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RSS订阅原创 全球与中国主流 iPaaS 平台观察：从国际巨头到国产新势力推荐
2024年 iPaaS 市场规模达 17.43 亿元，增速 32.6%。国内主要厂商包括华为 ROMA、谷云科技 RestCloud iPaaS等。其中，RestCloud iPaaS 获 Gartner 与 IDC 权威认可，位列中国订阅市场份额第二，仅次于华为 ROMA，成为增长最快的国产独立 iPaaS 厂商代表。
2025-10-16 15:29:55
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原创 iPaaS供应商推荐列表：国内外主流iPaaS平台有哪些
谷云科技旗下 RestCloud iPaaS 是国内领先的高稳性集成平台，采用云原生架构，融合 API 管理、数据集成、ETL 编排与可视化设计能力，已广泛应用于金融、制造、能源、政府等行业。凭借卓越的稳定性与国产化兼容优势，RestCloud iPaaS 入选 Gartner 与 IDC 权威报告，被誉为国产 iPaaS 平台的代表与企业数字化集成的核心底座。
2025-10-11 18:07:22
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原创 什么是 iPaaS？它与 API 管理平台有什么区别？—国产 iPaaS 平台推荐
【摘要】iPaaS（集成平台即服务）是企业数字化中实现系统互联的关键平台，与API管理平台存在本质区别。国产iPaaS平台如RestCloud因高稳定性、国产化兼容和全场景能力快速崛起，已获Gartner和IDC国际认可，成为金融、制造等行业系统集成的优选方案。企业数字化转型正从"接口治理"向"全域集成"演进，选择合适的iPaaS平台
2025-10-10 12:09:02
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原创 iPaaS、ETL、数据集成平台是什么？三者是什么关系？
iPaaS、ETL与数据集成平台是企业数据集成中的三大核心工具，各司其职又相互补充。RestCloud iPaaS专注于实时系统互通，通过API编排实现跨系统快速连接，适合CRM与ERP等场景的秒级同步；ETL（如ETLCloud）侧重批处理与数据加工，支撑数据仓库构建与大规模清洗；数据集成平台则作为总控中心，统一管理混合集成模式。
2025-08-15 12:35:07
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原创 体验完10款ETL工具后的经验总结，ETL工具就选这三款
市面上ETL工具国内外加起来估计得有30种之多，其中近20款工具我都试用过花费了我大把的时间，我现在把试用后总结出来的经验分享一下，目前很多企业在选择ETL工具时不知道怎么选择适合自已的工具也不可能一款一款的去试用，试用成本非常高，而且不同企业数据量，对数据质量的要求，技术开发人员的水平都不一样，所以在选择时往往比较迷漫，没有开发实力的企业希望选择一款无代码简单拖拉就能完成数据清洗的ETL工具，但有开发力量的企业又希望选择一款具有二次扩展能力的ETL工具可以实现个性化的定制加快任务开发效率，根据我使用ETL
2025-08-12 23:20:21
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原创 盘点 | 2025年最值得关注的国产ETL数据集成平台
无论选择哪款平台，把握数据集成这一数字化转型的基础环节，都将为企业在数据驱动的新商业时代赢得先机。作为阿里云数据中台的核心组件，DataWorks在2025年继续巩固其在大企业市场的领导地位。的深度整合，使得开源版本也能享受到部分云原生的便利特性，为预算有限但需要处理大规模数据的企业提供了理想选择。功能，能够自动识别源数据和目标数据结构，大幅减少人工映射的工作量，成为技术团队的新宠。功能，使得长时间运行的实时任务稳定性大幅提升，成为对数据实时性要求苛刻企业的首选。，在2025年获得了众多大中型企业的青睐。
2025-08-12 13:28:50
