ETL中的数据分析是对源数据的详细分析。它试图理解源数据的结构、质量和内容及其与其他数据的关系。它发生在提取、转换和加载(ETL)处理并帮助组织为项目找到正确的数据。
ETL中的数据分析过程
在过去，数据分析需要能够使用编程语言(如SQL)查询数据的数据工程师。这是一个漫长而复杂的过程，许多组织无法承担。在ETL上下文中，数据分析涉及从不同来源收集数据进行分析。ETL使用专门的ETL工具，如Xplenty为缺乏数据工程团队的组织提供数据收集过程的便利。
ETL中的数据分析过程需要一个通用的存储库用于存储数据结果和元数据。在此过程中，组织可以识别数据一致性和质量问题，并实时纠正它们，从而减少错误和提高质量数据分析．
组织在以下场景中使用ETL中的数据分析:
- 自动化数据分析过程的需求。
- 减少数据分析过程中的人为错误。
- 需要高质量和一致的数据。
- 识别数据分析期间的问题。
ETL中的数据分析是进行数据分析的前提。由于此过程改进了源数据的结构、质量和内容，用户可以执行更好的数据分析，并生成有关其组织的有价值的情报。
在ETL中进行数据分析时，组织会发现数据是否为:
- 独特的
- 不完整的
- 损坏
- 复制
然后组织识别数据中的模式和相关性，并开始产生见解。
数据分析类型
有三种主要的数据分析类型:
- 列分析:统计数据值在表中列中出现的次数。
- Cross-column剖析:分析表中跨列的数据。
- 交叉表分析:分析表之间数据类型的相似性和差异。
组织通过这些方法发现数据中的模式。
