老张聊数据集成

你有没有遇到过这种情况？ 业务部门急着要一份数据报告，IT同事折腾了好几天，最后告诉你数据对不上，或者根本取不出来。 公司开会，两个部门拿着同一项业务指标的数据争论不休，因为大家手里的数字根本不一样。

信息化是数字化的必要基石，数字化是信息化的价值升华。数字化的核心是数据与价值，信息化的核心是”流程“。

为什么明明做好了技术设计，项目推进却依然困难重重？ 技术团队开发的功能业务方总说不适用；系统随着业务发展变得臃肿难维护；跨部门协作时各说各话，推进困难。 这些问题看似毫无关联，但它们都指向同一个根源：

低代码技术通过可视化组件和模块化开发，有效解决企业IT资源不足、开发成本高和需求变化快三大痛点。其优势在于快速开发、降低技术门槛和统一技术栈，但存在灵活性受限、性能不足和供应商锁定风险。

Kettle开源灵活但学习成本高，FDL在实时处理、低代码开发、调度监控等方面优势明显，更适合企业级应用，助力高效数据集成与管理。

数据清洗是确保分析准确的关键。本文详解七大要点：了解数据、处理缺失值、去重、统一格式、处理异常值、转换类型及验证逻辑一致性，助你打好数据分析基石，避免“垃圾进垃圾出”。

本文详解ETL全流程：从需求对齐、数据探查，到提取转换加载，再到质量监控与优化，并结合制造、零售场景展示其应用价值，揭示如何构建高效、可靠的数据生命线。

企业常因客户、产品等核心数据不统一导致部门间数据混乱、决策失准。主数据管理正是解决这一问题的关键，通过统一标准、打破孤岛、明确权责，实现数据一致与共享。

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