ETL，即Extract-Transform-Load的缩写，是数据集成的核心流程，负责从多个数据源提取数据，进行清洗、转换、整合等处理，最终加载到目标数据仓库或数据库中，为数据分析与决策提供高质量数据支持。本栏目聚焦ETL技术实践与创新，分享数据抽取、转换、加载的最佳实践、场景案例及帆软数据集成工具FineDataLink的应用方案，助力企业构建高效、可靠的数据集成体系。
你是否也曾在数据处理项目中，遇到“为什么数据同步效率远不如预期”、“为何实时分析总是延迟”、“数据仓库搭建竟如此繁琐”这些让人头大的问题？事实上，这些看似细节的问题背后，往往隐藏着数据集成方法的根本选择失误。过去十年，ETL几乎是企业数据处理的默认方案，但近两年，ELT突然成为行业新宠，甚至在金融、电商、制造等场景中大幅提升了数据价值利用率。为什么越来越多企业不再死守传统ETL？ELT到底解决了什
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