【发布时间】：2018-10-03 05:25:03
【问题描述】：
我知道 ETL 代表将数据提取、转换和加载到新的目标数据库中。但是在什么范围内它仍然算作ETL？例如，如果我想将包含 7000 条记录的联系人数据库移动到 CRM 软件中，这个过程是否也算作 ETL？
【问题讨论】：
【发布时间】：2018-10-03 05:25:03
【问题描述】：
ETL 代表数据的提取、转换、加载阶段。从数据源中提取，将提取的数据转换并加载到目标数据源中。
每当您在一个地方执行 EXTRACT 并在另一个地方执行 LOAD 时，您的流程仍然会进入 ETL。 ETL 可能不会在每个场景中都涉及 TRANSFORM，因为它是直接的数据加载。大多数情况下，都会对数据进行 TRANSFORM 以适应目标环境/模式。
回答你的问题，是的。您的记录加载属于 ETL 的权限范围。但是，在您的情况下，它没有 TRANSFORM 阶段。
【讨论】：
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我的观察是，野外的 ETL 有时会扩展定义。这有点像把煤从一堆铲到另一堆……
正如 Venkataraman R 所说，您没有转换阶段，这就是您的工作不能真正被视为 ETL 的原因。
通常，转换部分将包括某种数据映射（例如，标准化国家代码或提取国家代码 USA -> US；TUR -> TR）。除了大量查找验证和映射之外，您还需要进行一些常规清理，例如删除不良数据、正确的格式化（如标题大写）、返工 keys 在数据仓库的情况下）。在准备机器学习训练的情况下，您还可以进行imputation、binning 和normalization。但我认为最重要的是删除重复项，因为它可能会导致聚合问题。
如果您将现有数据中的一组新数据导出为聚合形式，则也被视为转换。这意味着您以某种方式将数据分组在一起（SUM/AVG/MAX），这样当工具使用数据时，它不再需要自己执行聚合，从而最大限度地减少计算和带宽需求。
【讨论】：
我认为有趣的是，自从提出这个问题以来，出现了一组全新的 tools，他们称自己为“Reverse ETL”，它们会按照您所说的方向同步数据：从数据库/仓库进入诸如 CRM 系统之类的东西。例如，从 Postgres 到 Salesforce 或 Marketo。
“反向”部分似乎承认这与 ETL 通常在历史上的发展方向相反。
【讨论】：