在提取过程中进行数据分析，可确保从源提取的数据满足质量标准，并符合目标系统的要求。 它涉及在提取源数据之前或提取过程中分析源数据的结构、内容和模式。 此步骤有助于及早发现潜在问题，例如缺少值、格式不一致或意外的数据范围，这些问题可能会中断下游流程。 通过在提取阶段验证数据，团队可以避免管道后期出现代价高昂的错误，减少返工，并确保更顺畅的转换。
例如，在从 CSV 文件提取期间，分析可能会显示“日期”列包含混合格式（例如，“YYYY-MM-DD”和“MM/DD/YYYY”）。 如果不解决此问题，转换可能会失败或产生不正确的结果。 同样，分析可能会检测到“价格”字段包含负值，这可能会违反业务规则。 在数据库提取中，分析可能会发现缺少外键或具有意外空值率的列，例如在 20% 的记录中，“customer_id”字段为空。 这些见解允许开发人员在进一步移动数据之前调整提取逻辑（例如，过滤无效行或标记异常）。
提取期间的分析还有助于确定如何将数据映射到目标系统。 例如，如果源列定义为字符串但仅包含数字代码，则分析可能会建议将其转换为目标系统中的整数。 Python 的 Pandas（用于基本统计摘要）或 Great Expectations 等专用库等工具可以自动检查数据类型、唯一性和值分布。 通过将分析集成到提取脚本或 ETL 工具中，开发人员可以强制执行验证规则（例如，“电子邮件地址必须包含 '@’”），并生成报告以记录数据质量，然后再继续。 这种主动方法可确保提取的数据可靠且适合其预期用途。