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原创 什么是 DataOps？六大趋势与国内相关厂商分析
新项目要用数据，老系统要改造，分析师催报表，数据科学家等数据集，结果一到交付环节，总是慢、乱、出错。Gartner 的定义是：DataOps 是一种协作性的数据管理实践，重点是改善沟通、实现持续集成和自动化、加强可观测性，并优化数据流的运维，让数据团队和业务团队在交付数据时配合得更好。它把数据交付当成一个可持续优化的过程，用自动化和协作来解决“慢、乱、错”的老毛病。简单说，就是把数据的采集、集成、转换、验证、发布、监控这些环节串成一条“流水线”，用自动化和标准化的办法，让数据能又快又稳地送到需要的人手里。
2025-08-12 11:45:03
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原创 上了BI后，推荐使用这几款免费ETL工具来建数仓
很多企业在上了BI后，才意识到——BI只是冰山一角，真正让BI“活起来”的是背后的数据集成与治理。选择一款合适的免费ETL工具，不仅能帮你把数据仓库搭好，还能让BI的价值最大化。像ETLCloud（社区版）这样的工具，在国产化环境和通用场景中都能稳定运行，是很多企业构建数仓的优选方案。
2025-08-11 22:08:22
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原创 主流ETL工具版本管理大比拼：ETLCloud、Kettle、Informatica谁更好用？
我和很多初步ETL实现工程师聊过，大部分的人都会说：“上线就一句话，‘备份→停止旧任务→导入新任务→启动新任务’，结果上线期间停机时间超长，或者新任务跑不通，数据堵在半路上，业务部门催得紧，严重的还会造成连锁反应影响整个平台的和数据库的性能。我之前实施的另一个项目，我要求团队成员每天早上开会同步上线计划，严格版本管理变更流程，谁改了什么版本，谁负责测试，谁盯着生产环境，出了问题及时沟通，效率提高不少，任务迁移和版本上线其本上很少出问题。说白了，ETL任务上线操作复杂，一个点出错，影响整个数据链路。
2025-08-11 22:04:50
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原创 Kettle ETL 工具存在的问题以及替代方案的探索
在公司做数据集成已经有些年头了，最早上手的 ETL 工具就是 Kettle。那时候它在开源界的口碑挺好，功能也全，入门成本低，我们的几套数据仓库和同步任务都是靠它搭起来的。刚开始用时，确实很方便：图形化拖拽，调试简单，社区教程多，做个从 MySQL 抽数据到 Oracle、再清洗落地 Hive 的流程几乎没什么门槛。
2025-08-09 13:12:39
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原创 建数仓一定需要ETL吗 ? 免费实用的ETL工具推荐
很多企业在考虑建设数据仓库时，都会先问一个问题——“我们已有BI了里面带了数据计算功能，那到底需不需要上ETL？”
2025-08-09 10:52:05
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原创 ETL流程详解：从概念到实战案例一次讲透
随着云计算和AI技术的发展，ETL也在向着更智能、更灵活的方向演进，比如自动化的数据映射、智能的数据质量检测等，这些新技术将进一步降低数据集成的门槛，让更多企业能够享受到数据价值释放带来的红利。现代企业的数据来源越来越多样化：除了传统的数据库，还有来自社交媒体的API数据、物联网设备的传感器数据、第三方服务的推送数据等。去年我参与了一个制造企业的企业数据治理项目，客户的痛点很典型：生产系统、质量管理系统、供应链系统各自为政，管理层要看一个完整的生产效率报表，需要IT部门花两天时间手工整理数据。
2025-08-08 12:56:29
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原创 ETL 是什么意思? 一文讲清 ETL 流程全解析!
