在電力需求側(cè)管理中收集大量的用電數(shù)據(jù)，包括用電量、用電時(shí)間、設(shè)備狀態(tài)等，這些數(shù)據(jù)通常來(lái)自不同的源頭，且格式各異。通過(guò)Kettle方便地從各種源系統(tǒng)抽取數(shù)據(jù)，通過(guò)Hive進(jìn)行存儲(chǔ)和預(yù)處理，再通過(guò)ETL將其轉(zhuǎn)化為我司所需的目標(biāo)格式。

出版業(yè)方面，Kettle用于整合各個(gè)出版社的銷售數(shù)據(jù)，通過(guò)Hive進(jìn)行分析和挖掘，為決策提供支持。由于出版業(yè)涉及到大量的版權(quán)問(wèn)題，所以數(shù)據(jù)的安全性和保密性非常重要，而Hadoop和Hive正好提供了這樣的保障。

綠色建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域，Kettle和Hive幫助我司整合和分析建筑能耗數(shù)據(jù)，優(yōu)化能源使用，降低建筑的碳排放利用ETL將這些數(shù)據(jù)與其他環(huán)境因素（如天氣、地理位置等）結(jié)合起來(lái)，以更好地理解和預(yù)測(cè)建筑的能耗行為。

影視制作行業(yè)，Kettle通過(guò)抓取互聯(lián)網(wǎng)上的觀眾反饋和評(píng)論，通過(guò)Hive進(jìn)行文本挖掘和情感分析，了解觀眾對(duì)影視作品的看法和喜好通過(guò)ETL將這些數(shù)據(jù)與影視作品的播放量、評(píng)分等指標(biāo)結(jié)合起來(lái)，更全面地評(píng)估影視作品的表現(xiàn)。