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ETL, do inglês Extract Transform Load (Extração Transformação Carga), são ferramentas de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme regras de negócios e por fim a carga dos dados geralmente em um Data Mart e um Data Warehouse, porém nada impede que também seja para enviar os dados para um determinado sistema da organização. A extração e carga são obrigatórias para o processo, sendo a transformação/limpeza opcional, mas que são boas práticas, tendo em vista que os dados já foram encaminhados para o sistema de destino. É considerada uma das fases mais críticas do Data Warehouse e/ou Data Mart.

Os projetos de data warehouse consolidam dados de diferentes fontes. A maioria dessas fontes tendem a ser bancos de dados relacionais ou arquivo de texto (texto plano), mas podem existir outras fontes. Um sistema ETL tem que ser capaz de se comunicar com as bases de dados e ler diversos formatos de arquivos utilizados por toda a organização. Essa pode ser uma tarefa não trivial, e muitas fontes de dados podem não ser acessadas com facilidade.

Algumas das ferramentas conhecidas de ETL são IBM InfoSphere DataStage , Informática Power Center, Business Objects Data Integrator , Data Transformation Services,

Pentaho Data Integration, Oracle Data Integrator, entre outras.
Em arquitetura de software há muitas camadas entre o hardware e o usuário final. Cada uma pode ser dita como tendo um front-end e um back-end. O front é uma abstração, simplificando o componente subjacente pelo fornecimento de uma interface amigável.

Em projetos de software, por exemplo, a arquitetura modelo-visão-controlador fornece o front-end e o back-end para o banco de dados, o usuário e para os componentes de processamento. A separação de sistemas de software em front-end e back end simplifica o desenvolvimento e separa a manutenção. Uma regra de ouro é que o lado front (ou "cliente") é qualquer componente manipulado pelo usuário. O código