原材料（数据）从不同地方进来，有的需要去掉杂质（数据清洗）、有的需要换个规格（字段转换）、有的需要拼装（数据聚合），最后才能整齐地送到目标仓库中去。它们支持批处理与实时同步、可视化数据映射、跨数据库迁移，以及与 API 集成的混合方案，能够应对 ERP、CRM、财务系统、IoT 平台等多种复杂场景，减少大量自研成本。无论你的企业是刚开始数据治理，还是在做复杂的混合云架构迁移，理解 ETL 并用好它，都是打破数据孤岛、提升业务效率的关键一步。在实践中，企业往往会选择成熟的 ETL 平台来落地，例如免费的。
2025-08-08 12:11:55
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原创 国内主流数据集成厂商有哪些？有那些免费的数据集成平台？
就像我们前阵子帮一个制造业客户做ERP到CRM的主数据同步，一开始他们IT自己用Python脚本拉表，结果源系统字段一改，数据直接错位，客户一查账直接炸了。，几千条流程在上面跑得挺稳的，国产适配也搞定了，数据血缘图清晰、调度能力也扛得住，每个月就靠这平台扛住了不少报表和同步任务。这些年我觉得比较有存在感的几个国产中坚力量，说实话，倒不是靠营销，而是我们这些干活的人一个个项目踩出来的。要不，哪天你茶水间碰到我，咱可以边喝咖啡边聊聊你们公司的数据集成现状，说不定还能给你出点子，省你点冤枉路。
2025-08-07 21:38:05
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原创 数仓构建： 最值得推荐的5款ETL工具
因为随着业务系统越来越多每系统都存储自已的数据无法集中管理和分析如：ERP系统记录着订单和财务，MES管控着生产流程，WMS追踪着库存流转，PLM沉淀着设计数据，而这些系统各自为政，形成了一个个数据孤岛。从小场景开始，积累经验，逐步扩展，最终实现全面的数据驱动运营。：某汽车零部件制造商拥有ERP、MES、ANDON系统，但各系统数据格式不统一，生产报表需要3名员工花费2天时间手工制作。：通过OPC UA接入设备数据，ETL自动清洗异常值、统一时间戳、计算衍生指标，为AI算法提供高质量训练数据。
2025-08-06 14:16:07
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原创 什么是iPaaS？国内10大iPaaS厂商推荐
iPaaS（集成平台即服务）是一种云端服务，旨在帮助企业实现不同系统、应用和数据源之间的无缝集成。随着企业数字化转型的加速，企业IT环境日益复杂，传统的点对点集成方式已难以满足业务需求。iPaaS通过提供低代码开发、API管理、数据同步和流程自动化等功能，使企业能够更高效地连接内部和外部应用，提升业务灵活性和运营效率。低代码开发：支持零代码和低代码方式构建API，提升开发效率，降低技术门槛。智能集成：结合AI能力，支持自然语言生成API，简化复杂的数据和应用集成流程。广泛适配性。
2025-03-01 14:35:58
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原创 一文说清楚数据集成中的流处理与批处理的区别
流数据处理和批数据处理之间的区别主要在于数据的处理方式、时间性、架构设计和适用场景。虽然批处理系统和流处理系统都可以处理数据，但它们处理数据的方式和目的不同，以我们来对“流数据处理”和“批数据处理”进行差异分析。流处理和批处理虽然都可以在内存中处理数据对象，但它们的处理逻辑和设计理念不同，适用于不同的应用场景。（ETL批处理流程图示例）(流处理流程图示例)
2024-08-19 14:21:53
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原创 数据集成平台：企业数字化转型的多面手
在数字化转型初期，企业往往面临数据分散、格式多样、标准不一的难题。数据集成平台通过提供强大的数据抽取、转换、加载（ETL）能力，能够自动化地收集、清洗、转换来自不同系统、不同来源的数据，实现数据的统一格式、统一标准、统一存储。数据集成平台通过内置的数据质量校验、数据脱敏、权限控制等功能，帮助企业建立健全的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性、安全性和合规性。通过多源数据整合、实时数据同步、数据治理、业务创新和智能应用等方面的技术支持，数据集成平台为企业提供了一个高效、可靠的数据管理和分析平台。
2024-07-10 17:15:25
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原创 Doris数仓的最佳拍档ETLCloud数据集成平台
然而，要充分发挥Doris的潜力，企业还需要一个强大的数据集成平台，将分散的多源数据高效地整合到Doris中进行分析。无论是数据抽取、转换、加载，还是实时数据处理、复杂数据分析，ETLCloud都能提供强大的支持，帮助企业充分挖掘数据的价值，助力业务的持续发展。在数据驱动的时代，企业需要强大的数据集成和分析能力，才能在激烈的市场竞争中保持领先。Doris作为高性能分析数据库，结合ETLCloud数据集成平台，能够帮助企业高效整合和分析数据，实现数据驱动的业务决策和优化。拖拽式操作让数据集成变得简单直观。
2024-07-09 11:27:51
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原创 企业数据集成怎么做？详解ETL+BI的构建过程，2024高质量ETL工具推荐!
