想象一下你分享看 Netflix 或使用信用卡购物时的情况。这些操作会产生需要实时数据处理的数据。现在想象一下全球有多少人在这样做，以及几年后还会有多少人这样做。
因此，数据速度将几 马耳他 whatsapp 号码列表 乎以与数据量相同的速度增长，需要能够实时处理和更新数据的 ETL 解决方案。
种类
数据类型变得越来越多样化，因为企业现在除了传统的结构化数据外，还需要考虑来自社交媒体、图像、视频和传感器的非结构化数据。
此外，未来几年，数据的种类只会增加，同时数据量和速度也会增加。因此，企业将需要适应性强的解决方案，例如可重复使用的 ETL 管道，可以无缝处理各种数据源。
真实性
随着数据量、速度和种类的增加，确保准确性变得越来越重要。大量快速移动且来自不同来源的数据只有在准确的情况下才有价值。这要求他们的 ETL 工具具有数据验证功能，以确保数据的完整性和准确性。
抵抗是徒劳的：自动化 ETL 才是未来
自动化 ETL 是 ETL 演进的合理下一步。数据科学和分析团队需要ETL 解决方案来无缝生成价值和见解，而无需花费数小时设置 ETL 管道或清理数据。
这意味着为了生存，现代 ETL 必须超越基本功能并支持自动化工作流程，以便用户只需单击几下即可设置 ETL 管道。
另外，不仅仅是数据在发生变化；数据用户的角色和期望也发生了巨大变化。
