ETL Prozess

Die Abkürzung „ETL“ steht für Extract (E), Transform (T) und Load (L). Hierbei handelt es sich um eine praktische Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu lesen, zusammenzutragen und natürlich auch zu nutzen. Das, was vorher an unterschiedlichen Orten zur Verfügung stand, wird nun an einem zentralen Ort zusammengetragen. Somit helfen ETL Prozesse dabei, Big Data übersichtlicher werden zu lassen.

Der moderne Prozess setzt an einem wichtigen Punkt an. Denn: Bei den Analysen großer Datenmengen zeigt sich immer wieder, dass Informationen aus den unterschiedlichsten Quellen kommen können. Wer diese extrahieren, transformieren und laden möchte, braucht die passenden Tools. Und genau an dieser Stelle kommen ETL Prozesse ins Spiel.

Hierbei gilt es unter anderem zu berücksichtigen, dass Daten aus verschiedenen Quellen stammen und in verschiedenen Formaten zur Verfügung stehen können.

Oder anders: Wer Big Data optimal für sich nutzen möchte, braucht eine Art „Verallgemeinerung„, die alle Informationen bereinigt und sauber aufbereitet. Der hieraus entstehende Datensatz lässt sich dann im Idealfall dazu nutzen, um – auf Grundlage der ETL Tools – fundierte Management Entscheidungen zu treffen beziehungsweise die Entscheidungsfindung zumindest zu erleichtern.

Da alles in einer Zieldatenbank gespeichert wird, ist es nicht mehr nötig, die entsprechenden Informationen aus unterschiedlichen Quellen zu beziehen.

Daten aus unterschiedlichen Quellen: Was bedeutet „E“, „T“, „L“ genau?

Wenn Sie die Einzelheiten eines ETL Prozesses noch etwas genauer verstehen möchten, ist es sinnvoll, sich mit den drei Buchstaben, die diese Art von Prozessen zusammenfassen, auseinanderzusetzen.

• „E“ steht für „Extraktion“ und bedeutet auf Deutsch so viel wie „herausziehen“. Gemeint sind die Rohdaten, die aus den verschiedenen Datenbanken zusammengetragen werden.
• „T“ steht für „Transform“, also für „umwandeln“. Denn: Damit besagte Datenbank möglichst einheitlich in Erscheinung treten kann, braucht es einheitliche Formate. Die Aufgabe der Tools ist es, für eine entsprechende Datentransformation zu sorgen.
• „L“ steht für „Load“, meint also „Laden“. Immerhin müssen die Informationen in einem Zielspeicher zur Verfügung gestellt werden. Von hier aus sind sie dann für die Nutzer:innen abrufbar.

ETL oder ELT Prozess: Worin liegt der Unterschied?

Beim ELT Prozess ist das Laden der Daten dem Transformieren vorgestellt. Das bedeutet, dass das Umwandeln erst in der Zieldatenbank erfolgt. Leider ist es nicht möglich, diese Frage standardisiert zu beantworten. Vielmehr ist es wichtig, möglichst viele Details zu berücksichtigen.

Ein besonderer Vorteil der ELT-Option ist die Tatsache, dass weniger Zeit zwischen der Extraktion und der Bereitstellung der entsprechenden Daten liegt. Gleichzeitig gilt es, zu berücksichtigen, dass die Daten, die hier gesammelt werden, im letzten Schritt noch transformiert werden müssen, bevor sie final zur Nutzung zur Verfügung stehen. Dafür haben Sie hier die Möglichkeit, vollkommen unkompliziert auf die jeweiligen Rohdaten zurückzugreifen.

Für diejenigen, für die Big Data im Fokus steht, handelt es sich hierbei oft um das Mittel der Wahl. Wer sich unsicher ist, an welcher Stelle die Transformation der Daten im Idealfall stattfinden sollte, kann sich natürlich auch an uns wenden. Ziel sollte es sein, genau die Datenbank Struktur zu schaffen, die dabei hilft Data Analytics optimal für den eigenen Bedarf zu nutzen.

Braucht jedes Unternehmen ETL Prozesse?

Grundsätzlich wäre es falsch, ausschließlich bei großen Unternehmen davon auszugehen, dass diese einen besonders großen Bedarf an Big Data Lösungen hätten. Auch kleinere Betriebe können von einer Datenintegration dieser Art profitieren.

