Der offensichtlichste Unterschied zwischen ETL und ELT ist der Unterschied in der Reihenfolge der Vorgänge. ELT kopiert oder exportiert die Daten von den Quellspeichern, aber anstatt sie zur Transformation in einen Staging-Bereich zu laden, lädt es die Rohdaten direkt in den Zieldatenspeicher, um sie nach Bedarf zu transformieren.
Beide Verfahren nutzen eine Vielzahl von Datenspeichern, wie Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes, und jedes Verfahren hat seine Vor- und Nachteile. ELT ist besonders nützlich für große, unstrukturierte Datensätze, da das Laden direkt aus der Quelle erfolgen kann. ELT ist ideal für die Verwaltung von Big Data, da die Extraktion und Speicherung von Daten im Vorfeld nicht viel Planung erfordert.
Der ETL-Prozess hingegen erfordert zu Beginn mehr Definitionsaufwand. Es müssen spezifische Datenpunkte für die Extraktion identifiziert werden, zusammen mit potenziellen „Schlüsseln“ für die Integration über verteilte Quellsysteme hinweg. Auch nach Abschluss dieser Arbeit müssen die Business Rules für Datenkonvertierungen erstellt werden. Diese Arbeit hängt in der Regel von den Datenanforderungen für eine bestimmte Art der Datenanalyse ab, die den Grad der Verdichtung der Daten bestimmen.
Obwohl ELT mit der Einführung von Cloud Databases immer beliebter geworden ist, hat es seine eigenen Nachteile, da es sich um ein neueres Verfahren handelt, was bedeutet, dass die Best Practices noch etabliert werden müssen.