ETL/ELT Grundlagen: Was Sie über beide Prozesse wissen sollten

Was ist ETL/ELT?

ETL und ELT sind zentrale Prozesse in der Welt der Datenverarbeitung, die sich mit der Transformation und Integration von Daten beschäftigen. ETL steht für „Extract, Transform, Load“ und ELT für „Extract, Load, Transform“. Beide Ansätze haben das Ziel, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie für Analysezwecke aufzubereiten und in einem Data Warehouse zu speichern.

ETL-Prozess: Extract, Transform, Load

Mit ETL werden Daten aus einer oder mehreren Datenquellen gelesen (extrahiert), aufbereitet (transformiert) und dann in eine Datensenke (Datenbank) hineingeladen. Auch die Quellen sind wohl in den meisten Fällen Datenbanken. ELT macht dasselbe, dreht nur etwas an der Reihenfolge der Schritte.

Wie ETL funktioniert, anhand eines einfachen Beispiels

Bei ETL geht es meist um Massendaten; z.B. könnte die Aufgabe darin bestehen, den tatsächlichen Artikelbestand der Warenwirtschaft (WaWi) regelmäßig in die Datenbank eines Webshops zu übertragen und aktuell zu halten. So enstehen schnell große Datenmengen, die vom ETL-Tool entsprechend verwaltet werden müssen.

Die Schwierigkeit besteht nun darin, einen möglichst aktuellen, fehlerfreien und konsistenten Datenbestand in der WaWi zu erzeugen. Beispielsweise kann nicht einfach ein Select-Statement vorgenommen werden, das zehntausende oder hunderttausende Artikel in wenigen Minuten aus der Quelldatenbank zieht, denn das würde zu inkonsistenten Daten führen, da sich die Daten der Warenbestände laufend ändern.

Um dieses Problem zu umgehen, könnte der Datenabgleich mehrmals am Tag durchgeführt werden. Das würde allerdings bedeuten, dass die Daten der WaWi täglich während des Auslesens gesperrt werden müssten, da sich diese währenddessen nicht ändern dürfen. So wäre der Webshop mehrmals täglich nicht erreichbar, was neue Probleme aufwerfen würde.

Auf der anderen Seite besteht dasselbe Problem: Wenn der WaWi-Datenbestand jedes Mal komplett ersetzt wird, werden die Tabellen für den Abgleich immer wieder geleert und neu befüllt, was sie für einen Webshop unbrauchbar macht.

Für diese Problematik gibt es in der Realität verschiedene herangehensweisen: Beispielsweise können anhand eines Zeitstempels der letzten Änderung nur die Datensätze aktualisiert werden, die sich seit dem letzten Abgleich geändert haben. Das reduziert die Datenmenge, könnte aber gleichzeitig durch den Vergleich in der Where-Klausel des Statements die Performance negativ beeinflussen.

Alternativ können Änderungen seit dem letzten Datentransfer vom WaWi-System selbst protokolliert und automatisch übertragen werden, um die Datenbestände des Webshops und der WaWi permanent synchron zu halten. Änderungen werden dann direkt an das vorhandene ETL-Tool weitergegeben, das sie wiederum zur Webshop-Datenbank weiterreicht und regelmäßige Ausfälle durch die Datensynchronisierung beseitigt.

Für die Datentransformation spielt die Performance ebenfalls eine Rolle. Zwar werden in dieser Phase keine anderen Systeme blockiert aber wenn der Datenübertragungsprozess viel Zeit in Anspruch nimmt, besteht die Gefahr, dass die Daten bereits veraltet sind, wenn sie am Ziel ankommen.

Eine solche Transformation könnte bereits der Einfache Fall des Ersetzens von Länderkennzeichen, Steuersatzcodes, das Eliminieren von doppelten Datensätzen sein. Hier muss  oft auf Dateien mit Ersetzungstabellen, weitere Datenbanken und andere Drittsysteme zugegriffen werden. Auch die Abfrage von Webservices oder sonstigen SOA-Diensten kommt infrage. Hierbei gibt es auch hier Gemeinsamkeiten mit Prozessen der EAI (Enterprise Application Integration).

ELT-Prozess: Extract, Load, Transform

Im Gegensatz zu ETL hat ELT eine andere Reihenfolge. Zuerst werden die Daten extrahiert und unverändert in das Ziel-Datenlager geladen. Die Transformation der Daten erfolgt direkt im Datenlager. Dieser Ansatz nutzt die Rechenleistung moderner Datenlager-Technologien und ermöglicht eine effizientere Verarbeitung großer Datenmengen.

