3种数据集成过程 ETL/ELT
ETL、ELT、Reverse ETL是数据集成和处理过程中的三种不同方法，它们在数据处理的顺序和步骤上存在一些区别：
-
ETL (Extract, Transform, Load) : 🌏提取（Extract）：从源系统中提取数据，这些来源包括数据库、平面文件、API 或其他数据存储机制。 🌏转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、整合、转换和规范化等处理，使其适合目标系统和数据仓库的要求。
🌏加载 （Load）：将经过转换的数据加载到目标系统（数据仓库）中。
ETL的过程中，数据先从源系统提取出来，然后进行转换处理，最后加载到目标系统中。这种方法适用于大型数据集和复杂的转换逻辑，因为数据在加载前经过了预处理和清洗，可以确保目标系统中的数据质量和一致性。ETL通常用于将多个来源的数据集成到数据仓库或数据湖中以进行数据分析和报告。
- ELT (Extract, Load, Transform) : 🌏提取（Extract）：从源系统中提取数据。 🌏加载（Load）：将提取的数据直接加载到目标系统中，通常是数据仓库或数据湖。 🌏转换（Transform）：在目标系统中对数据进行转换和处理。
ELT 的过程中，数据首先从源系统提取出来，然后直接加载到目标系统中，而转换过程则在目标系统中进行。相较于 ETL，ELT 更加注重目标系统的处理能力，借助于目标系统的强大计算和存储能力来进行数据转换和处理。ELT通常用于将多个来源的数据集成到数据仓库或数据湖中，以进行大规模数据处理和机器学习。
- 反向ETL （Reverse ETL）： 是指从目标系统中提取数据并将其推送回源系统或其他操作性系统的过程。它的目的是将经过处理和分析的数据重新注入到业务系统中，以实现实时数据同步和应用程序集成。
反向ETL可以使得源系统中的数据与数据仓库或分析平台中的数据保持同步，并确保源系统中的数据是最新和准确的。通常用于激活营销自动化、CRM和其他商业智能系统中使用的数据。
取图私信！
