ELTは、「Extract（抽出）→Load（ロード）→Transform（変換）」の順でデータを処理する考え方です。まずは各システムのデータをそのままDWHやデータレイクに載せ、変換は保存先の処理能力（SQLや分散処理）を使って後から行います。
運用面のメリットは、取り込みを速く始めやすく、元データを残すことで再処理や検証がしやすい点です。分析要件が変わっても、変換ロジックを直して作り直せるため、要件が動きやすいフェーズでは特に相性が良いでしょう。クラウドDWHのスケールを前提に、計算資源を柔軟に使えるのも強みです。
一方で、変換後の定義がバラバラだと「同じ売上」の意味が部署ごとに変わりやすく、データ品質の責任範囲も曖昧になりがちです。変換ロジックのバージョン管理、スキーマ変更の検知、テスト、データリネージを整え、どの指標がどの処理で作られたかを追える状態にしておく必要があります。
ETLとの違いは順序だけではなく、保存先で変換する前提が設計と運用の考え方まで変える点にあります。
