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ELT利用现代数据仓库的处理能力在数据加载后执行转换。此方法非常适合可扩展性和性能至关重要的大数据系统，并且转换工作负载可以分布在云资源中。

用例示例：

在媒体和娱乐领域，需要处理大量非结构化内容数据（例如用户活动日志、社交媒体互动），ELT允许公司快速加载数据，然后根据特定的内容推荐或分析应用转换。

数据治理与合规

- 传输层 (ETL)：

ETL 更适合需要严格数据治理和合规性的行业（例如金融、医疗保健）。通过在数据进入系统之前对其进行转换和验证，加载过程中的数据流可确保所有数据都符合行业标准和法规，并经过适当的数据清理。

用例示例：

在银行业务中，ETL 流程用于确保客户交易中的所有类型的数据都经过验证并符合监管要求，然后才加载到系统进行审计和合规报告。

-英语教学：

ELT更加灵活，在合规性不是主要考虑因素或需要将原始数据存储以供将来分析的环境中，ELT 通常是首选。不过，通过在加载后在数据仓库中应用转换， ELT仍然可以满足合规性要求。

用例示例：

在初创公司或科技公司中，灵活性是关键，数据通常以原始形式存储以供实验，因此ELT是首选。加载数据后，可以根据需要应用与合规性相关的转换。

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结论
ETL 和ELT各有优势，适用于不同的用例。ETL 非常适合需要高数据质量、严格合规性和结构化数据工作流的行业。另一方面，ELT更适合现代数据架构，其中可扩展性、灵活性和处理大量原始数据的能力是优先事项。通过了解每种方法的优势，企业可以选择正确的数据集成策略来满足他们的需求并实现他们的目标。

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常见问题
1. ETL 和ELT之间的主要区别是什么？

- 在 ETL 中，数据在加载到目 通辽电话数据 标系统之前会进行转换。在ELT中，数据首先被加载，然后在目标系统内进行转换，以进行数据分析或机器学习应用。

2.哪些行业从ETL 流程中受益最多？

- 金融、医疗保健和制造业等合规性和数据准确性至关重要的行业从ETL 流程中受益最多。

3. ELT是否更适合基于云的平台？

- 是的，ELT 连接器非常适合基于云的平台和大数据环境，因为它能够处理大量原始数据并利用现代数据仓库的处理能力。

4.ETL 和ELT可以一起使用吗？

- 是的，许多组织使用混合方法，其中 ETL 用于结构化和合规性要求高的数据，而ELT用于大数据和基于云的分析。