ETL Ultimativer Leitfaden: Definition, Beispiele und Tipps

ETL, was für Extract, Transform und Load steht, ist ein technischer Prozess, der Informationen aus mehreren Datenquellen importiert, Daten bereinigt und transformiert, um Konsistenz zu gewährleisten, und sie in einem einzigen Data Warehouse speichert. Der ETL-Prozess bereitet Unternehmen auf spätere technische Aufgaben vor, einschließlich Datenintegration und Datenanalyse.

Die Anforderungen an das Datenmanagement steigen jeden Tag. Im Jahr 2010 wurden weltweit etwa zwei Zettabyte an Daten erzeugt. Im Jahr 2023 lag die geschätzte weltweite Datenmenge bei 120 Zettabyte – und diese Zahl wird voraussichtlich weiter steigen.

Während ETL bei komplexen Daten-Transformationen glänzt, kann für einfachere Integrationen eine Integration Platform as a Service (iPaaS) eine passende Alternative sein. Die Integration von ELT und anderen Datenmanagementlösungen ist entscheidend, um heute und in Zukunft erfolgreich zu sein.

In diesem Leitfaden konzentrieren wir uns auf ETL-Prozesse im Vergleich zu iPaaS, das ebenfalls eine Rolle in Ihrer Datenstrategie spielen kann. Ich möchte Sie mit dem Wissen ausstatten, das Sie benötigen, um sich in der ETL-Landschaft zurechtzufinden und die besten ETL-Tools für Ihre Datenintegrationsaufgaben auszuwählen. Ich teile alles, was Sie über traditionelles ETL (und mehr) wissen müssen.

Was ist ETL?

ETL ist ein dreistufiger Prozess, der Unternehmen und andere Organisationen bei der Unterstützung von Datenqualität, Speicherung und Zugriff hilft.

Extrahieren

Der erste Schritt von ETL ist die Datenextraktion. Während dieses Schritts werden Rohdaten aus mehreren Datenquellen exportiert und in einen temporären Staging-Bereich geladen. Typischerweise sind Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen nicht bereit, direkt ins finale Datenrepository übernommen zu werden, da sie uneinheitlich sind.

Je nach Geschäftsanforderung können Sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren. Häufige Quellen sind E-Mails, von Geschäftspartnern oder Kunden bereitgestellte Flat Files, ERP- oder CRM-Systeme, Online-Webseiten und Datenbanken, SQL-Server und NoSQL-Server.

Transformieren

Bevor die eigentliche Datenspeicherung erfolgt, müssen die Daten transformiert werden. Die Datenumwandlung konvertiert rohe, fehlerhafte Daten in konsistente Daten, die für Datenanalysen nutzbar sind. Einige Schritte im Transformationsprozess sind:

• Erstellung sinnvoller Datensätze, die zu den geschäftlichen Anforderungen passen
• Deduplizierung zur Entfernung von doppelten Informationen aus Datensätzen
• Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten durch Anwendung eines Schemas und weiterer Methoden
• Validierung der Daten zur Sicherstellung von Authentizität und Genauigkeit
• Datenbereinigung, um korrupte Daten zu entfernen, fehlende Felder in Datensätzen zu ergänzen und eine korrekte Formatierung sicherzustellen
• Entschlüsselung oder Schutz von Daten je nach Compliance-Anforderungen des Unternehmens
• Datenformatierung entsprechend den geschäftlichen Anforderungen, z.B. das Hinzufügen oder Ändern von Spaltenüberschriften, um Konsistenz zu gewährleisten und sicherzustellen, dass die Daten mit bestehenden relationalen Datenbanken funktionieren

Laden

Der letzte Schritt in der ETL-Datenpipeline ist das Laden der Daten ins richtige Data Warehouse. Sie starten mit einer initialen Datenübertragung und aktualisieren sie regelmäßig, damit Ihr Unternehmen in Echtzeit auf aktuelle Informationen zugreifen kann.

ETL in der Praxis

ETL-Prozesse sind für eine Vielzahl von Unternehmen nützlich, darunter Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Logistik und Unterhaltung.

Netflix nutzt ETL

Warum ist ETL wichtig?

