ETL 服務是一種專門設計用於處理資料的服務，其核心功能涵蓋了三個主要的步驟：
* 擷取 (Extract): 從各種不同的來源收集和獲取資料。這些來源可能包括資料庫、應用程式、感測器、日誌檔、API 等等。資料可以存在於不同的格式和位置。
* 轉換 (Transform): 將擷取到的原始資料清洗、轉換和整理成適合分析或儲存的目標格式。這個步驟可能包括：* 清洗 (Cleaning): 處理遺失值、錯誤、重複資料、不一致的格式等。
* 轉換 (Transformation): 將資料轉換成需要的結構或格式，例如資料類型轉換、單位轉換、欄位重新命名、資料合併或拆分等。
* 整合 (Integration): 將來自不同來源的資料合併成一個統一的資料集。
* 過濾 (Filtering): 根據特定條件篩選出需要的資料。
* 聚合 (Aggregation): 對資料進行彙總計算，例如求和、平均值、計數等。
* 載入 (Load): 將轉換後的資料載入到目標系統中，例如資料倉庫、資料湖、分析平台或報告工具。目標系統通常是為了進行後續的分析、報告或決策而設計的。
簡單來說，ETL 服務的作用就是將原始、分散且格式不一的資料，整理成乾淨、一致且有用的資訊，以便後續使用。
為什麼需要 ETL 服務？
在現代資料環境中，組織通常會從多個不同的系統收集大量的資料。這些資料可能格式不一致、品質參差不齊，難以直接用於分析。ETL 服務提供了一個結構化的方法來處理這些挑戰，確保數據的品質和可用性。
ETL 服務的一些常見應用場景包括：
* 建立資料倉庫 (Data Warehousing): 將來自不同營運系統的資料整合到一個集中的資料倉庫中，以支援商業智慧 (BI) 和報告。
* 資料分析和報告 (Data Analytics and Reporting): 準備用於資料分析工具和產生報告的資料。
* 資料移轉和整合 (Data Migration and Integration): 將資料從舊系統遷移到新系統，或將來自不同應用程式的資料整合在一起。
* 機器學習 (Machine Learning): 清洗和準備用於訓練機器學習模型的資料。
AWS Glue 就是一個雲端的 ETL 服務，它提供了許多工具和功能來簡化 ETL 的流程。 其他常見的 ETL 服務也存在於不同的雲端平台和本地部署環境中。
總而言之，ETL 服務在數據管理和分析領域扮演著至關重要的角色，它們幫助組織有效地利用其龐大的資料資產。
