数据集成是指将来自多个不同数据源的数据合并、整合和统一管理，以供分析、应用和决策使用的过程。 在数据集成过程中，ETL和ELT是数据仓库中数据处理的两种不同方法。

• ETL：将数据从源系统中抽取出来，经过转换处理后再加载到目标系统中。
• ELT：将数据直接加载到目标系统中，然后在目标系统中进行转换和处理。
• 区别：主要在于数据转换的时机和地点。ETL在数据加载之前进行转换，而ELT在数据加载之后进行转换。

ETL和ELT的侧重点

1. 转换的顺序：ETL按照"Extract-Transform-Load"的顺序进行数据处理；ELT按照"Extract-Load-Transform"的顺序进行数据处理。
2. 适用数据量场景：ETL适用于大规模数据集成和离线处理；ELT适用于较小规模和实时处理。
3. 处理性能：ETL在转换过程中使用独立的服务器和批处理作业；ELT取决于目标系统的计算和存储能力。
4. 转换操作差异： ETL可以对原始数据进行多种复杂的转换操作；ELT则依赖于目标系统的能力来实现转换。

选择适用于企业的处理方式

企业在选择ETL或ELT架构时，应综合考虑以下几个因素：

1. 数据规模和复杂度：ETL架构适用于企业处理的数据规模较小或数据结构相对简单的情况。ELT主要用于大规模数据处理，适用于较为复杂的数据转换需求。
2. 数据仓库的能力：ELT架构适用于企业已经建立了功能强大的数据仓库，利用数据仓库的功能来进行数据处理和转换，充分利用数据仓库的存储和计算能力。
3. 实时性要求：ETL架构适合于企业需要实时数据处理和分析，ETL可以定期执行转换过程，以保持数据的最新状态。ELT可能需要较长的时间来加载大量数据，并且转换在加载后才进行，无法实时地提供最新的数据。
4. 技术团队和资源：ETL架构相对传统，需要一定的ETL工具和开发经验。ELT更依赖于数据仓库平台的工具和功能，需要相关技术团队对数据仓库进行配置和操作。

应用场景

企业可以使用ETL和ELT数据同步工具，如帆软的FineDataLink数据集成平台，来快速构建和维护复杂的数据集成流程，自动化许多繁琐的任务。FineDataLink基于ETL和ELT数据开发技术需求，提供可视化界面，通过简单的图形化拖拽操作即可完成数据开发过程。

ETL（数据转换）：用户希望将数据进行复杂处理后再同步至数据库中。

首先进入「数据转换」节点中，根据数据源类型进行数据输入。

使用「连接」「转换」等步骤对输入的数据进行处理。

ELT（数据同步）：用户希望将大量的数据直接抽取同步写入数据库中，且想要同步的数据不需要非常复杂的处理。

通过「设置需要抽取的数据」>「设置需要写入的数据表」>「调整数据表字段」将数据直接抽取并写入数据库中。

 

FineDataLink是帆软推出的一款低代码/高效率的数据集成工具，提供ELT、ETL双核引擎，针对不同业务场景提供个性化解决方案，操作界面可视化、能够帮助企业快速转换同步数据，提高数据治理效率和质量。

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