ETL软件同步数据的过程通常包括以下步骤：

数据抽取

利用ETL工具连接到数据源（如数据库、API等）。

通过预定义的查询语句或调用API接口从数据源中抽取所需数据。

抽取过程中应遵循最小权限原则，确保只有必要的数据被访问，以保障数据安全。

数据转换

对抽取的数据进行清洗，去除重复数据、修正错误数据，确保数据的准确性和一致性。

数据标准化，包括统一数据格式、编码和命名规范，提升数据的可用性。

数据映射，建立源系统与目标系统之间的字段映射关系，确保数据正确传输。

数据加载

根据数据量和实时性要求，选择全量或增量加载方式。

制定数据冲突检测与解决策略，确保数据在目标系统中的唯一性和准确性。

加载后进行数据完整性和准确性验证，确保同步质量。

实时同步

可以通过数据库触发器、消息队列、定时任务等方式实现实时ETL。

使用专门的实时ETL工具（如FineDataLink）来实现不同数据源之间的实时同步，数据更新后即时推送，时间延迟极小。

其他同步方式

通过ETL工具实现MQ消息同步，创建数据源并配置数据源，创建MQ监听器，将数据发送到MQ，再通过ETL离线流程处理MQ消息。

使用ETL调用WebService接口实时拉取数据到本地数据库，适用于需要从外部服务获取数据的情况。

在选择ETL工具时，需要考虑数据源兼容性、实时性要求、系统复杂性等因素。主流的ETL工具有Informatica、IBM DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services （SSIS）、Alteryx等，各有优势，可以根据具体需求选择合适的工具。

实施ETL数据同步时，还需要注意数据模型设计，基于业务需求构建清晰的数据模型，明确主数据的属性和关系，以确保数据在同步过程中的准确性和一致性。