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有人可以解释数据挖掘,SSIS,BI,ETL和其他相关技术吗？

数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值的信息和模式的过程。它涉及到对数据进行分析、处理和建模，以便从中找出有用的信息。数据挖掘可以帮助企业和组织做出更好的决策，提高效率和降低成本。

SSIS（SQL Server Integration Services）是一个用于企业级数据的平台，它可以实现数据的清洗、转换、聚合和加载等操作。SSIS 提供了一系列图形化工具，使得用户可以轻松地创建、调试和管理数据抽取、转换和加载等任务。

BI（商业智能）是一种用于收集、分析和解释业务数据的过程，以便企业和组织做出更好的决策。BI 可以帮助企业和组织了解市场趋势、竞争对手、客户需求等信息，从而制定更好的战略和计划。

ETL（抽取、转换、加载）是一种从不同来源抽取数据、对数据进行转换和清洗，然后将数据加载到数据仓库或数据湖中的过程。ETL 可以帮助企业和组织集中管理和分析数据，从而更好地了解市场和客户需求，制定更好的战略和计划。

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商务智能简介

然后由OLAP分析工具对数据仓库中的大量数据进行分析处理，建立多维数据集，最后由报表工具、Excel工具和其他客户端工具将多维数据分析的结果和数据挖掘的结果展现给用户。...整个BI的流程如下图所示： 4.SQL Server中的BI组件 前面说到ETL、数据仓库、多维数据集、OLAP、数据挖掘、Report等，这些在Microsoft的产品线上都有对应的产品和组件。...这里面尤其要关注的是SQL Server中的3个BI组件：SSIS、SSAS和SSRS。...这里借用一个介绍SQL Server 2005 BI的图，同样在SQL 2008的BI中适用： ETL工具就是SSIS集成服务，数据仓库是使用SQL Server数据库引擎，多维数据集是使用SSAS来存储的...从下图中可以看到，微软BI产品线已经涵盖了所有BI功能点，具体如下： 1 ETL：SQL Server 2005 Integration Services 2 数据仓库：SQL Server

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「Azure」数据分析师有理由爱Azure之三-对照Sqlserver学Azure

单一数据库不支持CLR扩展 Azure上的数据ETL工具-数据工厂 在Sqlserver本地版上，若需要更复杂的数据ETL工作，可以使用SSIS来完成，在标准版及以上都有提供，但在Azure上，它就变成一种全新的方式...Azure版ETL：数据工厂Data Factory IT级别的产品就是这样，不断更新换代，SSIS也只能代表过去的数据时代，未来是数据工厂级别的数据ETL，活到老学到老。...*Excel催化剂也将借力这些其他技术，让Excel能够发挥更强大的爆发！ 关于Excel催化剂作者 姓名：李伟坚，从事数据分析工作多年（BI方向），一名同样在路上的学习者。...擅长技术领域：Excel等Office家族软件、VBA&VSTO的二次开发、Sqlserver数据库技术、Sqlserver的商业智能BI技术、Powerbi技术、云服务器布署技术等等。...和广大拥护者一同期盼：Excel催化剂一直能运行下去，我所惠及的群体们能够给予支持（多留言鼓励下、转发下朋友圈推荐、小额打赏下和最重点的可以和所在公司及同行推荐推荐，让我的技术可以在贵司发挥价值，实现双赢

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    • 「PowerBI」从数据民工到数据白领蜕变之旅（一）-工具总览

    中小型数据场景最佳选择：PowerQuery+Excel催化剂 在自助式BI工具中，微软系的是PowerBI系列，其中支持数据ETL部分是PowerQuery，其在Excel、PowerBIDeskTop...在Excel催化剂的众多功能中，也是站在一个资深数据分析师的视野，充分挖掘了数据ETL过程中的刚需功能，将复杂的共性的功能进行提炼，最终落实到插件层面供简单调用完成。...同时在性能和处理效率上也是可以满足中型数据场景的需求。...在专业的数据ETL领域，微软系有Sqlserver提供的SSIS（数据集成服务），当然此处也略带分享下其他的专业工具，但一经对比，相信读者们还是会钟情于SSIS。...同样地论性能和功能的丰富性来说，若PowerQuery这种自助式的数据ETL不能满足现状需求，很建议再往前一步，走进SSIS的领域瞧一瞧。

