ETL vs ELT à l'ère de l'IA

Principales considérations pour les équipes de données modernes

Cloud et l'IA ont changé le fonctionnement des pipelines de données, mais de nombreuses équipes ont encore du mal à déterminer quand utiliser l'ETL (Extract, Transform, Load) plutôt que l'ELT (Extract, Load, Transform) et comment gérer efficacement les deux. 

Le choix entre ETL et ELT est une décision stratégique qui a un impact sur la gouvernance, l'évolutivité et la rapidité d'obtention d'informations. Les erreurs dans la conception du pipeline peuvent avoir des répercussions sur les analyses, les opérations et les modèles d'IA. 

Ce guide fournit un cadre clair et pratique pour aider les responsables et les professionnels des données à naviguer dans ces complexités, en garantissant que vos pipelines sont résilients, régis et adaptés à l'ère de l'intégration agentique.

Ce que vous apprendrez

• Différences clés entre ETL et ELT 
• Comment les systèmes modernes cloud l'IA affectent les pipelines de données
• Critères pratiques pour choisir la bonne approche
• Conseils pour la gouvernance, la qualité et la rapidité avec ETL et ELT

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