GDPR 和类似法规通过要求更严格的数据处理实践，对 ETL（提取、转换、加载）设计产生重大影响。 这些规则强制要求个人数据以透明、安全的方式处理，并获得明确的用户同意。 例如，在提取阶段，ETL 管道必须尽早识别和分类敏感数据（例如，姓名、电子邮件），以避免收集不必要的信息。 在转换中，像假名化（用令牌替换标识符）或聚合这样的数据匿名化技术对于降低隐私风险至关重要。 在加载期间，访问控制和加密必须确保只有授权的系统或用户才能与数据交互。 不合规会面临罚款的风险，这使得这些步骤至关重要，而不是可选的。
一个主要影响是需要支持数据主体的权利，例如删除（“被遗忘权”）和访问请求。 ETL 系统必须跟踪个人数据在整个管道中的存储位置，以便有效地满足这些请求。 例如，如果用户请求删除，系统必须从所有阶段（原始提取、转换后的数据集和最终存储）中查找并删除其数据。 这需要元数据标记或审计日志来映射数据流。 同样，同意管理会影响 ETL：如果用户撤回同意，管道必须停止处理其数据。 开发人员可能会在源系统中实现标志，以在提取或转换过程中排除此类数据。
跨境数据传输增加了另一层复杂性。 GDPR 限制将欧盟数据传输到没有足够隐私法的国家/地区，这会影响使用云提供商或全球团队的 ETL 系统。 例如，将数据加载到非欧盟云服务器可能需要加密或合同条款。 其他法规（如 CCPA）引入了类似的规则，例如允许用户选择退出数据销售。 ETL 管道必须通过包含字段来跟踪用户首选项（例如，“do_not_sell”标志）并在处理过程中强制执行它们来适应。 这些要求促使开发人员构建灵活、可审计的 ETL 框架，这些框架优先考虑设计上的合规性。