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    SQL Server2012新特性概述

    Intellingence(BI)、数据质量和主数据选项，以及PowerPivot for SharePoint 的改进，使用户在任何时候任何地方都可以访问数据，能更快速的查询和交付智能信息。...其他任务还包括：       AlwaysOn:一种可用性功能，包括可用性组和模仿应用程序的行为以组的形式进行数据库故障转移。       FileTable:额外的基于文件的数据存储。      ...新的DAX表达语言，具有多维数据处理能力。       AS的新的表格模型：内存优化的OLAP 技术展现出快速取得价值的形式。      ...3.BIDBA:主要关注最佳实践、优化和BI工具集的使用，创建SSIS，为用户执行提取、转换、加载过程或报表（ETL）。被咨询有关SSIS和SSAS多维数据的物理实现内容。...使用SSIS 创建ETL、提供咨询。       使用Power View和Power point 快速发现数据。       托管自助式BI。

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    SQL Server2012新特性概述

    Intellingence(BI)、数据质量和主数据选项，以及PowerPivot for SharePoint 的改进，使用户在任何时候任何地方都可以访问数据，能更快速的查询和交付智能信息。...其他任务还包括：       AlwaysOn:一种可用性功能，包括可用性组和模仿应用程序的行为以组的形式进行数据库故障转移。       FileTable:额外的基于文件的数据存储。      ...新的DAX表达语言，具有多维数据处理能力。       AS的新的表格模型：内存优化的OLAP 技术展现出快速取得价值的形式。      ...3.BIDBA:主要关注最佳实践、优化和BI工具集的使用，创建SSIS，为用户执行提取、转换、加载过程或报表（ETL）。被咨询有关SSIS和SSAS多维数据的物理实现内容。...使用SSIS 创建ETL、提供咨询。       使用Power View和Power point 快速发现数据。       托管自助式BI。

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    「集成架构」2020年最好的15个ETL工具(第一部)

    在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。...这确保了更快的业务决策，因为业务团队不必再依赖数据科学团队来提供见解。 Sprinkle还有一个可选的集成的高级报表和BI模块，可以用于构建交互式仪表板，使用拖放式报表和钻取式报表。...Voracity支持数百个数据源，并作为“生产分析平台”直接提供BI和可视化目标。...它可以与其他工具集成。 跨开发、测试和生产环境的自动结果或数据验证。 非技术人员可以运行和监控作业，这反过来降低了成本。 从这里访问官方网站。...数据转换包括文本文件和其他SQL server实例。 SSIS有一个可用于编写编程代码的内建脚本环境。 它可以通过插件与salesforce.com和CRM集成。 调试功能和容易的错误处理流程。

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    「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（四）-有了PowerQuery还需要SSIS吗？

    在真正的企业级BI项目中，使用PowerBIDeskTop那一套数据ETL是不可行的，需要使用专业的ETL工具完成数据仓库的搭建，再进行数据建模的工作。...PowerQuery的局限性 作为一款自助式BI的轻量ETL工具，PowerQuery的确可以让我们享受许多数据处理的便利，无需专业的能力，大部分仅需通过界面的操作即可完成，无可否认PowerQuery...在左上方可看到，当前是控制流的位置，而SSIS工具箱里的控件都是在控制流里使用的，因其是近乎万能级别的ETL工具，所以非常多的任务可用，我们一般只用到上方的【执行SQL任务】和【数据流任务】两种为主。...同样地转到【映射】选项卡中，可以看到SSIS自动帮我们创建好对应的列匹配关系，若源和目标的字段名称不同，需要手动去在输入列与目标列中做匹配映射调整。...结合之前的Sqlserver和Azure的系列推文，将这些能力整合起来，就可以由业务分析者去主导真正的企业级BI，从部门级别的应用慢慢地反推整个企业级的应用，由甲方人员推动的BI项目，才能够走得更远，做得更合乎实际使用并且可扩展性更强

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    BI分析师，数据挖掘师的硬件要求-数据挖掘师入门指导