Vergleich und Einsatzgebiete von ETL/ELT

• Flexibilität in der Datenverarbeitung: ELT ist oft flexibler, da die Transformationen nach dem Laden der Daten erfolgen. Dies ermöglicht schnellere Anpassungen an veränderte Anforderungen.
• Performance: ETL kann bei kleineren Datenmengen effizienter sein, während ELT Vorteile bei der Verarbeitung großer Datenmengen bietet, insbesondere in Cloud-basierten Umgebungen.
• Komplexität der Daten: ETL eignet sich gut für komplexe Transformationen, da die Daten vor dem Laden ins Ziel-Datenlager bereinigt und strukturiert werden. ELT hingegen ist vorteilhaft, wenn die Datenstruktur weniger komplex ist oder wenn die volle Rechenleistung des Datenlagers genutzt werden soll.

Die Bedeutung von ETL und ELT in der Datenintegration

ETL, der traditionellere Ansatz, extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen, transformiert diese Daten in einem separaten Verarbeitungsschritt und lädt sie anschließend in ein Ziel-Datensystem, wie ein Data Warehouse. Diese Methode ist ideal für Szenarien, in denen die Datenqualität und -konsistenz von größter Bedeutung sind. Sie ermöglicht eine gründliche Datenbereinigung und -anreicherung vor der Speicherung. Allerdings kann dieser Prozess zeitaufwendig sein, besonders bei großen Datenvolumen.

Im Gegensatz dazu steht ELT, eine modernere Herangehensweise, die besonders bei der Arbeit mit Big Data und Cloud-Technologien an Bedeutung gewinnt. Hier werden die Daten zuerst in das Ziel-Datensystem geladen und erst danach transformiert. Dieser Ansatz nutzt die leistungsstarken Rechenkapazitäten moderner Datenlagerungssysteme und ermöglicht eine schnellere Verarbeitung großer Datenmengen. ELT ist besonders effizient in Cloud-basierten Umgebungen, wo Skalierbarkeit und Flexibilität entscheidend sind.

Die Wahl zwischen ETL und ELT hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die spezifischen Anforderungen des Unternehmens, die Art der Datenquellen und die vorhandene IT-Infrastruktur. ETL ist oft die bevorzugte Wahl für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten und eine strenge Kontrolle über die Datenverarbeitung benötigen. ELT hingegen eignet sich besser für Organisationen, die große Datenmengen schnell verarbeiten und dabei von der Skalierbarkeit der Cloud profitieren wollen.

Unabhängig vom gewählten Ansatz spielen ETL und ELT eine entscheidende Rolle in der Datenintegration. Sie ermöglichen es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem sie sicherstellen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sind. In einer Ära, in der Daten als das neue Öl gelten, sind effiziente ETL- und ELT-Prozesse unerlässlich, um aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Auswahl des richtigen Ansatzes für Ihr Unternehmen

ETL: Ideal für strukturierte Daten und hohe Sicherheitsanforderungen

ETL, bei dem Daten vor dem Laden transformiert werden, eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen strukturierte Daten vorliegen. Unternehmen mit strengen Datenschutzrichtlinien bevorzugen oft ETL, da es eine größere Kontrolle über die Datenverarbeitung und -sicherheit ermöglicht. ETL ist auch die bessere Wahl, wenn die Datenqualität verbessert oder standardisiert werden muss, bevor sie in das Data Warehouse geladen wird.

ELT: Flexibilität und Geschwindigkeit bei großen Datenmengen

Im Gegensatz dazu steht ELT für Flexibilität und Geschwindigkeit, besonders bei großen Datenmengen. Da die Transformation nach dem Laden der Daten erfolgt, ist ELT ideal für unstrukturierte oder semistrukturierte Daten. Unternehmen, die Echtzeitanalysen benötigen oder über ein leistungsfähiges, modernes Data Warehouse verfügen, profitieren von der ELT-Methode. Sie ermöglicht schnelle Datenaktualisierungen und ist besser skalierbar als ETL. Berücksichtigen Sie auch unternehmensspezifische Faktoren für Ihre Entscheidung.

• Datenstruktur und -volumen: ETL ist bei komplexen Transformationen strukturierter Daten effektiver, während ELT besser für große Mengen unstrukturierter Daten geeignet ist.
• Performance-Anforderungen: ELT kann schneller sein, da die Daten direkt im Ziel-Datenlager transformiert werden.
• Datenschutz und Sicherheit: ETL bietet mehr Kontrolle und Sicherheit, da die Daten vor dem Laden transformiert und bereinigt werden.
• Budget und Ressourcen: ETL kann aufgrund der notwendigen Vorverarbeitung der Daten ressourcenintensiver sein.
• Zukünftige Skalierbarkeit: ELT ist oft skalierbarer und kann sich besser an wachsende Datenmengen anpassen.

Ein kleines Praxisbeispiel für die Entscheidungsfindung

Ein Finanzdienstleister mit hohen Sicherheitsanforderungen und einem Bedarf an konsistenten, hochqualitativen Daten könnte sich für ETL entscheiden. Ein E-Commerce-Unternehmen, das große Mengen an Kundeninteraktionsdaten in Echtzeit analysieren möchte, würde wahrscheinlich von ELT profitieren.

