数据抽取、转换与加载（ETL）—数据抽取技术

知识目标

掌握数据抽取的核心概念、基本原则和常用方法（全量抽取、增量抽取），理解数据抽取在ETL流程中的核心作用，能完成简单数据源的数据抽取操作。

能力目标

提升数据源分析、数据抽取方案设计和基础操作能力，能根据数据源特点选择合适的抽取方法，规范完成数据抽取任务，培养规范操作的技术习惯。

思政目标

1.强化数据安全与保密意识，明确数据抽取过程中需坚守数据安全规范，保护企业核心数据和用户隐私，杜绝数据泄露；

2.培养规范操作、责任至上的职业态度，明确数据抽取的规范性直接影响后续ETL流程和数据仓库质量，杜绝违规操作；

3.树立服务意识，认识数据抽取对数据仓库建设的基础支撑价值，主动提升专业技能，为后续数据处理和挖掘奠定基础。

教学重点

数据抽取的基本原则、常用方法（全量抽取、增量抽取），能结合简单数据源完成基础抽取操作。

教学难点

 全量抽取与增量抽取的区别与适用场景，根据数据源特点选择合适的抽取方法；数据安全、规范操作等思政元素与实操教学的自然融合，强化学生的责任意识。

1.案例警示式：结合数据抽取过程中数据泄露、违规操作导致企业损失的反面案例，强化数据安全意识和责任担当；

2.实操规范式：在数据抽取实操环节，明确操作规范，融入规范操作、责任至上的职业态度，培养学生的技术习惯；

3.场景赋能式：以企业数据仓库建设的真实数据源为载体，让学生认识数据抽取的基础价值，强化服务意识；

4.话术引导式：在新知讲授和实操指导中，通过针对性话术，渗透数据安全、规范操作的思政理念