随着企业信息化的发展，企业纷纷新建商业智能系统进行数据分析和辅助决策。而数据的异构导致了系统实施、数据整合的困难，解决异构数据采集、高效转换问题是当前数据交换、处理的研究热点。当前的解决方案多采用ETL(Extract-Transform-Load)技术。 本文首先介绍了ETL技术的研究背景和研究现状以及ETL的基本概念。在总结现存ETL技术不足的基础上，提出了本文的研究目标和研究内容。 本文详细论述了自行研发的基于网络的异构数据抽取工具(ETLA)的设计思想及其主要技术。包括ETLA工具的系统框架、实现流程、集成技术以及基于数据项的源-目数据映射及其解析技术。 在分析数据源的异构性、动态变化性和目前集成技术的基础上，提出了一种基于Wrapper／Mediator技术的扩展框架，实现宽松集成，保证数据源之间最大限度的自治性。为了给用户提供统一的数据视图，本文提出了UDME公共数据模型描述数据对象及对象之间的关系，这种数据模型可以很容易的描述原子对象与复合对象之间的对应关系；采用基于HTML发现的WEB数据抽取技术准确从WEB源文件中抽取所需的数据，实现了WEB数据的简单高效集成。 源目数据的映射技术关系到数据抽取的有效性和抽取规模。本系统采用了基于单数据项的表达式映射法。用户自定义目标表和确定映射关系表达式，系统通过读取相关元数据，将与映射相关的源数据字段抽取到数据准备区实现转换集成，保证了按需抽取，提高了抽取和转换的效率。 本文最后对ETLA系统实现的研究工作做了总结，并提出了下一步的研究方向。