Was ist ETL (Extract, Transform, Load)?
ETL ist ein Prozess zur Integration von Daten, bei dem Daten extrahiert, transformiert und in ein zentrales System geladen werden, um eine qualitativ hochwertige Datengrundlage für Analysen und Entscheidungsprozesse zu schaffen.
ETL als Grundlage für Business Intelligence
Extrahieren, Transformieren und Laden für eine einheitliche und hochwertige Datenbasis
ermöglicht Datenintegration und Zentralisierung aus verschiedenen Quellen
ETL-Definition
Die Abkürzung ETL steht für Extract, Transform, Load (Deutsch: Extrahieren, Transformieren, Laden) und beschreibt einen essenziellen Prozess im Bereich der Datenintegration.
Ziel des ETL-Prozesses (auch: ETL-Pipeline) ist es, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren (Extract), sie in ein einheitliches Format zu transformieren (Transform) und in ein zentrales Repository – meist ein Data Warehouse – zu laden (Load). Dieser dreistufige Prozess stellt sicher, dass Daten aus internen sowie externen Quellen in einer bereinigten und konsistenten Form vorliegen. So sorgt ETL für eine einheitliche und qualitativ hochwertige Datengrundlage, die Unternehmen für Datenanalysen, Berichte, Machine Learning, Entscheidungsprozesse und Business-Intelligence-Anwendungen wie DeltaMaster nutzen können.
Warum ist ETL wichtig?
Der ETL-Prozess ist für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre vielfältigen Datenquellen, wie CRM-Software, IoT-Geräte oder soziale Medien, effizient zu nutzen. ETL ist somit ein zentraler Bestandteil moderner Datenstrategien aufgrund diverser Vorteile:
Datenintegration und Zentralisierung: ETL ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und in ein zentrales Data Warehouse zu überführen. Dadurch entsteht eine einheitliche, umfassende Datengrundlage, die für BI und Analysen genutzt werden kann.
Datenqualität und Konsistenz: Durch den Transformationsprozess werden Daten bereinigt, standardisiert und konsistent gemacht. Dies reduziert fehlerhafte oder doppelte Einträge und sorgt für verlässliche Auswertungen.
Effizienz in der Entscheidungsfindung: Mit ETL stehen Daten schneller zur Verfügung, was eine zeitnahe und fundierte Entscheidungsfindung unterstützt. Unternehmen können Trends erkennen, Prozesse optimieren und proaktiv auf Marktveränderungen reagieren.
Skalierbarkeit und Flexibilität: Ein gut implementierter ETL-Prozess lässt sich leicht anpassen und skalieren, um wachsenden Datenmengen und sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden. Dies gewährleistet, dass Unternehmen auch langfristig auf eine solide Datenstrategie bauen können.
Wie funktioniert ETL? – Der ETL-Prozess
Der ETL-Prozess umfasst drei Hauptschritte, die sicherstellen, dass Daten von ihren Ursprungsquellen in ein zentrales Datensystem überführt und aufbereitet werden:
1. Extract (Extrahieren)
Im ersten Schritt, der Extraktion, werden Daten aus verschiedenen Quellsystemen gesammelt. Diese können z. B. relationale Datenbanken, Cloud-Anwendungen, CRM-Systeme oder auch einfache Excel-Dateien sein. Ziel ist es, die benötigten Daten möglichst effizient und ohne Beeinträchtigung der Quellsysteme zu extrahieren. Die extrahierten Daten werden in einen Zwischenspeicher (Staging Area) übertragen, um sie für die nachfolgenden Prozesse verfügbar zu machen. Die Extraktion kann auf verschiedene Weisen erfolgen, darunter vollständige Extraktion oder inkrementelle Extraktion, welche nur geänderte Daten erfasst.
2. Transform (Transformieren)
Nach der Extraktion folgt die Transformation der Daten. In dieser Phase werden die extrahierten Rohdaten bereinigt, vereinheitlicht und in ein analysierbares und für das Zielsystem passendes Format gebracht. Dazu gehört unter anderem das Entfernen von Duplikaten, die Bereinigung von Fehlern, das Ergänzen fehlender Werte, die Vereinheitlichung von Datentypen und das Durchführen von Berechnungen oder Aggregationen. Transformation ist entscheidend, um eine hohe Datenqualität und Konsistenz zu gewährleisten, die für aussagekräftige Analysen notwendig ist.
3. Load (Laden)
Der letzte Schritt des ETL-Prozesses ist das Laden der transformierten Daten in ein Zielsystem, in der Regel ein Data Warehouse. Beim Laden werden die Daten in einer Weise gespeichert, die schnelle Zugriffe und umfassende Auswertungen ermöglicht. Zu unterscheiden ist dabei das vollständige Laden (für die Initialbefüllung) von einem inkrementellen Laden, bei dem nur neue oder aktualisierte Datensätze übernommen werden. Das Laden kann automatisiert und entweder in Echtzeit oder als Batch-Prozess erfolgen, je nach den Anforderungen des Unternehmens und der Datenmenge.
Was ist ELT? – Der Unterschied zwischen ETL und ELT
Der Hauptunterschied zwischen ETL und ELT liegt in der Reihenfolge der Schritte: ELT (Extract, Load, Transform) ist eine Methode der Datenverarbeitung, die ähnlich wie ETL (Extract, Transform, Load) arbeitet, jedoch in einer anderen Chronologie. Während beim ETL-Prozess die Daten vor dem Laden in das Zielsystem transformiert werden, erfolgt bei ELT die Transformation erst nach dem Laden.
Dies führt zu einer großen Sammlung von Daten in unterschiedlichen Formaten. Erst später, im Zielsystem selbst, wird die Transformation durchgeführt. Die Vorteile dieser Vorgehensweise liegen in der Flexibilität, dass die Daten in ihrem ursprünglichen Zustand erhalten bleiben, und der Fähigkeit, Analysen direkt im Zielsystem durchzuführen. So können neue Daten und Transformationen hinzugefügt werden, ohne dass bestehende Datenstrukturen verändert werden müssen.
Die Wahl zwischen ETL und ELT hängt von den individuellen Anforderungen, der vorhandenen Infrastruktur und den Zielen des Unternehmens ab:
ELT eignet sich besonders für Unternehmen, die große Datenmengen in Echtzeit analysieren möchten und bereits über eine leistungsstarke Cloud-Architektur verfügen. Das Zielsystem ist hier also oft ein Cloud-Data-Warehouse. Da die Transformation in diesem Zielsystem stattfindet, ist ELT oft schneller und flexibler. Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform, die täglich Terabytes an Nutzungsdaten sammelt und diese direkt in ein Cloud-Data-Warehouse lädt, um dort flexible Transformationen für Ad-hoc-Analysen durchzuführen.
ETL ist sinnvoll, wenn Daten vor dem Laden einer umfangreichen Bereinigung und Standardisierung bedürfen. Unternehmen, die auf bestehende On-Premise-Architekturen angewiesen sind oder strenge Compliance-Vorgaben haben, setzen häufig auf ETL. Beispiel: Ein Finanzinstitut, das sensible Kundendaten transformiert und bereinigt, bevor es sie in ein internes Data Warehouse lädt, um maximale Kontrolle zu gewährleisten.
Kostenlos für Sie.
Planung, Analyse und Reporting mit Bissantz – 30 Minuten Deep-Dive im Webinar.
Für volle Funktionalität akzeptieren Sie bitte unseren Service.
Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
