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RSS订阅原创 为什么BI项目中80%的时间是在做ETL?
尽管BI项目中80%的时间可能花费在ETL过程上，但这并不意味着可视化在项目中的重要性降低。相反，数据可视化是BI项目中不可或缺的一环，它通过直观、易于理解的方式将数据转化为洞察力和决策，帮助企业更好地理解数据、发现问题和机会，并做出及时的反应和调整。因此，在BI项目中应该重视可视化，并采取有效的措施优化项目流程，提高可视化的效率和价值。
2024-03-13 12:00:25
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原创 全球19个最佳 ETL工具列表以及选型建议
自动化数据集成工具提供了一系列功能，例如与多个数据源和目的地的开箱即用连接、人工智能驱动的数据提取、人工智能自动映射、内置高级转换和数据质量功能。更重要的是，当企业无法将原始数据转换为可用格式时，企业的数据可用性可能很差，这可能会阻碍数据价值的发现。工具旨在自动化和简化从各种来源提取数据的过程，将其转换为一致且干净的格式，并及时有效地将其加载到目标系统中。借助其图形框架，用户可以设计数据管道，从多个源提取数据，执行复杂的转换，并将数据传递到目标应用程序。工具，可帮助用户构建、部署和管理复杂的数据仓库。
2024-03-12 12:24:08
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原创 什么是ETL？什么是ELT？怎么区分它们使用场景
ETL，即“提取（Extract）”、“转换（Transform）”、“加载（Load）”，是一种经典的数据集成方法。在ETL中，数据首先从各种源系统（如数据库、文件、API等）中提取出来，然后在数据仓库或数据湖中进行一系列的转换和清洗操作，以消除数据中的错误、冗余和不一致，并按照业务需求对数据进行整合和格式化。最后，经过处理的数据被加载到目标系统中，以供进一步的分析和查询。ETL过程的重点在于数据的清洗和整合。
2024-03-09 13:50:31
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原创 为什么没有做好ETL的BI项目最终都会失败？
在实际项目接触中我们发现很多企业是先购买了BI工具而往往没有购买ETL工具，企业往往希望通过BI中自带的ETL功能来解决数据采集和清洗的问题，在运行一段时间后企业往往就会发现这种模式是不可行的，接下来我们将分析以下为什么这种模式是不可行的，为什么企业需要购买专业的ETL工具。虽然部分BI工具也带了ETL的功能，但是在灵活性、专业度、数据传输性能、稳定性方面存在很多问题，而专业的ETL工具通常具有良好的可扩展性和灵活性，能够适应不同规模和复杂度的数据处理需求，为BI项目的持续发展提供可靠的支持和保障。
2024-03-09 12:22:05
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原创 影响ETL数据传输性能的9大因素及主流ETL应对策略
现在很多企业在选择ETL工具时都特别关注ETL的数据传输性能，而有很多开源ETL工具都说自已是性能如何如何快，而事实上数据传输性能是不是这些工具说的那样快呢？数据传输性能受制于哪些因素呢？企业在自身数据库性能受制的情况下一味的想用ETL工具来提升性能是不现实的。通常我们在构建高效数据传输管道时，ETL（抽取、转换、加载）的性能受多方面因素的制约。
2024-01-22 14:34:38
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原创 企业建数仓的第一步是选择一个好用的ETL工具
当企业决定建立数据仓库（Data Warehouse），第一步就是选择一款优秀的ETL（Extract, Transform, Load）工具。数据仓库是企业数据管理的核心，它存储、整合并管理各种数据，为商业决策和数据分析提供支持。而选择合适的ETL工具是构建数仓的关键一步。因没有高灵活度的ETL就无法构建高质量的数仓。
2023-11-23 16:04:56
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原创 推荐一款可以快速抽取sap数据的ETL工具
ETLCloud是新一代的全域数据集成平台，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)ETLCloud社区版社区版本可以免费下载使用ETLCloud 全域数据集成平台。
2023-09-22 11:26:11
