数据仓库

不建数据仓库也可以进行数据分析，但数据可能分散、不一致，分析效率和质量会受影响。

ETL在数据仓库里工作量较大，一般会占到整个数据仓库建立工作量的一半以上。

ETL大数据技术涵盖提取、转换、加载数据，用于支持大数据分析与决策。

ETL（Extract, Transform, Load）在数据仓库架构中通常属于数据集成层。

ETL和数据仓库都有广阔前景。ETL是数据处理基础，数据仓库利于数据分析决策，二者在大数据时代均不可或缺。

ETL 和数据仓库各有优势，不能简单比较哪个更好。ETL 侧重于数据的抽取、转换和加载，为数据仓库提供数据支持；数据仓库则侧重于数据的存储、管理和分析。

ETL 是数据仓库的数据抽取、转换和加载过程，数据仓库是存储数据的系统。

ETL是数据仓库的数据抽取、转换和加载过程，负责从不同数据源抽取数据、转换格式并加载到数据仓库，为数据仓库提供数据支持。

ETL是Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载）的缩写，是数据仓库建设中的重要环节。它负责从多个数据源中抽取数据，进行清洗、整合和转换，最终加载到数据仓库中，为数据分析提供稳定、高效的数据支持。

ETL 是数据抽取、转换和加载的过程，侧重于数据的处理与整合；数据仓库则是用于存储和管理海量数据的系统，侧重于数据的存储与分析。二者紧密相关，ETL 为数据仓库提供数据支持。