ETL 和 反向ETL

以下是 ETL 和 Reverse ETL 的标准流程图及核心区别的可视化呈现：

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1. ETL 流程图（传统数据仓库构建）

flowchart LR
    A[(业务系统)] -->|抽取 Extract| B[临时存储区]
    B -->|转换 Transform| C{数据仓库/DW}
    C -->|加载 Load| D[/BI工具/]
    C --> E[/机器学习平台/]
    style A fill:#9f9,stroke:#333
    style C fill:#99f,stroke:#333

    subgraph 数据流向
    direction LR
    生产系统 --> 分析系统
    end

关键节点说明：

• 抽取源：MySQL、ERP、CRM等业务系统
• 转换操作：数据清洗、聚合、关联（通常在Spark等引擎中完成）
• 目标系统：Snowflake/Redshift等数据仓库，供下游分析使用

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2. Reverse ETL 流程图（分析结果赋能业务）

flowchart LR
    A{数据仓库/DW} -->|反向抽取| B[转换引擎]
    B -->|格式适配| C[(业务系统)]
    C --> D[/Salesforce/]
    C --> E[/Zendesk/]
    C --> F[MySQL副本]
    style A fill:#99f,stroke:#333
    style C fill:#9f9,stroke:#333

    subgraph 数据流向
    direction LR
    分析系统 --> 生产环境
    end

关键节点说明：

• 抽取源：数据仓库中的分析结果（用户分群、预测指标等）
• 转换操作：字段映射、API格式转换（如JSON → CSV）
• 目标系统：业务系统（非原始生产数据库，通常是CRM/Marketing工具）

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3. 对比矩阵

维度	ETL	Reverse ETL
数据流向	业务系统 → 数据仓库	数据仓库 → 业务系统
主要目标	集中存储用于分析	将分析结果反哺业务操作
典型工具	Informatica, Airflow, dbt	Hightouch, Census, Meltano
转换重点	数据标准化、维度建模	API适配、字段映射
数据新鲜度	批处理（小时/天级）	近实时（分钟级）

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4. 混合架构示例（含两种流程）

flowchart TB
    subgraph 业务系统
    A[(MySQL)]
    B[(ERP)]
    end

    subgraph 数据平台
    C[Spark ETL]
    D{数据仓库}
    E[Reverse ETL]
    end

    subgraph 应用系统
    F[Salesforce]
    G[邮件营销工具]
    end

    A & B -->|ETL| C --> D
    D -->|Reverse ETL| E --> F & G

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5. 技术实现差异

ETL 技术栈示例

# 传统ETL代码结构（PySpark）
(df.read_from_source("jdbc:mysql://...")
   .clean_data()      # 转换
   .write_to_warehouse()  # 加载
)

Reverse ETL 技术栈示例

# Reverse ETL代码结构（Python API调用）
results = redshift.query("SELECT user_id, churn_score FROM ml_models")
salesforce_api.update_records(
    target_object="Customer", 
    data=results.to_dict()
)

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