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法律研究ETL 和 ELT 之间的区别是什么？
ETL
ETL 代表提取、转换和加载。它是数据驱动型组织用来从多个来源收集数据，然后将其整合在一起以支持发现、报告、分析和决策的过程。
人们很容易认为创建数据仓库仅仅是从多个来源提取数据并将其加载到数据仓库数据库中。ETL 过程需要来自多个利益相关者的积极投入，包括开发人员、分析师、测试人员、高层管理人员，并且在技术上也比较复杂。
它可以支持其作为决策者工具的价值。数据仓库系统需要随着业务发展而改变。ETL 是数据仓库系统中一项持续的活动，需要快速、计算机化和权威性。
企业数据仓库的 ETL 工具应满足数据集成要求，包括大批量、高执行批处理加载；事件驱动、涓涓细流的集成过程；可编程转换；以及编排，以便它们能够处理最苛刻的转换和工作流，并具有连接最独特数据源的连接器。
ETL 在多个领域有多个用例。其中之一是从客户数据中获取价值，客户以多种方式与品牌互动。ETL 从多个来源收集所有这些客户数据，将信息转换为标准格式，然后将其加载到数据仓库或多个数据源中进行分析。
当公司可以轻松分析其所有数据都使用相同的语言并且位于同一位置时，这为组织提供了准确的 360 度客户与其品牌互动视图。它使组织能够了解客户需求，并为他们提供高度个性化的体验。
ELT
ELT 代表提取、加载和转换。它是从不同来源提取信息并将其加载到目标数据仓库的阶段。ELT 是传统提取、转换和加载 (ETL) 过程的替代方案。它将过程的转换元素推送到目标数据库以获得更好的成果。此功能对于处理业务智能 (BI) 和大数据分析所需的大规模数据集非常有益。
由于它利用了数据存储基础设施中已构建的处理能力，因此 ELT 减少了数据在传输过程中的花费时间并提高了效率。
它可以在暂存方法中实施数据完整性分析，使过程中的进一步阶段保持私密性并在过程中最合适的时间分配。此方法还有助于确保只有已清理和检查的数据被加载到仓库中进行转换。
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