Immer dann, wenn es im Idealfall viele verschiedene Daten aus unterschiedlichen Quellen braucht, um Management Entscheidungen zu treffen, ist es in der Regel sinnvoll, sich auf ETL Prozesse, Big Data Analysen und Co. verlassen zu können.

Denn: Wer sich „händisch“ einen Überblick verschaffen möchte, riskiert nicht nur, einige wichtige Punkte zu vergessen, sondern auch, dass sich Fehler einschleichen.

Abgesehen davon, liegen Daten nicht immer im selben Format vor. Wer auf moderne Systeme, ETL Tools und eine entsprechende Auswertung setzt, kann Unternehmensabläufe noch unkomplizierter gestalten und dem ein oder anderen Problem, das beim Zusammenführen der Datensätze oft auftaucht, von Vornherein vorbeugen. Das Aufbereiten von Unternehmensdaten muss nicht kompliziert sein.

Unabhängig von der Größe der Organisationen, die ETL Prozesse nutzen, helfen die Tools dabei, die Daten, die zur Verfügung stehen, besser auszuwerten.

Eine Datenbank mit allen wichtigen Informationen: Die Vorteile eines ETL-Prozesses auf einen Blick

Das Sammeln, Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten muss nicht kompliziert sein. Die folgenden Vorteile gelten oft als besonders überzeugend, wenn es darum geht, sich mit den passenden Lösungen einen Überblick über seinen Datenbestand zu verschaffen.

1. Daten werden einheitlich (und dementsprechend auch vergleichbar) dargestellt.
2. Sowohl das Management als auch einzelne Abteilungen und berechtigte Mitarbeiter haben jederzeit die Chance, sich einen Überblick über den Datenbestand zu verschaffen.
3. Wer Analysen erstellen möchte, verfügt über die passende (Daten-) Grundlage.
4. Die Daten, die in der zentralen Datenbank zusammengetragen wurden, lassen sich unter anderem auch dazu nutzen, um den Unternehmenserfolg zu bewerten.
5. Viele Anwendungen erlauben es, die Daten, die gesammelt und vereinheitlicht wurden, in Form von Diagrammen oder Ähnlichem sichtbar zu machen. Auf diese Weise können Sie die Ergebnisse Mitarbeiter:innen, Kund:innen und Co. ansprechend präsentieren.

Welcher der genannten Vorteile für Sie persönlich relevant wird, ist von Ihrem individuellen Geschmack, aber auch von der Umgebung, in der Data Warehouse Lösungen beziehungsweise ETL Prozesses genutzt werden, abhängig.

ETL Prozesse im Detail: So funktioniert’s!

Die folgenden Abschnitte gehen noch etwas genauer auf die technischen Hintergründe des ETL Prozesses ein. (Nutzer:innen brauchen allerdings nicht zwangsläufig technisches Hintergrundwissen, um ETL Prozesse in ihrem Unternehmen anwenden zu können. Einmal konfiguriert, handelt es sich hierbei um komfortable Lösungen, die sich ganz leicht in bestehende Abläufe integrieren lassen und quasi im Hintergrund agieren.)

E – Datenextraktion

Im ersten Schritt ist es wichtig, die Übertragungsarten festzulegen und die Verbindungsarten zu den unterschiedlichen Quellsystemen sowie den Aktualisierungsrhythmus zu definieren. Wenn Sie sich zum Beispiel für die synchrone Extraktion entscheiden, aktualisiert das System Ihre Datenbestände kontinuierlich. Bei der asynchronen Extraktion werden genaue Zeitfenster festgelegt. Auf diese Weise haben Sie die Möglichkeit, Ihre Ressourcen (und Ihr Netzwerk) zu schonen.

Gleichzeitig legen Sie fest, ob Sie eine statische oder eine inkrementelle Extraktion wünschen. Bei letztgenannter Variante werden ausschließlich die letzten Änderungen ausgelesen. Bei der statischen Extraktion wird eine komplette Kopie der Datenbanken erstellt.

T – Datentransformation

Nun ist es auch schon an der Zeit, die Grundlage für einen einheitlichen Datensatz zu schaffen. Beim Transformieren werden Datentypen vereinheitlicht und konvertiert oder komplett neu codiert. Gleichzeitig werden fehlerhafte, doppelte und alte Daten gelöscht.

