Was ist ETL?

ETL (Extraktions-, Transformations-, Ladeoperationen) ist ein Datenintegrationsprozess, der Daten aus mehreren Quellen sammelt, standardisiert und zur Analyse in ein Data Warehouse, Datenbanken zur Speicherung oder eine andere Art von Datenquelle lädt. Unternehmen verwenden ETL, um ihre Daten, die über mehrere Systeme in verschiedenen Sprachen verteilt sind, in einheitliche Formate und Stile umzuwandeln, damit sie sie leichter analysieren können. Mit der Informationsexplosion verfügen Unternehmen über riesige Datenmengen. Viele Unternehmen kämpfen jedoch mit der Vielfalt und dem Volumen der Daten. Viele haben Probleme, die Daten aus ihren Quellsystemen zu verschieben, sie in eine gemeinsame Sprache zu übersetzen und in ein anderes System zu laden, damit sie sie vollständig analysieren können, und einen vollständigen Überblick über ihre Daten zu erhalten. ETL hilft Unternehmen dabei, Daten effizient zu nutzen, indem Daten über verschiedene Systeme hinweg extrahiert, transformiert und geladen werden, um die Business Intelligence zu verbessern.

ETL hat zahlreiche Anwendungsfälle in mehreren Bereichen. Einer davon ist die Ableitung von Werten aus den Kundendaten. Kunden interagieren auf unterschiedliche Weise mit einer Marke. ETL sammelt all diese Kundendaten aus verschiedenen Quellen, wandelt die Daten in ein Standardformat um und lädt sie dann zur Analyse in ein Data Warehouse oder eine andere Datenquelle. Wenn das Unternehmen seine Daten, die alle in derselben Sprache und am selben Ort vorliegen, einfach analysieren kann, erhält das Unternehmen einen genauen vollständigen Überblick der Interaktion des Kunden mit seiner Marke. Dadurch können die Unternehmen die Bedürfnisse der Kunden verstehen und ihnen ein hochgradig personalisiertes Erlebnis zu bieten.

Warum benötigen Unternehmen ETL?

Daten sind einer der größten Vermögenswerte einer Organisation. Die meisten nützlichen Daten sind unstrukturiert und sind über mehrere Quellen verteilt. Daher benötigen Unternehmen die Datenintegration in Form von ETL, um Daten zu sammeln, zu standardisieren und für die Analyse an einem Ort vorzubereiten. ETL gewährleistet einen einfachen und einheitlichen Datenzugriff für alle Teams. Mit standardisierten Daten können Teams fundierte Entscheidungen treffen, was zu einer besseren Business Intelligence führt. In der modernen Welt kann selbst ein einziges Datenelement einen großen Unterschied in der Rentabilität bewirken. Unternehmen, die das Potenzial ihrer Daten nutzen möchten, sollten die Einführung von ETL in Betracht ziehen.

Was sind die Schritte von ETL?

Wie der Name schon sagt, hat ETL drei Hauptschritte: extrahieren, transformieren und laden.

Schritt 1: Daten extrahieren

Bei der Extraktion werden Daten aus mehreren Quellen gesammelt. Zu diesen Quellen könnten die folgenden gehören.

• Kundenbeziehungsmanagement-Systeme (CRM)
• Soziale Medien und andere Online-Quellen
• Altdatenbanken und -speicher
• Vertriebs- und Marketinganwendungen
• Transaktionsdaten der Kunden
• Systeme zur Planung von Unternehmensressourcen
• Sensordaten aus dem Internet der Dinge (IoT)

Die Datenextraktion erfolgt oft auf drei unterschiedlichen Wegen.

Datenextraktion basierend auf Änderungsbenachrichtigung

Einige der Datenquellen senden eine Benachrichtigung an das ETL-System, wenn sich Daten ändern. Das ETL-System muss nur die neuen Daten extrahieren. Die auf Nachrichten basierende Datenextraktion ist die einfachste Methode, aber viele Datenquellen senden keine Benachrichtigungen.

Inkrementelle Datenextraktion

Einige Quellen können möglicherweise keine Benachrichtigungen über Datenänderungen senden. Sie können jedoch identifizieren, welche Daten sich geändert haben, und sie aufzeichnen. Ein ETL-System sollte solche Quellen regelmäßig überprüfen, um festzustellen, ob sich die Daten ändern. Diese Methode extrahiert inkrementell den Teil der Daten, der sich geändert hat. Die inkrementelle Extraktion ist komplexer als die auf Nachrichten basierte Extraktion.

Vollständige Datenextraktion

Einige Quellen verfügen möglicherweise nicht über einen Mechanismus, um die Änderungen in den Daten zu identifizieren. Beim Umgang mit solchen Quellen muss ETL vollständige Daten aus der Quelle extrahieren. ETL muss eine Kopie der letzten Extraktion aufbewahren, damit sie mit der neuen Kopie verglichen werden kann. Die vollständige Datenextraktion erfordert ein höheres Datenübertragungsvolumen als bei allen anderen Methoden, da jedes Mal der gesamte Datensatz kopiert werden muss. Das erhöht auch die Belastung des ETL-Systems.

