当目标系统缺乏计算能力或灵活性来有效处理复杂转换时，组织可能会选择 ETL（提取、转换、加载）而不是 ELT（提取、加载、转换）。 ETL 在将数据加载到目标之前，通过专用转换层（如中间件服务器或 ETL 工具）处理数据。这在目标是遗留数据仓库或处理资源有限的系统时非常有用。 例如，较旧的本地数据库可能难以处理基于 SQL 的繁重转换，从而使 ETL 更适合将该工作卸载到单独的引擎。 这种方法确保目标系统不会不堪重负，并保持查询和报告的性能。
另一种倾向于 ETL 的情况是，当严格的数据治理或合规性要求在存储之前进行转换时。 例如，医疗保健或金融等行业通常需要在敏感数据（例如，患者 ID 或信用卡号）进入目标系统之前对其进行匿名化或屏蔽。 通过 ETL，可以预先应用加密、聚合或过滤等转换，确保仅存储符合规范的数据。 这降低了在目标系统中暴露原始敏感数据的风险，目标系统可能缺乏细粒度的访问控制。 一个实际的例子是，医院使用 ETL 从患者记录中删除个人身份信息 (PII)，然后将其加载到报告数据库中，以遵守 HIPAA 法规。
最后，当将来自多个来源的数据集成到统一格式以用于特定的下游用例时，ETL 是首选。 例如，一家零售公司将来自传统 POS 系统、电子商务平台和第三方 API 的销售数据组合在一起，可能会使用 ETL 来标准化日期格式、货币转换和产品分类，然后再加载到数据仓库中。 这确保了一致性并降低了目标系统的复杂性，因为转换在管道中处理一次。 相比之下，ELT 可能需要在仓库中重复进行转换，从而增加计算成本和复杂性。 在这种情况下，ETL 的集中式转换层简化了维护。