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ETL 过程包括三个关键步骤，这些步骤共同将原始数据重塑为连贯且可分析的形式。 每个阶段都有助于提高数据管理的整体效率：
提取
在 ETL 旅程开始时，数据是从其原始来源提取的。 此初始步骤包含结构化和非结构化数据，将它们合并到单个数据存储库中。 提取过程通常通过先进的数据管理工具实现自动化，而无需手动收集。 自动提取不仅加快了处理流程，还最大限度地减少了与手动收集相关的错误。
转换
后续阶段涉及将原始异构数据转换为标准化格式。 转型的目的是建立数据的一致性、提升数据质量和可访问性。 这个多方面的过程包含数据清洗、标准化、排序和准确性验证等各种子过程。 通过将数据统一为一致的格式，转换可以减少可能妨碍后续分析效率的差异。
加载
ETL 的最终阶段涉及将标准化数据加载到集中存储库（通常称为存储仓库）中。加载后，数据就可以被用来作深入分析。 这个集中式存储库充当不同数据集汇聚的中心，促进全面的数据分析并产生有价值的见解。
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