etl财务（ETL数据处理）

今天给各位分享etl财务的知识，其中也会对ETL数据处理进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

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本文目录一览：

• 1、大数据与会计就业前景？
• 2、ETL系列1--表结构设计1:常见的表结构设计错误
• 3、数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别.?
• 4、主要使用excel处理数据的话，财务人员学习VBA和python哪个比较好？
• 5、ETL的工具应用

大数据与会计就业前景？

力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。 预计到2020年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

新增专业中，数据科学与大数据技术专业备受欢迎，全国共196所高校新增了该专业。

会计专业就业前景。

大部分外资企业的同等岗位待遇都远在内资企业之上。 更重要的是，外资企业财务管理体系和方法都成熟，对新员工一般都会进行一段时间的专业培训。 工作效率高的其中一个原因是分工细致，而分工的细致使所负责岗位上只能学到某一方面的知识，尽管这种技能非常专业，但对整个职业发展过程不利，因为难以获得全面的财务控制、分析等经验。

ETL系列1--表结构设计1:常见的表结构设计错误

在制作报告的时候，数据统计起来非常的难，效率非常的低，我们常常归咎于自己的Excel基础差，函数公式掌握的不牢固。但是实际上，更重要的一个原因是， 我们的表格可能一开始就设计错了 。

下面是制作表格时，常见的5种表格设计错误，遇到这几种表格，想提高效率都难。

所谓二维表就是，我们可以通过横向和纵向标题查询，在交叉位置获取需要的数据 。这是我们制作表格时，最常见的一种类型，这类表格的主要特点是：

横向第1行是一个标题。比如线别、计划与实际、日期等等。

纵向第1列是另一个标题。比如城市、产品类型、不良描述、姓名等等。

通常每天一个sheet

但是这类表格汇总起来非常的麻烦， 引发的最常见的问题就是，多工作表的合并 ，不知道难倒了多少人。

在做日统计报表的时候，这类表格也是众矢之的。 数据第1行是日期，随着时间，日期列不停的往右填，导致数据列非常的多，表格非常的宽。

这类表格会有什么问题呢？

数据查看起来不方便。 拖动滚动条的时候，一不小心就过了，来来回回的非常闹心。

月度、年度统计非常麻烦。 根据时间段做汇总统计的时候，非常麻烦，VLOOKUP函数、SUMIFS函数啊，乱七八糟的要写一大堆。

表格的标题有多行(列)，分成了多个级别，级别高的标题可能还会把单元格合并起来，这是这类表格的突出特点。

大家注意看一下上面这个表格的标题，分成了3个级别。第1级标题是（1月份进销存），第2级标题是（预估和实际），第3级标题是（数量、单价、金额）。这样看上去，好像没有什么问题，从上往下看还比较有层次感。

只有在遇到实际的汇总统计需求的时候，才能发现问题，比如：

1- 要统计年度每个产品的实际销售金额是多少？

肯定是要写公式了，比如使用SUMIF函数只对金额求和。但是因为第3级标题中，”金额“出现了重复，我们还要排除”计划金额“，“领用金额”等数据。这样公式写起来就麻烦了。

