信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前，大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统，用来记录事务处理的各种相关数据。据统计，数据量每2～3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占在总数据量的2％～4％左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以致于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。
数据仓库（DataWare，即DW）系统是在业务系统的基础上发展而来的，其内部存储的数据来自于事务处理的业务系统和外部数据源。而企业内各源数据又缺少统一的标准，因企业的业务系统是在不同时期、不同背景，面对不同应用、不同开发商等各种客观前提下建立的，其数据结构、存储平台、系统平台均存在很大的异构性。因而其数据难以转化为有用的信息，原始数据的不一致性导致决策时其可信度的降低。
ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。
Informatica工具成快速实现ETL
ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。
Informatica-ETL工具可以集中地体现为以下几个方面：
空值处理，可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。
规范化数据格式，可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。
拆分数据，依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861084613409，可进行区域码和电话号码分解。
验证数据正确性，可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如，主叫号861084613409，进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。
数据替换，对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。
Lookup查获丢失数据，Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。
建立ETL过程的主外键约束，对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键惟一记录的加载。
目前，ETL面临的最大挑战是当接收数据时其各源数据的异构性和低质量。以电信为例，A系统按照统计代码管理数据，B系统按照账目数字管理，C系统按照语音ID管理。当ETL需要对这三个系统进行集成以获得对客户的全面视角时，这一过程需要复杂的匹配规则、名称/地址正常化与标准化。而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准，并在此基础上，制定相应的数据接口标准。
ETL过程在很大程度上受企业对源数据的理解程度的影响，也就是说从业务的角度看数据集成非常重要。Informatica工具一个优秀的ETL设计具有如下功能：
管理简单；采用元数据方法，集中进行管理；接口、数据格式、传输有严格的规范；尽量不在外部数据源安装软件；数据抽取系统流程自动化，并有自动调度功能；抽取的数据及时、准确、完整；可以提供同各种数据系统的接口，系统适应性强；提供软件框架系统，系统功能改变时，应用程序很少改变便可适应变化；可扩展性强。
数据模型：标准定义数据
合理的业务模型设计对ETL至关重要。数据仓库是企业惟一、真实、可靠的综合数据平台。数据仓库的设计建模一般都依照三范式、星型模型、雪花模型，无论哪种设计思想，都应该最大化地涵盖关键业务数据，把运营环境中杂乱无序的数据结构统一成为合理的、关联的、分析型的新结构，而ETL则会依照模型的定义去提取数据源，进行转换、清洗，并最终加载到目标数据仓库中。
模型的重要之处在于对数据做标准化定义，实现统一的编码、统一的分类和组织。标准化定义的内容包括：标准代码统一、业务术语统一。ETL依照模型进行初始加载、增量加载、缓慢增长维、慢速变化维、事实表加载等数据集成，并根据业务需求制定相应的加载策略、刷新策略、汇总策略、维护策略。
元数据：拓展新型应用
对业务数据本身及其运行环境的描述与定义的数据，称之为元数据（metadata）。元数据是描述数据的数据。从某种意义上说，业务数据主要用于支持业务系统应用的数据，而元数据则是企业信息门户、客户关系管理、数据仓库、决策支持和B2B等新型应用所不可或缺的内容。
元数据的典型表现为对象的描述，即对数据库、表、列、列属性（类型、格式、约束等）以及主键/外部键关联等等的描述。特别是现行应用的异构性与分布性越来越普遍的情况下，统一的元数据就愈发重要了。"信息孤岛"曾经是很多企业对其应用现状的一种抱怨和概括，而合理的元数据则会有效地描绘出信息的关联性。
而元数据对于ETL的集中表现为：定义数据源的位置及数据源的属性、确定从源数据到目标数据的对应规则、确定相关的业务逻辑、在数据实际加载前的其他必要的准备工作，等等，它一般贯穿整个数据仓库项目，而ETL的所有过程必须最大化地参照元数据，这样才能快速实现ETL。
ETL体系结构
下图为ETL体系结构，它体现了主流ETL产品框架的主要组成部分。ETL是指从源系统中提取数据，转换数据为一个标准的格式，并加载数据到目标数据存储区，通常是数据仓库。
ETL体系结构图
Design manager 提供一个图形化的映射环境，开发者定义从源到目标的映射关系、转换、处理流程。设计过程的各对象的逻辑定义存储在一个元数据资料库中。
Meta data management 提供一个关于ETL设计和运行处理等相关定义、管理信息的元数据资料库。ETL引擎在运行时和其它应用都可参考此资料库中的元数据。
Extract 通过接口提取源数据，例如ODBC、专用数据库接口和平面文件提取器，并参照元数据来决定数据的提取及其提取方式。
Transform 开发者将提取的数据，按照业务需要转换为目标数据结构，并实现汇总。
Load 加载经转换和汇总的数据到目标数据仓库中，可实现SQL或批量加载。
Transport services 利用网络协议或文件协议，在源和目标系统之间移动数据，利用内存在ETL处理的各组件中移动数据。
Administration and operation 让管理员基于事件和时间进行调度、运行、监测ETL作业、管理错误信息、从失败中恢复和调节从源系统的输出。
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