需要ETL工程师的原因主要在于 大数据时代下数据集成与处理的必要环节。以下是详细解释：
数据集成
多源数据整合：在大数据环境下，企业需要处理来自不同来源的多种数据，这些数据可能存在于不同的系统、格式和平台中。ETL工具通过提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程，将这些分散的数据集成到一个统一的数据仓库或数据湖中，从而简化数据访问、减少数据孤岛和提高数据利用率。
数据清洗
保证数据质量：ETL工具能够自动执行数据清洗步骤，检测和纠正数据中的缺失值、格式错误和重复记录，从而保证数据的准确性和完整性。这对于后续的数据分析和建模至关重要。
数据转换
格式与结构适配：数据转换是ETL过程中的关键步骤，涉及将数据从一种格式转换为另一种格式，以符合目标系统的要求。这可能包括数据类型转换、数据聚合、数据拆分和数据计算等操作。
高效处理海量数据
提升处理效率：使用ETL工具可以显著提高数据处理效率，避免使用存储过程处理海量数据时的性能瓶颈和占用过多资源。
支持多种数据源
兼容多种格式：ETL工具通常支持所有常见的数据源，如Oracle、SQL Server、DB2、MySQL、Access、CSV、XML等，还可以处理各种平面数据源，如txt、excel等。
灵活性与可扩展性
图形化配置：专用ETL工具通常通过图形化的配置方式，简化用户操作，使得用户无需过分关心数据库的各种内部细节。
高级功能：ETL工具提供强大的管理功能，如权限管理、日志管理，以及灵活的定制规则，更好地控制数据质量。
支持复杂的数据交换
端到端数据交换：随着数据应用的日益丰富，不同平台、系统之间的数据交互成为常态。ETL工程师需要一个端到端的数据交换系统，以适应业务需要。
综上所述，ETL工程师在大数据时代扮演着至关重要的角色，他们不仅能够高效地集成和处理数据，还能确保数据的质量和准确性，从而为企业决策提供强大的分析依据。随着大数据技术的不断发展和普及，ETL工程师的需求量也在不断增加，职业前景非常广阔。
