ELT, Extract, Load, Transform kelimelerinin kısaltmasıdır ve veri entegrasyonu süreçlerinde kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde veriler önce kaynak sistemlerden çıkarılır (Extract), ardından doğrudan hedef sisteme yüklenir (Load) ve son olarak dönüştürme işlemleri (Transform) hedef sistem (genellikle veri ambarı) üzerinde gerçekleştirilir.
ELT, özellikle bulut tabanlı veri ambarlarında (örneğin: BigQuery, Snowflake) tercih edilir çünkü bu sistemler büyük veri üzerinde yüksek performanslı dönüşümleri destekler.
ETL yöntemine göre farkı, veri dönüşüm işlemlerinin ayrı bir sunucu yerine hedef sistemde yapılmasıdır. Bu da daha esnek, ölçeklenebilir ve hızlı veri işleme imkânı sağlar.
Haber, duyuru ve etkinlikler
Güncel bilgiler ve gelişmeleri buradan takip edebilirsiniz.
Agentic AI Gelişiminde Eğitim Verisinin Önemi ve Süreçleri
Yapay zeka sistemlerinin etkinliği, büyük ölçüde sahip oldukları eğitim verilerinin kalite...
Agentic AI: Geleceğin Otonom Yapay Zeka Sistemleri
Yapay zeka teknolojileri hızla gelişirken, "Agentic AI" kavramı giderek daha fazla gündeme...
Zoho, Yeni Ürünleriyle İş Dünyasında Fark Yaratıyor
Zoho, son zamanlarda iş dünyasında dijital dönüşümü hızlandırmak için bir dizi yenilikçi ü...
OnBase ile Temel Sözleşme Yönetimi
Sözleşme süreçlerinizi hızlandırmak ve yönetimi daha verimli hale getirmek mi istiyorsunuz...
Zoho Desk ile Müşteri Memnuniyetini Artırmanın Yolları
Müşteri destek süreçlerinizi daha verimli hale getirmek mi istiyorsunuz? Zoho Desk, işletm...
Data Market 2023 Bilişim 500 Araştırması Sunucu Kategorisinde Lider!
2023 yılına ait Bilişim 500 - İlk 500 Bilişim Şirketi Araştırması sonuçları açıklandı. Ara...