Daten sind heute für den Erfolg nahezu jedes Unternehmens entscheidend. Sie treiben maschinelles Lernen an, das Automatisierung unterstützt, und helfen Unternehmen, intelligente Entscheidungen im Marketing, Kundenservice, in der Produktentwicklung und bei Investitionen zu treffen. ETL-Tools und -Prozesse sorgen dafür, dass aus allen Datenquellen korrekte Daten verfügbar und zugänglich sind, um andere Geschäftsprozesse zu unterstützen.

Einige Möglichkeiten, wie ETL für datenbasierte Prozesse wichtig ist, sind:

• Es ermöglicht Unternehmen, Daten in einem Repository zu konsolidieren, um eine einzige verlässliche Quelle zu schaffen
• Es stellt sicher, dass Daten standardisiert werden, um Ihre Arbeitsabläufe und technischen Systeme zu unterstützen
• Es unterstützt den entsprechenden Datenzugriff über Benutzeroberflächen und andere Werkzeuge, die für nicht-technische Nutzer entwickelt wurden

ETL-Hintergrund

ETL ist kein neues Verfahren. Die Konzepte stammen aus den 1970er Jahren. Vor dem Aufkommen von Machine Learning und KI war die Datenintegration jedoch ein weitaus manuellerer Prozess. In den 80er- und 90er-Jahren, als Daten, Datenquellen und Datenbanken zunahmen, begannen Technologieführer, Werkzeuge für eine zweckmäßige Datenintegration zu entwickeln. Diese bilden die Grundlage von ETL heute.

Vielleicht war der größte Treiber für moderne ETL-Prozesse der Aufstieg des Cloud Computings. Plötzlich waren Organisationen nicht mehr auf physische Server beschränkt, und die Menge an digitalen Daten, die sie speichern konnten, wurde grenzenlos. Die Möglichkeit, Speicherplatz mit Lösungen wie AWS flexibel zu skalieren, machte es einfacher, alle Daten zu behalten. Dennoch brauchten Organisationen Möglichkeiten, um diese Informationen einfach zu extrahieren, zu laden und zu speichern.

ETL vs. ELT

Die Entscheidung zwischen ETL und ELT (Extract, Load, Transform) hängt von den spezifischen Bedürfnissen einer Organisation, dem Datenvolumen und der verfügbaren Rechenleistung ab.

ETL ist traditionell beliebter in Szenarien, in denen die Datenumwandlung komplex ist und vor dem Laden ins Data Warehouse erfolgen muss. Bei diesem Ansatz erfolgt die Datenbereinigung und Konsolidierung, bevor die Daten geladen werden, was ihn speziell für Systeme geeignet macht, bei denen Datenqualität und -aufbereitung entscheidend sind.

Auf der anderen Seite gewinnt ELT zunehmend an Popularität, insbesondere mit dem Aufstieg cloudbasierter Data Warehouses, die erhebliche Rechenleistung bieten. ELT ermöglicht es, Daten schneller ins Data Warehouse zu laden und anschließend nach Bedarf innerhalb der Datenbank zu transformieren. So eignet sich dieser Ansatz besser für das Verarbeiten großer Datenmengen in Echtzeit- oder nahezu-Echtzeit-Szenarien.

Keine der beiden Vorgehensweisen ist grundsätzlich besser; die Wahl zwischen ETL und ELT hängt von den spezifischen Anforderungen der Datenverarbeitung, der Systemarchitektur und den Zielen der Organisation ab. Beispielsweise bevorzugt eine Organisation mit riesigen, sich ständig aktualisierenden Datensätzen möglicherweise ELT wegen Effizienz und Skalierbarkeit. Ein Unternehmen, das Datengenauigkeit und vorherige Aufbereitung priorisiert, könnte hingegen zu ETL greifen.

Die Innovationen in diesem Bereich setzen sich fort, und ein Beispiel ist die Entwicklung im ELT-Bereich. ELT ist eine weitere Datenverarbeitungsoption, die die Reihenfolge der Aufgaben verändert. In diesem Prozess werden Daten extrahiert, geladen und anschließend transformiert.

ELT bietet Vorteile wie das Befüllen von Data Lakes mit unstrukturierten Daten oder das sofortige Laden aller Daten, die anschließend im Transformationsprozess sortiert werden.

