在当今数字化时代，数据被称作是新的石油。然而，数据的真正价值取决于如何有效地集成和利用。传统的ETL（Extract, Transform, Load）方法已经不能满足现代大数据环境的需求。数据集成正在经历一场革命性的演进，超越了简单的ETL流程。
ETL虽然在过去十几年里一直被广泛应用，但它在处理实时数据、多样化数据源和复杂数据操作方面存在明显的局限性。随着数据量的增加和数据类型的多样化，ETL已经不再足以支持企业在数据集成方面的需求。
新兴的数据集成技术如ELT（Extract, Load, Transform）、CDC（Change Data Capture）以及Data Wrangling等，正在逐渐取代传统的ETL方法。这些新技术更加灵活、高效，能够应对不断变化的数据环境。
ELT技术将数据的提取和加载与转换分开，提高了数据处理效率。CDC技术实现了实时数据同步，使数据集成更具有时效性。而Data Wrangling技术则提供了更加直观、易用的数据处理工具，让非技术人员也能够参与数据集成过程。
数据集成的演进不仅提高了数据集成的效率和精度，也拓展了数据集成的可能性。企业可以更好地利用数据来做出战略性决策，提高业务效率和创新能力。在这个数据驱动的时代，超越ETL的数据集成技术将成为企业获得竞争优势的关键。
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