ETL 过程中数据质量的维护通过在每个阶段进行验证、清洗和监控来实现。在提取过程中，会检查数据的完整性和一致性。例如，如果从 CSV 文件中提取客户记录，该过程可能会验证诸如“customer_id”或“email”之类的必需字段是否存在且非空。无效条目（例如格式错误的电子邮件地址）可以记录或隔离以供审核。模式验证确保传入数据与预期格式匹配，从而在转换开始之前防止不匹配。Apache Spark 或自定义脚本等工具通常以编程方式处理这些检查。
在转换阶段，数据被标准化并纠正错误。这包括去重（例如，使用模糊匹配合并重复的客户条目）、格式不一致（例如，将日期转换为统一格式，如 ISO 8601）以及处理缺失值（例如，使用默认值填充空白或根据上下文进行插值）。业务规则（例如，通过排除取消的项目来计算有效的订单总额）在此处应用。转换逻辑通常在 SQL、Python 或 Informatica 等 ETL 工具中实现，并使用单元测试来验证准确性。例如，测试可能会确认“收入”字段是否正确地仅对已完成的订单求和。
在加载期间，约束和审计可确保数据完整性。数据库强制执行主键或唯一索引以防止重复记录。加载后验证检查（例如，行计数与源总数匹配或校验和比较）验证传输是否成功。日志记录机制跟踪错误（例如，由于违反约束而导致插入失败）以进行故障排除。Great Expectations 或自定义仪表板等工具会随着时间的推移监控数据质量指标，从而提醒团队注意异常情况（例如，空值突然激增）。定期审计（例如，每月对 1% 的记录进行抽样）有助于发现系统性问题。例如，财务 ETL 管道可能会标记超过 10,000 美元的交易以进行手动审核，以符合监管标准。