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ETL vs. ELT: qual è la soluzione giusta per la vostra organizzazione?
Nell'ambito del flusso di lavoro dell'integrazione dei dati, la trasformazione dei dati è il processo di preparazione, formattazione e unione dei dati per l'inserimento in un repository o in un data warehouse per l'analisi. Per decenni, il metodo di trasformazione dei dati scelto è stato l'ETL (extract, transform, load). Oggi, grazie all'ascesa dei data warehouse di nuova generazione cloud , si è diffusa una seconda opzione: ELT (extract, load, transform).
La scelta tra l'ETL e l'ELT dipende da diversi fattori che sono unici per ogni organizzazione, tra cui i requisiti dello schema dei dati, la complessità della trasformazione, le prestazioni e i vincoli di budget, solo per citarne alcuni. Ed è quello che abbiamo illustrato in questa guida.
Verranno trattati sia gli approcci ETL che ELT, tra cui:
- Confronto tra le funzionalità dell'ETL e dell'ELT
- Considerazioni su quale sia l'approccio migliore per la vostra organizzazione
- Come semplificare il processo di trasformazione dei dati con l'uno o l'altro approccio
Che siate professionisti dei dati o dirigenti del settore tecnologico, continuate a leggere per conoscere le differenze funzionali tra i due processi ed esplorare le rispettive considerazioni e casi d'uso.
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