指南
AI ETL 与 ELT 自动化：是什么以及评估什么
AI 辅助 ETL 和 ELT 实用指南：哪些可以自动化、哪些仍需人工审核，以及评估工具时应提出的问题。
一段话了解 ETL 与 ELT
ETL（提取、转换、加载）从源系统迁移数据，对其进行重塑，然后加载到数据仓库等目标中。ELT 先加载原始数据，再在目标内部进行转换。两者都能产出可供分析和机器学习依赖的干净、一致的数据。
ETL 与 ELT 的比较
| 方面 | ETL | ELT |
|---|---|---|
| 转换在哪里运行 | 在加载前的单独处理步骤中 | 加载后在目标平台内部 |
| 典型适用场景 | 在数据进入目标之前进行严格清洗或脱敏 | 具备强大平台内处理能力且需要保留原始数据的目标 |
| 需要考虑的事项 | 处理层容量 | 对存储在目标中的原始数据进行治理 |
AI 可以在哪些方面提供帮助
- 发现数据库、文件和 API 中存在哪些数据。
- 剖析列并建议键、联接和关系。
- 起草可供人员审核的管道和转换。
- 根据数据特征建议数据质量规则。
哪些工作仍然需要人
- 确定业务规则。工具可以提示两列匹配，但只有业务方知道它们是否含义相同。
- 在生成的管道投入生产运行之前予以批准。
- 为敏感数据设定访问、保留和脱敏要求。
- 调查故障和意外值。
评估清单
- 每个生成的步骤都可见、可编辑，也可以拒绝。
- 您技术栈中的数据源和目标已在您所用的版本中通过验证。
- 数据质量规则明确，其结果会被记录。
- 调度、监控和故障处理都是产品的一部分。
- 您清楚平台在哪里运行、数据在哪里处理。
DAXORA Studio 的做法
DAXORA Studio 在可视化画布上提出 ETL/ELT 管道供工程师审核和批准，在使用数据之前验证数据质量，并在同一工作区中构建预测模型。详情请参阅 Studio 页面。