视频提供了对过程的另

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护。加载过程本身也可以以不同的时间间隔进行。完全加载和增量加载通常按照预定的时间间隔进行。一些组织已经完全同步他们的流程以便新数据在其源头记录后立即被提取转换和加载从而提供实时可见性。然而这需要数据源工具和数据存储之间的紧密集成并且可能并不适合所有场景。该一种检查模型与模型是组织首先捕获所有数据并获得更深入的运营可见性的方式。然而随着云计算的兴起一些企业现在开始转向提。

取加载转换模型。我们将从模型开始对两者进行比较。传统的模型在传统的模型中数据从数据源中提取转换以满足验证要求然后加载到企业数据仓库中。数据仓库具有严格的模式元数据和数据验证规则以确保所有数据都根据组 手机号码数据 织的要求进行结构化和可查询。反过来这意味着所有数据在到达数据存储之前都必须进行转换以满足暂存区域中的这些要求。模型图图片来源这种方法的一个缺点是数据处理发生在到达最终目的地之前如果数据集很大或。



很复杂这可能会延迟其交付。是组织为解决此问题而采取的一种新方法。支持云的模型在模型中数据被提取加载到数据存储中然后进行转换以满足验证规则。这种方法的主要优点是处理发生在数据存储本身而不是收集数据的工具。随着云计算的广泛采用公司正在利用云服务提供商基础设施的计算能力这将带来快速的数据交付和更快的处理时间。模型图图片来源模型的另一个优点是它通常与数据湖配对作为目标数据存储。数据湖与数据仓库不。