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    ReiKing用在ETL领域,通过ReiKing工具可视化实现ETL过程,包括统一数据视图、数据仓库建设、数据集市、元数据的管理等。
    ■ 统一数据视图是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的数据集合,用于支持对即时性的、操作性的、集成的管理决策需求。
    ■ 数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性,用于提供完整的业务视图,包含业务各环节的基础业务数据。 
    ■ 数据集市围绕数据仓库数据,面向不同分析主题,完成管理决策和联机分析应用。数据集市的结构可以是多维数据集(如星型、雪花型),也可以是关系数据集。数据模型的设计,包括指标体系建立、分析方法选择、分析主题建立等三项内容。
    ■ 元数据分为:业务元数据、技术元数据。业务元数据是从业务角度描述数据的数据,它提供了介于数据应用和生产系统之间的语义层定义,包括指标口径、代码标准、业务术语、业务规则等。技术元数据存储关于数据层技术细节的数据,是用于开发、管理和维护系统使用的数据。它主要包括:结构的描述,包括模式、视图、层次结构、维等的定义;内容的描述,包括数据粒度、算法、主题域等的定义; 源数据到目的数据的映射,包括:源数据和它们的内容,数据抽取、清理、转换和刷新规则等。


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      ReiKing ETL引擎主要用于实现异构数据之间的抽取、转换、清洗、路由、装载的加工过程,保证数据的可用性、真实性、安全性、完整性、可靠性。

 

其他参见ReiKing数据整合及数据管理技术白皮书

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