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原创 什么是ETLT？他是新一代数据集成平台？
在现代数据处理和分析的时代，数据集成是一个至关重要的环节。数据集成涉及将来自各种来源的数据合并、清洗、转换，并将其加载到数据仓库或分析平台以供进一步的处理和分析。传统上，数据集成有两种主要方法，即ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）。每种方法都有其独特的优势和劣势，但近年来，出现了一种新的混合型数据集成平台，即ETLT（提取、转换、加载、转换），它结合了ETL和ELT的最佳特性，为组织提供了更大的灵活性和控制权，用户可以根据不同的场景选择不同的数据集成方法而不必切换工具。
2023-09-05 14:37:08
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原创 ETLCloud制造业轻量级数据中台解决方案
在数据驱动的时代，企业不应再为繁琐的数据中台建设而束手束脚，而是应该借助ETLCloud的解决方案，以更灵活、快速的方式实现数据的最大价值。传统的数据中台往往设计复杂，包含了庞大的中间件和技术栈，导致了高昂的成本和复杂的运维。通过这种精简设计降低了架构的复杂性，使得中台更加高效、易于维护，制造企业只需一个普通的IT工程即可以完全胜任这个工作，没有复杂的技术栈，所有的运维都可以在WEB界面中进行，制造企业通过一至两个工程的工作投入就可以实现整个企业的数据采集、数据加工、数据服务化的全过程。
2023-09-02 11:36:58
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原创 国产ETLCloud VS 开源Kettle ETL对比分析
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社区版本永久免费下载使用ETLCloud 全域数据集成平台。
2023-09-01 12:47:26
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原创 ETLCloud轻量级数据中台解决方案
为了解决这些挑战，我们推出了ETLCloud轻量级数据中台解决方案，以简化、高效、灵活的理念，帮助企业快速搭建高性价比的数据中台，实现从数据采集到洞察分析的全流程。此外，过于复杂的系统也会使维护变得困难，增加了系统故障和问题的可能性，特别是中小型企业根本就没有好的数据工程师和IT人员，数据中台给他们带来的是大量的运维工作量，在出现问题时根本无法解决。在数据驱动的时代，企业不应再为繁琐的数据中台建设而束手束脚，而是应该借助ETLCloud的解决方案，以更灵活、快速的方式实现数据的最大价值。
2023-08-24 18:31:14
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原创 数据中台容易失败的20多种原因全部在这里了
在当今数字化转型的浪潮中，数据中台作为关键的战略举措被越来越多的企业所关注和实施。然而，数据中台项目的实施过程中并不乏失败案例，这引业界对于数据中台失败原因的深入思考和分析。通过一些公开的信息和数据，可以学习和总线路一些数据中台失败的根本原因，从而避免类似的错误，实现真正的中台价值。一类是：因为管理和业务引起的失败原因二类是：因为技术类引起的失败原因（ETLCloud轻量级数据中台架构）
2023-08-24 17:01:23
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原创 什么是数据中台？浅谈数据中台的未来发展方向？
数据中台作为企业数字化转型的重要组成部分，通过解决数据孤岛、数据分散等问题，提供了一个统一的数据服务平台，支持企业更好地应用和管理数据。数据中台的构建涉及数据模型、数据服务和数据开发等多个层次，通过这些层次的协同作用，实现了数据的整合、服务化和个性化开发。未来，数据中台将不断智能化、生态化，并深度融合AI和数据分析技术，为企业带来更大的数据价值和创新能力。随着数据中台理念的普及，企业将能够更加灵活地应对市场变化，实现持续创新和业务发展。ETLCloud数据集成社区。
2023-08-23 20:04:38
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原创 零代码ETL+聚水潭，实现销售出库单同步到数仓
ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和主流电商应用系统，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)ETLCloud社区版本永久免费下载使用。
2023-08-22 18:31:03
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原创 大数据扫盲(2): 数据分析BI与ETL的紧密关系——ETL是成功BI的先决条件
着业务的发展每个企业都将产生越来越多的数据，然后这些数据本身并不能直接带来洞察力并产生业务价值。为了释放数据的潜力，数据分析BI（商业智能）成为了现代企业不可或缺的一部分。然而，在数据分析的背后，有一个至关重要且常常被忽视的步骤——ETL（Extract, Transform, Load），很多企业往往忽略ETL工具的重要性，造成BI的建设达不到预期效果或者实施周期太长。
2023-08-22 09:56:06
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原创 零代码ETL+聚水潭，实现销售出库单同步到数仓
ETLCloud是一款零代码ETL工具，可以快速对接上百种数据源和主流电商应用系统，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)ETLCloud社区版本永久免费下载使用ETLCloud数据集成社区。
2023-08-22 09:52:38
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原创 市面上最好用的4款免费ETL工具推荐
Kettle提供了丰富的转换步骤和功能，使用户能够对数据进行清洗、过滤、转换和合并等操作，它支持各种数据处理技术，包括字符串操作、日期处理、聚合计算、条件判断等，以满足复杂的数据转换需求。转换方式主要是对文本数据进行自然语言处理，如分词、实体识别、情感分析等，以提取文本内容的关键信息，将非结构化数据转换为适合存储和分析的结构化格式，如将文本转换为表格形式等。转换方式主要是进行数据清洗，去除重复值、处理缺失数据，并确保数据一致性和准确性，执行关系型数据的连接、合并、筛选等操作，以整合来自不同源的数据等；
2023-08-13 15:09:44
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原创 ETL技术入门之ETLCloud初认识
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。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。流程设计面板清晰简洁，组件内容丰富，通过不同组件的组合使用，解决当前企业中面临的数据同步过程中的问题。(ETL流程运行后的效果如上图)
2023-08-12 16:46:35
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原创 大数据扫盲(1): 数据仓库与ETL的关系及ETL工具推荐
在数字化时代，数据成为了企业决策的关键支持。然而，随着数据不断增长，有效地管理和利用这些数据变得至关重要。数据仓库和ETL工具作为数据管理和分析的核心，将帮助企业从庞杂的数据中提取有价值信息。
2023-08-12 14:38:41
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原创 ETLCloud+MaxCompute实现云数据仓库的高效实时同步
MaxCompute是适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效地分析处理海量数据。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。分钟即可完成同步配置。
2023-08-10 18:29:19
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原创 通过ETL自动化同步飞书数据到本地数仓
现在，我们介绍一款不需要编写代码的 ETL 工具，只需要几分钟即可将飞书的数据提取并自动同步至你的数据仓库，大大降低了数据集成的门槛。业务场景：假设公司内部使用飞书进行沟通和协作，需要对公司内部群组的聊天记录进行统计和分析，以便更好地了解公司内部的沟通和协作情况，进而进行相关业务决策。需要注意的是，使用编程语言进行数据同步的自动化流程需要编写程序、处理异常情况和定时执行等问题，这些都需要额外的编码工作和维护成本。只需要把需要用到的组件拖拽出来，连接好组件，填写好参数，这样一个自动化流程就搭建好了!
