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。
