ETL（提取、转换、加载）工作流程依赖于转换模式将原始数据转换为适合分析或报告的格式。三种常见的模式包括数据清洗、聚合和从多个来源联接数据。 数据清洗解决诸如缺失值、重复项或格式错误之类的不一致问题。 例如，工作流程可能会修剪文本字段中的空格、将日期转换为标准化格式（例如，ISO 8601）或将空值替换为默认值。 聚合对数据进行汇总，例如计算每月总销售额或平均客户评分。 联接使用键组合数据集——例如，通过共享产品 ID 将客户订单与产品详细信息合并——以创建用于分析的统一数据集。
另一组模式包括拆分或合并列、数据验证和查找。 拆分列将复合数据解析为离散字段——例如，将“full_name”字段分隔为“first_name”和“last_name”。 验证确保数据满足预定义的规则，例如检查电子邮件地址是否遵循有效格式或标记超出预期范围的销售数字。 查找通过引用外部表来丰富数据，例如使用参考表将国家/地区代码翻译为完整的国家/地区名称。 例如，产品数据库可能会使用查找来将神秘的“category_id”替换为存储在单独的元数据表中的可读的类别名称。
更复杂的模式包括透视、去重和处理缓慢变化维度 (SCD)。 透视重塑数据，例如将每月销售额的行转换为列，以便于报告。 去重识别并删除冗余记录——例如，通过比较姓名、电子邮件或地址来合并重复的客户条目。 SCD 技术管理维度表中的历史更改，例如跟踪客户随时间变化的地址更改。 例如，Type 2 SCD 可能会为每次更改创建带有时间戳的新行，从而保留历史背景。 这些模式确保数据在其整个生命周期中保持准确、一致并与业务需求保持一致。