数据集成和BI是企业数字化转型的关键环节，通过高效的ETL过程和BI系统，企业可以充分利用数据资源，实现数据驱动的决策和业务优化。它的核心目标是消除数据孤岛，确保数据的一致性和完整性，从而提升数据的利用效率和决策质量。尽管BI项目的目标是实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，只有约20%的时间用于BI可视化。通过ETL过程，企业可以将分散的数据整合到一个统一的数据仓库中，为BI系统提供高质量的数据支持，从而实现数据驱动的决策和业务优化。
2024-07-08 12:10:08
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原创 使用ETL读取文件数据并快速写入mysql中
选择一个mysql的数据源，数据源是在数据源管理中事先统一创建好的，数据库表如果不存在可以输入一个新的数据库表名，让ETL自动建表即可。点击运行后即可看到读取了3条数据到mysql数据库表中，再打开数据库表输出节点后点击数据预览节点就可以看到数据库表中已经有3条数据了。这种是比较简单的文本文件，如果文件内容很复杂（如分隔符不规则或者每行数据不对称等）可以用自定义JS脚本来解析文件内容。关键要选中自动建表这个选项，经过上面的配置即可读取文件到数据库中了。只需选择监听到的文件进行读取即可，非常方便。
2024-05-22 11:05:12
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原创 为什么BI项目中80%的时间是在做ETL?
尽管BI项目中80%的时间可能花费在ETL过程上，但这并不意味着可视化在项目中的重要性降低。相反，数据可视化是BI项目中不可或缺的一环，它通过直观、易于理解的方式将数据转化为洞察力和决策，帮助企业更好地理解数据、发现问题和机会，并做出及时的反应和调整。因此，在BI项目中应该重视可视化，并采取有效的措施优化项目流程，提高可视化的效率和价值。
2024-03-13 12:00:25
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原创 全球19个最佳 ETL工具列表以及选型建议
自动化数据集成工具提供了一系列功能，例如与多个数据源和目的地的开箱即用连接、人工智能驱动的数据提取、人工智能自动映射、内置高级转换和数据质量功能。更重要的是，当企业无法将原始数据转换为可用格式时，企业的数据可用性可能很差，这可能会阻碍数据价值的发现。工具旨在自动化和简化从各种来源提取数据的过程，将其转换为一致且干净的格式，并及时有效地将其加载到目标系统中。借助其图形框架，用户可以设计数据管道，从多个源提取数据，执行复杂的转换，并将数据传递到目标应用程序。工具，可帮助用户构建、部署和管理复杂的数据仓库。
2024-03-12 12:24:08
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原创 什么是ETL？什么是ELT？怎么区分它们使用场景
ETL，即“提取（Extract）”、“转换（Transform）”、“加载（Load）”，是一种经典的数据集成方法。在ETL中，数据首先从各种源系统（如数据库、文件、API等）中提取出来，然后在数据仓库或数据湖中进行一系列的转换和清洗操作，以消除数据中的错误、冗余和不一致，并按照业务需求对数据进行整合和格式化。最后，经过处理的数据被加载到目标系统中，以供进一步的分析和查询。ETL过程的重点在于数据的清洗和整合。
2024-03-09 13:50:31
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原创 为什么没有做好ETL的BI项目最终都会失败？
在实际项目接触中我们发现很多企业是先购买了BI工具而往往没有购买ETL工具，企业往往希望通过BI中自带的ETL功能来解决数据采集和清洗的问题，在运行一段时间后企业往往就会发现这种模式是不可行的，接下来我们将分析以下为什么这种模式是不可行的，为什么企业需要购买专业的ETL工具。虽然部分BI工具也带了ETL的功能，但是在灵活性、专业度、数据传输性能、稳定性方面存在很多问题，而专业的ETL工具通常具有良好的可扩展性和灵活性，能够适应不同规模和复杂度的数据处理需求，为BI项目的持续发展提供可靠的支持和保障。
2024-03-09 12:22:05
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原创 影响ETL数据传输性能的9大因素及主流ETL应对策略
现在很多企业在选择ETL工具时都特别关注ETL的数据传输性能，而有很多开源ETL工具都说自已是性能如何如何快，而事实上数据传输性能是不是这些工具说的那样快呢？数据传输性能受制于哪些因素呢？企业在自身数据库性能受制的情况下一味的想用ETL工具来提升性能是不现实的。通常我们在构建高效数据传输管道时，ETL（抽取、转换、加载）的性能受多方面因素的制约。
