API 和 Web 服务是现代 ETL（提取、转换、加载）流程的基础，因为它们能够实现高效的数据访问、实时集成和可扩展的自动化。 它们充当连接不同系统的标准化接口，从而减少了处理数据提取或加载的自定义代码的需求。 例如，开发人员可以使用 Salesforce 的 REST API 将客户数据直接提取到 ETL 管道中，而不是手动从 Salesforce 等 SaaS 平台导出 CSV 文件。 API 还简化了身份验证（例如，OAuth 令牌）和数据格式（例如，JSON），从而允许 ETL 工具一致地处理结构化响应。 这种标准化对于将云服务、数据库或第三方应用程序集成到统一的数据工作流程中至关重要。
API 支持实时或近实时数据管道，这对于现代分析变得越来越重要。 传统的基于批处理的 ETL 通常涉及延迟，但 Web 服务允许连续的数据流。 例如，物联网设备可以通过 HTTP 端点将传感器数据发送到 AWS Kinesis 等云服务，该服务会处理并将数据加载到数据仓库中。 Webhook（一种 API 回调）可以在事件发生时（例如，Stripe 中处理的付款）立即触发 ETL 作业。 这种即时性支持诸如实时仪表板或欺诈检测之类的用例。 Apache Kafka 或云原生服务（例如，Azure Event Grid）等工具通常充当中间件来管理这些 API 驱动的数据流，从而确保可靠性和可扩展性。
最后，API 和 Web 服务提高了 ETL 工作流程的灵活性和可扩展性。 Snowflake 或 BigQuery 等云数据平台提供原生 API 支持，允许直接数据摄取，而无需中间存储。 无服务器架构（例如，AWS Lambda）可以按需调用 API 调用，并随着数据量的增加自动扩展。 例如，Lambda 函数中的 Python 脚本可以从银行 API 中提取每日交易数据，将其转换为结构化格式，然后将其加载到数据湖中。 API 还可以处理分页、速率限制和错误重试——大规模 ETL 中常见的挑战。 此外，许多现代 ETL 工具（例如，Apache NiFi、Talend）都包含流行 API 的预构建连接器，从而缩短了开发时间。 通过抽象低级通信，API 使开发人员可以专注于业务逻辑，而不是集成细节。