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ETL vs. ELT: Was ist das Richtige für Ihr Unternehmen?
Als Teil des Datenintegrations-Workflows ist die Datentransformation der Prozess der Vorbereitung, Formatierung und Zusammenführung von Daten für die Platzierung in einem Daten-Repository oder Data Warehouse für Analysen. Jahrzehntelang war ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) die Methode der Wahl für die Datenumwandlung. Heute ist dank der neuen Generation von Cloud-Data-Warehouses eine zweite Option populär geworden: ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren).
Die Entscheidung zwischen ETL und ELT hängt von verschiedenen Faktoren ab, die von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sind, z. B. von den Anforderungen an das Datenschema, der Komplexität der Transformation, der Leistung und den Budgetbeschränkungen, um nur einige zu nennen. Und genau das haben wir in diesem Leitfaden dargelegt.
Wir werden sowohl ETL- als auch ELT-Ansätze behandeln, einschließlich:
- Ein direkter Vergleich der Funktionen von ETL und ELT
- Überlegungen dazu, welcher Ansatz für Ihre Organisation am besten geeignet ist
- Wie man den Datenumwandlungsprozess mit einem der beiden Ansätze vereinfachen kann
Unabhängig davon, ob Sie ein Datenexperte oder ein Technologieexperte sind, lesen Sie weiter, um die funktionalen Unterschiede zwischen den beiden Prozessen zu erfahren und ihre jeweiligen Überlegungen und Anwendungsfälle zu erkunden.
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