ETL ODER ELT? Was sollte ich verwenden?

In der Welt der Business Intelligence werden Sie den Begriff ELT oder ETL häufig hören. Er beschreibt einen Prozess, der notwendig ist, um Daten innerhalb von Business Intelligence nutzbar zu machen. Im folgenden Artikel gehen wir darauf ein, was ETL und ELT bedeuten, was der Unterschied zwischen den beiden ist, warum Sie ein geeignetes Tool für Ihre Einrichtung benötigen und wie Sie das richtige Tool für sich auswählen.

Was macht ein ETL/ELT-Tool?

Extract, Transform and Load (ETL) oder Extract, Load and Transform (ELT) Tools sind Schlüsselkomponenten eines soliden Business-Intelligence-Systems, da sie Daten von verschiedenen Stellen abrufen, um Informationen für weitere Analysen vorzubereiten. Diese Tools ziehen Informationen aus allen möglichen Quellen wie Kundendatenbanken, Verkaufsplattformen und Social-Media-Analysen.

Eine Definition: ETL steht für Extract, Transform, Load (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ist ein Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen abgerufen, bereinigt und neu formatiert und in eine zentrale Datenbank oder ein Data Warehouse geladen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen über konsistente, organisierte und zugängliche Daten für Berichte und Analysen verfügen.

Was passiert in den verschiedenen Phasen von ELT/ETL?

Im „Extract“-Teil werden alle wichtigen Informationen gesammelt. Beim „Transformieren“ werden die Rohdaten dann so verarbeitet, dass sie mit der zugrundeliegenden Einrichtung funktionieren – mit anderen Worten, die verschiedenen Datensprachen werden in eine universelle Sprache übersetzt. Schließlich sorgt (zumindest in diesem Fall) der Schritt „Laden“ dafür, dass diese verarbeiteten Daten an einem zentralen Ort wie Ihrem Data Warehouse gespeichert werden.

Der Unterschied zwischen ETL und ELT besteht darin, ob die Transformation vor oder nach dem Laden in das Warehouse stattfindet. Im Falle von ETL werden die Daten zuerst transformiert und dann geladen. Bei ELT werden die Rohdaten erst geladen und dann im Warehouse verarbeitet. Das Ziel ist in jedem Fall dasselbe: eine einheitliche Sicht auf alle Ihre Daten, damit Sie aufschlussreiche Berichte und Visualisierungen erstellen können.

Warum es so wichtig ist, eine geeignete ETL-Lösung zu haben

Datenintegration: ETL ermöglicht das Abrufen und Zusammenführen von Daten aus mehreren, oft sehr unterschiedlichen Quellen und Systemen (z. B. CRM, ERP, Datenbanken usw.), so dass im Warehouse immer eine Version der Wahrheit vorliegt. Diese Art der Datenintegration ist der Schlüssel zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse.

Datenqualität und -konsistenz: Inkonsistenzen, Duplikate, Fehler usw. können während der Umwandlung behoben werden. Dies gewährleistet saubere, zuverlässige und qualitativ hochwertige Daten im Warehouse, wodurch Analysen und Geschäftsentscheidungen präziser werden.

Analyse historischer Daten: ETL-Tools können große Datenmengen verarbeiten und skalieren, wenn ein Unternehmen wächst. Sie erleichtern auch das Aktualisieren oder Hinzufügen neuer Datenquellen und halten das Warehouse ohne manuelle Arbeit auf dem neuesten Stand.

Leistung und Effizienz: Durch die Vorbereitung und Umwandlung der Daten vor dem Laden in das Warehouse können zentralisierte analytische Abfragen effizienter durchgeführt werden. Diese Vorarbeiten tragen auch dazu bei, die für die Abfragen erforderlichen Datenstrukturen zu verbessern und die Arbeitsbelastung der Analysetools zu verringern.

Skalierbarkeit und Wartung: ETL-Tools können große Datenmengen verarbeiten und skalieren, wenn ein Unternehmen wächst. Sie erleichtern auch die Aktualisierung oder Hinzufügung neuer Datenquellen und halten das Warehouse ohne manuelle Arbeit auf dem neuesten Stand.

Datensicherheit: ETL-Prozesse können auch dazu beitragen, die Sicherheit zu verbessern, indem sensible Daten versteckt oder personenbezogene Informationen entfernt werden, bevor sie in das Warehouse geladen werden. Dies ist besonders wichtig für europäische Unternehmen, die Vorschriften wie die GDPR einhalten müssen.

Geringere IT-Komplexität: ETL-Tools stellen oft sofort eine Verbindung zu gängigen Datenquellen her. Das bedeutet, dass weniger benutzerdefinierte Kodierung erforderlich ist, um Datenquellen hinzuzufügen oder zu ändern, was die Arbeitsbelastung für IT-Teams verringert.

Audit und Compliance: ETL-Prozesse lassen sich so einrichten, dass klar festgehalten wird, wie Daten geändert werden und woher sie stammen. Dies ist besonders wertvoll für Unternehmen, die Branchenvorschriften oder Standards einhalten müssen, da klar ist, woher die Daten stammen und wie sie verarbeitet wurden.