    看到百度知道上经常有人问想要从事BI或者数据挖掘行业应该怎么入门，行业前景怎么样，具体推荐一些书籍以及必学技术知识，但是知道上始终也没有人给出个系统确切的指引。...一 BI分析师 Q1:BI分析师具体做哪些工作呢？ ——BI分析师主要负责BI业务相关的数据整理、分析、报表展示、解释分析结果：包括数据建模、数据处理、BI系统设计等。...Q2：BI分析师需要具备的技能（要学的知识） ——SQL，存储过程，JAVA/C#，oracle数据库优化、监控及测试，统计工具（SPSS,Clementine），数据模型设计，多维数据仓库原理，数据挖掘知识...，数据分析常识，业务知识，英语 二 数据挖掘师 Q1: 数据挖掘师具体做哪些工作呢 ——开展数据挖掘相关项目，建模实施，将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案...Q2：数据挖掘师需要具备的技能（要学的知识/书籍） ——技能：数理统计基础，数据库知识，数据仓库技术，SQL语言，ETL工具，数据挖掘算法，统计工具使用 ——书籍：《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础

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    「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（七）-将Excel(PowerQuery+VBA)的能力嫁接到SSIS中

    所以，若可以在标准的SSIS流程中引入PowerQuery的轻量化数据处理功能，将原有复杂的数据结构，先进行清洗整合后，变为一个干净的数据源供SSIS调用上传至数据库中，这时整个方案的可行性和性价比都非常可观...同时PowerQuery的弊端也因为SSIS的介入得到解决，如数据不能加载到其他目标位置仅能进入模型层，数据抽取性能问题，每次全量抽取一没必要二性能严重受影响。...技术原理 本篇将使用在SSIS中，使用循环容器遍历文件夹内所有Excel文件，将其文件路径获取到，再使用dotNET脚本打开用于数据转换的Excel模板文件（里面事先存储好PowerQuery的抽取清洗逻辑代码...测试数据及其他说明 本次的测试数据，和上篇python篇一样，使用课程表数据，将其转换为标准的一维表数据再上传到数据库中。.../p/d154b09c881d 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（四）-有了PowerQuery还需要SSIS吗？

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    2022 年最佳 ETL 工具：提取转换和加载软件

    应用程序集成 缺点 缺乏与其他流行数据集成工具的集成 大容量数据工作负载或大规模数据仓库的性能问题 手动部署过程可能是一个痛点，需要技术专长 不像其他 ETL 解决方案那样自动化友好 特点：微软SSIS...内置数据源连接器、任务和转换 用于修改 IS 对象属性、映射和列的高级编辑器 用于创建、维护和重用 SSIS 包的图形工具 变更数据捕获管理和数据挖掘查询转换 支持 BI、行、行集、拆分和连接、审计和自定义转换...Oracle 数据集成器的优缺点 优点 强大的用户界面和用户体验，对于非技术用户来说是直观的 赞扬该解决方案的影响分析工具和可靠性 针对复杂工作负载轻松进行代码开发、管理和处理 与其他应用程序的广泛集成...缺点 缺乏与其他广泛使用的数据集成解决方案的集成 与现代 UX 平台相比，GUI 更像是命令行界面 (CLI) 难以调试、计划作业和加载 Excel 文件 实施和维护需要训练有素的员工和技术专长 特点...因此，在描述传统和高级 ETL 软件解决方案时，ETL 和数据集成通常可以互换。

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    数据开发的基础概念必知必会

    通过ETL过程，可以将来自不同部门的数据整合到一个中央数据仓库中，以便于进行企业级的数据分析和决策。ETL过程是数据开发的核心过程，它确保数据仓库中的数据是准确、一致和可靠的。...Microsoft SSIS：一款商业化的ETL工具，集成在SQL Server中，支持多种数据源和数据转换技术。总之，ETL技术和工具的选择取决于具体的业务需求和数据特点。...数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式和关系的过程。数据挖掘通常使用机器学习算法和统计分析方法，以便于发现数据中的规律和趋势。...数据挖掘的目的是为了帮助企业做出更好的决策，例如预测销售趋势、发现市场机会和优化业务流程等。常用的数据挖掘技术包括神经网络方法、遗传算法、决策树方法等等。...数据可视化数据可视化是指将数据以图表、图形和其他可视化方式呈现出来，以便于理解和分析。数据可视化通常使用数据可视化工具，例如Tableau、Power BI和QlikView等。

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    「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（五）-使用dotNET脚本实现SSIS无限扩展

