数据仓库的数据来源常包含着噪声数据、不完整数据、甚至是不一致的数据。为了得到高质量的数据,必须对抽取(Extract)出来的原始数据做一系列复杂转换(Transform)处理,最后装载(Load)到数据仓库中。这种从原始数据到数据仓库之间,对数据进行的操作称为ETL过程,其工作量大约占系统的60%,实现ETL过程的效率和质量很大程度上决定了数据仓库系统的构建效率和质量。目前研究ETL过程都是集中于个案的研究,强调ETL系统的可扩展性和灵活性,对于如何在类相似或相近的数据仓库项目*享ETL过程的研究则很少,很大程度上阻碍了数据仓库项目建设效率的进一步提高。如何在一类相似或相近的数据仓库项目中发现