数据仓库中的数据清洗与集成策略研究

数据仓库中的数据清洗与集成策略研究
随着信息化时代的到来，每个企业都建立了各自的数据系统，并且数据量也逐
渐增大。

为了将这些数据有效地应用到业务和管理中，数据仓库的概念应运而生。

数据仓库是指集成了来自多个业务系统的数据，经过清洗、转换、集成后，提供给决策者和业务分析师作为分析和决策依据的数据存储和查询系统。

然而，不同业务系统收集的数据格式、数据质量、数据结构等方面均不同，因此，在建设数据仓库之前，必须先进行数据清洗和集成。

本文就数据仓库中的数据清洗与集成策略进行探讨。

一、数据清洗
1. 数据清洗定义
数据清洗是指在进行数据转换和加载之前的数据预处理，以保证数据在质量、
完整性、准确性、一致性、可靠性、有效性等方面达到标准要求。

2. 数据清洗的作用
数据清洗的目的是处理来自不同业务系统的数据并消除重复数据、拆分数据、
填补缺失数据以及规范化数据格式。

这样可以保证数据质量，使其可以为数据仓库服务。

3. 数据清洗策略
在进行数据清洗时，需要制定一些策略。

下面是一些常用的策略：
（1）删除重复数据。

在数据清洗过程中，需要删除掉重复的数据。

这样可以避免数据出现冗余状态，同时也有利于提高数据查询效率。

（2）填补缺失数据。

如果数据缺失，需要进行填补操作。

数据填补的方法有很多，主要包括插值填补、模型填补、数据成对填补等。

（3）拆分数据
有些数据是需要拆分成多个字段，以便数据可以被更好地利用。

例如，一个电
话号码字段可以拆分成区号、电话号码和分机号。

二、数据集成
1. 数据集成定义
数据集成是将多个数据源中的数据整合在一起，形成一个新的数据体系的过程。

这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载，使其能够被更好地管理和利用。

2. 数据集成的作用
数据集成的目的是清洗和转换多个数据源的数据，并将它们整合到一个集中式
数据存储中，以便于数据分析和决策。

3. 数据集成策略
（1）定义数据结构
在开始进行数据集成之前，需要定义数据结构，以便更好地整合多个数据源的
数据。

定义数据结构包括定义每个数据块的格式，确定如何对块进行分组，以及选择适当的数据结构类型。

（2）应用ETL工具
在进行数据集成时，ETL（Extract-Transform-Load）工具是必不可少的。

这个
工具可以帮助用户从不同的数据源中提取数据，并对它们进行清洗和转换，最后将数据加载到数据仓库中。

（3）字段映射
在进行数据集成时，需要进行字段映射，以便不同格式的数据可以被整合。

字段映射包括确定数据字段，在源和目标间进行映射，并确定在目标数据仓库中的位置。

三、总结
数据仓库中的数据清洗和集成是非常重要的，这是数据仓库的前置工作。

通过对数据进行清洗和整合，可以保证数据质量和数据使用效率，为企业的决策和业务分析提供更加准确、有效和可靠的数据支持。