ETL

所謂ETL，是Extract、Transform及Load等3個英文字的縮寫，顧名思義，其即是被用以描述將資料從來源端，經過萃取、轉換、載入而至目的端之過程，該項名詞最常伴隨資料倉儲而出現，惟其應用範圍，其實並不僅止於資料倉儲；無論如何，通常具備大量資料、複雜轉換邏輯、目的端運算能力較強等特質之資料庫，都適合採用ETL技術，因為唯有如此，才便於運用目的端資料庫的平行運算能力。

有關「萃取」，是將資料從各種原始業務系統中讀取出來；至於「轉換」，即是按照預先設計好的規則，將萃取而來的資料予以轉換、清洗，讓原本結構不一的資料格式，能夠趨於統一；而在「載入」部分，則是將轉換完成的資料，按照既定計畫，藉由增量或全部的導入方式，使之得以載入到目的端資料庫之中。

論及ETL的運作流程，其實可以藉由任何程式語言來加以開發，亦即俗稱的Hard Coding，惟由於ETL堪稱極為複雜的過程，輔以程式頗不易被管理，故有愈來愈多的企業，都採用特定工具來協助ETL的開發，且採用其所內建的Metadata功能，以儲存來源與目的之間的對應(Mapping)、轉換規則，不僅如此，相關工具還可提供較為強大的連接(Connectivity)功能，據此連接資料來源與目的端，而開發人員無須熟悉各種異質平台或資料結構，照樣能進行開發。

ETL發展迄今，已被視為商業智慧(Business Intelligence；BI)、資料倉儲(Data Warehouse)的核心靈魂，此乃由於，它能夠依照一致化的規則，從而整合、且提高資料的價值，其間所涉及的轉化過程，堪稱實施資料倉儲的重要步驟，因此有人這麼比喻，若說資料倉儲的模型設計，算是1座大廈的設計藍圖，而資料則可被視為磚瓦的話，ETL便意謂建造整座大廈的過程；綜觀整個資料倉儲專案，箇中難度最高的部分，要算是使用者需求分析、模型設計，但若以工作量的大小而論，ETL所對應的規則設計、實施步驟，則是負荷最為吃重的環節。