1、概述
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（Extract, Transform, Load）：从多个数据源提取数据，对数据进行清洗和转换以适应目标系统的需求，最后将数据加载到数据仓库中。这个过程通常独立于数据仓库进行，目的是减少对源系统的干扰。
- ELT（Extract, Load, Transform）：数据首先被加载到数据仓库中，然后利用数据仓库的计算能力来执行转换。这种方法适合于处理大规模数据集，因为它能够利用数据仓库的分布式处理能力。
2、适用场景
- 数据量和数据类型的考量
对于数据量较小、数据类型相对固定的企业，ETL可能是更合适的选择。而对于那些需要处理大量非结构化数据的企业，ELT则更具优势。 - 业务需求的分析
业务需求也是决定ETL和ELT适用性的重要因素。对于那些需要实时数据分析和决策的企业，ETL可能更加合适，因为它可以快速完成数据的转换和加载。而对于那些更注重数据深度分析的企业，ELT则更加适合，因为它允许在数据仓库中进行更复杂的数据处理和分析。
3、性能考量
- 不同场景下的性能表现
ETL和ELT在不同场景下的性能表现各有千秋。在数据量较小、转换规则相对简单的情况下，ETL通常能够提供更快的处理速度。然而，当数据量剧增，尤其是在大数据环境下，ELT的性能优势就显现出来了。 - 技术选型的决策
企业在选择ETL或ELT时，需要综合考虑数据的规模、复杂性、处理速度以及业务需求。例如，浙江国贸在其电子商务平台中，根据业务的不同需求，灵活地采用了ETL和ELT两种技术，以实现最优的数据管理和分析。
4、成本效益分析
成本是企业在选择ETL或ELT时必须考虑的重要因素。ETL通常需要专门的ETL工具和专业人员来执行数据转换，这可能会带来较高的初始成本。而ELT则可以利用现有的数据仓库资源，减少了额外的软件和硬件投资。
除了成本控制，企业还需要评估不同技术方案的投资回报。ETL和ELT在不同场景下的投资回报率可能会有显著差异。
5、工具
| ETL | ELT |
|---|---|
| Kettle | DataX |
| ETLCloud | Airbyte |
| Talend | Airflow |
| Informatica | DataHavo |
| Easymorph | Fivetran |
10、参考资料
- 数据分析之ELT的基本概念
- ELT是什么？和ETL有什么区别？常用的ELT/ETL工具推荐
- 企业有了ELT就不需要ETL了？别被忽悠了