    在前面一文中，正式引出了SSIS专业数据ETL工具，笔者仅能作引路作用，未能使用文章的方式给大家写出更多的入门级的文章，希望读者们可以自行根据分享的学习资源自行完成入门及进阶的学习。...今天来到SSIS中，我们可以有另外一层能力，让dotNET和SSIS集成，在SSIS中，提供了VSTA的开放接口（Visual Studio Tools For Application），相对于VSTO...所以我们可以在SSIS环境下使用dotNET语言，这个极大地增强了我们的数据ETL能力，大凡dotNET能够做的部分，SSIS也可以加上这些能力，并且起点是SSIS给我们做好了模板，自动化写了许多设计代码...看到上图中有许多默认的0和结果为空的记录行，相信已经开始有读者想表达下意见，SSIS生成的数据不靠谱，调用20条，只有7条数据返回。.../p/d154b09c881d 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（四）-有了PowerQuery还需要SSIS吗？

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    此篇演示python脚本帮助数据清洗工作，成为SSIS流程中的一部分，同理其他语言其他工具亦可以完成，只要有最终输出即可供SSIS使用。...若其他朋友的学习路径是python为主，本文可以给python群体一个大大的精喜，在python上做好它最擅长的部分，其余流程交给SSIS现有成熟、简单易用的数据ETL框架来完成，双重优势发挥得淋漓尽致...在python的路径识别中，需要转换为反斜杠，如：python F:/自媒体相关/其他文章分享/数据ETL/main.py 运行后关闭程序很关键，若自己写出的程序，想直接在【Executable】里运行...在下一篇中，我们重新回到微软系中，使用SSIS和PowerQuery联合，将轻量化的ETL工具一些好用易用的能力同样嫁接到SSIS中，同时又可以避开此短板部分。敬请关注。.../p/d154b09c881d 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（四）-有了PowerQuery还需要SSIS吗？

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    你对数据库管理员的定义是什么？

    好的，我知道最简单的答案是数据库管理员（DBA），但是到底这是一个什么角色呢？如果必须要你把DBA描述给一个不懂技术的人，你会怎么描述？数据库管理员可以有很多不同的角色或者作用。...我认为这些可以被称为是数据库管理员的核心职责。 取决于你工作的公司规模，我也看到部分数据库管理员有一些额外的责任。这些可能被归为更多数据库开发人员的工作，例如创建表，视图，函数和存储过程。...或者数据架构领域的更多内容，如数据库设计，模式，表格，键和索引的归一化。有的时候，一个数据库管理员可能管理将数据导入或导出数据库的SSIS包。...其他时候，他们可能使用SSRS或者其它报告工具来做一些报告。随着更多的进入BI领域，你可能需要数据仓库和ETL包来进行管理。还有其它一些数据库管理员的职责我肯定漏掉了。...As you move more into the BI landscape, there may be data warehousing and ETL packages to manage.

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    大数据处理过程之核心技术ETL详解

    但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。...ETL 这里也不多涉及这方面的概念，在接下来的几篇文章中，会对下图中相关的部分（主要介绍PaaS模块中涉及的部分）以及上面提及的技术挑战和相关技术的介绍。...ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及，在细分。 概念： ETL（extract提取、transform转换、load加载）。...下面我们指出上述案例需要的几项工作： 1、有人写一个通用的数据导出工具，可以用java，可以用脚本，或其他的工具，总之要通用，可以通过不同的脚本文件来控制，使各地区的不同数据库导出的文件格式是一样的。...而且还可以实现并行操作。 2、有人写FTP的程序，可以用bat，可以用ETL工具，可以用其他的方式，总之要准确，而且方便调用和控制。

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    商务智能：SQL2005给我们的机会

    随着信息技术的普及，在现代的企业中，正在以前所未有的速度积累客户信息和运行数据。但单纯的数据，并不能产生价值。而商务智能，则是关于如何组织、分析和展示这些数据，以便为企业员工进行决策提供更好的支持。...其中对于ETL、数据仓库、OLAP、报表、数据挖掘等的全面支持，大大降低了商务智能应用的技术和资金门槛，从而使之成为更多企业能够负担的应用。对于BI领域的传统厂商，这无疑会带来巨大的影响。...很多IT技术人员，都在考虑职业转型的问题，希望能够转换到更加靠近业务的方向。实现这样的转型，往往需要能够在利用现有技术特长的同时，去积累业务方面的能力。商务智能，就是业务和技术很好的一个结合点。...而SQL2005的发布，在带动商务智能应用普及的同时，也为IT从业人员带来新的机会： .Net开发人员：SQL2005技术组件，如SSIS、SSRS、OLAP、存储过程，都是基于或者支持.Net的。...Sql Server BI平台包含很多新的功能，并且用于创建BI应用程序的工具和步骤都发生了改变。因此，即便是专业的BI开发人员也要规划时间来充电。