Strukturierte und unstrukturierte Daten

Daten aus den oben genannten Quellen können strukturiert oder unstrukturiert sein. Strukturierte Daten können sofort extrahiert werden. Die unstrukturierten Daten benötigen einige Vorbereitungsmaßnahmen, damit sie für die Extraktion geeignet sind. Dazu gehört das Bereinigen der Daten wie zum Beispiel das Entfernen von Leerzeichen oder Emoticons.

Schritt 2: Daten transformieren

Daten aus verschiedenen Quellen können unterschiedliche Strukturen und Merkmale aufweisen. In den „Transformationsschritten“ werden verschiedene Techniken angewendet, um diese vielfältigen Daten zu standardisieren. Organisationen wenden häufig Geschäftsregeln an, während sie Daten transformieren. Die an der Datentransformation beteiligten Teilprozesse sind:

Standardisierung

Das Format der extrahierten Daten aus verschiedenen Quellen kann stark variieren. Durch die Standardisierung werden die Daten in ein gemeinsames Format gebracht. Beispielsweise könnten alle Nullen in den Rohdaten in NULL umgewandelt werden.

Datenbereinigung

Daten aus Quellen wie Social Media oder E-Mail-Kommunikation können Informationen enthalten, die nicht relevant sind. Daten können im Allgemeinen Inkonsistenzen und fehlende Werte aufweisen. Die Bereinigung hilft dabei, das Datenrauschen zu entfernen und fehlende Werte und Inkonsistenzen zu beheben.

Deduplizierung

Die Rohdaten einer Quelle können Wiederholungen und redundante Informationen enthalten. Durch Deduplizierung wird diese gesamte Redundanz beseitigt.

Überarbeitung der Formate

Dazu gehört die Konvertierung von einem Format in ein anderes gemäß den Standards des Unternehmens. Dazu können die Umrechnung von Maßeinheiten, die Datum-Zeit-Konvertierung und Zeichensatzkonvertierung gehören.

Überprüfung

In diesem Schritt wird die Datenintegrität überprüft. An dieser Stelle identifiziert und kennzeichnet das ETL-System Datenanomalien.

Die Transformation umfasst auch erweiterte Datenbankoperationen wie Datenaggregation, Aufbau einer Schlüssel-Wert-Beziehung, Aufteilen von Daten und Filtern.

Schritt 3: Daten laden

Im letzten ETL-Schritt werden die transformierten Daten in ein Data Warehouse oder erneut in eine andere Datenquelle geladen. Es gibt zwei Möglichkeiten zum „Laden“.

Volle Ladung

Beim vollen Laden werden alle im Schritt „Transformation“ vorbereiteten Daten als einzelner Batch in das Data Warehouse geladen. Obwohl das „volle Laden“ viel Zeit in Anspruch nimmt, ist es weniger komplex als das inkrementelle Laden. Das volle Laden kann zu einem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens in einem Warehouse führen, das möglicherweise schwierig zu managen ist.

Inkrementelles Laden

Sucht nach Änderungen in den eingehenden Daten. Es erstellt nur dann einen neuen Datensatz, wenn eindeutige Daten gefunden werden. Das inkrementelle Laden ist im Vergleich zum vollen Laden überschaubarer. Es kann jedoch bei einem Systemausfall zu Dateninkonsistenzen führen.

Eine Organisation kann eine Ladestrategie wählen, die darauf basiert, was sie mit den Daten tun möchte. Die geladenen Daten können für unterschiedliche Anforderungen verwendet werden.

1. Erstellung einer Schicht aus Analysen oder Business Intelligence über den Daten
2. Nutzung der Daten als durchsuchbare Datenbank
3. Als Training eines Algorithmus für maschinelles Lernen
4. Erstellung eines Warnsystems basierend auf den Daten

Merkmale des Datenziels (z. B. ein Data Warehouse) müssen ebenfalls berücksichtigt werden. Die Geschwindigkeit, Kapazität und Datenschnittstellen des Ziels können den Ladevorgang beeinflussen.

Welche Arten von ETL-Tools gibt es?

Auf der Grundlage der Anforderungen verwenden Unternehmen verschiedene Arten von ETL-Tools. Eine Organisation kann eine ETL-Kategorie basierend darauf auswählen, was mit den Daten geschehen soll.

Handcodierung

Einige Organisationen entscheiden sich dafür, keine speziellen ETL-Tools zu verwenden. Stattdessen entscheiden sie sich für die Methode der Handkodierung. Bei der Handcodierung werden benutzerdefinierte Scripts erstellt, die den ETL-Workflow ausführen. Es ist schwierig, die Methode der Handcodierung zu managen und zu standardisieren.

Werkzeuge für die Batch-Verarbeitung

Diese Tools verarbeiten die Daten in Batches, oft nach Geschäftsschluss, um das Tagesgeschäft nicht zu beeinträchtigen. Unternehmen, die keine ETL-Funktionen in Echtzeit benötigen, können sich auf Batch-Verarbeitungstools verlassen.

