您越快从数据中获得有价值的见解就越好。这涉及很多方面，包括如何转换数据。传统上，ETL（提取、转换、加载）用于此目的，但现在许多数据专家更喜欢 ELT（提取、转换、加载）。在此博客中，我们讨论了 ELT 对于改善数据平台和业务性能的好处。
ETL 与 ELT
在深入了解其好处之前，首先了解 ETL 和 ELT 之间的区别非常重要。 ETL 是一种传统方法，首先从各种来源提取数据（提取）。接下来，将数据转换为所需的格式（转换）。最后，将数据加载到数据库或 数据仓库中 （加载）。
在 ELT 中，您可以逆转转换和加载过程的步骤。数据直接加载到数据平台中。仅在数据加载后才会发生转换。那么 ELT 如何确保您的数据平台具有更好的性能？企业注意到了什么？
1. ELT 提供更高的可扩展性和灵活性
在传统的 ETL 过程中，数据转换通常在单独的服务器上执行。在很多情况下，这些服务器的容量有限。因此，如果数据量突然增加，服务器就有可能无法处理。然后就会出现性能问题。另一方面，使用 ELT，您可以将数据直接加载到可扩展的云平台中。这使您能够轻松处理更大的数据量并灵活扩展基础设施以满足不断增长的需求。
在 ETL 中，转换发生在数据加载之前。如果您拥有大量数据集，则转换可能需要 荷兰电报数据 相当长的时间。但风险在于您必须等待很长时间才能获得最新的信息和见解。没有人喜欢等待。通过 ELT，您可以省去等待时间。这使您可以更快地访问最新数据并允许您更快地执行分析。从而更快地做出重要决策，帮助您的组织向前发展。
3. 使用 ELT 进行更好的分析和决策
使用 ELT，您可以将数据以原始状态存储在数据平台中。这使您能够在以后转换数据，例如当您有更具体的分析需求时。此外，这还允许您开始迭代分析。企业从中获益。您无需对数据进行线性、一次性的分析，而是逐步地进行迭代分析。
因此每次迭代都会提供新的见解和发现。在每次迭代中，您可以应用新的分析方法，例如统计模型、数据可视化或机器学习，以更深入地了解数据。这有助于更好地理解数据，加快数据分析周期，并最终改善决策。
提升数据平台的性能
数据平台良好性能的一个重要方面是提取和加载数据的方式。与 ETL 不同，ELT 流程提供了更高的可扩展性、更快的数据访问速度和更好的决策能力。
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