ETL vs. ELT im Zeitalter der KI

Wichtige Überlegungen für moderne Datenteams

Cloud-Plattformen und KI haben die Funktionsweise von Datenpipelines verändert, aber viele Teams haben immer noch Schwierigkeiten damit, wann sie ETL (Extract, Transform, Load) und wann ELT (Extract, Load, Transform) einsetzen sollen und wie sie beide effektiv steuern können. 

Die Entscheidung zwischen ETL und ELT ist eine strategische Wahl, die sich auf Governance, Skalierbarkeit und die Geschwindigkeit der Erkenntnisgewinnung auswirkt. Fehler im Pipeline-Design können sich auf Analysen, Betriebsabläufe und KI-Modelle auswirken. 

Dieser Leitfaden bietet einen klaren, praktischen Rahmen, der Datenverantwortlichen und -praktikern dabei hilft, diese Komplexitäten zu bewältigen und sicherzustellen, dass Ihre Pipelines widerstandsfähig, kontrolliert und für das Zeitalter der agentenbasierten Integration geeignet sind.

Was Sie lernen werden

• Wichtige Unterschiede zwischen ETL und ELT 
• Wie moderne Cloud- und KI-gesteuerte Systeme Datenpipelines beeinflussen
• Praktische Entscheidungskriterien für die Wahl des richtigen Ansatzes
• Tipps für Governance, Qualität und Geschwindigkeit sowohl mit ETL als auch mit ELT

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