在BI或数据大屏等数据分析工具中,经常需要从多个业务系统中提取原始数据,然后对数据进行清洗、处理,以获取高质量、有效且干净的数据以供后续的BI进行数据统计和分析使用,从高质量的实现企业数据的价值变现。
然而,在实际操作中,我们常常面临着大量的数据质量问题,如数据缺失、重复、异常,以及由人工录入引起的数据异常等,这些问题严重影响了后续的数据分析工作。
ETLCloud数据集成平台是一款针对IT以及数据工程师推出的全域数据集成平台产品。它是集实时数据集成和离线数据集成以及API发布为一体的数据集成平台。
与其他开源数据集成工具相比,ETLCloud采用轻量化架构、具有更快的部署速、更快的数据传输速度、更低的运维成本,同时支持多租户的团队协作能力,能够满足企业各种复杂的数据处理需求。
对于大多数人来说,第一次使用一个新的ETL工具时,复杂的界面和繁琐的文档常常让人望而却步。然而,ETLCloud采用全程可视化、拖拉拽的操作界面,用户只需单击几下即可快速创建数据管道,为数据工程师提供了高效的数据清洗、转换能力,如果之前是kettle用户则可以直接转换为ETLCloud的操作模式。
(ETLCloud应用监控首页)
在数据管道开发过程中,每个环节都清晰可见,每个节点的数据处理结果可以直接预览和调试,通过WEB界面运行流程即可立即查看到所有运行结果,系统采用可视化的追踪功能显示每一个节点的插入数、修改数、删除数让数据传输的明明白白。
ETLCloud数据集成平台可以将所有数据清洗、转换、补全等处理工作在一个任务中完成,减少了繁琐的数据连接、数据输出和错误重试等数据开发时间。通过统一的数据源对接、数据转换清洗、数据输出和定时任务调度配置,可以提高至少80%的数据开发效率,让开发人员更专注于数据本身的价值。
ETLCloud支持各种多源异构数据对接,包括主流的关系型数据库、API、大数据、NOSQL数据库、文件等。这使得不同存储形式和数据库的数据能够有效集成和流通。
ETLCloud遵循BPMN2.0规范来设计流程,BPMN2.0规范支持设计任务复杂的数据处理流程,串行、并行、子流程、循环、异步执行等等均不在话下。
基于ETLCloud用户可以自定义规则算子来实现自定义的数据处理逻辑,对于各行业用户均可以自定义自已的数据处理算法来实现个性化的数据处理需求,通过规则的管理能力可以大幅提升数据流程的设计效率。
ETLCloud提供了灵活的任务调度配置方式,以满足不同场景下的定时数据更新需求。支持按周、天、小时或分钟进行的定期重复执行,同时支持调度日历的设置,对于金融行业用户可以按照交易日进行调度设置。同时也支持更复杂和灵活的corn表达式设定执行,以适应不同的调度需求。
(任务依赖DAG图)
大数据的运维人员通常关心任务是否按时运行以及是否成功运行。ETLCloud通过消息通知功能,在任务成功或失败时,可以自定义邮件、短信、企业微信、钉钉等实时通知方式,以便运维人员在第一时间了解任务的运行情况。
在企业中,可能有多个数据处理人员进行数据管道的开发, ETLCloud支持人员和权限管理,允许对数据连接和数据开发任务进行权限分配,确保数据处理的协同开发和数据隔离。同时,管理员可以实时跟踪数据开发人员的进度,方便进行总体任务的协同。
ETLCloud支持国内主流的国产数据库数据的读写操作如:达梦、阿里OB、华为高斯DB、人大金仓、南大通用、Doris、TiDB等等,同时支持信创环境的安装。
ETLCloud支持CDC实时数据同步能力,通过开启数据库的日志,实现实时数据的监听传输,整个步骤只需要通过简单的配置即可快速完成。另外还支持kafka、各种MQ消息的监听以及推送。
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。
ETLCloud提供了详细的在线帮助文档,用户下载后通过帮助文档即可快速上手开发流程
ETLCloud全域数据集成平台致力于解决数据孤岛问题,确保数据质量、提高数据处理效率,为企业提供高质量、高效的数据预处理平台。同时,它还具备实时数据同步的能力,适用于高时效数据同步分析和业务系统数据备份等场景。
在数据分析工作中,ETLCloud为企业提供了一种高效管理数据流程的解决方案,使数据处理变得更加轻松和可靠。通过ETLCloud,企业可以更好地利用数据资产,支持数据驱动的决策,取得更大的竞争优势。
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可视化流程同步界面)
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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