ETL是什么？
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。（数据仓库结构）通俗的说法就是从数据源抽取数据出来，进行清洗加工转换，然后加载到定义好的数据仓库模型中去。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，其设计的好坏影响生成数据的质量，直接关系到BI项目的成败。
目前比较常用的etl工具有DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica
易用性：
DataPipeline： 有非常容易使用的 GUI，具有丰富的可视化监控；
Kettle： GUI+Coding；
Informatica： GUI+Coding，有GUI，但是要专门的训练；
Talend：GUI+Coding，有 GUI 图形界面但是以 Eclipse 的插件方式提供；
技能要求：
DataPipeline：操作简单，无技术要求；
Kettle： ETL设计, SQL, 数据建模 ；
Informatica： ETL设计, SQL, 数据建模；
Talend：需要写Java；
底层架构：
DataPipeline：分布式，可水平扩展；
Kettle：主从结构非高可用；
Informatica：分布式；
Talend：分布式；
数据实时性：
DataPipeline：支持异构数据源的实时同步，速度非常快；
Kettle：不支持实时数据同步；
Informatica：支持实时，效率较低；
Talend：支持实时处理，需要购买高级版本，价格贵；
技术支持：
DataPipeline：本地化原厂技术支持；
Kettle：无；
Informatica：主要在美国；
Talend：主要在美国；
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