提取，转换和加载有助于组织使数据在不同的数据系统中可访问，有意义且可用。ETL工具是用于提取，转换和加载数据的软件。在当今数据驱动的世界中，无论大小如何，都会从各种组织，机器和小工具中生成大量数据。
在传统的编程方式中，ETL都提取并进行一些转换操作，然后将转换后的数据加载到目标数据库文件等。为此，需要用任何编程语言编写代码，如Java，C#，C++等。为了避免更多编码和使用库，将通过拖放组件来减少工作量。

ETL工具是一组用任何编程语言编写的库，它将简化我们的工作，以便根据需要进行数据集成和转换操作。

例如，在移动设备中，每次浏览网页时，都会生成一定数量的数据。商用飞机每小时可以生成高达500 GB的数据。我们现在可以想一想，这些数据有多大。这就是它被称为大数据的原因，但是在我们对它执行ETL操作之前，这些数据是无用的。

在这里，将介绍每个ETL过程。

1.提取：数据提取是ETL最关键的步骤，涉及从所有存储系统访问数据。存储系统可以是RDBMS，Excel文件，XML文件，平面文件，索引顺序访问方法(ISAM)等。提取是最关键的步骤; 它需要以不应影响源系统的方式设计。提取步骤确保每个项目的参数都有明确的标识，无论其源系统如何。

2.转换：在管道中，转换是下一个过程。在此步骤中，分析聚合数据并将其应用于其上的各种功能，以将数据转换为所需的格式。通常，方法用于转换数据，转换，过滤，排序，标准化，清除重复，转换和验证各种数据源的一致性。

3.加载： 在ETL的过程中，加载是最后阶段。在此步骤中，处理的数据(提取和转换的数据)被加载到目标数据存储库，即数据库。执行此步骤时，应确保正确执行加载功能，但应使用最少的资源。我们必须在加载时保持引用完整性，以便数据的一致性不会松散。加载数据后，可以选择任何数据块，并可以轻松地与其他数据进行比较。

所有这些操作都可以通过任何ETL工具高效执行。

1. 为什么需要ETL工具？

数据仓库工具包含来自不同来源的数据，这些数据在一个地方组合以分析有意义的模式和洞察力。ETL处理异构数据并使其同质化，这对数据科学家来说非常顺利。然后，数据分析师分析数据并从中获取商业智能。

与传统的移动数据方法相比，ETL更容易和更快地使用，这涉及编写传统的计算机程序。ETL工具包含一个图形界面，可以增加源数据库和目标数据库之间映射表和列的过程。

ETL工具可以从多个数据结构以及不同平台(如大型机，服务器等)收集，读取和迁移。它还可以在发生变化时识别“增量”变化，使ETL工具能够仅复制已更改的数据而无需执行完整的数据刷新。

ETL工具包括即用型操作，如过滤，排序，重新格式化，合并和连接。ETL工具还支持转换调度，监控，版本控制和统一元数据管理，同时一些工具与BI工具集成。

2. ETL工具的好处

使用ETL工具比使用将数据从源数据库移动到目标数据存储库的传统方法更有益。

使用ETL工具的优点是：

易用性：ETL工具的首要优点是易于使用。该工具本身指定数据源以及提取和处理数据的规则，然后实现该过程并加载数据。ETL消除了编程意义上的编码需求，我们必须编写程序和代码。

运营恢复能力：许多数据仓库都已损坏并产生运营问题。ETL工具具有内置的错误处理功能，它可以帮助数据工程师构建ETL工具的功能，以开发成功且装备精良的系统。

可视流程：ETL工具基于图形用户界面，提供系统逻辑的可视化流程。图形界面帮助我们使用拖放界面指定规则，以显示流程中的数据流。

适用于复杂数据管理情况：ETL工具有助于更好地移动大量数据并批量传输。在复杂规则和转换的情况下，ETL工具简化了任务，这有​​助于我们进行计算，字符串操作，数据更改以及多组数据的集成。

增强商业智能：ETL工具可改善数据访问并简化提取，转换和加载过程。它改善了对直接影响战略和运营决策的信息的访问，这些决策基于数据驱动的事实。ETL还使业务负责人能够检索基于特定需求的数据并根据这些需求做出决策。

推进数据分析和清理：与SQL中提供的相比，ETL工具具有大量的清理功能。高级功能关注复杂的转换需求，这通常发生在结构复杂的数据仓库中。

(重复)增强的商业智能：ETL工具改进了数据访问，因为它简化了提取，转换和加载的过程。ETL有助于直接访问信息，从而影响战略和运营决策，这些决策基于数据驱动的事实。ETL工具还使业务负责人能够根据其特定需求检索数据，并相应地做出决策。

高投资回报：使用ETL工具可以节省成本，使企业获得更高的收益。根据国际数据公司的研究，发现这些实施收集的中位数5年投资回报率为112％，平均回报期为1.6年。

性能：ETL平台的结构简化了构建高质量数据仓库系统的过程。一些ETL工具带有性能增强技术，如集群感知和对称多处理。

3. ETL工具的类型

ETL工具提供各种功能以促进工作流程。随着ETL工具的日益普及，数据仓库市场已经看到了不同的出现和商用设备的重要性。

有多种工具可供选择：

• Talend Data Integration
• Informatica
• Kettle
• Clover ETL

基于云的工具是：

• AWS Glue
• SnapLogic
• Informatica Cloud
• Alation

另外一些工具是：

• Informatica PowerCenter
• Business Objects Data Integrator
• IBM InfoSphere DataStage
• Microsoft SQL Server集成服务
• Oracle Warehouse Builder / Data Integrator
• Pentaho数据集成(开源)
• Jasper ETL(开源)

4. ETL工具功能

基于ETL工具的数据仓库使用临时区域，数据集成和访问层来执行其功能。这是一个三层结构。

• 暂存层：临时数据库或暂存层用于存储来自不同源数据系统的提取数据。
• 数据集成层：集成层转换来自暂存层的数据并将数据移动到数据库。在数据库中，数据被排列成层级组，称为维度，事实和聚合事实。数据仓库系统中维度表和事件的组合称为模式。
• 访问层：最终用户使用访问层来检索分析报告或功能的数据。