L – Daten laden

Am Ende des ETL Prozesses werden die Daten in das Data Warehouse geladen. Falls gewünscht, können Sie alle Veränderungen, die im Rahmen der Datenintegration auftreten, protokollieren. Dies ist vor allem dann interessant, wenn es gegebenenfalls zu einem späteren Zeitpunkt darum geht, eine vorherige Version aufzurufen.

ETL Prozesse im Alltag: Hier wird die Datenanalyse aktuell

Datenbanken spielen sowohl in kleinen als auch in großen Unternehmen eine entscheidende Rolle. Dies zeigt unter anderem die lange Liste an Beispielen, die dokumentieren, wie sich Prozesse mit Data Warehouse Lösungen optimieren lassen.

Nutzen Sie ETL Prozesse unter anderem, um…:

• Trends ausfindig zu machen
• herauszufinden, welche Transportwege im Bereich der Logistik wirtschaftlich sind und welche nicht
• im Bereich der Immobilienverwaltung Verbrauchsdaten zu erfassen.

Kurz: Die Möglichkeiten, die Datenquellen, die an einer zentralen Stelle zusammengetragen wurden, bieten, sind umfassend und zeigen ihre Vorteile in verschiedenen Branchen. Wichtig ist es immer, die Details des jeweils genutzten ETL Prozesses an die eigenen Wünsche anzupassen. Die einschlägigen Systeme sind hier im Laufe der Zeit immer vielseitiger geworden.

Große und komplexe Datenmengen: Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein?

Data Warehouse Lösungen bieten Unternehmen viele Vorteile. Wer größere und komplexere Datenmengen extrahieren, transformieren und laden möchte, muss jedoch dafür sorgen, dass die einzelnen Systeme einige Grundvoraussetzungen erfüllen.

Vor allem die Tatsache, dass es hier oft darum geht, sich große Mengen an Daten im Unternehmen zu strukturieren, kann sich zu einem Problem entwickeln.

Berücksichtigen Sie in diesem Zusammenhang, dass..:

• Sie für die entsprechenden Kapazitäten sorgen
• Ihre Daten vor Verlust geschützt werden

müssen. Vorsichtsmaßnahmen dieser Art sind mit Kosten verbunden, die Sie in jedem Fall in Bezug auf Ihre Budgetplanung einkalkulieren sollten. Gleichzeitig gilt es, einen Blick in die Zukunft zu wagen. Dieser zeigt, dass der Bedarf an modernen Data Warehouse Lösungen höchstwahrscheinlich weiterhin steigen wird. Immerhin wird auch Ihr Unternehmen sicherlich in den kommenden Jahren Daten sammeln, die früher oder später ausgewertet werden müssen.

Hieraus dürften sich unter anderem technische Veränderungen ergeben.

Denn: Datenbanken, die sich immer weiter füllen, werden umfangreichere Ressourcen in Anspruch nehmen. Wenn Sie schon jetzt auf moderne ETL Prozesse setzen, schaffen Sie die passende Grundlage, um weiterhin von einer hohen Datenqualität profitieren zu können.

Fazit: ETL Prozesse für eine optimierte Datenbank

Der ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenverarbeitung, der es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, in einheitliche Formate zu transformieren und in einer zentralen Datenbank zu speichern. Dies erleichtert die Datenanalyse erheblich und unterstützt fundierte Managemententscheidungen. Zudem helfen Sie dabei, unternehmensinterne Reportings und Analysen noch aussagekräftiger werden zu lassen.

ETL-Prozesse sind nicht nur für große Unternehmen, sondern auch für kleinere Betriebe von Vorteil, da sie eine effiziente Datenintegration und -aufbereitung ermöglichen. Durch die Vereinheitlichung und Bereinigung der Daten können Unternehmen ihre Abläufe optimieren und Fehler vermeiden. Die ETL-Prozesse bestehen aus drei Hauptschritten: Extraktion der Rohdaten, Transformation in ein einheitliches Format und Laden in die Zieldatenbank. Diese Prozesse sind flexibel anpassbar und können je nach Bedarf synchron oder asynchron durchgeführt werden.

Insgesamt bieten ETL-Prozesse eine strukturierte und effiziente Methode zur Handhabung großer Datenmengen und tragen zur Verbesserung der Datenqualität und Entscheidungsfindung bei.