数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。既然要获取全部数据，必然涉及到多系统，各类型数据库的对接问题，还有数据抽取、整理的问题。这时候ETL工具的作用就集中体现出来了，数据的抽取、转换、加载直到供人们去分析使用，ETL就是数据抽取、转换、加载的过程。
有些地方可能选择的是ELT，先加载在转换。对数仓来说，ETL首先要考虑业务需求，最后数据落地模型，要体现某种主题。然后从数据源考虑哪些字段是可以用的，在进行ETL。现在ETL工具很多，所以编程能力很难在这方面体现出来，对于公司来说，更看重的是ETL的思路。通俗的想，数据仓库就像大水池，给水池蓄水需要泵和水管，那ETL就是承担泵和水管的功能。
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