2024-01-22 14:34:38
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原创 企业建数仓的第一步是选择一个好用的ETL工具
当企业决定建立数据仓库（Data Warehouse），第一步就是选择一款优秀的ETL（Extract, Transform, Load）工具。数据仓库是企业数据管理的核心，它存储、整合并管理各种数据，为商业决策和数据分析提供支持。而选择合适的ETL工具是构建数仓的关键一步。因没有高灵活度的ETL就无法构建高质量的数仓。
2023-11-23 16:04:56
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原创 推荐一款可以快速抽取sap数据的ETL工具
ETLCloud是新一代的全域数据集成平台，可以快速对接上百种数据源和应用系统，无需编码即可快速完成数据同步和传输，企业IT人员只需简单几步即可快速完成各种数据抽取同步并配合BI工具实现数据的统计分析。(ETLCloud可视化流程同步界面)ETLCloud社区版社区版本可以免费下载使用ETLCloud 全域数据集成平台。
2023-09-22 11:26:11
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原创 什么是ETLT？他是新一代数据集成平台？
在现代数据处理和分析的时代，数据集成是一个至关重要的环节。数据集成涉及将来自各种来源的数据合并、清洗、转换，并将其加载到数据仓库或分析平台以供进一步的处理和分析。传统上，数据集成有两种主要方法，即ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）。每种方法都有其独特的优势和劣势，但近年来，出现了一种新的混合型数据集成平台，即ETLT（提取、转换、加载、转换），它结合了ETL和ELT的最佳特性，为组织提供了更大的灵活性和控制权，用户可以根据不同的场景选择不同的数据集成方法而不必切换工具。
2023-09-05 14:37:08
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原创 ETLCloud制造业轻量级数据中台解决方案
在数据驱动的时代，企业不应再为繁琐的数据中台建设而束手束脚，而是应该借助ETLCloud的解决方案，以更灵活、快速的方式实现数据的最大价值。传统的数据中台往往设计复杂，包含了庞大的中间件和技术栈，导致了高昂的成本和复杂的运维。通过这种精简设计降低了架构的复杂性，使得中台更加高效、易于维护，制造企业只需一个普通的IT工程即可以完全胜任这个工作，没有复杂的技术栈，所有的运维都可以在WEB界面中进行，制造企业通过一至两个工程的工作投入就可以实现整个企业的数据采集、数据加工、数据服务化的全过程。
2023-09-02 11:36:58
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原创 国产ETLCloud VS 开源Kettle ETL对比分析
ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和应用系统，无需编码即可快速完成数据同步和传输，企业IT人员只需简单几步即可快速完成各种数据抽取同步并配合BI工具实现数据的统计分析。ETLCloud社区版本永久免费下载使用ETLCloud 全域数据集成平台。
2023-09-01 12:47:26
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原创 ETLCloud轻量级数据中台解决方案
为了解决这些挑战，我们推出了ETLCloud轻量级数据中台解决方案，以简化、高效、灵活的理念，帮助企业快速搭建高性价比的数据中台，实现从数据采集到洞察分析的全流程。此外，过于复杂的系统也会使维护变得困难，增加了系统故障和问题的可能性，特别是中小型企业根本就没有好的数据工程师和IT人员，数据中台给他们带来的是大量的运维工作量，在出现问题时根本无法解决。在数据驱动的时代，企业不应再为繁琐的数据中台建设而束手束脚，而是应该借助ETLCloud的解决方案，以更灵活、快速的方式实现数据的最大价值。
2023-08-24 18:31:14
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原创 数据中台容易失败的20多种原因全部在这里了
在当今数字化转型的浪潮中，数据中台作为关键的战略举措被越来越多的企业所关注和实施。然而，数据中台项目的实施过程中并不乏失败案例，这引业界对于数据中台失败原因的深入思考和分析。通过一些公开的信息和数据，可以学习和总线路一些数据中台失败的根本原因，从而避免类似的错误，实现真正的中台价值。一类是：因为管理和业务引起的失败原因二类是：因为技术类引起的失败原因（ETLCloud轻量级数据中台架构）
2023-08-24 17:01:23
