ELT とは？

ETLは「抽出→変換→読み込み」の順番で、データを整形してからDBに入れるんだ。ELTは「抽出→読み込み→変換」で、生データをまずDWH（データウェアハウス）にドーンと入れて、変換は後からやるよ

大違いだよ！ETLだと変換用の中間サーバーが必要で、データ量が増えるとボトルネックになるんだ。ELTならBigQueryやSnowflakeみたいなクラウドDWHのパワーで変換するから、ペタバイト級のデータでもスケールするよ

むしろそれがメリットなんだ。生データが残ってるから「やっぱり別の切り口で分析したい」ってなったとき、元データから再変換できる。ETLだと変換済みデータしかないから、やり直しが大変なんだよ

dbt（data build tool）はまさにELTの「T」を担当するツールだよ。SQLでデータの変換ロジックを書いて、テストやドキュメント生成まで自動化できる。データエンジニアの間では今やデファクトスタンダードになってるんだ

いやいや、まだ現役だよ。機密データを変換してからロードしたい場合や、レガシーシステムとの連携ではETLが適してることもある。でもクラウドネイティブな新規プロジェクトではELTが主流になりつつあるね。Fivetran で E と L をやって、dbt で T をやる、というパターンがモダンデータスタックの定番だよ