ETL与ELT

ETL或者ELT的作用是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。

ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。

ETL其实并不是一个新的概念，大家经常使用的像Informatica、Kettle、DataStage等，就是传统的ETL工具。ETL的理念着重体现在一些数据清洗转化功能，比如空值处理、规范化数据、数据替换、数据验证等等。

而ELT是一个比较新潮的概念，相比于ETL，从功能上来说没有差异，只是换了一个顺序。差别在于，如果采用ELT的方案，首先把数据用一种高效的方式从数据源抽取出来，然后在数据仓库中进行数据的转换处理。这种ELT的方式相比于ETL有很大的优势。

ELT优势

1.更快的数据同步速度

传统的ETL需要将数据加载到临时空间中，而且随着数据大小的增加，转换时间也会增加。但是在ELT过程中，速度不会数据大小的影响，而且仅需加载到目标系统一次，无需使用临时空间。

2.更快的清洗、分析速度

在ELT的理念下，数据转换依赖强大的目标系统，相比ETL在数据抽取过程中对数据处理的复杂性，ELT的方式更加高效。通过对目标数据仓库的调优，ELT可获得数倍的效率提升。

3.更好的维护性和扩展性

采用ELT模式，可以避免构建一个专有的数据转换集群，而是通过一个通用的、易于创建和维护的分布式计算集群来完成所有的工作。

分布式的数据加载、强大的任务监控、简单的操作步骤以及傻瓜式的部署方式，使得数据同步工具可以为构建数据仓库或者搭建数据中台提供强大助力。

FineDataLink是国内较好的ETL工具，FineDataLink是一站式的数据处理平台，拥有低代码优势，通过简单的拖拽交互就能实现ETL全流程，具备高效的数据同步功能，可以实现实时数据传输、数据调度、数据治理等各类复杂组合场景的能力，提供数据汇聚、研发、治理等功能。

数据集成平台产品更多介绍：www.finedatalink.com

                         免费体验Demo 咨询方案

上一篇: 深入了解数据集成在数字化转型中的作用下一篇: ETL 在数据处理上竟然有这么多优势！快来看！