ETL（Extract-Transform-Load）是将数据从各种数据源中提取出来，经过清洗、转换、聚合等一系列操作，最终加载到目标数据仓库或数据存储系统中的过程。这个过程在数据仓库项目中非常关键，通常需要花费整个项目1/3的时间。

ETL的难度主要体现在以下几个方面：

用户需求分析和模型设计：

这是整个ETL项目中难度最大的部分，需要深入理解业务需求，设计出合理的数据模型。

ETL规则设计和实施：

这部分工作量最大，约占整个项目的60%~80%。ETL规则的设计需要考虑数据的准确性、完整性和一致性，实施过程中还需要处理各种技术难题。

数据清洗和转换：

数据清洗和转换是ETL过程中非常关键的环节，需要处理大量的脏数据和不一致数据，确保数据的准确性和可用性。

技术栈和工具的选择：

ETL工程师需要掌握多种技术和工具，如系统编程、数据库编程与设计，以及各种常用的编程语言和ETL工具。

数据质量和性能优化：

ETL过程中需要确保数据的质量和性能，处理正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等问题。

总的来说，ETL项目确实有一定的难度，尤其是对于没有相关经验的人员来说。但是，通过系统的学习和实践，掌握必要的技能和方法，ETL工作是可以胜任的。建议初学者从基础知识入手，逐步积累经验，并多参与实际项目，以提高自己的技能水平。