ETL是 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。ETL是数据仓库技术中的一个重要环节，用于将不同数据源的数据抽取、转换并加载到数据仓库或其他数据存储系统中，以便进行数据分析和决策支持。
ETL的过程通常包括以下几个步骤：
抽取（Extract）：
从数据源中提取数据。
转换（Transform）：
对提取的数据进行清洗、转换和整合，以确保数据的质量和一致性。
加载（Load）：
将转换后的数据加载到目标存储系统，如数据仓库。
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。ETL的设计和实施对于数据仓库的成功至关重要，它直接影响到数据仓库中数据的准确性和可用性，进而影响到企业决策的准确性和效率。
ETL工具和技术包括Informatica、OWB、DataStage、Beeload等，这些工具可以帮助企业高效地完成数据的抽取、转换和加载过程。