2- 统计每个季度的销售预估和实际，对比季度达成率。

这个我已经想不出来，该怎么写公式了。

所以，多级别多行标题，比较容易出现的问题是：

标题中有合并单元格 ，根据标题汇总数据时，容易出错。

标题字段出现重复 ，比如案例中的3级标题，有多个数量、金额、单价。汇总统计时，增加筛选统计的复杂程度。

制作表格的时候，为了美观，我们可能会把表格设计成表单的样式。就像上面这个表格，一个sheet被拆分成了多个小的“表格”，这样阅读和填写起来，都比较的方便。

但是现在我们要统计所有工程数量的总和，就不是一件容易的事情了。

另外还有一些拍脑袋设计出来的表格，比如这个为每个部门分配负责人的表格，顺着往下填就行，确实方便。

然后再统计每个人，负责那几个部门？

最后请高手，给写出这样的公式，纯纯的“没事找事儿型”。

{=INDEX(A$1:I$1,SMALL(IF((A$2:I$2=A12)+(A$3:I$3=A12),COLUMN(A:I)),COLUMN(A:I)))}

总的来说，用登记表记录数据，主要的缺点是： 表格设计没有规律，数据汇总统计异常的困难。

在设计一个财务表格时，我遇到过这样类型的表格。

这个表格非常的宽，里面包含了多项不同类型的内容。我们截取其中的细节来看看。

↑合同的信息

↑开发票的信息

↑收款的信息

↑月度统计的信息

这么多的信息，都混在同一个工作表里，就像是一大坨…。 每次要统计数据时，都要牵一发而动一坨。 统计起来不知道有多麻烦，比如：

统计某个单位的欠款信息。

统计2017年度整体的账务数据。

统计所有未完成还款的记录。

简单的总结一下。 一个好的表格，在设计的时候要尽量均衡下面几个方面的需求 ：

方便数据输入，这是输入表的设计。

数据汇总统计简单。这是汇总表的设计。

图表做起来能简单一点。这是可视化的设计。

很显然，这5个设计错误，都只注重了数据输入方便，忽略了数据的汇总统计。 要同时满足输入和汇总的便捷，我们要在它们之间建立一个桥梁，就是数据表。

有了数据表，使用Excel的透视表功能，我们就可以快速的完成数据统计了。

数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别.?

什么是数据仓库

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家 W.H.Inmon 在其著作《 Building the Data Warehouse 》一书中给予如下描述：数据仓库（ Data Warehouse ）是一个面向主题的（ Subject Oriented ）、集成的（ Integrate ）、相对稳定的（ Non-Volatile ）、反映历史变化（ Time Variant ）的数据集合，用于支持管理决策。 对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。

数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。

数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是：

基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。

那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。

早期一直不理解数据仓库是什么困惑得很。

宏观一点讲，数据仓库就是堆放公司所有数据的地方，之所以把数据都堆在一起，是为了从中间找到有价值的东西。

数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。

数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫 OLTP 数据库（用于业务处理），这种数据库叫 OLAP 数据库（用于业务分析）。

数据仓库的概念是针对以下基本需求产生的：

公司的业务系统很多，业务系统的历史数据不方便查询。不同的业务系统往往管理部门不同，地域不同。能不能将所有这些数据集中起来，再淘淘有没有有意义的业务规律。

数据仓库数据库往往很大，因为公司所有的数据集中得越多，越能淘到有价值的发现。例如随便就 100G 以上。

数据仓库的组成十分繁杂，既有业务系统的历史数据，又有人事、财务数据，还要自己建一些基础性的数据，例如，公共假期数据、地理信息、国家信息等等。

数据仓库概念包含从业务生产系统采集数据的程序，这个程序还不能影响业务系统的运行。（属于所谓 “ETL” 过程）

数据仓库包括业务系统长期的历史数据，例如 5 年，用来分析。（所谓 “ODS” 数据）

数据仓库包括针对某相业务值（例如销售量）重新打上标签的业务流水数据。（所谓 “ 事实表 ” 、 “ 维度表 ” ）。

数据仓库概念兴许还包含报表生成工具（所谓 “BI” 工具）。这些工具能够达到几年前所谓 DSS （决策分析）的效果。

数据仓库的客户历史资量的分析，也许又与 CRM 系统粘点边。

总之，一点，一个公司想针对已有的历史业务数据，充分的利用它们，那么就上数据仓库项目。至于哪些吓唬人的大写字母的组合，只是达到这个目标的科学技术罢了。

牢记住数据仓库的基本需求，不要被供应商吓着。

数据仓库可以说是决策支持系统，能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。

沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（ Business Intelligence ，简称ＢＩ）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是 25 岁到 35 岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。

数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

数据仓库 (DATA WAREHOUSE/DATA MART) 的另一重要概念是数据从不同的数据库 (DATABASES) 里调出经过 ETL 工具 ( 如 POWERCENTRE ， DECISIONSTREAM, SQL SERVER 2000 DTS, SQL SERVER 2005 SSIS) 过程进行清理，确证，整合并设计成多维 (dimensional framework) 。 以保证数据的正确、准确、完整 , 这是非常重要的一点。

我们现在的项目稳定运行了 6 年多，一直自己开发，最近慢慢开始使用 datastage 。很多大型项目之所以用工具，是因为工具的本身的特点是开发快，效率相对还可以，让你更好地有精力用在业务、数据库的优化以及数据测试上，和数据质量本身并没有关系。

而数据质量关系最密切的还是从设计（架构、模型等）、业务关系的理解、项目管理（含和客户的交流，以及遵从开发流程和测试流程）等一系列项目工程的过程。这也是为什么很多项目使用了 ETL 工具，但是数据质量还是提高不大的主要原因。

数据仓库的作用重在数据的集中管理。集中管理的最终目的是为了分析，预测。

所谓的 ETL 。不过是数据仓库的构建的一个必须过程。数据的抽取转换与装载，都是为了集中管理所做的基础工作，这些数据与动作的描述，都会有有响应的元数据进行描述。

在数据仓库建模的过程，我们一般都是采用多维模型，如星形，雪花型等等，这样做最大的特点就是效率高，数据的冗余度低。所以，把 OLAP 与数据仓库混为一谈我认为是片面的解释。

