在大数据和物联网中，ETL（提取、转换、加载）的未来将侧重于可扩展性、实时处理以及与现代架构的集成。 随着物联网设备以高速率生成大量数据，传统的面向批处理的 ETL 流程变得越来越不适应。相反，出现了一种向分布式系统和流式框架的转变，这些系统和框架可以处理连续的数据摄取和转换。 例如，诸如 Apache Kafka 用于流式数据管道，或者诸如 AWS Glue 之类的云原生服务，正越来越多地用于近乎实时地处理 IoT 传感器数据。 这减少了延迟并实现了更快的决策制定，例如基于实时设备指标调整制造流程。
一个关键趋势是将 ETL 与边缘计算相结合。物联网设备通常在带宽有限的环境中运行，因此将原始数据直接发送到集中式系统是不切实际的。基于边缘的 ETL 流程可以在本地预处理数据——过滤噪声、聚合指标或压缩日志——然后在仅将相关见解传输到云。例如，智能城市 IoT 网络可能会使用边缘节点每小时汇总交通传感器数据，从而降低存储成本和网络压力。诸如 Apache NiFi 或轻量级容器化 ETL 作业（例如，使用 Docker）之类的工具通过在更靠近数据源的位置运行转换逻辑来实现这种转变。
最后，ETL 工作流将越来越多地结合机器学习和自动化。随着数据量的增长，手动模式映射和管道调整变得不可持续。诸如 Databricks 和 Google Cloud 的 Dataflow 之类的平台现在将 AutoML 和异常检测直接集成到转换步骤中。例如，工业物联网的 ETL 管道可以使用预训练模型自动标记“转换”阶段期间的异常温度读数。此外，正在出现元数据驱动的 ETL 框架，其中管道动态地适应 IoT 数据流中的模式更改，从而减少维护开销。这些进步将使 ETL 更具弹性和适应性，以适应物联网和大数据生态系统不可预测的性质。