La diferencia más obvia entre ETL y ELT es la diferencia en el orden de las operaciones. ELT copia o exporta los datos desde las ubicaciones de origen, pero en lugar de cargarlos en un área de preparación para su transformación, carga los datos sin procesar directamente en el almacén de datos de destino para transformarlos según sea necesario.
Aunque ambos procesos aprovechan diversos repositorios de datos, como bases de datos, almacenes de datos y data lakes, cada uno tiene sus ventajas e inconvenientes. ELT es especialmente útil para conjuntos de datos no estructurados y de gran volumen, ya que la carga puede realizarse directamente desde la fuente. ELT puede ser más adecuado para la gestión de big data, ya que no necesita mucha planificación previa para la extracción y el almacenamiento de datos.
El proceso ETL, en cambio, requiere más definición al principio. Es necesario identificar puntos de datos específicos para su extracción, junto con posibles "claves" para integrar sistemas de fuentes dispares. Incluso una vez completado ese trabajo, es necesario construir las normas empresariales para las transformaciones de datos. Por lo general, este trabajo puede depender de los requisitos de los datos para un determinado tipo de análisis de datos, lo que determinará el nivel de resumen que deben tener los datos.
Aunque el ELT se ha hecho cada vez más popular con la adopción de bases de datos en la nube, tiene sus propias desventajas por ser el proceso más reciente, lo que significa que aún se están estableciendo las buenas prácticas.