1、数据源识别：首先需要确定数据源，即要从哪些系统、数据库或文件中提取数据。涉及到不同的数据源，如关系型数据库、非关系型数据库、日志文件等。2、数据提取：在这一步，从数据源中提取所需的数据。这可以通过使用查询语言（如SQL）或专门的工具来完成。提取的数据包含不同的格式和结构，需要根据需求进行处理。3、数据清洗：提取的数据包含噪声、重复记录、缺失值等问题。在数据清洗阶段，需要对数据进行清理和转换，以确保数据的质量和一致性。这可能涉及到去重、填充缺失值、处理异常值等操作。4、数据转换：在这一步，对数据进行转换和重组，以满足目标系统的需求。包括数据格式转换、数据字段重命名、数据聚合、数据关联等操作。转换可以使用各种ETL工具或编程语言来实现。