运用 ETLCloud 快速实现数据清洗、转换

一、数据清洗和转换的重要性及传统方式的痛点

1.数据清洗的重要性

数据清洗、转换作为数据 ETL 流程中的转换步骤，是指在数据收集、处理、存储和使用的整个过程中，对数据进行检查、处理和修复的过程，是数据分析中必不可少的环节，对于保证数据的质量和可用性具有重要的意义。

2.传统方式存在的痛点

传统的数据清洗、转换方式存在以下痛点：

• 耗时长：往往需要人工操作，耗时长且容易出错。

• 效率低：效率低下，难以应对大量数据的清洗、转换需求。

• 容易出错：容易出现数据丢失、重复、错误等问题，影响数据质量，数据安全可能缺乏保障。

• 扩展性差：缺乏灵活性和扩展性，无法满足大规模数据处理的需求。

二、ETLCloud 介绍

ETLCloud 数据集成工具，通过自动化数据转换和集成来实现企业内部和外部数据的无缝对接，从而帮助企业快速获取准确的数据信息，进而作出正确的业务决策。具有以下优势：

• 简便易用：提供直观的用户界面和操作流程，内置大量数据清洗、转换组件，可以快速、高效地实现数据清洗、转换，灵活应用于不同的数据清洗、转换场景，大大提高了工作效率。

• 数据质量可靠：提供丰富的数据清洗和校验功能，可以对数据进行规则验证、重复记录删除、缺失值填充等处理，确保数据的准确性和完整性。

• 扩展性强：支持数据处理组件、规则自定义开发，有良好的扩展性。

三、ETLCloud 实操

假设我们现在有个业务场景，需要将商品购买表和用户信息表数据进行过滤清洗，根据唯一 id 进行整合，映射后输出为 Excel 文件。以下是使用 ETLCloud 工具实现以上业务场景的步骤：

首先展示下两张数据源测试表，商品购买表以及用户信息表（数据皆随机生成）：

流程设计如下：

流程设计的大概思路，两个库表输入组件，分别选取两张数据库表；商品购买表中过滤出已经支付的订单，用户信息表中清洗转换用户姓名数据，将处理后的数据整合成到一起，字段值映射性别、支付状态信息后输出为 Excel 表格。

数据过滤器 T00003 节点，过滤出商品购买表中 goods_is_pay 字段值为 1 的数据

数据清洗转换 T00004 节点，将用户表中 name 字段的值进行脱敏处理

双流 join 合并 T00005 节点，根据商品购买表的 goods_buy 字段和用户表的 id 字段，将数据进行合并

预览合并后的效果

字段值映射 T00007 节点，将 sex 与 goods_is_pay 字段值分别进行映射，映射成中文方便查看

Excel 输出 T00006 节点，配置输出输出信息

流程配置完毕，运行流程，等流程结束后查看输出的 Excel 文件。

最后一步，同理也可以将数据入库。

四、总结

可以看到，利用 ETLCloud，用户可以摆脱传统方式繁琐的数据清洗转换步骤，并提高数据处理效率和准确性。整体的流程设计特点使得数据处理流程更加可控和可管理，减少了人工干预带来的负面影响。