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DataStage 可以从多个不同的业务系统中，从多个平台的数据源中抽取数据，完成转换和清洗，装载到各种系统里面。其中每步都可以在图形化工具里完成，同样可以灵活的被外部系统调度，提供专门的设计工具来设计转换规则和清洗规则等，实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和调用一些 DataStage 预定义转换函数来实现，复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现，并且 DataStage 提供调试环境，可以极大提高开发和调试抽取、转换程序的效率

Superset安装过程中必须用到此文件，支持Python3.7版本。

数据抽取又成为ETL（data extraction, transformation and loading），是对数据进行抽取、清洗、转换和整合的过程，是数据进入数据仓库的入口。通过ETL的过程，数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。也就是说，数据抽取是数据进入数据仓库的入口。

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SAP商务智能完全解决方案 bw入门的必备书籍， 前言 第1章　SAP商务智能概述 　1.1　信息管理的重要性 　1.2　SAP商务智能的发展及其重要地位 　1.3　SAP商务智能主要模块与功能 　1.4　SAP商务智能的进一步发展与应用 　1.5　本章小结 第2章　企业数据仓库——收集与组织数据 　2.1　数据仓库基础知识 　2.2　SAP商务智能进行数据处理的工作平台 　2.3　本章小结 第3章　构建数据仓库的6种数据对象 　3.1　搭建仓库的砖瓦——信息对象 　3.2　面向报表的高效率的数据组织方式——信息立方体 　3.3　明细数据与运营数据的存储对象——数据存储对象 　3.4　数据对象的两种联合视图——信息集和多信息提供者 　3.5　用于编制计划的数据对象——汇总级别 　3.6　本章小结 第4章　数据加载的方法与实例解析 　4.1　数据仓库与数据抽取、转换、加载基础知识 　4.2　SAP商务智能ETL工具简介 　4.3　SAP商务智能的数据抽取实例 　4.4　SAP商务智能数据转换实例 　4.5　SAP商务智能数据加载实例 　4.6　使用开放集成器向其他系统提供数据实例 　4.7　本章小结 第5章　数据建模技巧与实例解析 　5.1　建立模型应该考虑的几个问题 　5.2　SAP商务智能项目实战过程和方法 　5.3　多层逻辑模型与BI中的建模技巧 　5.4　本章小结 第6章　商务智能平台——使用与挖掘数据 　6.1　智能基础知识 　6.2　SAP商务智能平台简介 　6.3　本章小结 第7章　商务智能平台的重要应用之一——数据挖掘 　7.1　数据挖掘基础知识 　7.2　使用数据挖掘工作平台创建数据挖掘模型实例 　7.3　设计完整的数据分析进程实例 　7.4　本章小结 第8章　商务智能平台的重要应用之二——业务计划与会面预算 　8.1　计划编制基础知识 　8.2　使用SAP计划向导进行简单计划编制实例 　8.3　使用SAP计划建模器进行高级计划编制实例 　8.4　本章小结 第9章　业务浏览器——查询和展现数据 　9.1　业务浏览器简介 　9.2　查询设计器实例 　9.3　基于网页的应用、报表与分析实例 　9.4　基于Excel的应用设计与分析实例 　9.5　信息发布实例 　9.6　本章小结 第10章　SAP商务智能系统的日常管理 　10.1　使用处理链自动完成指日常工作 　10.2　信息生命周期管理 　10.3　用户权限管理 　10.4　本章小结