ETL

ETL steht für Extract, Transform, Load. Es bezeichnet einen Prozess in der Datenverarbeitung, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein einheitliches Format umgewandelt und in ein Zielsystem geladen werden. ETL ist grundlegend für Data Warehousing, Business Intelligence und Datenintegration.

Die drei Schritte des ETL-Prozesses

  1. Extract (Extrahieren): In dieser Phase werden Daten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert. Diese Quellen können relationale Datenbanken, Flat Files, XML-Dateien, APIs oder andere Datenformate sein. Die Extraktion erfolgt oft in regelmäßigen Intervallen oder wird durch bestimmte Ereignisse ausgelöst.
  2. Transform (Transformieren): In der Transformationsphase werden die extrahierten Daten bereinigt, standardisiert und in das gewünschte Format umgewandelt. Typische Transformationen umfassen:
  • Datenbereinigung (z.B. Entfernen von Duplikaten, Korrigieren von Schreibfehlern)
  • Datenstandardisierung (z.B. einheitliche Datumsformate)
  • Datenkonvertierung (z.B. Umrechnung von Währungen)
  • Aggregation oder Aufschlüsselung von Daten
  • Anreicherung mit zusätzlichen Informationen
  • Anwendung von Geschäftsregeln
  1. Load (Laden): In der letzten Phase werden die transformierten Daten in das Zielsystem geladen. Dies kann ein Data Warehouse, ein Data Mart oder eine andere Datenbank sein. Das Laden kann auf verschiedene Arten erfolgen:
  • Vollständiges Laden: Alle Daten werden neu geladen
  • Inkrementelles Laden: Nur neue oder geänderte Daten werden geladen, bestehende Daten bleiben allerdings unverändert
  • Upsert: Neue Datensätze werden eingefügt, bestehende aktualisiert (Delta Load)

Praxisbeispiele

  1. Einzelhandel: Ein Einzelhändler extrahiert Verkaufsdaten aus verschiedenen Filialsystemen, transformiert sie in ein einheitliches Format und lädt sie in ein zentrales Data Warehouse. Dies ermöglicht eine unternehmensweite Analyse von Verkaufstrends und Lagerbeständen.
  2. Finanzdienstleistungen: Eine Bank extrahiert Kundendaten aus verschiedenen Systemen (Girokonten, Kreditkarten, Kredite), bereinigt und standardisiert diese Daten und lädt sie in ein CRM-System, um eine ganzheitliche Sicht auf den Kunden zu erhalten.
  3. Gesundheitswesen: Ein Krankenhaus extrahiert Patientendaten aus verschiedenen Abteilungen (Aufnahme, Labor, Radiologie), transformiert sie in ein einheitliches Format und lädt sie in ein zentrales Patientenmanagementsystem.
  4. E-Commerce: Ein Online-Shop extrahiert Daten aus Webserver-Logs, Warenkorbsystemen und Kundendatenbanken, transformiert sie zur Erstellung von Kundenprofile und lädt diese in ein Analysesystem für personalisiertes Marketing.
  5. Fertigungsindustrie: Ein Automobilhersteller extrahiert Daten aus Produktionssystemen, Qualitätskontrolle und Lieferkettenmanagementsystemen, transformiert sie zur Berechnung von KPIs und lädt sie in ein Business Intelligence-Tool für das Management-Reporting.
  6. Öffentlicher Sektor: Eine Stadtverwaltung extrahiert Daten aus verschiedenen Behörden (Einwohnermeldeamt, Kraftfahrzeugzulassung, Finanzamt), bereinigt und anonymisiert sie und lädt sie in ein System zur Stadtplanung und Ressourcenallokation.

ETL-Prozesse sind entscheidend für die Integration und Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, fundierte Entscheidungen auf Basis umfassender und konsistenter Daten zu treffen.

 

Unterschied zwischen ETL und ELT

Während ETL (Extract, Transform, Load) lange Zeit der Standardansatz war, gewinnt in jüngerer Zeit ELT (Extract, Load, Transform) an Bedeutung. Der Hauptunterschied liegt in der Reihenfolge und dem Ort der Datentransformation.

ETL

  • Transformation findet vor dem Laden statt
  • Daten werden in einem separaten Staging-Bereich transformiert
  • Eignet sich gut für komplexe Transformationen und begrenzte Zieldatenbanken
  • Traditionell verwendet in Data-Warehouse-Umgebungen

ELT

  • Daten werden zuerst in das Zielsystem geladen und dann transformiert
  • Transformation findet innerhalb des Zielsystems statt
  • Nutzt die Rechenleistung moderner Data-Warehouse-Systeme
  • Eignet sich für Big-Data-Szenarien und Cloud-basierte Lösungen

Vorteile von ELT

  • Schnelleres initiales Laden der Rohdaten
  • Flexibilität bei nachträglichen Transformationen
  • Bessere Skalierbarkeit für große Datenmengen
  • Einfachere Nachverfolgbarkeit der Datenherkunft

ELT wird zunehmend in modernen Data-Lake- und Cloud-Data-Warehouse-Architekturen eingesetzt, wo leistungsfähige Systeme wie Snowflake, Amazon Redshift oder Google BigQuery die Transformation großer Datenmengen effizient handhaben können.

Die Wahl zwischen ETL und ELT hängt von Faktoren wie Datenvolumen, Komplexität der Transformationen, verfügbarer Infrastruktur und spezifischen Geschäftsanforderungen ab. In der Praxis verwenden viele Organisationen eine Kombination beider Ansätze, je nach Anwendungsfall und Datenquelle.

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