2023-07-21 18:38:38
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原创 零代码ETL，助小红书商家高效实现数据集成与同步
小红书商城是国内知名的社交电商平台，致力于联合全球优质品牌和商家，为用户提供一个以社交场景为基础的购物新体验。在小红书商城上，用户可以发现、购买、评论分享各种商品和服务，通过自己的消费行为与粉丝互动来塑造自己的社交形象，同时为品牌和商家带来更多曝光和附加值。
2023-07-20 18:32:26
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原创 Mysql+ETLCloud CDC+StarRocks实时数仓同步实战
StarRocks 是一款极速全场景 MPP 企业级数据库产品，具备水平在线扩缩容，金融级高可用，兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态，提供全面向量化引擎与多种数据源联邦查询等重要特性。StarRocks 致力于在全场景 OLAP 业务上为用户提供统一的解决方案，适用于对性能，实时性，并发能力和灵活性有较高要求的各类应用场景。
2023-07-19 18:32:02
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原创 实时数据集成的完美搭档：CDC技术与Kafka集成的解决方案
介绍两款能够快速且免费实现CDC技术与Kafka集成的主流工具：Flink CDC和ETLCloud CDC。测试前的环境准备：JDK8以上、Mysql数据库（开启BinLog日志）、kafka。
2023-07-18 18:34:00
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原创 ETL的未来发展趋势：人工智能和自动化的影响
通过自动化数据清洗和转换、智能数据映射和匹配、自适应ETL流程、实时数据处理、自动化数据管道和工作流以及数据治理和合规性支持，ETL工具将能够更好地满足日益增长的数据管理和分析需求。通过自动化数据清洗和转换、智能数据映射和匹配、自适应ETL流程、实时数据处理、分布式ETL处理、元数据管理和数据血统、云原生ETL、数据质量智能化等方面的创新，ETL工具将提供更强大、智能和高效的数据集成和处理能力。6、数据治理和合规性支持：随着数据隐私和合规性的关注度增加，未来的ETL工具将提供更强大的数据治理和合规性支持。
2023-07-17 18:09:34
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原创 数据迁移和ETL：从传统系统到云平台的平稳过渡
随着云计算的快速发展，越来越多的组织开始将其数据和应用程序迁移到云平台上。数据迁移是这个过程中的核心环节，而ETL（提取、转换和加载）则是实现数据迁移的重要工具。本文将探讨数据迁移和ETL在从传统系统向云平台进行平稳过渡时的关键作用和最佳实践。
2023-07-14 18:03:33
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原创 了解ETL和ELT两种不同的数据集成方法
在当今数据驱动的世界中，数据集成是一个至关重要的过程，它涉及从不同的数据源中提取、转换和加载数据，以创建一致且可用于分析的数据集。在选择适合的方法时，需要综合考虑数据规模、数据质量要求和目标系统的性能等因素，以确保有效和可靠的数据集成过程。3、目标系统的性能和可扩展性：ELT可以利用目标系统的分布式计算能力，因此对于需要快速处理大量数据的情况，ELT可能是更好的选择。然而，ETL的主要缺点是需要大量的存储空间和处理能力，因为所有的数据都需要先提取到一个中间存储区域，然后再进行转换和加载。
2023-07-13 18:23:55
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原创 从传统批处理到实时ETL流式数据处理的转变
随着数据的快速增长和业务对实时分析的需求不断增加，企业对数据处理方式的要求也发生了变化。传统的批处理ETL（Extract, Transform, Load）方式已经无法满足对实时数据处理的需求，因此流式数据处理逐渐成为一种趋势。传统的批处理ETL是指定期间内将数据从源系统中抽取出来，进行转换和加工，最后加载到目标系统中。这种方式通常以小时、天或更长的时间窗口进行处理，适用于较大规模的数据集和非实时的数据分析需求。随着企业对实时数据分析的需求不断增加，批处理ETL暴露出了一些。
2023-07-12 18:35:11
