ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库和大数据处理中的关键步骤，涉及从各种数据源提取数据，对其进行清洗、转换，并加载到目标系统中。ETL的学习涉及到多个层面，包括理解ETL的工作原理、选择合适的ETL工具，以及掌握如何有效实施和维护ETL流程。
在ETL工具的选型中，有三大主流产品值得考虑：Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter，以及NCR Teradata公司的ETL Automation。这三者都有各自的优缺点，适合不同的项目需求。
Datastage和Powercenter是国内市场上最常使用的两款工具。在成本上，两者相差不大，但在具体功能和使用体验上存在一些差异。Datastage早期版本对流程支持不足，但自6.0版本开始引入Job Sequence特性，使得流程图的展示和依赖关系管理更为直观。Powercenter则有Workflow的概念，同样能将Session串联起来，实现类似的功能。
在元数据管理方面，Datastage和Powercenter都提供了强大的支持，但Powercenter的元数据更开放，存储在关系数据库中，便于访问。此外，两者都有专门的元数据管理工具，如Ascential的Metastage和Informatica的Superglue。数据质量控制方面，两者都有专门的数据质量管理产品，如Datastage的ProfileStage和QualityStage，以及Informatica的FirstLogic。
在数据处理上，Datastage通过Job实现ETL过程，而Powercenter使用Mapping表示ETL过程，运行时为Session。在维护和定制开发方面，两者都提供图形化界面，Datastage提供了内置的BASIC语言，增强了定制开发的灵活性，而Powercenter的参数控制相对较弱，需要用户自行更新参数文件。
ETL Automation作为NCR Teradata的产品，与其他两者有所不同，可能更适合特定类型的项目。在实际应用中，选择ETL工具应综合考虑项目成本、团队经验、成功案例和供应商技术支持等因素。
ETL学习涵盖了数据抽取的策略、数据清洗的方法、数据转换的逻辑以及数据加载的策略。此外，了解和掌握不同工具的特点和应用场景，能够帮助我们更好地设计和实施ETL流程，从而提高数据处理的效率和准确性。对于IT专业人士来说，深入理解ETL不仅是提升自身技能的关键，也是在大数据时代背景下，推动业务分析和决策支持的基础。
