ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础 。
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 。
在数据处理的时候，我们有时会遇到这些问题：
当数据来自不同的物理主机，这时候如使用SQL语句去处理的话，就显得比较吃力且开销也更大。
数据来源可以是各种不同的数据库或者文件，这时候需要先把他们整理成统一的格式后才可以进行数据的处理，这一过程用代码实现显然有些麻烦。
在数据库中我们当然可以使用存储过程去处理数据，但是处理海量数据的时候存储过程显然比较吃力，而且会占用较多数据库的资源，这可能会导致数据资源不足，进而影响数据库的性能。
而上述遇到的问题，我们用ETL工具就可以解决。ETL工具具有以下几点优势：
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支持多种异构数据源的连接。
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图形化的界面操作十分方便。
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处理海量数据速度快、流程更清晰等。
Datastage、Informatica、Kettle三个ETL工具的特点和差异介绍：
这三种ETL工具都是属于比较简单易用的，主要看开发人员对于工具的熟练程度 。
Informatica有四个开发管理组件，开发的时候我们需要打开其中三个进行开发，Informatica没有ctrl+z的功能，如果对job作了改变之后，想要撤销，返回到改变前是不可能的。相比Kettle跟Datastage在测试调试的时候不太方便。Datastage全部的操作在同一个界面中，不用切换界面，能够看到数据的来源，整个job的情况，在找bug的时候会比Informatica方便。
Kettle介于两者之间。
Kettle只需要JVM环境，Informatica需要服务器和客户端安装，而Datastage的部署比较耗费时间，有一点难度 。
