ETL（提取、转换、加载）流程中的数据聚合涉及将来自多个源或记录的数据组合成汇总的、高级指标。在转换阶段，原始数据基于特定标准（例如，时间段、类别或区域）进行分组，然后缩减为计算值，如总和、平均值或计数。例如，一家零售公司可能会将每日销售交易聚合为每个产品类别的每月收入总额。此步骤减少了数据量，简化了分析，并为报告或下游系统准备了结构化输出。
聚合通常使用 SQL 操作（如 GROUP BY）与聚合函数（SUM、AVG、COUNT）结合实现，或者通过 Python 的 Pandas 或 Spark 等工具实现。 在一个实际场景中，开发人员可能会编写一个 SQL 查询，该查询按 region 和 month 对销售记录进行分组，然后计算总销售额和平均订单规模。 像 Apache NiFi 或 AWS Glue 这样的 ETL 工具可以通过在管道中配置聚合逻辑来自动执行此操作。 对于大型数据集，像增量聚合（例如，每天更新每周总数）或窗口处理（例如，滑动时间间隔）这样的技术可以优化性能。 像临时表或内存中的 DataFrames 这样的中间存储通常在最终加载之前保存聚合结果。
关键挑战包括确保数据一致性（例如，处理迟到的记录）以及平衡性能与准确性。例如，聚合财务数据需要精确的十进制舍入和处理空值，以避免结果偏差。 开发人员通常通过针对源数据样本验证聚合输出或使用校验和来解决此问题。 在分组列（如 date 或 customer_id）上索引源表可以加快聚合，而按时间或类别对大型数据集进行分区可以减少处理开销。 经过适当设计的聚合步骤可确保下游系统接收到干净、高效的数据集，而不会丢失关键的业务上下文。