ETL是 数据抽取、转换和加载（Extraction-Transformation-Loading）的缩写，是一种用于处理和集成来自不同数据源的数据的技术。它涉及从各种数据源提取数据，对这些数据进行清洗、转换和整合，然后将其加载到目标数据库或数据仓库中。ETL是数据仓库建设中的核心环节，对于数据分析和商业智能应用至关重要。
ETL技术的主要步骤包括：
抽取（Extract）：
从不同的数据源（如关系数据库、平面文件、XML文件等）中提取数据。
转换（Transform）：
对提取的数据进行清洗、过滤、合并、转换格式等处理，以符合目标数据仓库或数据集市的要求。
加载（Load）：
将经过转换处理的数据加载到目标系统（如数据仓库、数据湖等）中。
ETL技术在商业智能（BI）、大数据分析、数据仓库等领域有广泛应用，它帮助企业将分散的数据整合起来，为决策提供支持。常见的ETL工具包括Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload和Kettle等。