ETL（抽取、转换、加载）抽取的常见数据源包括关系型数据库、平面文件和 API。这些数据源被广泛使用，因为它们涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据，这些是大多数数据集成工作流程的基础。关系型数据库，如 MySQL、PostgreSQL 或 Microsoft SQL Server，将数据存储在具有预定义模式的表中，使用 SQL 查询它们非常简单。平面文件，如 CSV、JSON 或 Excel 电子表格，易于传输和处理，但可能需要验证格式或编码问题。API，特别是 RESTful Web 服务，提供对 Salesforce 或支付网关等应用程序的实时或近实时数据的访问，通常返回需要解析的 JSON 或 XML 响应。
除了这些核心数据源之外，NoSQL 数据库和云存储系统也越来越常见。MongoDB 或 Cassandra 等 NoSQL 数据库处理非结构化或半结构化数据，可以使用特定于数据库的驱动程序或连接器进行抽取。云存储平台，如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage，存储大量文件（例如日志、备份），ETL 过程可以批量处理这些文件。来自 Apache Kafka 或 AWS Kinesis 等工具的流数据是另一类，可实现用于监控或分析等用例的实时抽取。这些数据源通常需要额外的配置，例如处理云服务的身份验证或管理数据分区以实现可伸缩性。
专门的系统和应用程序也可用作数据源。例如，SAP 等企业资源规划 (ERP) 系统或传统大型机由于专有数据格式可能需要定制连接器。来自服务器或应用程序的日志文件，记录事件或错误，通常是非结构化的，需要使用正则表达式或特定于日志的工具进行解析。HubSpot 或 Zendesk 等 SaaS 平台通常公开具有速率限制或分页的 API，需要小心处理以避免限流。开发人员在设计抽取逻辑时还必须考虑数据量、延迟和安全性（例如敏感数据的加密），因为这些因素会影响工具选择（例如用于基于文件的工作流的 Apache NiFi 或用于 API 编排的 Airflow）。