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原创 ETL架构设计：实现可扩展性和性能优化
通过采用分层架构、并行处理、分布式计算和数据质量监控等关键设计原则和技术，可以构建一个高效、可靠和可扩展的ETL系统。本文将介绍一些关键的设计原则和技术，帮助您构建一个可靠、可扩展和高性能的ETL架构。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。可以引入数据验证和清洗规则，监控数据质量指标，并设置告警和自动修复机制，以确保数据的准确性和一致性。
2023-07-11 18:32:01
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原创 为什么说ETL自动化是提高工作效率和数据准确性的关键
同时，自动化流程还能确保数据一致性，处理错误和异常情况，并实施数据验证和质量控制。ETL自动化成为解决这一问题的关键工具，它能够提高数据处理的效率和准确性，使数据工程师和分析师能够更好地专注于数据分析和洞察，而不是耗费时间在繁琐的数据转换和加载任务上。数据加载是将数据加载到目标系统中的过程，自动化的数据加载可以通过自动映射字段、批量加载数据等方式，提高数据加载的速度和准确性。通过自动化数据转换，可以根据预定义的规则和逻辑自动执行数据清洗和转换操作，减少了人工错误的风险，同时提高了数据处理的速度和一致性。
2023-07-10 18:58:41
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原创 数据质量管理之ETL中的挑战与解决方案
为了实现可靠的数据质量，企业需要采取综合的策略，包括数据预处理、数据校验、数据映射和转换规则、数据标准化以及数据质量监控等。然而，数据的质量对于正确的分析和决策至关重要。2. 数据校验：通过引入数据校验机制，对数据进行验证，包括数据类型、范围和规则的检查，以确保数据的完整性和准确性。3. 数据合并和重复消除：当从多个源提取数据时，确保数据合并的准确性，并消除重复数据，以避免数据一致性问题的出现。1. 数据预处理：在数据抽取之前，对源数据进行清洗和规范化，包括去除重复数据、填补缺失值和验证数据的一致性。
2023-07-07 19:50:48
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原创 ETL工具比较：选择适合您需求的最佳解决方案
通过比较不同的工具，考虑数据量、性能、用户体验、转换需求和成本等因素，您可以找到最合适的工具来满足您的需求。无论您选择的是具备直观界面的工具A，可定制性强的工具B，还是开源工具C，确保您的选择能够为您的业务带来高效的数据处理和洞察力分析。- 优势：工具B是一款高度可定制的ETL工具，允许用户根据自己的需求创建复杂的数据转换和加载流程。- 优势：工具A提供直观的用户界面和易于使用的工作流程，使得数据转换和加载变得简单。如果您的业务需要复杂的转换逻辑和严格的数据质量控制，选择具备这些功能的工具会更有优势。
2023-07-06 18:35:01
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原创 为什么说数据清洗和预处理是ETL中的重要环节？
通过数据清洗，我们可以消除数据中的噪声和不一致性，确保数据的准确性和一致性；通过数据预处理，我们可以将数据转换为适合分析的格式和形式，提取有用的特征，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。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。数据清洗是指通过处理和修复数据中存在的错误、不一致和不完整的问题，以确保数据的准确性和一致性。
2023-07-05 18:41:32
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原创 ETL简介：数据集成与应用
在当今大数据时代，组织和企业需要处理和分析庞大的数据量。和处理的重要工具，它通过数据提取、转换和加载的过程，帮助组织和企业管理庞大的数据量，并支持决策和分析需求。- 数据迁移和数据整合：在系统升级、业务合并或数据迁移时，使用ETL将数据从旧系统迁移到新系统，并确保数据的完整性和一致性。- 数据集成：将来自多个数据源的数据整合到一个统一的目标系统中，消除数据孤岛，实现全面的数据视图。- 数据清洗和转换：对提取的数据进行清洗、去重、格式转换、数据标准化等操作，确保数据质量和一致性。
2023-07-04 18:34:35
502
原创 ETL数据集成和数据仓库的关键步骤
