如果把數字化進程看作一座大廈的設計藍圖，數據是大廈的鋼筋水泥，那么 ETL 就是大廈建造過程中的重要基座。通過 ETL（Extract，Transform，Load）可以將分散在業務系統的數據源整合在一起，建立一個統一的數據中心，因此 ETL 的成功與否往往是數據挖掘深度和數據分析質量的關鍵因素之一。

觀遠數據智能 ETL，通過簡單易用的拖拉拽式操作和清爽的可視化數據流處理界面，能滿足各式各樣數據處理場景，助力數據分析師乃至業務人員高效完成數據的清洗、整理和融合。

細說企業數據處理難題

互聯網時代下，數據的價值正在被不斷重塑，每天都有海量的數據從不同的系統中產生出來，企業內部結構多樣、數量龐雜的數據源和數據量飛速增長，需要處理的數據類型和模型越來越多，傳統 ETL 工具時間成本高和吞吐量限制的弊端日益凸顯，難以適應企業新的發展需求。

• 數據來源復雜：數據源于多個不同的系統、文件、數據庫、API 等，具有不同的數據結構和數據格式，需要進行數據集成和格式轉換。
• 數據質量欠缺：數據存在缺失值、重復值、異常值、格式錯誤等問題，需要數據清洗和數據校驗。
• 數據轉換繁瑣，鏈路不清晰：數據需要進行多次數據轉換操作，如數據的合并、拆分、聚合以及計算等；此外，多次操作也會導致整個數據鏈路不清晰，維護成本高。
• 數據量龐大，處理速度緩慢：面對系統內的海量數據，在固定時間窗口內完成數據抽取、轉換和加載的處理流程。

ETL 難點涉及數據復雜、質量欠缺、轉換繁瑣緩慢等方面，企業需要綜合考慮并采用相應的技術和方法來解決。對此，觀遠數據業內首創智能 ETL，實現企業級數據處理效果。用戶在進行數據分析、數據可視化制作前，能夠通過智能 ETL 對數據集進行易操作、低門檻、智能化的高效數據處理，為終端業務人員提供更高質量的數據集。

觀遠數據智能 ETL，打造數據分析利器

智能 ETL（SmartETL）是觀遠數據提供的拖拽式、配置化的業務自助式數據準備工具。智能 ETL 無縫融合多數據源接入，基于強大的數據處理算子和節點，通過拖拽式操作，編輯可視化 DAG 數據流，任意節點均可輸出，并能實時預覽、實時保存，自動檢測數據鏈路正確性。簡捷易用，無需技術背景即可輕松上手，是面向業務可用的數據分析利器！

相較于傳統的ETL工具，觀遠數據智能 ETL 在處理復雜數據、提升數據處理效率、數據質量、數據一致性等方面，具有更高的自動化、智能化、可視化和安全性等功能優勢，有效滿足企業數據處理需求。

• 針對復雜數據來源，提供多路輸入能力。30+ 數據接入類型，輕松連接多類數據，快速實現數據融合，充分發揮觀數據價值。
• 針對數據質量、數據轉換繁瑣等問題，提供數據轉換封裝能力。智能 ETL 包含輸入輸出、列編輯、數據編輯、數據組合、高級計算等5大類，15+個常用算子。通過算子間的靈活組合，用戶可構建豐富多樣的數據處理流程，滿足絕大部分數據加工準備的場景。
• 針對大數據體量，處理速度限制等問題，提供企業級數據處理能力。很多企業面對動輒幾十億行的庫存數據，陷入“留之累贅，棄之擔憂”的尷尬。智能 ETL可以有效處理海量歷史數據壓縮存儲與查詢。

數據治理下，智能 ETL 最佳實踐

觀遠數據智能 ETL 已服務于消費品、泛零售、金融、互聯網等多行業頭部客戶，積累了豐富的實踐經驗。以下基于某企業分公司的數據分析實戰經驗，分享智能 ETL“讓業務用起來”的最佳實踐。

該企業在全國擁有十幾家分公司。分公司數據分析師，需要拆解總部營業額指標，細分至各個分公司。由于總公司和分公司的數據層級不同，因此實際數據較為割裂，需要再結合分公司本地文件數據，才能進行業績明細與經營情況的數據分析。

基于觀遠 BI 的多路數據鏈接能力，鏈接企業多個業務系統。基于總部授予的數據權限，分公司數據分析師可自主上手處理數據，只需拖拉拽式操作，無需總部 IT 人員參與，就能輸出貼合分析主題的數據集。同時，得益于實時預覽能力，數據分析師在數據處理過程中就可以實時預覽數據，每一步操作都心中有數，步步為營，隨時確認數據處理的結果。此外，在智能 ETL 任意節點，分析師都可以任意輸出數據集，與其他分析師恭喜數據處理邏輯，更新方式更靈活，數據處理事半功倍。

當數據分析師將這套智能 ETL 數據分析方法形成了相對固定的套路之后，極大簡化了分公司數據分析探索，以及洞察交付的實踐。

數據是數字時代的核心要素，對企業業務的發展起著關鍵作用。觀遠數據智能 ETL 有效提升企業數據質量和一致性，促進數據標準化和規范化，實現數據質量監控和管理，提升數據治理水平。