ETL是构建数据仓库的关键步骤，涉及数据抽取、清洗和装载。它整合企业分散数据，为决策分析提供支持。ETL占据BI项目重要时间，其设计直接影响项目成败。ETL包括数据抽取、清洗、转换和加载，数据清洗和转换是工作量最大的部分。ETL架构涉及规划、设计和数据流主线。良好的ETL设计确保数据仓库的质量和效率，对数据仓库项目至关重要。
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程，它是构建数据仓库的重要环节。
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、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是BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。
在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个过程。如果说数据仓库是一座大厦，那么ETL就是大厦的根基。ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位置。
ETL架构
创建ETL系统的时候，头脑里应并存的两条主线：规划&设计主线和数据流主线
规划&设计主线：需求和实现===〉架构===〉系统实施===〉测试和发布
数据流主线：抽取===〉清洗====〉规格化====〉提交
(图片借用，如果有侵权，请即时通知我处理)
通过ETL，我们可以基于源系统中的数据来生成数据仓库。ETL为我们搭建了OL
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