Open-Source-Tools

Mehrere Open-Source-ETL-Tools sind online verfügbar. Es ist eine kostengünstige Alternative zu kommerziellen ETL-Tools. Unternehmen, die sich für eine Open-Source-Version entscheiden, sollten bereit sein, das ETL-Tool zu betreiben und zu warten. Möglicherweise gibt es wenig oder gar keine Unterstützung.

Cloud-basierte Tools

Wenn sich ein Unternehmen die Infrastruktur für ETL nicht leisten kann, kann es nach einer ETL-Plattform als Service suchen. Viele Unternehmen bieten ETL-Services in der Cloud an, die vollen Support, einfache Integration und Skalierbarkeit gewährleisten.

Tools in Echtzeit

Die meisten der oben diskutierten Tools funktionieren nicht in Echtzeit. Echtzeit-ETL-Systeme verwenden eine kontinuierliche Datenverarbeitung, um Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren und im Warehouse zu speichern. Diese Arten von ETL-Tools sind nützlich bei der Verarbeitung von Stream-Daten oder Daten von den Sensoren bei einer Anwendung des Internets der Dinge.

Was sind die Vorteile von ETL?

Konsolidierte Daten

Oft haben Unternehmen mit Daten aus mehreren Quellen zu kämpfen. Daten aus verschiedenen Quellen können sich in Umfang, Format und Komplexität unterscheiden. ETL standardisiert diese Daten und bietet eine einzige Sicht auf die Daten. ETL ermöglicht Unternehmen, Daten schnell abzurufen und zu analysieren. Das unterstützt bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Historischer Kontext

Viele Organisationen haben historische Daten in Altdaten-Speichersystemen gespeichert. ETL kann Daten aus Altsystemen extrahieren und mit den aktuellen Daten zusammenführen. Dies bietet einen historischen Kontext, in dem Unternehmen langfristige Trends erkennen können. Der historische Kontext hilft Unternehmen dabei, nützliche Erkenntnisse abzuleiten und die Business Intelligence zu verbessern.

Effizienz und Produktivität

ETL erhöht die Effizienz von Teams, indem es ihnen einen einfachen Zugriff auf die Daten ermöglicht. Es entlastet das Schreiben von benutzerdefinierten Scripts für die Datenmigration und erhöht somit die Produktivität. Wenn Daten leicht verfügbar sind, können Mitarbeiter fundierte Entscheidungen treffen und mehr Zeit für Analysen und weniger Zeit für Aufgaben mit geringerem Wert aufwenden.

Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung eines ETL-Workflows?

Riesige Datenmengen

Das ETL-System ist häufig für die Verarbeitung eines bestimmten eingehenden Datenvolumens ausgelegt. In der heutigen Welt wachsen Unternehmensdaten schnell. Das ETL-System ist möglicherweise nicht in der Lage, das erhöhte Datenvolumen zu verarbeiten.

Lösung: Bei der Implementierung eines ETL-Workflows/Tools müssen Unternehmen an die Skalierbarkeit denken. Neben der Auswahl einer skalierbaren Lösung sollten sie volle Datenlasten vermeiden. Unternehmen sollten wichtige Daten identifizieren und alle unwichtigen Daten ausschließen. Sie sollten auch auf eine parallele Datenverarbeitung achten.

Datenformate ändern

Organisationen sollten die Dynamik von Datenformaten berücksichtigen. Daten aus einer externen Quelle haben möglicherweise nicht dasselbe Format oder haben nicht dieselbe Frequenz. Das ETL-System sollte mit dieser Vielfalt umgehen können.

Lösung: Die Bereinigung von Daten bereits vor dem Schritt „Transformation“ ist entscheidend, um Formatänderungen zu bewältigen. Das ETL-System sollte in der Lage sein, das Transformationstool zu identifizieren und über das neue Format zu informieren. Außerdem sollte der Transformationsprozess in ETL flexibel sein und nicht auf fest codierten Regeln basieren.

Eng verbundene ETL-P

ETL ist ein komplexes System mit vielen Komponenten und Subsystemen. Jede dieser Komponenten sollte skalierbar, funktional und flexibel sein. Oft verwenden Unternehmen ähnliche Technologien und Systeme für jede dieser Komponenten. Wenn ein Unternehmen den ETL-Workflow implementiert, wendet es in der Regel ähnliche Lösungen für alle Teile an. Dies führt zu einem eng verbundenen, weniger flexiblen System.

Lösung: Alle Komponenten eines ETL-Systems sollten als unabhängige Komponente betrachtet werden. Die Organisation sollte für jeden dieser Schritte die richtigen Tools auswählen. Für jede dieser Komponenten sind möglicherweise hochspezialisierte Lösungen erforderlich. Durch die Entkopplung der ETL-Komponenten können Unternehmen Teile reparieren oder ändern, ohne das gesamte System von Grund auf neu erstellen zu müssen.