抽取-加载-转换

抽取-加载-转换（ELT）是一种现代的数据处理方法，用于移动和准备大量信息以供分析。

定义

抽取-加载-转换，通常简称为ELT，是一种数据集成方法，其中原始数据首先从源系统中提取，直接加载到目标平台，然后在该环境中进行转换。与传统的ETL工作流程不同，ELT在应用清理、聚合、标准化或格式化规则之前，会将原始数据保留在目标系统中。这种方法通常与云数据仓库、数据湖和大规模分析平台一起使用，因为它使组织能够更高效地处理结构化和非结构化数据。ELT在处理高容量数据集、实时数据流或需要同时访问原始数据和转换后数据的机器学习工作流时特别有用。

优点

• 允许原始数据立即存储，无需等待预处理。
• 适用于大规模数据集和基于云的存储系统，扩展性良好。
• 支持结构化和非结构化数据格式。
• 后期使用不同的转换规则重新处理数据更加容易。
• 提高了分析、商业智能、人工智能和机器学习项目的灵活性。

缺点

• 需要功能强大的目标系统，具备强大的存储和计算能力。
• 可能增加存储成本，因为原始数据和转换后的数据可能都会被保留。
• 如果在未验证的情况下加载原始数据，数据治理可能变得更加困难。
• 在仓库内部进行的转换可能会消耗大量的处理资源。
• 如果ELT管道管理不当，可能会导致数据集不一致或重复。

使用场景

• 将点击流、用户行为和网络爬虫数据加载到云数据仓库中。
• 处理大规模的验证码求解日志和反机器人检测信号以进行分析。
• 通过实时销售、客户关系管理（CRM）和企业资源规划（ERP）数据支持商业智能仪表板。
• 为人工智能模型训练、机器学习或大语言模型（LLM）开发准备原始数据集。
• 管理结合API、数据库、云应用程序和文件存储系统的大型数据管道。