自助ETL，因为数据抽取过程有延时性，所以不适合于创建实时数据报告。
ETL 通常是对多来源的异构数据，进行抽取、清洗转换等处理工序后，得到具备完整性、一致性的数据，然后将其输出到新数据库中。
Smartbi 自助ETL 模块以工作流的形式，从源库抽取数据，然后通过易于操作的可视化方式，将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据，然后输出到目标库。我们通过封装 ETL 算法，屏蔽复杂的技术概念，实现了让业务人员也能进行自助ETL 操作的目标。另外，在数据模型中也提供了“高级ETL查询“功能，让用户在构建数据模型的过程中，也能直接进行复杂的数据处理，提升了模型构建的效率。
