本页的目的是通过ETL和反ETL工作流的特定示例来解释数据仓库的概念。我不喜欢这些类似的缩写，比如ETL、ELT、CDP、CDI，这些缩写在该领域中很常见。这确实是一个。阅读https://evaparish.com/blog/how-i-edit作为反向操作。
ETL (提取、转换、加载): 传统的数据仓库技术。
- 经典的ETL方法（https://www.ssp.sh/brain/etl/）
- 从各种来源提取数据。
- 将数据转换为适合分析的一致格式。
- 将转换后的数据加载到数据仓库中。
- 对我来说，这让我想起了过去维护的从SAP R/3加载到SAP BW的过程链。
ELT
ETL（提取、转换、加载）：大数据领域的一种现代方法。
- 数据从源系统中提取。
- 原始数据直接加载到数据仓库中。
- 在数据仓库里转换数据。
- 这听起来就像 DBT 在做的事情。
ELT
反向ETL：将数据推送到操作型系统。
- 从2023-2024年开始，这是最新的热门话题（参见 https://sourceoftruth.substack.com/p/why-martech-is-interesting-again）
- 从数据仓库中提取数据。
- 将提取的数据转换为适合运营应用的格式。
- 将转换后的数据加载到各种运营系统和应用中。
- 通常的目标包括像Hubspot和Salesforce这样的CRM系统，像Braze和Marketo这样的营销平台，像Netsuite这样的财务工具，等众多工具。
- Census或Hightouch是典型的数据从目标系统回流到源系统的操作产品的实例。
Reverse ETL
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