ETL是 数据抽取、转换和加载的缩写，是数据仓库技术中的一个重要环节。它涉及将来自不同数据源的数据进行抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）到数据仓库或其他数据存储系统中，以便进行数据分析和决策支持。
ETL过程包括以下几个步骤：
抽取（Extract）：
从不同的数据源中提取数据，如关系数据库、平面数据文件等。
转换（Transform）：
对抽取的数据进行清洗、转换和整合，以符合目标数据仓库或数据集市的要求。
加载（Load）：
将处理后的数据加载到目标数据库或数据仓库中，成为联机分析处理（OLAP）和数据挖掘的基础。
ETL在商业智能（BI）项目中扮演着核心角色，它能够将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL工具的选择和应用对于数据仓库项目的成功至关重要，常见的ETL工具有Informatica、OWB、DataStage、Beeload、Kettle等。
通过ETL过程，企业能够更有效地利用其数据资源，提高数据质量，从而在竞争激烈的市场中获得优势。