Diese zusätzlichen Vorteile unterstreichen die vielen Vorteile, die der Einsatz von ETL-Prozessen für das Datenmanagement mit sich bringt. Grundsätzlich ist ETL entscheidend für eine gut funktionierende Datenspeicherung, da es sicherstellt, dass die Daten nicht nur an einem Ort sind, sondern auch sauber, konsistent und für die Analyse optimiert.

ETL vs. ELT

Worin besteht der Hauptunterschied zwischen den beiden Lösungen, und ist eine von ihnen heutzutage generell besser? Bei der Entscheidung zwischen ETL (Extract Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) müssen Sie mehrere Faktoren berücksichtigen. Diese können Ihnen helfen, den besten Ansatz für Ihre spezifischen Anforderungen zu finden:

Art Ihres Data Warehouse

Cloud Data Warehouses: Moderne Lösungen wie Snowflake, BigQuery und Redshift verfügen über leistungsstarke Verarbeitungsfunktionen, die viele Transformationen innerhalb des Speichers selbst ermöglichen. Wenn Sie diese Plattformen verwenden oder dies in Erwägung ziehen, ist ELT möglicherweise besser geeignet, da sie Umwandlungen nach dem Laden effizient verwalten können.

Traditionelle Data Warehouses: „Ältere“ Systeme verfügen möglicherweise nicht über die Verarbeitungsleistung der neueren Plattformen. Für sie kann ETL, bei dem die Daten vor dem Laden geändert werden, effizienter sein.

Datenvolumen und -komplexität

Bei großen Datenmengen oder bei der Arbeit mit verschiedenen Datenformaten ermöglicht ELT eine schnellere Aufnahme in das Data Warehouse und verschiebt die Transformation auf später.

Wenn Ihre Daten vor der Aufnahme in das Data Warehouse eine umfangreiche Bereinigung, Validierung oder Anreicherung erfordern, ist ein ETL-Ansatz möglicherweise besser geeignet.

Real-time Processing Needs

ETL: Historisch gesehen eher für die Stapelverarbeitung von Daten geeignet, bei der die Daten im Laufe der Zeit gesammelt werden, bevor sie verarbeitet werden.

ELT: Eignet sich besser für die Datenverarbeitung nahezu in Echtzeit oder sogar in Echtzeit, da die Daten sofort geladen werden, bevor sie nach Bedarf in leistungsstarke Cloud-native Anwendungen umgewandelt werden.

Verfügbarkeit von Tools und Skillsets

Wenn Ihr Team mit traditionellen ETL-Tools vertraut ist oder wenn Sie alte Systeme einsetzen, kann der Wechsel zu ELT eine Umschulung oder neue Investitionen erfordern.

Wenn Sie hingegen neue Cloud-Datentools verwenden, bevorzugen diese oft ELT-Ansätze, um das Beste aus den Cloud Data Warehouses herauszuholen.

Data Security und Compliance

ETL: Wie bereits erwähnt, kann die Umwandlung von Daten vor dem Laden sinnvoll sein, wenn Sie private Informationen vor der Speicherung im Data Warehouse verbergen oder anonymisieren müssen, um Datenschutzgesetze einzuhalten.

ELT: Wenn Ihr Data Warehouse über starke Sicherheits- und Compliance-Funktionen verfügt, ist die Umwandlung von Daten innerhalb des Data Warehouse möglicherweise nicht riskant. Aber Sie müssen über die vorübergehende Speicherung von Rohdaten nachdenken.

Flexibilität und Skalierbarkeit

ETL: Häufig sind Codeänderungen erforderlich, wenn neue Datenquellen hinzugefügt werden. Dies kann bei der Skalierung die Arbeit verlangsamen.

ELT: Ist flexibler, da moderne Data Warehouses über genügend Leistung verfügen, um neue Daten ohne großen Aufwand zu transformieren.

Kurzgesagt:

Es lässt sich einfach nicht sagen, dass entweder ETL oder ELT unbedingt besser ist. Denken Sie sorgfältig über Ihre spezifische Unternehmensinfrastruktur nach, über die Daten, die Sie zur Verfügung haben (und zur Verfügung stellen wollen), sowie über Ihre langfristige Unternehmensstrategie, Ihre Ziele und Ihre diesbezüglichen Anforderungen.

Dies hängt von Faktoren wie Datenvolumen, Verarbeitungskapazität, Komplexität der Daten, Echtzeit-Datenanforderungen und Art der Analyse ab. ETL und ELT haben beide ihre Vor- und Nachteile für unterschiedliche Situationen.

Wenn Sie diese wichtige Entscheidung treffen, ohne sich über alle Auswirkungen im Klaren zu sein, kann dies im Nachhinein zu Problemen führen. Sie könnten Leistungsprobleme, unnötig hohe Kosten und/oder eine eingeschränkte Flexibilität bei Ihren Datenanalysen feststellen. Wenn Sie Hilfe bei der Entscheidung zwischen ETL und ELT benötigen, wenden Sie sich an uns. Wir kennen das Thema in- und auswendig und stellen sicher, dass Sie die Option wählen, die Ihren aktuellen Bedürfnissen und zukünftigen Plänen am besten entspricht.

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