简述从ODS层到DW层的ETL，做了哪些工作 ？
参考答案：
ETL，即Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载），是数据仓库中非常关键的一个环节，它负责从源系统获取数据，进行数据清洗和转换，并最终加载到目标数据仓库中。在从ODS（Operational Data Store，操作数据存储）层到DW（Data Warehouse，数据仓库）层的过程中，ETL主要进行了以下工作：
- 数据抽取（Extract）：
- 源数据获取：从ODS层提取数据，这些数据可能来自多种源系统，如ERP系统、CRM系统、财务系统等。
- 数据抓取：使用SQL查询、API调用或文件读取等方式从源系统中抓取所需数据。
- 数据清洗（Clean）：
- 处理不一致性：统一数据格式，如日期格式、数字格式等，以确保数据的一致性和准确性。
- 处理错误和缺失值：识别并处理数据中的错误和缺失值，可能包括填充缺失值、删除错误数据或根据业务规则进行修正。
- 去重处理：清除重复记录，确保数据的唯一性。
- 数据转换（Transform）：
- 数据合并：将来自不同源的数据进行合并，形成一个完整的数据视图。
- 数据分割：将复杂的数据字段分割成更简单的元素，以便于后续的数据分析和处理。
- 数据聚合：对数据进行汇总或计算，以满足数据仓库的分析需求。
- 维度处理：构建或更新维度表数据，为数据分析提供维度支持。
- 数据规范化：确保数据符合一定的标准或模式，以便于数据仓库的存储和查询。
- 数据加载（Load）：
- 将经过清洗和转换后的数据加载到DW层，为数据分析操作提供基础数据。
在整个ETL过程中，还需要注意数据的质量控制和性能优化，确保数据的准确性和加载效率。同时，还需要根据业务需求和数据特点进行针对性的ETL设计和实施，以满足数据仓库的分析需求。
总之，从ODS层到DW层的ETL过程是一个复杂而关键的数据处理环节，它确保了数据从源系统到数据仓库的准确、高效传输，为后续的数据分析提供了坚实的基础。