ETL（提取、转换、加载）广泛应用于企业中，用于管理跨系统的数据工作流。三个常见的用例包括整合数据以进行分析、迁移遗留系统以及支持商业智能。这些流程确保技术团队和决策者可以访问、一致且可操作的数据。
一个主要的用例是整合数据以进行分析。企业通常从不同的来源提取数据，例如 CRM 平台（如 Salesforce）、ERP 系统（如 SAP）或事务数据库，并将数据提取到集中式数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中。例如，一家零售公司可能会从店内 POS 系统、在线交易日志和客户反馈表单中提取每日销售记录。ETL 管道将这些数据转换为统一的模式（例如，标准化日期格式、转换货币），然后将其加载到仓库中。然后，分析师可以查询组合的数据集，以识别销售趋势或库存缺口。这种方法避免了数据孤岛，并实现了跨职能分析。
另一个关键应用是在系统升级期间迁移数据。在用现代云解决方案（例如 AWS RDS）替换遗留系统（例如，本地 Oracle 数据库）时，ETL 可确保数据兼容性。例如，一家医疗保健提供商从过时的电子健康记录 (EHR) 系统迁移到基于云的平台时，将使用 ETL 将遗留字段（例如，存储为字符串的患者 ID）映射到新模式（UUID）。转换步骤可能包括验证数据完整性（例如，检查是否有缺失的出生日期）或加密敏感字段。这减少了手动重新输入错误，并确保历史数据在新环境中仍然可用。
ETL 还通过构建用于报告的原始数据来支持商业智能 (BI) 工具。例如，一家制造公司可能会将来自工厂设备的 IoT 传感器数据与供应链日志和质量控制记录聚合在一起。ETL 过程可以计算生产效率或缺陷率等指标，然后将结果加载到 BI 工具（例如，Tableau）中。这样可以实现跟踪实时运营绩效的仪表板。同样，财务团队可以使用 ETL 将交易数据转换为符合法规标准（例如，GAAP 会计规则）的格式，从而确保准确的季度报告。通过自动化这些工作流程，ETL 减少了人工工作量并加快了决策速度。