Wie ETL funktioniert (und Beispiele)

Um die Funktionsweise von ETL besser zu verstehen, schauen wir uns einen Anwendungsfall an. Stellen Sie sich eine groß angelegte Floristikorganisation vor, die Filialen in mehreren Städten betreibt und ihren Kunden außerdem die Möglichkeit bietet, online zu bestellen, um Lieferungen an Privat- und Geschäftskunden durchzuführen. Sie haben vermutlich schon eine Vorstellung von den Arten von Daten, die dieses Unternehmen verwalten muss, darunter Blumen- und Lagerbestände, Bestellungen, Kundendaten, Lieferadressen und -anweisungen, Zahlungsabwicklungen und die Bestellungen selbst.

In diesem Beispiel betrachten wir den Bestellprozess und die dabei entstehenden Daten. Bestelldaten können stammen von:

• einer mobilen App, die über eine API mit dem zentralen CRM-System des Unternehmens verbunden ist
• der Website, welche über einen digitalen Storefront und einen Einkaufswagen verfügt
• manueller Eingabe der Mitarbeiter in den physischen Filialen

Natürlich werden diese Daten typischerweise mit Informationen zu Lagerbestand und Auftragsabwicklung, Zahlungsdaten sowie Versand- oder Lieferinformationen kombiniert. Die passenden ETL-Pipelines ermöglichen es, all diese Daten zusammenzuführen, um zukünftige Aufgaben zu unterstützen, beispielsweise:

• Ein bestehender Kunde kann eine frühere Bestellung schnell und einfach erneut aufgeben
• Kundendienst, etwa das Nachschlagen von früheren Rechnungen für Kunden mit Abrechnungsfragen
• Datenanalysen zur Unterstützung von Vertrieb und Marketing, zum Beispiel zur Auswertung früherer Verkaufsschlager, um zu entscheiden, was dieses Jahr zum Muttertag auf der Webseite angeboten werden sollte

Vorteile von ETL

Die Nutzung von ETL, um Daten von Quellsystemen zu aggregieren und in das passende Zielsystem zu laden, bietet eine ganze Reihe geschäftlicher Vorteile.

ETL-Herausforderungen

Die vielleicht häufigste Herausforderung bei ETL betrifft die Datenqualität. Wenn Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert werden – insbesondere bei Berücksichtigung von kundengenerierten Quellen – lässt sich ihre Integrität nicht automatisch gewährleisten. Fehlende Informationen, inkonsistente Angaben und veraltete Daten gehören zu den Problemen, die in der ETL-Pipeline auftreten können.

Weitere typische ETL-Herausforderungen sind:

• Sicherstellung der Datensicherheit während des gesamten Prozesses, da beim Verschieben und Speichern von Daten potenzielle Schwachstellen entstehen
• Gewährleistung einer kontinuierlich guten Datenperformance, also der Effizienz der ETL-Prozesse und des bleibenden Zugriffs auf Daten im Ziel-Datenbanksystem
• Integration von Daten in bestehende Datenbanken, API-Tools und andere Plattformen, damit diese Prozesse im Unternehmen unterstützen können
• Sicherstellen, dass Daten gemäß geltender Compliance-Protokolle in jeder Prozessphase korrekt verwaltet werden

Wie Sie mit ETL und den richtigen Tools starten

Organisationen, die ETL-Prozesse noch nicht nutzen, können damit beginnen, indem sie sich über ETL informieren und sicherstellen, dass die Grundlagen für das Extrahieren, Transformieren und Laden erfüllt sind. Es kann sinnvoll sein, internes technisches Personal mit ETL-Erfahrung einzustellen oder mit Anbietern zusammenzuarbeiten, die ETL-Services bereitstellen.

Stellen Sie als Nächstes sicher, dass Sie die passenden Tools zur Verfügung haben, und üben Sie das Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen. Bevor Sie Ihre ETL-Prozesse produktiv einsetzen, testen Sie jeden einzelnen Schritt und beheben Sie alle Probleme, insbesondere im Bereich der Datentransformation.

