作为一个数据分析师，一天中几乎80%的时间都是在进行数据预处理工作。为获得准确的数据洞察，分析师们不断将精力投入到数据预处理的工作上面。而这正是DataSpring流批一体式ETL平台所要解决的。
1. 介绍DataSpring平台
DataSpring是一个基于最新流式架构的ETL工具，采用基于日志的增量数据获取技术（Log-based Change Data Capture），支持异构数据之间丰富、自动化、准确的语义映射构建，同时满足实时与批量的数据处理。它可以支持各种主流数据库如Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL以及API数据的增量同步和转换。
2. 数据预处理——数据分析师必不可少的工作
对于一个数据分析师来说，做好数据处理工作是至关重要的。数据预处理通常涉及到数据清洗、过滤、去重、缺失值填补等复杂的操作，因此，需要花费大量的时间精力来完成这项工作。一个知名的数据科学家提出了“垃圾进，垃圾出”的观点，就是说如果在数据预处理的阶段没有做好工作，那么得到的结果就会受到影响，甚至变得毫无意义。对于这个问题，DataSpring平台提供了一种更快速、更准确的数据处理方法。
3. DataSpring平台优势
将数据同步到数据仓库中是数据分析师经常要面对的问题之一。而DataSpring平台可防止在数据抽取和转换时丢失数据或导致错误。它有很多优势:
（1）新架构的优势——相较于传统架构，在事件驱动应用中，数据和计算不分离，具有更高的吞吐和更低的延时。
（2） 数据接入：支持常用关系型数据库数据接入，也支持API数据接入；
（3） 批处理任务：定时任务完成批处理任务；
（4） 流处理任务：基于CDC技术的实时流式数据接入；
（5） 公式转换：可以通过预置公式，实现类似Excel函数的数据转换；
（6） 自定义UDF算子：针对复杂的数据处理逻辑，也支持自定义基于python代码的UDF算子进行处理；
（7） 定时任务：配置好的任务流支持做成定时任务：间隔多久执行、指定时间执行、周期循环执行；
（8） 日志及用户管理：ETL管理界面提供操作日志查询、用户管理等通用模块；
（9） 与DataFocus无缝集成：支持DFC会员中心的单点登录功能，且与DFC联合部署后，可以实现无缝的产品使用体验。
4. DataSpring平台的三大应用场景
DataSpring平台不仅适用于各种形式和大小的数据集，而且还具有广泛的应用场景:
（1） 实时计算：直播，传感器，双11活动数据的实时摄取，形成实时的监控大屏；
（2） 实时数据抽取和清洗：将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库；
（3） 事件驱动型应用：从服务器上报的消息中将 CPU、MEM、LOAD 信息分离出来做分析，然后触发自定义的规则进行报警。
5. 总结
DataSpring ETL平台是一个高效、灵活、易扩展的ETL工具，适用于各种异构数据格式，实现了优秀的增量同步效果，能够帮助数据分析师节省大量数据预处理时间，为企业的商业决策赢得宝贵而准确的数据。在当前这个数据爆炸的时代，在你的数据中挖掘出优势所在，并用它来做出更好的决策，DataSpring平台将成为你重要的帮手！
