ETL是BI项目重要的一个环节。ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败， 一般会花掉整个项目至少1/3的时间。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的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。
数据抽取：
数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到ODS(Operational Data Store，操作型数据存储)中——这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高ETL的运行效率。
这一阶段是数据收集阶段，一般会了解需要什么数据，数据从何而来，从数据库等数据存储中组织数据，
1、数据源与目的源系统数据源一样，使用DBMS链接数据库，使用select查询所需数据
数据的清洗转换：
时间最长，一般占2/3
数据清洗：过滤脏数据和不完整数据，例如不完整的数据（只有编码，没有名称），错误的数据（数据不符合要求，数字中字符，数字长度过长），重复数据（记录、确认），这类数据一般都需要与客户确认，在决定如何做
数据转换：进行一些业务规则的计算和聚合，不一致数据（例如字典不同），数据粒度转换，商务规则转换
数据的加载：直接写入DW(Data Warehousing，数据仓库)中