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    【ETL工程】大数据技术核心之ETL

    但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。 4....这里也不多涉及这方面的概念，在接下来的几篇文章中，会对下图中相关的部分（主要介绍PaaS模块中涉及的部分）以及上面提及的技术挑战和相关技术的介绍。...ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及，在细分。 概念： ETL（extract提取、transform转换、load加载）。...有人写一个通用的数据导出工具，可以用java，可以用脚本，或其他的工具，总之要通用，可以通过不同的脚本文件来控制，使各地区的不同数据库导出的文件格式是一样的。而且还可以实现并行操作。 2....有人写FTP的程序，可以用bat，可以用ETL工具，可以用其他的方式，总之要准确，而且方便调用和控制。 3. 有人设计数据模型，包括在1之后导出的结构，还有ODS和DWH中的表结构。 4.

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    和我从头学SQL Server Integration Services

    : ETL代表提取，转换和加载。...清理和标准化数据 支持BI的解决方案 SSIS的开发工具 包含在SQL Server Data Tools中， 是基于Microsoft Visual Studio 常用于特定于商业智能的项目类型 用于开发...可以在以下存储类型之间导入和导出包： 文件系统文件夹中的任何地方 SSIS包存储中的文件夹。两个默认文件夹被命名为文件系统和MSDB。 SQL Server msdb数据库。...SSIS常见的向导程序： SSIS最为常见的三个向导程序分别为： SQL ServerImport and Export Wizard：”SQL Serve导入和导出向导”可以将数据复制到.NET Framework...除SQL Server之外，导入和导出向导还可以从Microsoft Access，Microsoft Excel，Oracle数据库和文本文件等导入数据。

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    【干货】一篇文章详解：大数据框架、大数据采集平台、数据产品创建

    张溪梦认为，把数据仓库的数据和分析直接结合，通过相关的分析技术和工具，直接挑选出具有商业价值的数据，之后通过BI迅速将其商业价值扩大化。...分析与挖掘平台的主要职责是对企业采集到的大数据进行专门的分析、BI等，以及在此基础上进一步的数据挖掘、人工智能等。...一般而言，企业可以不用自己拥有专门的大数据分析与挖掘平台，可以租用第三方的专业工具；但企业必须自己要有相应的商业洞察、决策与行动能力；同时，企业也必须拥有自己的数据，必须有数据的所有权。...你拥有众多的大数据，有很多免费或低成本的大数据可以供我们每一个人使用，例如政府部门的相关数据、各大电商社交网络的海量数据等。所以，我们每个人都有大数据。 你没有数据分析工具吗？错！...3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值，培养和挖掘大数据专业人才，

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    ETL是什么_ETL平台

    在此情况下，为了实现企业全局数据的系统化运作管理（信息孤岛、数据统计、数据分析、数据挖掘） ，为DSS（决策支持系统）、BI（商务智能）、经营分析系统等深度开发应用奠定基础，挖掘数据价值 ，企业会开始着手建立数据仓库...各个业务系统中分布的、异构的数据源，经过ETL过程的数据抽取、转换，最终存储到目标数据库或者数据仓库，为上层BI数据分析，或其他业务功能做数据支撑。...在ELT架构中，ELT只负责提供图形化的界面来设计业务规则，数据的整个加工过程都在目标和源的数据库之间流动，ELT协调相关的数据库系统来执行相关的应用，数据加工过程既可以在源数据库端执行，也可以在目标数据仓库端执行...当ETL过程需要提高效率，则可以通过对相关数据库进行调优，或者改变执行加工的服务器就可以达到。...可以根据数据的分布情况进行并行处理优化，并可以利用数据库的固有功能优化磁盘I/O； （4）ELT的可扩展性取决于数据库引擎和其硬件服务器的可扩展性； （5）通过对相关数据库进行性能调优，ELT过程获得

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