Hoppa till innehåll

Data

ELT vs ETL i moderna dataplattformar

ELT (Extract-Load-Transform) har blivit standard för molnbaserade data warehouses. Men ETL har fortfarande sin plats. Vi väljer rätt mönster utifrån era krav.

01

Vad det innebär

01

ELT när warehouse klarar transform-belastningen

02

ETL när datavolym/känslighet kräver pre-processing

03

Hybrid där det är motiverat

02

Djupdykning

01

Rätt dataflödesmönster

ELT har blivit standard för molnbaserade warehouses - det är billigare att lasta råt och transformera i SQL/dbt. ETL har kvar sin plats när datavolym eller känslighet kräver pre-processing. Vi väljer mönster efter era krav, inte trend.

03

Passar / passar inte

Passar när

  • Designar ny dataarkitektur
  • Molnbaserad warehouse
  • Osäker på ELT vs ETL

Passar inte när

  • Redan etablerat fungerande flöde
  • Ingen warehouse alls
02

Tjänsteleverans

Så arbetar vi med detta

ELT vs ETL i moderna dataplattformar - process, pris och leverans

Se hela tjänsten
03

Vanliga frågor

Q01Varför har ELT vunnit?

Molnbaserade warehouses (BigQuery, Snowflake, Databricks) är så snabba att det är billigare att lasta råt och transformera i SQL/dbt än att bygga separat ETL.

04

Relaterade ämnen

Data

Data engineering i Sverige

Senior data engineering. Airflow, Dagster, Fivetran, custom ETL. Pipelines som tål produktion.

Läs ämnet

Data

dbt-konsult i Sverige

Senior dbt-konsult. Modeller, tester, dokumentation och CI/CD för data. dbt Cloud eller dbt Core.

Läs ämnet

Data

Dataplattform-konsult i Sverige

Bygger moderna dataplattformar på BigQuery, Snowflake eller Databricks. ELT, dbt, BI och datakvalitet i ett.

Läs ämnet

Nästa steg

Diskutera ert behov av elt vs etl i moderna dataplattformar

Ett kostnadsfritt 30-minuters samtal - vi går igenom situationen och vad ett nästa steg kan se ut.

Boka samtalSe tjänsten