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ETL

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Was bedeutet ETL?

Die Abkürzung ETL steht für „Extract, Transform, Load“ (Extrahieren, Transformieren, Laden). Dahinter steckt ein Datenintegrationsprozess, der genutzt wird, um Daten zu kopieren, zu kombinieren und zu konvertieren sowie um diese Daten in ein neues Ziel zu laden, z. B. in ein Data Warehouse oder ein Data Lake. Sobald sie im Zielordner verfügbar sind, können die Daten analysiert werden, um informierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

ELT („Extract, Load, Transform“) – Extrahieren, Laden, Transformieren – funktioniert ähnlich, die Daten werden jedoch erst umgewandelt, nachdem sie in das neue Ziel geladen wurden.

Was macht ETL so wichtig?

Mittels ETL können Daten aus einer Vielzahl von Quellsystemen extrahiert und integiert werden – dazu gehören Kunden- und Geo-, sowie demografische Daten – was eine geringere Belastung für die eigene IT und somit mehr freie Kapazitäten für Self-Service-Analysen bedeutet.

ETL ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Daten-Management-Strategie und wird häufig für die Migration von Daten im Falle einer Unternehmensübernahme oder eines System-Upgrades verwendet. Es ermöglicht Unternehmen sowohl schneller zu reagieren als auch sämtliche Daten in einer chronologischen Verlaufsansicht darzustellen, um sie in den entsprechenden Kontext zu setzen.

So funktioniert ETL

Durch ETL werden Daten auf einfache, zugängliche und automatisierte Weise in unterschiedliche Formate oder aus unterschiedlichen Formaten, von verschiedenen Systemen oder Datenquellen aggregiert und für die Analyse aufbereitet.

Ein wichtiger Teil des Prozesses, die Data Governance, beschreibt die gegebenen Richtlinien und Verfahren zum Umgang mit Daten. Dazu gehören Infrastruktur und Technologie sowie die Personen, die für die Überwachung des gesamten Prozesses verantwortlich sind. Data Governance ist maßgeblich für Unternehmen, da sie zuverlässige Daten liefert, zur Senkung von Kosten beiträgt, eine verlässliche und für alle zugängliche Informationsquelle darstellt und somit die regulatorische und gesetzliche Einhaltung von Branchenstandards gewährleistet.

Der ETL-Prozess

Extrahieren: Die automatisierte Datenextraktion verbessert die Effizienz und liefert schneller wertvolle Erkenntnisse. Während des Extraktionsprozesses werden strukturierte und unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen und in mehreren Formaten abgerufen (JSON, XML, nicht relationale Datenbanken, gescrapte Websites usw.). Bevor Sie die Daten erfassen, überprüfen Sie deren Genauigkeit und Qualität, um sicherzustellen, dass die darauffolgende Analyse aussagekräftig ist – was besonders wichtig ist, wenn es sich um ältere Systeme oder um externe Daten handelt.
ETL-extrahieren


Transformieren: Die Datentransformation vereint unterschiedlich formatierte Daten und speichert sie im erforderlichen Format ab, damit unternehmensweit darauf zugegriffen und mit ihnen gearbeitet werden kann. Damit die Umwandlung erfolgreich ist, müssen die technischen Anforderungen des Zielordners und die Bedürfnisse der Benutzenden berücksichtigt werden. Es könnte beispielsweise geprüft werden, welche Zeichensätze vom System unterstützt werden oder welchen Typ der Codierung das Warehouse verwendet, oder es könnte ein neuer Wert erstellt werden, der für eine bestimmte Analyse relevant ist. Datenbereinigung ist ein weiterer wichtiger Schritt bei der Umwandlung und umfasst das Entfernen von Duplikaten, unerwünschten Nullen und Leerzeichen und das Ändern von Datentyp und -größe.
ETL-transformieren


Laden: Beim Ladeprozess werden transformierte Daten in den entsprechenden Speicherort überschrieben, d. h. in das Data Warehouse, Data Lake, lokal oder in die Cloud. Mit einem wiederkehrenden ETL-Prozess, z. B. dem Speichern von Daten neuer Beschäftigter, können Unternehmen wählen, ob sie vorhandene Informationen überschreiben oder neue Daten mit einem Zeitstempel versehen wollen. Stellen Sie nach dem Laden der Daten sicher, dass alle Daten migriert wurden, und überprüfen Sie, ob Fehler vorliegen, um die Datenqualität sicherzustellen.
ETL-laden

Die Zukunft von ETL

Herkömmliche ETL-Tools, die auf SQL, manuelle Codierung und IT-Expertinnen und -Experten angewiesen sind, führen langfristig zu einer starren, isolierten Umgebung und behindern Effizienz und Geschwindigkeit. Wenn sich die Anforderungen eines Unternehmens ändern, sind Daten – und die Fähigkeit, diese schnell und genau zu analysieren – wichtiger denn je. Moderne ETL -Programme ermöglichen Analytic Process Automation, eine effizientere Methode zur Umwandlung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen, um wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.

Erste Schritte mit ETL

Ein fein abgestimmtes ETL-Programm ermöglicht Ihnen eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung. Alteryx Analytics Automation macht den ETL-Prozess einfach, überprüfbar und effizient. Dank ihrer Low-Code-, No-Code- und Drag & Drop-Benutzeroberfläche kann jede Person sie intuitiv anwenden.

Die Flexibilität der Alteryx Plattform versetzt Unternehmen in die Lage:

  • durch Nutzung des Eingabedatentools oder vorgefertigter Konnektoren Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, wie Snowflake, Tableau, Azure und AWS. Die offene API erlaubt es Benutzenden auch, eigene API-Verbindungen zu erstellen.
  • unordentliche, uneinheitlich strukturierte Daten mithilfe einer Suite an Drag & Drop-Automatisierungstools, wie Filtern, Datenbereinigung und Zusammenfassen zu transformieren.
  • leistungsstarke Prognose-, Geodaten- und statistische Analysen zu erhalten.
  • Daten mithilfe der Tools Ausgabedaten oder In-DB-Daten-schreiben in den Zielort zu laden – ein Prozess, der einfach reproduziert werden kann.
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