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原创 什么是数据中台？浅谈数据中台的未来发展方向？
数据中台作为企业数字化转型的重要组成部分，通过解决数据孤岛、数据分散等问题，提供了一个统一的数据服务平台，支持企业更好地应用和管理数据。数据中台的构建涉及数据模型、数据服务和数据开发等多个层次，通过这些层次的协同作用，实现了数据的整合、服务化和个性化开发。未来，数据中台将不断智能化、生态化，并深度融合AI和数据分析技术，为企业带来更大的数据价值和创新能力。随着数据中台理念的普及，企业将能够更加灵活地应对市场变化，实现持续创新和业务发展。ETLCloud数据集成社区。
2023-08-23 20:04:38
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原创 零代码ETL+聚水潭，实现销售出库单同步到数仓
ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和主流电商应用系统，无需编码即可快速完成数据同步和传输，企业IT人员只需简单几步即可快速完成各种数据抽取同步并配合BI工具实现数据的统计分析。(ETLCloud可视化流程同步界面)ETLCloud社区版本永久免费下载使用。
2023-08-22 18:31:03
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原创 大数据扫盲(2): 数据分析BI与ETL的紧密关系——ETL是成功BI的先决条件
着业务的发展每个企业都将产生越来越多的数据，然后这些数据本身并不能直接带来洞察力并产生业务价值。为了释放数据的潜力，数据分析BI（商业智能）成为了现代企业不可或缺的一部分。然而，在数据分析的背后，有一个至关重要且常常被忽视的步骤——ETL（Extract, Transform, Load），很多企业往往忽略ETL工具的重要性，造成BI的建设达不到预期效果或者实施周期太长。
2023-08-22 09:56:06
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原创 零代码ETL+聚水潭，实现销售出库单同步到数仓
ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和主流电商应用系统，无需编码即可快速完成数据同步和传输，企业IT人员只需简单几步即可快速完成各种数据抽取同步并配合BI工具实现数据的统计分析。(ETLCloud可视化流程同步界面)ETLCloud社区版本永久免费下载使用ETLCloud数据集成社区。
2023-08-22 09:52:38
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原创 市面上最好用的4款免费ETL工具推荐
Kettle提供了丰富的转换步骤和功能，使用户能够对数据进行清洗、过滤、转换和合并等操作，它支持各种数据处理技术，包括字符串操作、日期处理、聚合计算、条件判断等，以满足复杂的数据转换需求。转换方式主要是对文本数据进行自然语言处理，如分词、实体识别、情感分析等，以提取文本内容的关键信息，将非结构化数据转换为适合存储和分析的结构化格式，如将文本转换为表格形式等。转换方式主要是进行数据清洗，去除重复值、处理缺失数据，并确保数据一致性和准确性，执行关系型数据的连接、合并、筛选等操作，以整合来自不同源的数据等；
2023-08-13 15:09:44
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原创 ETL技术入门之ETLCloud初认识
ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和应用系统，无需编码即可快速完成数据同步和传输，企业IT人员只需简单几步即可快速完成各种数据抽取同步并配合BI工具实现数据的统计分析。断点续传可以提高传输效率、保证传输可靠性，同时提供更好的用户体验，特别是在网络不稳定或传输大文件时，具有重要的作用，通过ETLCloud界面中可视化配置即可快速实现断点续传能力。流程设计面板清晰简洁，组件内容丰富，通过不同组件的组合使用，解决当前企业中面临的数据同步过程中的问题。(ETL流程运行后的效果如上图)
2023-08-12 16:46:35
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原创 大数据扫盲(1): 数据仓库与ETL的关系及ETL工具推荐
在数字化时代，数据成为了企业决策的关键支持。然而，随着数据不断增长，有效地管理和利用这些数据变得至关重要。数据仓库和ETL工具作为数据管理和分析的核心，将帮助企业从庞杂的数据中提取有价值信息。
2023-08-12 14:38:41
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