ETL设计需要遵循业务数据处理的要求，根据问题的多样性和不确定性，在设计过程中需要依照以下原则（见图7-47）。

1）在ETL设计之前，需要根据业务的需求确定所要分析的主题和数据结构。

根据数据仓库的模型，考虑在ETL设计中是否增加预留字段和属性。

2）确定数据的粒度。可以通过粗粒度减少数据的总量，也可以根据细粒度追溯到最底层的数据，探寻原因。粒度的大小是业务需求和分析的主题所确定的。

3）确定ETL抽取的周期和时间。根据用户的需求，在设计ETL之前就应该确定抽取的时间、抽取的周期。

4）将增量抽取的方式作为ETL设计的重点，减少数据抽取的压力和抽取的时间。

5）通常数据的抽取和清洗可以分成许多步骤，根据不同的条件采用不同的处理逻辑。(www.daowen.com)

图7-47 ETL的设计原则

6）对异常情况的处理。网络的中断、数据流动过程中各种未知的错误，都需要通过相应的措施去解决，以保证数据的正确性。

7）对ETL的运行管理和监控措施。可以使用ETL工具中的管理监控组件对ETL进行设置，当ETL出现异常时可以进行人工干预，或者通过程序自动调度功能，对每一步的错误异常都调用相应的处理程序自动去解决，以保证数据的质量。

总结：按照以上设计原则，可以增加数据仓库系统的灵活性和扩展性，从而保证数据的正确性，降低维护成本。