有几种新兴技术正在简化 ETL（提取、转换、加载）操作，重点在于减少手动工作、提高可伸缩性并实现实时处理。这些工具解决了常见的痛点，例如复杂的管道设置、维护开销以及与现代数据源的集成。以下是推动简化的三个关键类别。
首先，云原生 ETL 服务正在简化基础设施管理。像 AWS Glue 和 Google Cloud Dataflow 这样的平台提供了无服务器环境，开发人员可以在其中定义 ETL 作业，而无需管理服务器或集群。例如，AWS Glue 使用来自 Amazon S3 或关系数据库等源的元数据自动生成数据转换代码。这些服务处理扩展、监控和错误重试，使团队能够专注于逻辑而不是基础设施。同样，Snowflake 的 Snowpipe 能够将数据几乎实时地直接摄取到云数据仓库中，绕过了中间的暂存步骤。
其次，声明式数据集成工具正在减少对自定义编码的需求。像 Fivetran 和 Airbyte 这样的工具为 SaaS 应用程序（例如 Salesforce、HubSpot）和数据库提供了预构建的连接器，自动处理模式更改和 API 更新。例如，Fivetran 的“零配置”管道无需手动脚本即可增量同步数据并去除重复记录。这种方法最大程度地减少了维护工作并加速了与新数据源的集成。此外，dbt（数据构建工具）通过让开发人员使用版本控制和测试框架编写基于 SQL 的转换来简化转换层，使管道更具模块化和可重用性。
最后，像 Apache Beam 这样的基于代码的框架和现代编排工具正在提高灵活性。Apache Beam 使用统一的编程模型来构建可在 Spark 或 Flink 等引擎上运行的批处理和流处理管道，避免了供应商锁定。像 Prefect 和 Dagster 这样的编排器提供了对工作流的精细控制，具有动态任务调度、数据沿袭跟踪和调试接口等功能。例如，Prefect 的原生 Python API 允许开发人员定义内置重试和日志记录的管道，而 Dagster 的资产中心方法则跟踪数据集之间的依赖关系。这些工具使复杂的 ETL 逻辑更容易测试和维护，尤其是在混合云或多云环境中。