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基于CWM的ETL设计及其应用的中期报告
这是一篇基于CWM的ETL设计及其应用的中期报告，主要介绍我们小组在ETL方面的研究进展。
1.研究背景
数据挖掘是近年来非常热门的一个领域，在数据挖掘的过程中，ETL（Extract-Transform-Load）是不可缺少的一个环节。ETL通常用于从不同的数据源中提取数据，并将数据转化成目标数据格式，最后将数据加载到目标数据库或数据仓库中。
CWM（CommonWarehouseMetamodel）是一个由OMG（ObjectManagementGroup）开发的元数据模型标准，主要用于描述和管理数据仓库和数据挖掘环境。CWM提供了数据仓库的各种元数据信息，包括数据模型、数据流、业务规则、变换等等。ETL是CWM的一个重要应用场景之一，通过CWM，可以实现ETL的可视化建模、元数据管理和数据转换操作。
2.研究目的
本次研究的主要目的是基于CWM建立一个全流程的ETL系统，支持从数据源到数据目标的数据抽取、转换和加载流程，并且支持多种数据源和数据目标的类型。同时，我们还将研究CWM元数据模型中的变换规则和转换语言，以及如何将它们应用于ETL系统中。
3.研究内容
本次研究的主要内容包括以下几个方面：
（1）ETL模型设计：基于CWM建立一个ETL模型，包括数据源、数据目标、数据转换等元素。
（2）ETL系统实现：基于ETL模型实现一个可视化的ETL系统，支持多种数据源和数据目标的数据传输。其中，数据传输包括数据抽取、数据清洗、数据完整性检验、数据转换、数据加载等环节。
（3）变换规则和转换语言：研究CWM元数据模型中的变换规则和转换语言，包括SQL、XSLT和Java等多种语言，以及如何将它们应用于ETL系统中。
（4）应用案例实现：将ETL系统应用于一个具体的数据分析案例中，验证ETL系统的可用性和有效性。
4.研究进展
目前，我们已经完成了ETL模型设计和ETL系统实现的初步工作。我们使用UML建立了一个ETL元模型，其中包含了数据源、数据目标、数据传输、数据转换等元素。同时，我们还建立了一个基于Java的ETL系统框架，并实现了一个简单的数据传输功能，可以从文件中提取数据，并将数据存储到数据库中。
下一步，我们将研究CWM中的变换规则和转换语言，并将它们应用到我们的ETL系统中，以完成更复杂的数据传输和转换操作。同时，我们还将继续完善ETL系统的功能和性能，使其能够满足更多的应用需求。
5.总结
本次研究旨在基于CWM建立一个全流程的ETL系统，并应用于数据分析领域。我们已经完成了ETL模型设计和ETL系统实现的初步工作，下一步将研究CWM中的变换规则和转换语言，并继续完善系统功能和性能。我们相信这项研究将对ETL技术的发展和数据分析的应用有很大的促进作用。