ETL

ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），並且混合使用。通常愈大量的資料、複雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。

ETL（或ELT）的流程可以用任何的程式語言去開發完成，由於ETL是極為複雜的過程，而手寫程式不易管理，有愈來愈多的企業採用工具協助ETL的開發，並運用其內建的元数据（metadata）功能來儲存來源與目的的對應（mapping）以及轉換規則。

工具並可以提供較強大的連接功能（connectivity）來連接來源及目的端，開發人員不用去熟悉各種相異的平台及資料的結構，亦能進行開發。

• 資料倉儲（DW，Data Warehouse）
• 决策支持系统（DSS，Decision Support System）
• 線上分析處理（OLAP，Online Analytical Processing）
• 数据挖掘（DM，Data Mining）
• 商业智能（BI，Business Intellegence）

• CloverETL（页面存档备份，存于）
• Pentaho Data Integration（页面存档备份，存于）
• Talend Open Studio（页面存档备份，存于）
• Benetl (freeware)（页面存档备份，存于）
• Simple Data Integrator （页面存档备份，存于）