etl

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（Extract，Transform，Load）是处理大数据量的常用方法。通过抽取、转换和加载数据，实现数据的清洗、整合与存储，确保数据质量和可用性，为后续分析提供基础。

ETL是数据抽取、转换与加载的过程，用于整合多源数据；数据仓库建模是对数据结构进行规划设计，以支持分析决策，二者共同构建高效数据仓库体系。

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（Extract，Transform，Load）是大数据处理的重要环节，负责数据的抽取、转换和加载，为大数据分析提供基础。

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。

ETL是数据仓库的数据抽取、转换和加载过程，为BI提供整合清洗后的数据基础，而BI基于数据仓库进行数据分析展示，二者紧密协作实现数据价值挖掘。