ELT (Extract, Load, and Transform) to podejście do integracji danych, które polega na wydobyciu (E) danych z systemu źródłowego, załadowaniu (L) surowych danych do systemu docelowego przed przekształceniem (T) tych danych. Innymi słowy, w podejściu ELT przekształcenie (T) danych jest wykonywane wewnątrz docelowego Magazynu Danych po załadowaniu danych.
ELT różni się od bardziej tradycyjnego podejścia ETL do integracji danych, w którym dane są przekształcane przed dotarciem do celu. Zobacz ETL kontra ELT po więcej szczegółów porównania tych podejść.
Przejście od paradygmatu ETL do paradygmatu ELT stało się możliwe dzięki spadającym kosztom obliczeń i przechowywania w chmurze oraz pojawieniu się magazynów danych opartych na chmurze, takich jak Redshift, BigQuery czy Snowflake.
Następujący obraz ilustruje podejście ELT do integracji danych — na tym diagramie dbt tworzy i zarządza SQL-em używanym do przekształcania danych w docelowym miejscu:
ELT jest również powiązane z Odwróconym ETL, o którym możesz dowiedzieć się więcej pod adresem: Wyjaśnienie Odwróconego ETL lub Airbyte.com.