Technologische Entwicklungen und Trends in ETL/ELT

In der Welt von ETL/ELT haben sich in den vergangenen Jahren signifikante Fortschritte ergeben. Cloud-basierte Lösungen dominieren zunehmend den Markt, wobei Anbieter wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake an vorderster Front stehen. Diese Plattformen bieten nicht nur Skalierbarkeit und Flexibilität, sondern auch verbesserte Verarbeitungsgeschwindigkeiten, was für datenintensive Unternehmen entscheidend ist.

Ein weiterer Trend ist die zunehmende Automatisierung von Datenpipelines. Tools wie Apache Airflow und Prefect ermöglichen es, komplexe Datenflüsse mit weniger manuellem Aufwand zu verwalten. Diese Automatisierung führt zu einer effizienteren Datenverarbeitung und -analyse, was wiederum schnellere Geschäftsentscheidungen ermöglicht.

Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) spielen ebenfalls eine immer größere Rolle im ETL/ELT-Prozess. Sie helfen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und die Datenqualität zu verbessern. Beispielsweise können Algorithmen zur automatischen Erkennung und Korrektur von Datenanomalien eingesetzt werden und so die Zuverlässigkeit der Daten erhöhen.

Die Bedeutung von Echtzeit-Datenverarbeitung nimmt auch stetig zu. Streaming-Datenplattformen wie Apache Kafka und Amazon Kinesis ermöglichen die sofortige Verarbeitung und Analyse von Daten, was besonders in Bereichen wie Finanzdienstleistungen und E-Commerce von Vorteil ist. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, auf Marktveränderungen in Echtzeit zu reagieren.

Zusammenfassend unterliegt die Landschaft von ETL und ELT einem ständigen Wandel, getrieben durch technologische Innovationen und sich ändernde Geschäftsanforderungen. Cloud Computing, Automatisierung, Machine Learning, Echtzeit-Datenverarbeitung und Datensicherheit sind hierbei sichtbare Trends, die die Zukunft dieser Technologien prägen werden.

10 Best Practices für die Implementierung von ETL/ELT-Prozessen

1. Fokussieren Sie die Datenqualität: Vor dem Start des ETL/ELT-Prozesses ist es entscheidend, die Datenqualität zu gewährleisten. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können den gesamten Prozess beeinträchtigen. Implementieren Sie daher robuste Datenbereinigungs- und Validierungsverfahren.

2. Achten Sie auf Skalierbarkeit und Performance: Wählen Sie Werkzeuge und Plattformen, die mit dem Wachstum Ihrer Datenmengen skalieren können. Achten Sie auf Performance-Optimierung, um Verzögerungen und Engpässe zu vermeiden.

3. Nutzen Sie Automatisierungen: Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben im ETL/ELT-Prozess. Dies spart Zeit und reduziert das Risiko menschlicher Fehler. Tools für die Prozessautomatisierung wie Lobster_pro können hierbei eine große Hilfe sein.

4. Achten Sie auf konsequentes Monitoring: Ein robustes Monitoring-System ermöglicht die frühzeitige Erkennung und Behebung von Problemen. Ebenso wichtig ist ein klar definierter Prozess zur Fehlerbehandlung. 

5. Sorgen Sie für eine umfassende Dokumentation: Eine umfassende Dokumentation des ETL/ELT-Prozesses erleichtert die Wartung und zukünftige Anpassungen. Fördern Sie den Wissensaustausch im Team, um Best Practices zu verbreiten und kontinuierlich zu verbessern.

6. Achten Sie auf Datensicherheit und Compliance: Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Datenschutzvorschriften führen dazu, dass der ELT-Ansatz von vornherein ausgeschlossen werden muss, weil der ETL-Ansatz schlicht eine höhere Kontrolle über die Datenverarbeitung und -sicherheit ermöglicht. 

7. Nutzen Sie agile Prozesse: Agile Prozesse ermöglichen Flexibilität und schnelle Anpassungen im ETL/ELT-Prozess. Iterative Ansätze helfen dabei, schnell auf Veränderungen zu reagieren und kontinuierliche Verbesserungen zu erzielen.

8. Berücksichtigen Sie die Integration verschiedener Datenquellen: Eine effektive Integration komplexer und unterschiedlicher Datenformate und -quellen ist für den Erfolg des ETL/ELT-Prozesses unerlässlich.

9. Regelmäßiges Testen: Regelmäßige und gründliche Tests sind unerlässlich, um die Integrität und Zuverlässigkeit des ETL/ELT-Prozesses zu gewährleisten. Dies umfasst sowohl Unit-Tests als auch Integrationstests.

10. Richten Sie Feedback-Schleifen ein: Einrichtung von Feedback-Schleifen mit Endnutzern und Stakeholdern. Dies gewährleistet, dass der ETL/ELT-Prozess kontinuierlich an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst wird.