Informatica:企业架构师认为Informatica的数据虚拟化解决方案为大型结构化数据集提供了良好支持，例如将数据与软件即服务（SaaS）等云资源集成在一起，以扩展当前的ETL架构，支持实时任务举措，并带来高质量数据，最终确保更高的准确度。
整体而言，Informatica具备良好的愿景以及强大的战略，主要表现在：1，为方方面面提供实时数据管理；2，支持分布式的内存数据组织；3，面向业务用户的完善自助服务平台。Informatica先进的数据质量、分析功能、以模式为驱动的数据服务部署、根据角色划分的工具、以及简便的拖放建模等功能，都倍受客户青睐。
ETL:ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS中(这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高ETL的运行效率。ETL三个部分中，花费时间最长的是T(清洗、转换)的部分，一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入DW中去。
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发表于 2015-4-3 13:39:13
