本篇文章给大家分享etl大数据，以及传统etl和大数据etl的发展对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简略信息一览：
BI,数据仓库,ETL,大数据开发工程师有什么区别
BI工程师，主要是做数据分析，数据仓库，以及相关报表，对一些数据进行处理，对数据库要有比较深入的了解。
信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
ETL工程师又叫数据库工程师。ETL工程师的主要工作内容有：从事系统编程、数据库编程与设计。ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。
BI工程师即为从事商务智能行业的工程师。从需求分析师到数据仓库架构师、到etl工程师、数据分析，报表开发工程师、数据挖掘工程师、etc.，都可以称之为BI工程师。BI做的事情涉及面很广。从底层到前端都有。底层有数据库，数据仓库，数据仓库架构；中间层有数据清洗加工加载；前端有报表展现，数据挖掘等。
商业智能（BI），如同一把钥匙，解锁企业决策的智慧之门。它是一种强大的数据技术解决方案，旨在整合企业的复杂信息，转化为直观易懂的可视化决策支持。BI的架构分为三层：用户友好的可视化分析层，深藏数据智慧的数据模型层，以及数据汇聚的基石——ETL与数据仓库。
参与大数据平台的容量规划、持续交付、业务监控、应急响应，保证平台正常运行。利用大数据相关技术实现对数据的加工、分析、挖掘、处理、及数据可视化等相关工作。推动团队内成员技术经验分享，关注相关前沿技术研究，通过新技术服务团队和业务。
大数据etl工具有哪些
1、并且在恰当的时间通过恰当的手段把恰当的信息传递给恰当的人”。ETL ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。它是构建数据仓库的重要环节。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据***，用以支持经营管理中的决策制定过程。
2、虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。Python Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。
3、今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享。Tableau 这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。
4、现在的大数据分析平台，都是全能型数据分析平台，一个平台搞定所有。比如亿信一站式数据分析平台，ABI融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的一站式数据处理分析平台。
5、探索数据在计算机中的处理过程是输入设备--存储设备--控制设备、存储、运算设备--存储设备--输出设备 计算机先要输入数据，然后输入数据要进行存储，然后控制从存储中提取数据进行运算，然后在存储，然后输出。
6、大数据处理流程包括：数据***集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据***集数据***集包括数据从无到有的过程和通过使用Flume等工具把数据***集到指定位置的过程。数据预处理数据预处理通过mapreduce程序对***集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。
大数据分析处理的主要技术有哪些
1、用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘、机器学习、数据统计等。数据解释。大数据处理流程中用户最关心的是数据处理的结果，正确的数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被终端用户正确理解，因此数据处理结果的展示非常重要，可视化和人机交互是数据解释的主要技术。
2、大数据处理技术包括流处理和批处理两种模式。批处理是先存储后处理，而流处理则是实时处理。大数据已广泛应用于各个行业，例如金融、制造业、汽车、餐饮、电信、能源、体育和***等。
3、在大数据发展的这一点上，大多数公司面临的挑战与技术无关。***纳的最大障碍与文化挑战有关：组织一致性，抵抗或缺乏理解以及变更管理。以下是支持企业大数据的一些关键技术：1）预测分析 作为企业规避决策风险的主要工具之一，预测分析可以帮助企业。
关于etl大数据，以及传统etl和大数据etl的发展的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
