反向 ETL 是将数据从数据仓库或数据湖移回到操作系统、应用程序或其他数据源的过程。“反向 ETL”一词可能看起来令人困惑，因为传统的 ETL（提取、转换、加载）涉及从源系统提取数据、出于分析目的对其进行转换，然后将其加载到数据仓库或数据湖中。

传统的 ETL 包括：

与传统的 ETL 不同，在传统 ETL 中，数据从源系统中提取、转换并加载到数据仓库中，而反向 ETL 的运行方式不同。它从数据仓库或数据湖中已存在的转换数据开始。从这里开始，该过程将这些增强的数据推送回各种操作系统、SaaS 应用程序或其他数据源。反向 ETL 的主要目标是利用来自数据仓库的见解来更新或增强这些操作系统。

一些关键趋势正在推动反向 ETL 的采用：

反向 ETL 不仅仅是一个花哨的概念，它还具有可以改变业务运营的实际应用。以下是三个有效的用例：

1. 客户数据同步：想象一下，一个组织使用 Salesforce （CRM）、HubSpot（营销）和 Zendesk（支持）等多个平台。每个平台都在孤岛中收集数据。借助反向 ETL，可以将统一的客户档案从数据仓库推送到每个平台，从而确保所有部门对客户都有一致的了解。

2. 操作机器学习模型：电子商务企业经常使用 ML 模型来预测客户流失等趋势。借助反向 ETL，在集中式数据环境中做出的预测可以直接推送到营销工具。这样就可以在没有手动数据传输的情况下进行有针对性的营销工作。

3. 库存和供应链管理：对于制造商来说，库存水平、销售预测和销售数据等关键数据可以集中在数据仓库中。分析后，可以使用反向 ETL 将这些数据推送回 ERP 系统，确保运营决策有数据支持。

反向 ETL 无疑是有价值的，但它也带来了一定的挑战。仓库中的数据刷新率不一致，有些表每天更新一次，有些表可能每年更新一次。此外，某些进程偶尔会运行，并且可能会在数据管理中进行手动干预。因此，在开始反向 ETL 之旅之前，必须深入了解源数据的特征和性质。

反向 ETL 方法已经使用了一段时间，但直到最近才获得正式认可。Census、Hightouch 和 Grouparoo 等专用反向 ETL 工具的日益普及表明了其日益增长的重要性。如果实施得当，它可以显著改善运营并提供有价值的数据见解。对于希望简化流程并从数据中获得更深入见解的企业来说，这使其成为游戏规则的改变者。