在当今世界，数据的使用和存储量是极其庞大的。许多公司、组织和行业都在存储数据，并根据需要使用这些数据。在处理这些庞大的数据量时，必须遵循一定的步骤。当开始处理数据时，一些特定的词汇/术语会浮现在脑海中，例如数据仓库、数据库、属性、ETL、数据过滤等。本文将简要介绍其中一个名为ETL的术语。
ETL代表提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。让逐一了解这些术语。
它意味着从其来源提取数据，来源可以是应用程序或另一个数据库。提取可以进一步分为两种类型：
它意味着转换从源提取的原始数据。转换包括过滤数据、清理数据、映射和转换数据等。这一步可能包括对源数据的一些简单更改或一些涉及多个数据源的多进程处理。
它意味着将转换后的数据转换为目标数据库。目标数据库可以是数据集市、数据仓库或数据库。这些目标源用于分析目的、规划业务策略等。
简而言之，执行上述三个步骤的ETL工具确保数据是完整的、可用的，并符合进一步处理如分析、报告和机器学习/人工智能的要求。
机器学习和人工智能涉及大量数据。云是存储这些庞大数据量的唯一可行解决方案。此外，这两种技术都需要大型数据存储库来进行分析模型构建和训练。基于云的ETL工具在这里很有用，既可以将大量数据迁移到云端，也可以将它们转换为分析就绪状态。
许多企业使用ETL工具从各种来源收集数据，然后将其转换为一致的格式并加载到数据仓库中。然后，业务智能团队可以分析存储在数据仓库中的数据以用于业务目的。数据仓库在各种业务智能功能中扮演着重要角色。此外，它们还是创建仪表板/报告的关键组成部分。
数据迁移是将数据从一个系统转移到另一个系统的过程，同时改变存储、数据库或应用程序。ETL在这里扮演着重要角色。ETL工具有助于整合上下文数据，这些数据可以进一步被业务分析师/营销人员用于个性化营销、改善用户体验或了解客户行为。
使用ETL有很多原因。ETL提供了一种将数据从各种来源移动到数据仓库的方法。它帮助公司分析他们的业务数据，并进一步帮助制定关键业务决策或规划营销策略。在ETL的帮助下，可以在源系统和目标系统之间执行样本数据比较。ETL还提供了深层历史背景，可以用于各种业务目的。此外，ETL有助于将数据迁移到数据仓库。
ETL流程是一组用于从源/多个源提取数据、转换数据然后加载到目标源的过程。目标源可以是数据集市、数据仓库或简单的数据库。这些存储的数据进一步用于分析、数据洞察、报告或数据同步。ETL流程的主要目的是使数据对业务智能有用。ETL流程通过集中数据，对营销人员或决策者有用。此外，它还有助于标准化这些数据。ETL流程在数据迁移中的重要用途是，它有助于将数据从遗留系统迁移到数据仓库。为了获得最佳结果，ETL流程应提供连续数据处理。为了获得更多优势，ETL应该是这样的，它将增加数据访问。
有可能因为某些步骤在转换或加载数据时执行不正确，导致部分数据丢失或数据损坏。由于这些错误，也可能存在一些不相关的数据。
有时数据源可能没有正确对齐或映射。在这种情况下，处理这些数据源成为一个大挑战。
有时在规范化或转换数据时，可能会出现性能问题。这可能导致数据质量或数据完整性的损失。因此，在使用ETL时，这成为另一个大挑战。
ETL工具可以是不同类型的。一些软件公司开发并销售商业ETL软件产品。它们可以被包括在企业软件ETL工具中。以下是这些工具的一些示例：