文件elt是什麼意思

1. ETL是什麼意思

ETL是指獲取原始大數據流，然後對其進行解析，並產生可用輸出數據集的過程。內

從數據源中提取（E）數據，然後經過容各種聚合、函數、組合等轉換（T），使其變為可用數據。最終，數據會被載入（L）到對它進行具體分析的環境中，這就是ETL流程。

全寫是Extract-Transform-Load。

1、E：Extract數據抽取

2、T：Transform轉換

3、L：Load裝載

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作用

ETL是構建數據倉庫的重要一環，用戶從數據源抽取出所需的數據，經過數據清洗,最終按照預先定義好的數據倉庫模型，將數據載入到數據倉庫中去。

以電信為例，A系統按照統計代碼管理數據，B系統按照賬目數字管理，C系統按照語音ID管理，當ETL需要對這三個系統進行集成以獲得對客戶的全面視角時，這一過程需要復雜的匹配規則、名稱/地址正常化與標准化，而ETL在處理過程中會定義一個關鍵數據標准，並在此基礎上，制定相應的數據介面標准。

2. etl是什麼

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

ETL是將業務系統的數據經過抽取、清洗轉換之後載入到數據倉庫的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，為企業的決策提供分析依據， ETL是BI（商業智能）項目重要的一個環節。

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ETL與ELT：

ETL所描述的過程，一般常見的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），並且混合使用。通常愈大量的數據、復雜的轉換邏輯、目的端為較強運算能力的資料庫，愈偏向使用ELT，以便運用目的端資料庫的平行處理能力。

ETL（orELT）的流程可以用任何的編程語言去開發完成，由於ETL是極為復雜的過程，而手耐歲寫程序不易管理，有愈棗芹來愈多的企業採用工具協助ETL的開發，並運用其內置的metadata功能來存儲來源與目昌岩睜的的對應（mapping）以及轉換規則。

工具可以提供較強大的連接功能（connectivity）來連接來源端及目的端，開發人員不用去熟悉各種相異的平台及數據的結構，亦能進行開發。當然，為了這些好處，付出的代價便是金錢。

3. 如何把dwg格式轉換為wodd格式。

.dwg格式是cad的文件,elt格式是cimatron
e7的文件.你用cimatron
e7載入.dwg格式的圖形文件後另存為.elt格式試試看有沒有用.

4. etl的概念，etl和elt數據處理上的區別

ETL分別是「Extract」、「來 Transform」 、「Load」三個自單詞的首字母縮寫也就是「抽取」、「轉換」、「裝載」，但我們日常往往簡稱其為數據抽取。
ETL是BI/DW（商務智能/數據倉庫）的核心和靈魂，按照統一的規則集成並提高數據的價值，是負責完成數據從數據源向目標數據倉庫轉化的過程，是實施數據倉庫的重要步驟。
ETL包含了三方面：
「抽取」：將數據從各種原始的業務系統中讀取出來，這是所有工作的前提。
「轉換」：按照預先設計好的規則將抽取得數據進行轉換，使本來異構的數據格式能統一起來。
「裝載」：將轉換完的數據按計劃增量或全部導入到數據倉庫中。
與ETL相比，ELT的優點是轉換的同時可以引用大量的數據。 缺點是可能僅僅抽取和裝載了數據，跳過了轉換過程。
有些ETL工具是先將數據從源抽取(E)，裝載(L)到目標資料庫，再在目標資料庫做轉換(T)，所以有些人給這類工具一個專門的名稱叫ELT。

5. 什麼是ETL和ELT概念、過程、特性都在這里

ETL（提取-轉換-載入），是數據集成的重要方法，它整合不同來源的數據以支持業務決策。這個過程的核心在於將原始數據清洗、格式化為可供分析的干凈數據。它包括三個主要步驟：

首先，數據從雲應用、CRM系統和文件等多元源頭提取，進入暫存區，這里解決了並發提取和轉換的負擔，以及數據同步的靈活性。

其次，轉換階段，凌亂的數據經過清理、去重、標准化，形成結構化的格式，適應特定的分析需求，比如將交易數據和業務數據相結合。

最後，數據被載入到數據倉庫，可以是一次性載入（全量載入）或按計劃增量載入。早期的ETL工具受限於存儲和計算資源，現在的ELT過程則更傾向於在雲環境中直接載入原始數據，再進行轉換，以適應大規模數據處理和分析。

ETL的重要性在於它簡化了數據查找，提升數據人員效率，提供歷史數據的深度，以及支持數據比較。隨著雲技術和數據倉庫的發展，ETL工具經歷了從嚴格控制到更靈活的演變，特別是雲數據倉庫的興起，催生了ELT工具，如將提取和轉換步驟分離，使得數據處理更為高效和可擴展。

選擇ETL/ELT工具時，要考慮內置集成的廣泛性、維護需求、可擴展性和技術支持。每個組織根據其特定的業務場景和需求來確定最合適的工具，如Airflow、Stitch、Fivetran等。