企业高度依赖干净的结构化数据来做出明智的决策。然而，原始数据（无论来自数据库、API 还是平面文件）通常杂乱无章、不一致且难以处理。为了解决这个问题，数据暂存起着关键作用。是提取、转换、加载 (ETL) 流程中的重要步骤，有助于将原始数据转换为适合分析和决策的格式。在本文中，将探讨数据暂存的概念、其重要性以及有效管理它的最佳实践。

什么是数据暂存？

数据暂存是准备和转换来自各种来源的原始数据，使其易于用于分析或报告的格式的过程。在将数据加载到数据仓库或其他数据库以供进一步使用之前，它涉及清理、验证和组织数据的几个步骤。

为什么要分阶段数据？

暂存数据（无论是在外部暂存区域还是内部暂存区域）在数据管道中起着至关重要的作用，原因如下。暂存数据的主要优势如下：

提高了数据质量。
数据转换和标准化。
性能优化。
错误处理和数据质量检查。
灵活性和可扩展性。
更快的数据加载。
更轻松的数据访问。
原始数据和处理后数据的分离。
数据治理和合规性。

暂存数据对于确保将原始、未处理的数据转换为可供分析的高质量、标准化格式至关重要。可以提高性能、错误处理能力和可扩展性，同时确保数据完整性和业务规则合规性。最终，暂存数据可帮助组织向决策者提供干净、准确且结构良好的数据，从而获得更深入的洞察和更可靠的业务决策。反过来意味着更高质量的数据产品，因为团队使用的数据集更加准确，并且具有更完善、更合乎逻辑的结构。

什么是数据暂存区？

数据暂存区是一个临时存储位置，原始数据在此存储和处理，然后加载到最终目标位置（例如数据仓库或数据湖）。充当数据集成管道中的中间步骤，允许在数据放入永久存储之前执行数据提取、转换和清理。

外部分期

外部暂存是指数据暂存区是主数据仓库或数据湖之外的一个独立位置或环境。这个外部位置通常是一个克隆的数据库环境，原始数据在进行转换并加载到最终数据存储之前会临时存储在此。外部暂存通常用于在数据进入主内部数据存储系统之前进行提取和初始处理。

内部分期

组织可以选择内部暂存而非外部暂存。这指的是从外部来源提取的数据在加载到最终数据存储系统之前，需要经过进一步的转换、验证和准备。大多数数据清理、丰富和复杂的转换都在这里进行。

数据暂存区在数据仓库中起什么作用？

数据暂存区 (DSA) 在整个数据仓库架构中扮演着至关重要的角色。充当临时存放区，用于收集、存储和处理来自多个源系统的原始数据，然后再将其加载到生产数据仓库进行分析。DSA 是从不同来源提取数据和将数据加载到仓库之间的关键中间步骤。

数据暂存的7个步骤

数据暂存过程所涉及的具体步骤可能因组织的架构、工具和要求而异，但通常，它们遵循逻辑顺序，以确保正确准备和清理数据以供进一步分析。

以下是典型数据暂存区流程中提取、转换和加载 (ETL) 的 7 个关键步骤。

1.数据提取

数据来自各种来源，例如数据库、API、文件或外部系统。此步骤的目的是从多个来源收集原始数据并将其带入暂存区。

2. 数据分析

数据分析涉及分析原始数据，以了解其结构、质量、内容和关系。此步骤对于识别任何数据质量问题（例如缺失值、不一致或异常）至关重要。此步骤的目的是评估数据的质量并为后续阶段做好准备。

3.数据清理

在此步骤中，将解决在分析阶段发现的数据问题（例如缺失值、重复项或格式不一致）。数据清理技术可能包括填充缺失值、标准化格式或删除错误。此步骤的目的是提高数据的质量和一致性，确保只有准确可靠的数据才能在管道中传输。

4.数据转换

数据转换涉及将数据从原始格式转换为经过清理的结构化格式，以匹配最终数据仓库或数据湖的架构和业务规则。此步骤的目的是应用业务规则、计算、聚合和数据映射，为分析做好准备。

5.数据验证

转换后，将对数据进行验证，以确保其符合业务规则和一致性要求。此步骤可能涉及检查数据完整性，例如确保外键关系有效或确保数据符合预期。例如，验证计算字段是否正确。此步骤的目的是验证数据是否准确、一致，并满足进一步处理和分析所需的业务规则。

6.数据集成

数据集成步骤是指将来自多个（通常不同的）来源的数据组合并合并为统一格式或结构的过程。此步骤的目的是确保来自不同来源的原始非结构化数据得到协调，并为目标系统中的分析或进一步处理做好准备。

7.数据加载

数据清理、转换和验证完成后，即可加载到生产环境，例如数据仓库或数据湖。此步骤通常涉及批处理或将转换后的数据加载到最终目标位置。此步骤的目的是将数据从暂存区移动到生产环境（数据仓库），以便用于报告、分析和商业智能。

数据暂存层和数据湖之间有什么区别？

数据暂存层和数据湖的主要区别在于用途和数据处理方式。数据暂存层是一个临时的结构化存储区域，原始数据在此进行存储、清理、转换和验证，然后加载到数据仓库等生产环境中。专注于为进一步处理做准备。相比之下，数据湖是一种长期存储解决方案，存储来自各种来源的大量原始数据、非结构化数据、半结构化数据和结构化数据，通常用于未来分析、机器学习或大数据处理。暂存层是数据准备的 ETL 管道的一部分，而数据湖则充当着各种数据类型的中央存储库，这些数据稍后可能会被分析。