如果把数字化进程看作一座大厦的设计蓝图，数据是大厦的钢筋水泥，那么 ETL 就是大厦建造过程中的重要基座。通过 ETL（Extract，Transform，Load）可以将分散在业务系统的数据源整合在一起，建立一个统一的数据中心，因此 ETL 的成功与否往往是数据挖掘深度和数据分析质量的关键因素之一。

观远数据智能 ETL，通过简单易用的拖拉拽式操作和清爽的可视化数据流处理界面，能满足各式各样数据处理场景，助力数据分析师乃至业务人员高效完成数据的清洗、整理和融合。

细说企业数据处理难题

互联网时代下，数据的价值正在被不断重塑，每天都有海量的数据从不同的系统中产生出来，企业内部结构多样、数量庞杂的数据源和数据量飞速增长，需要处理的数据类型和模型越来越多，传统 ETL 工具时间成本高和吞吐量限制的弊端日益凸显，难以适应企业新的发展需求。

• 数据来源复杂：数据源于多个不同的系统、文件、数据库、API 等，具有不同的数据结构和数据格式，需要进行数据集成和格式转换。
• 数据质量欠缺：数据存在缺失值、重复值、异常值、格式错误等问题，需要数据清洗和数据校验。
• 数据转换繁琐，链路不清晰：数据需要进行多次数据转换操作，如数据的合并、拆分、聚合以及计算等；此外，多次操作也会导致整个数据链路不清晰，维护成本高。
• 数据量庞大，处理速度缓慢：面对系统内的海量数据，在固定时间窗口内完成数据抽取、转换和加载的处理流程。

ETL 难点涉及数据复杂、质量欠缺、转换繁琐缓慢等方面，企业需要综合考虑并采用相应的技术和方法来解决。对此，观远数据业内首创智能 ETL，实现企业级数据处理效果。用户在进行数据分析、数据可视化制作前，能够通过智能 ETL 对数据集进行易操作、低门槛、智能化的高效数据处理，为终端业务人员提供更高质量的数据集。

观远数据智能 ETL，打造数据分析利器

智能 ETL（SmartETL）是观远数据提供的拖拽式、配置化的业务自助式数据准备工具。智能 ETL 无缝融合多数据源接入，基于强大的数据处理算子和节点，通过拖拽式操作，编辑可视化 DAG 数据流，任意节点均可输出，并能实时预览、实时保存，自动检测数据链路正确性。简捷易用，无需技术背景即可轻松上手，是面向业务可用的数据分析利器！

相较于传统的ETL工具，观远数据智能 ETL 在处理复杂数据、提升数据处理效率、数据质量、数据一致性等方面，具有更高的自动化、智能化、可视化和安全性等功能优势，有效满足企业数据处理需求。

• 针对复杂数据来源，提供多路输入能力。30+ 数据接入类型，轻松连接多类数据，快速实现数据融合，充分发挥观数据价值。
• 针对数据质量、数据转换繁琐等问题，提供数据转换封装能力。智能 ETL 包含输入输出、列编辑、数据编辑、数据组合、高级计算等5大类，15+个常用算子。通过算子间的灵活组合，用户可构建丰富多样的数据处理流程，满足绝大部分数据加工准备的场景。
• 针对大数据体量，处理速度限制等问题，提供企业级数据处理能力。很多企业面对动辄几十亿行的库存数据，陷入“留之累赘，弃之担忧”的尴尬。智能 ETL可以有效处理海量历史数据压缩存储与查询。

数据治理下，智能 ETL 最佳实践

观远数据智能 ETL 已服务于消费品、泛零售、金融、互联网等多行业头部客户，积累了丰富的实践经验。以下基于某企业分公司的数据分析实战经验，分享智能 ETL“让业务用起来”的最佳实践。

该企业在全国拥有十几家分公司。分公司数据分析师，需要拆解总部营业额指标，细分至各个分公司。由于总公司和分公司的数据层级不同，因此实际数据较为割裂，需要再结合分公司本地文件数据，才能进行业绩明细与经营情况的数据分析。

基于观远 BI 的多路数据链接能力，链接企业多个业务系统。基于总部授予的数据权限，分公司数据分析师可自主上手处理数据，只需拖拉拽式操作，无需总部 IT 人员参与，就能输出贴合分析主题的数据集。同时，得益于实时预览能力，数据分析师在数据处理过程中就可以实时预览数据，每一步操作都心中有数，步步为营，随时确认数据处理的结果。此外，在智能 ETL 任意节点，分析师都可以任意输出数据集，与其他分析师恭喜数据处理逻辑，更新方式更灵活，数据处理事半功倍。

当数据分析师将这套智能 ETL 数据分析方法形成了相对固定的套路之后，极大简化了分公司数据分析探索，以及洞察交付的实践。

数据是数字时代的核心要素，对企业业务的发展起着关键作用。观远数据智能 ETL 有效提升企业数据质量和一致性，促进数据标准化和规范化，实现数据质量监控和管理，提升数据治理水平。