なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita
概要 troccoの生みの親で、現プロダクト責任者をしている @hiro_koba_jp です。 troccoアドベントカレンダー2022の1記事目書いていきます！（みんなも参加してね） データ分析やデータエンジニアリングにおいてETL(Extract Transform Load)という言葉を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか？ 一方、「ETLではなくELT（音楽グループではない）が主流になりつつある」といったような論調も増えてきました。 この記事では、ETLとELTの違いや、なぜELTにシフトしつつあるのか、この先どうなるのか（予想）について、私なりの見解を書いてみようと思います。 一昔前まではETLパターンが多かった Redshiftが登場した2013年頃、人々はデータレイク層はS3上で構築し、データウェアハウス層〜データマート層はRedshift上に組む人が多かったよう
Startup.fm: スタートアップのためのデータレイク構築の流れ / Startup.fm: Build a Data Lake in steps
データウェアハウスやログ分析、機械学習といった進化する分析環境に柔軟に対応する 「データレイク」は今やデータ活用に欠かせないものとなりました。 一方で、現場では以下のような疑問や課題も多く出てきているのではないでしょうか？ 「データレイク向けの関連サービスとか多くてなんかよくわからない」 「最初からデータレイクの構築は、ハードル高くて時間もコストもかかるでしょ？」 「手軽に始めたいけど、将来的にスケールできるようにもしておきたい・・・」 「とりあえず今はMySQLとかにデータ入れてるけど、次は何をすればいい？もっといいやり方ないの？」 この度そんなスタートアップのお客様向けに、データレイクセミナーの開催を決定いたしました！ これからデータレイクを始めたい方にも、データレイクをさらに効果的に活用したい方にもおすすめです。
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