Sobald Sie bereit sind, können Sie eine ETL-Pipeline aufbauen, indem Sie:

• Ihren Referenzdatensatz erstellen, um zu wissen, welches Ergebnis durch die Datentransformation erzielt werden soll
• Ihre Datenquellen über Extraktionstools wie APIs anbinden
• Workflows zur Validierung und Transformation der Daten einrichten
• Weitere Tools konfigurieren, um Daten nach der Transformation automatisch in die Ziel-Datenbanken zu laden

ETL-Tools für den Einstieg

Recherchieren und testen Sie Tools stets, bevor Sie diese in Ihre Prozesse aufnehmen. Für den Einstieg in die Welt der ETL-Tools können Sie beispielsweise folgende Optionen in Betracht ziehen:

• Informatica PowerCenter – Dieses Tool hilft beim Aufbau und der Bereitstellung verschiedener Datenpipelines und bietet No-Code-Optionen, um schnelle Integrationen durch verschiedene Teams zu unterstützen. Zudem können Sie mit diesem Tool zahlreiche Data Lakes und Data Warehouses nutzen, darunter die Angebote von Google Cloud, AWS und Azure.
• IBM Infosphere Datastage – Dieses Tool funktioniert innerhalb des IBM-Ökosystems und bietet Vorteile wie Geschwindigkeit und Zugriff auf KI-Anwendungen.
• Oracle Data Integrator – Mit dieser Lösung lassen sich komplexe Data Lakes und Warehouses aufbauen und verwalten; sie verfügt zudem über eine grafische Oberfläche, die besonders für nicht-technische Anwender geeignet ist.
• AWS Data Pipeline – Dies ist ein Managed Service, mit dem Sie die Datenmanagement-Vorteile der Amazon Web Services nutzen können.

Best Practices für ETL

Das Beste, was Sie für neue ETL-Prozesse tun können, ist, sie mit einer gut durchdachten und getesteten Strategie zu implementieren. Folgen Sie außerdem einigen der nachstehenden Best Practices, um die Vorteile von ETL für Ihr Unternehmen optimal auszuschöpfen:

• Unterstützen Sie eine bessere Datenqualität, indem Sie Validierungen in jeden Schritt des Prozesses integrieren. Das schließt nach Möglichkeit auch den ursprünglichen Dateneingabevorgang ein. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass Personen ein Datum eingeben, lassen Sie sie dieses aus einer Kalender-API auswählen, die sicherstellt, dass die Daten einheitlich formatiert werden, anstatt die Informationen manuell eingeben zu lassen.
• Arbeiten Sie mit vertrauenswürdigen Anbietern und Lösungen, wenn Sie Konnektoren und andere Teile Ihrer ETL-Pipeline erstellen. Fragen Sie Anbieter immer, wie sie Daten sichern, damit Sie sicher sein können, dass Ihre digitalen Vermögenswerte gut geschützt sind.
• Verbessern Sie die Leistung Ihrer ETL-Tools, indem Sie von der Datenbeschaffung bis zum Ladevorgang kluge technische Entscheidungen treffen. Optimieren Sie Ihre ETL-Pipeline durch Maßnahmen wie die Implementierung von Caching-Techniken oder die Nutzung von inkrementellem Laden.
• Setzen Sie Metadaten-Tools und andere Datenmanagement-Prozesse ein, damit Sie die Daten bestmöglich überwachen und einen genauen Zugriff sowie die Kontrolle darüber sichern können, wer zukünftig auf welche Daten zugreift.

Weitere Ressourcen zum Vertiefen

Um mehr über ETL und verwandte Themen zu erfahren, ziehen Sie die unten ausgewählten Ressourcen in Betracht:

• Hevo bietet eine Liste von Open-Source-Tools für ETL, die beim Aufbau Ihres ETL-Frameworks helfen
• Schauen Sie sich diese Liste der besten ETL-Tools an
• Zusammenstellung der besten Data-Warehouse-Tools
• Dremio stellt einen fortgeschrittenen Leitfaden zu Arten von ETL bereit
• Coursera bietet eine Reihe von kostenlosen ETL-Kursen und Zertifikaten an
• Finden Sie ETL-Bildungsmöglichkeiten über Udemy

Fazit

Da Daten buchstäblich von Minute zu Minute wachsen, können CTOs sowie andere geschäftliche und technische Führungskräfte es sich nicht leisten, die Vorteile von ETL zu ignorieren. Falls Sie diese Prozesse nicht nutzen, um Effizienz, genaue Datenbeschaffung und -speicherung zu unterstützen, nehmen Sie sich die Zeit, mehr zu erfahren, und präsentieren Sie ETL als lohnenswerte Investition für Ihr Unternehmen.

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