数据准备：让ETL敏捷起来

数据分析是一个不断探索数据背后的规律，得出业务洞察的过程，开始整个工作之前，分析师需要先将原始数据转换为面向分析的、有业务语义的数据，数据清洗和整理是提升整个分析过程效率和质量的关键环节，数据分析是建立在一致、准确、完整的数据基础之上。很多调查显示，数据分析师通常会将60%以上的时间花在数据清洗和各种数据整理上，真正用来探索数据，获取业务洞察的时间反而有限，工作效率亟待提高。面对这些工作过程中的挑战，我们不禁反思：如何降低数据处理的门槛，提高数据分析效率，推广基于数据驱动的决策文化，建设数据驱动型组织？实践过程中，我们发现将数据准备产品化，业务化，可视化，自助式数据准备工具可以有效赋能业务，有



文章无法展示全部，请购买VIP后 使用网页访问内容 或者 使用第三方RSS订阅工具访问内容