В современных проектах данные в хранилище обычно попадают через ETL/ELT-процессы (Extract, Transform, Load). На текущем месте работы процесс может выглядеть так:

Извлечение (Extract): данные берутся из различных источников — баз данных, API, файловых систем, логов.
Преобразование (Transform): данные очищаются, нормализуются, агрегируются, приводятся к нужному формату. Это может происходить в промежуточных слоях или прямо в хранилище, если оно поддерживает вычисления.
Загрузка (Load): преобразованные данные загружаются в целевое хранилище — это может быть Data Warehouse, Data Lake или специализированная база.

Для автоматизации часто используются инструменты вроде Apache Airflow, Talend, Informatica, или собственные скрипты на Python/SQL.

Пример: данные из CRM выгружаются в CSV, затем с помощью Python-скрипта обрабатываются и загружаются в PostgreSQL Data Warehouse, где доступны аналитикам.

Также возможна потоковая загрузка (streaming) через Kafka или другие брокеры сообщений, если данные должны поступать в реальном времени.

Как данные попадают в хранилище на текущем месте работы?