企业数据仓库与ETL数据集成
案例介绍
技术架构：Kettle（Pentaho Data Integration）、SQL、关系型数据库。
主要工作：
1. 使用 Kettle 设计 ETL 作业调度流程，组织 ODS、DWD、DIM、DW、DM、RPT 等数据加工任务，管理任务执行顺序及依赖关系。
2. 通过 SQL、存储过程及 Kettle 子作业实现数据抽取、加工、汇总与结果输出。
3. 设计任务执行条件判断、调度日期处理、运行日志记录及成功、失败分支处理，提高 ETL 流程的可维护性。
4. 参与数据质量核对、SQL 优化及 ETL 异常排查，保障业务数据处理的准确性和稳定性。
项目成果：形成具有分层加工、统一调度、执行状态记录及异常处理机制的 ETL 作业流程，为企业经营分析和 BI 报表提供数据加工支持。
企业数据仓库与ETL数据集成
案例介绍
项目背景：围绕汽车经销商企业多业务系统数据整合及经营分析需求，参与数据仓库 ETL 流程开发与维护，实现业务数据的分层加工和统一处理，为 BI 报表及经营分析提供数据支持。
技术架构：Kettle（Pentaho Data Integration）、SQL、关系型数据库。
主要工作：
1. 使用 Kettle 设计 ETL 作业调度流程，组织 ODS、DWD、DIM、DW、DM、RPT 等数据加工任务，管理任务执行顺序及依赖关系。
2. 通过 SQL、存储过程及 Kettle 子作业实现数据抽取、加工、汇总与结果输出。
3. 设计任务执行条件判断、调度日期处理、运行日志记录及成功、失败分支处理，提高 ETL 流程的可维护性。
4. 参与数据质量核对、SQL 优化及 ETL 异常排查，保障业务数据处理的准确性和稳定性。
项目成果：形成具有分层加工、统一调度、执行状态记录及异常处理机制的 ETL 作业流程，为企业经营分析和 BI 报表提供数据加工支持。
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