ETL是指数据仓库中的一套处理流程，用于从源系统中提取数据、进行清理（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），以便这些数据可以被分析。ETL通常是数据仓库开发的第一步，它是将源系统中的原始数据转换和整理至数据仓库中的过程。在数据科学中，ETL是实现数据分析的关键性步骤之一。
提取数据（Extract） ETL的第一步是从各种数据源提取需要的数据，如关系型数据库、文本文件、Web服务等。这个过程需要深入了解数据源结构和数据模式，该过程中应正确理解目标系统，并准确获取与目标分析相关的数据。
转换数据（Transform） ETL的第二步是对提取的数据进行转换，以使其适合于后续工作负载。这包括清理数据、标准化数据、新增字段等任务。我们可以根据需要执行多种类型的转换操作，但是最终目的是要确保所有数据都具有一致可信的结构，以方便更高效的数据科学建模和统计分析。数据清理可以通过各种方法进行，如去除无效和重复记录、缺失值填充、异常值检测和删除，还有字段类型和单位的归一化，特征编码，例如独热编码，也是常见的转换操作。
加载数据（Load） ETL的第三步是将转换后的数据加载到目标系统中。目标数据库可以是数据仓库、主机、云存储等。此过程应该保证数据已被成功地写入，并在每个阶段都进行合理的校验，以便正确可靠地执行数据分析。另外，在加载过程中，我们需要进行数据分 Partitions 或 Shards，这样可以更好的处理巨量的数据。
ETL的工作流程并不像现在大部分国内公司做的一样，使用GUI（图形用户界面）或者数据管道代码集成业务逻辑，而是通过提取源系统中的数据来生成脚本并自动运行这些脚本来完成转换和加载的任务。随着许多开放源代码框架例如 Apache Airflow 和 IBM DataStage 等的出现，ETL 流程的代码化管理已经变得越来越方便。
在ETL开发过程中，需要注意以下几点：
数据类型：我们要确保所有数据都具有相同的数据类型。当然，如果需要汇总不同数据类型，则必须进行数据类型转换。
数据去重： 需要排除可能存在的重复记录。
从多个表中获取信息： 在进行 ETL 转换时可能需要从多个表中收集信息，这种情况下可以采用 Combine 操作。
自动化： 最好编写ETL流程的代码和数据库规则等自动化命令来完成E-T-L工作。
总之，ETL是数据科学过程中的重要一环，它需要开发人员不断进行改进以保证能够顺利地进行大量并行运算。务必注意保持数据质量，并为 ETL 开发实践制定质量标准，并严格遵循该标准执行。