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.