通过数据需求分析、数据提取、数据清洗和转换、数据加载以及数据质量检查和验证等步骤的实施，可以确保数据仓库的数据质量和可用性。- 数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合，消除冗余和不一致性，并确保数据的一致性和准确性。- 设计数据加载作业，包括数据映射、字段匹配和数据验证，确保数据正确地加载到目标数据仓库中。- 数据清洗：识别和处理缺失值、重复值、异常值和不一致的数据，确保数据的完整性和准确性。在数据提取之后，数据通常需要进行清洗和转换，以确保数据的质量和一致性。数据提取是从源系统中抽取数据的过程。
2023-07-03 18:43:07
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原创 通过无代码CDC工具实现Oracle实时同步到Mysql
实时同步数据对企业来说至关重要，因为它可以确保不同系统之间的数据始终保持一致性和最新性，提供准确的决策支持和及时的业务反应。选择一款具备实时性、可靠性、灵活性、高性能、监控管理等关键特性的CDC实时数据同步工具，将能够满足企业对数据实时同步的需求，提升数据管理的效率和质量，为企业决策和运营提供可靠的数据支持。通过ETLCloud CDC功能只需简单几步即可配置出Oracle到MySQL的实时同步场景，上述实时同步数据的过程中我们还对实时数据进行了过滤和加工处理，也都是通过无代码的方式实现的。
2023-06-30 18:41:41
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原创 初探ETLCloud CDC零代码实现MySQL数据实时同步
ETLCloud CDC实时同步功能是一种高效、可靠的数据同步方案，它可以用于实现源数据库和目标数据库之间的实时同步，从而提高数据集成和应用开发的效率。CDC实时同步功能是现代数据仓库技术中常见的一种数据同步技术，能够实现实时交互、持续同步、高可用性和高性能的数据传输。高效数据同步：保证源系统中数据变化及时地同步到目标数据系统中，减少数据同步延迟和数据丢失。数据监管和审计：对数据的改动进行监管和审计，提高数据的安全性和合规性。：高效的数据同步方式，可以只同步最新的更新内容，避免全部备份和传输。
2023-06-29 19:38:20
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原创 Mysql+ETLCloud CDC+Doris实时数仓同步实战
通常情况下我们使用CDC实时监听表销售或订单表数据的LOG时会形成流式的数据，CDC每次传入的数据有可能是一条也可能是多条，监听到的流式数据都是订单表的单条数据，但在业务上单表的数据在业务价值上可能缺少一些关键的维度业务数据字段，例如要计算毛利合并客户及产品数据等。Flink CDC安装和使用难度比较大，没有可视化的CDC配置和监控界面对于不熟的用户安装相对比较麻烦，对于实时数据的加工和处理还需要写代码，没一点技术的用户根本搞不定，对于数据工程师来说难度太大。可以使数据分析工作更加简单高效！
2023-06-27 19:39:07
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原创 为什么企业需要进行API治理？
通过定义和实施API生命周期管理，包括API设计、开发、测试、部署、监控和版本控制等方面，企业能够最大程度地利用API的价值，提高业务的可持续性和创新能力。通过API的数据传递和事件触发，企业可以跟踪和监测业务流程的各个环节，识别潜在的问题和瓶颈，并采取相应的措施进行优化和改进。最终提高业务的透明度和可控性。然而，随着企业内部和外部API数量的快速增加越来越多的企业面临API管理失控的问题，企业急需进行有效的API治理以确保API的安全性、可靠性、一致性、可复用性以实现API资产的全生命周期管理。
2023-06-26 18:35:58
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原创 使用ETLCloud的SAP数据处理组件释放SAP数据的力量
ETLCloud的SAP Connector组件旨在简化数据团队针对SAP的数据管道加载、转换、同步和编排，以更快地交付业务就绪数据，推动更好的决策制定，并提高运营效率和整体业务成功。为了能对SAP中的数据用于分析、数据科学等业务我们需要把SAP中的数据同步到本地数据仓库中进行可视化分析和处理，而就这么一个简单的需求可以说是难倒很多企业的IT人员。ETLCloud的 SAP的数据同步组件简化了数据团队对数据管道的加载、转换、同步和编排，以更快地交付业务就绪数据、改进决策并提高运营效率。
2023-06-25 18:34:45
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