我们也可以选择业务逻辑模型建立数据仓库，这是很早以前的做法了，特点就是效率不高，数据的冗余度高，但他能实现非常难以表达的业务逻辑设计。

基于数据仓库最重要的是分析与预测，我认为，历史现在将来是数据仓库的精华。。

基于数据仓库的 DM ， OLAP 都是为了分析与预测。为了让使用企业单位更好的把握现在，预测将来，因此他最实效的说法我认为是给决策者与管理者进行决策管理提供分析与预测的依据。

另外，数据仓库还会起到历史数据分类归档的目的（就像图书馆一样），届时可以通过检索条件方便的查询历史信息；而同类信息在 OLTP 中早已被更新了。

至于它的分析功能，就象气象考古研究工作，在不同深度的冰川中保存着当时的气象信息，否则拿什么预测气候变化趋势呢！

不过，要有相当的管理及技术储备以及管理层的强力支持才可以。先有需求，并具备了必要条件才可上马，否则您的数据仓库将不是超市而是个垃圾堆， “garbage in ， then garbage out” ！

所以，我认为是企业信息化建设及科学管理水平的提高催生了数据仓库的必然产生，不要赶时髦，炒概念，关键还是冷静分析自己企业的现实状况是否到了必须部署数据仓库的阶段了！

至于如何说服管理者，则需要您的努力了，不要站在您技术人员的立场阐述问题， CEO 对技术问题不感兴趣，站在他们的角度考虑问题，回答诸如 “ 我们投入如此大的资金、人力，同时面对升级系统的巨大风险，目的何在？ ” 记住， CEO 和 CFO （甚至包括 CIO ）是更希望用数字说话的，您分析一下公司的管理决策流程，就可以向他们提出很有价值的决策支持报表，而部门经理（或类似人员）每季度也不必头大的制作相关分析报表了，节省的精力可以做更多有价值的事情，这就是企业人力资源利用率的巨大提升，可以节省多少银子，恐怕 CEO 不会用你提示了吧！

主要使用excel处理数据的话，财务人员学习VBA和python哪个比较好？

作为两种语言都会一些的财务人员，首先还是推荐先VBA，再考虑Python的学习

理由如下：

VBA作为office的原始自带语言，相对于其他语言操作Excel更加方便快捷

VBA是Visual Basic For Application 的简称，语法体验和VB一致，都是一个大家族，作为一门脚本语言，学习成本相对于其他语言较低。

Python作为最近几年的热门语言，其语法简洁明了，轮子也多，财务领域，可以用于数据的采集，ETL和后续分析。就数据方面Python操作起来方便很多，但是对于一些格式图表细节则不如VBA来的方便。

VBA学习成本相对Python低一些

对于新手，首先要学习的就是录制宏！

在Excel中录制宏，把我们的操作录制下来，反复使用，就好像录制视频一样，可以反复观看，其中80%的功能，我们可以通过录制宏来实现，剩下要学习的知识并不是很多

需要学习的大概有

1、工作薄对象，工作表对象、单元格对象、图表类对象（相对前两者使用少一些）等

2、循环和判断语句（FOR、DO、IF常用）等

3、其他重要：数组、FSO、正则、字典等

财务人员使用Excel频率高，跨文件操作必学VBA

只会函数、技巧、图表对于复杂一些的财务需求是远远不够的，

集团中，财务面对是经常是大量的文件汇总处理、数据抽取、分析、拆分

这种跨文件，大量的处理，是函数所无法完成的，如果会VBA则得心应手

未来可以推荐PBI系列

随着PBI和Power系列的出现，给Excel插上了翅膀，

Power Query ：对数据的ETL简单高效，降低了学习成本，对于新手比较友好，

Power Pivot ：号称超级透视表，透视表大家都知道非常的好用，对于简单的数据分析，非常方便，那么这个超级透视表，可见一斑

Power Map：数据可视化展示，比自带的常用图表展示更加方便，在Power BI中有了更多的图表插件可以学习

简单说两句，大家有兴趣可以留言，进一步交流沟通！

ETL的工具应用

ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL……

开源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl

数据集成：快速实现ETL

ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。

实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。体现为以下几个方面：

1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。

2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。

3、拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861082585313-8148，可进行区域码和电话号码分解。

4、验证数据正确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如，主叫号861082585313-8148，进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。

5、数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。

6、Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。

7、建立ETL过程的主外键约束：对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键唯一记录的加载。

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