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面对从 OA、CRM、ERP 等不同系统收集来的数据,格式不统一、内容有缺失、存在重复值和错误数据,处理起来既耗时又费力。可如果不把这些 “脏数据” 处理干净,后续的分析结果就会大打折扣。到底怎么才能高效完成数据清洗工作呢?
测评 prep informatica 数据预 talend 2025-06-11 17:23 2
面对从 OA、CRM、ERP 等不同系统收集来的数据,格式不统一、内容有缺失、存在重复值和错误数据,处理起来既耗时又费力。可如果不把这些 “脏数据” 处理干净,后续的分析结果就会大打折扣。到底怎么才能高效完成数据清洗工作呢?
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在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业决策的基石。然而,面对分散、异构且质量参差不齐的数据源,如何高效整合并挖掘其价值?这一问题的答案,指向了一项关键的技术——ETL(Extract-Transform-Load)。
数据仓库 日志 etl informatica talend 2025-04-11 19:21 9