Anbieter: atlantis dx GmbH
Zweck: Dienen zum Speichern der Cookie-Einstellungen, Login und Einstellungen, die auf der Seite vorgenommen werden.
Cookie Name: cookie_consent, cookie_gtm_consent, fe_typo_user, be_typo_user
Laufzeit: Sitzung, Cookie-Einstellungen bis zu einem Jahr
Der ETL-Prozess erklärt
Ein ETL-Prozess beinhaltet mehrere Einzelschritte, mit denen Daten effizient aus verschiedenen Quellen extrahiert, aufbereitet und im gewünschten Zielsystem bereitgestellt werden. Diese Methode findet meist im Bereich Big Data und Business-Intelligence statt. Sie gewährleistet, dass Daten korrekt, vollständig und in einem für das Zielsystem geeigneten Format übertragen werden. Auf diese Weise vermeiden Sie Redundanzen und fehlerhafte Datensätze – die Datenqualität verbessert sich und bildet damit eine wichtige Basis für fundierte Unternehmensentscheidungen.
ETL-Prozesse kommen überall zum Einsatz, wo große Datenmengen verarbeitet, gespeichert und analysiert werden. Unternehmen stehen dabei unterschiedliche Tools zur Datenintegration zur Verfügung wie beispielsweise Talend. Es gibt aber auch andere Anbieter von Integrationsplattformen.
Klassische Anwendungsmöglichkeiten in Unternehmen sind:
- Sammeln von Daten in einem Data Warehouse
- Integration von Daten für Business-Intelligence-Lösungen
- Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Anwendungen
- Sicherung von größeren Datenmengen durch Replikation von Daten
- Optimierung der Datenqualität
Die Phasen des ETL-Prozesses
Die Abkürzung ETL setzt sich aus den englischen Begriffen Extract (Extraktion), Transform (Transformation) und Load (Laden) zusammen. Es beschreibt die drei Hauptphasen des Prozesses.
Schritt 1: Extraktion
Die Extraktion ist der erste Schritt des ETL-Prozesses. Dabei werden Daten aus unterschiedlichen Datenquellen gesammelt und für die Transformation vorbereitet. Häufig werden nur Teilbereiche aus einzelnen externen Quellen extrahiert, um den Prozess zu beschleunigen. Auch der Aktualisierungsrhythmus spielt für die Performance der Datenmigration eine Rolle. Bei einer synchronen Extraktion werden die Datensätze fortlaufend aktualisiert, was jedoch aufgrund der anfallen Datenmengen zu einer erhöhten Auslastung des Systems führt. Die asynchrone Extraktion ermöglicht hingegen ereignis- oder anfragegesteuerte Extraktionen, die zum Beispiel zu einem festgelegten Zeitpunkt stattfinden – in etwa nachts, wenn ausreichend Ressourcen zur Verfügung stehen.
Folgende entscheidungsrelevante Informationen werden unter anderem in dieser Prozessphase gesammelt:
- Informationen aus bestehenden Datenbanken
- Marketing- und Vertriebsaktivitäten aus CRM-Software
- Aktivitätsprotokolle
- Transaktionsaktivitäten
- Daten von Smartphones, Tablets und aus Apps
Schritt 2: Transformation
Im nächsten Schritt müssen die Daten aus den unterschiedlichsten Quellen transformiert werden. Informationen, die in verschiedenen Formaten vorliegen, werden strukturiert und vereinheitlicht. Daten werden bereinigt, Duplikate entfernt und zu einem Datensatz zusammengeführt. Auch die Aggregation, Gruppierung und Sortierung von Informationen sowie die Anreicherung der Daten mit zusätzlichen Informationen sind ein Bestandteil dieses Prozessschrittes. Am Ende dieser Phase liegen alle Daten im korrekten Zielformat und -schemata des Data Warehouse vor. Die Transformation ist also essenziell, um eine gute Datenintegrität und -qualität zu gewährleisten.
Schritt 3: Laden
Im letzten Schritt erfolgt die eigentliche Integration: Das Laden der transformierten Daten in das Zielsystem, zum Beispiel in ein Data Warehouse. Versichern Sie sich, dass die Datenstruktur und das -format des Zielsystems korrekt berücksichtigt wurden, um Inkonsistenzen zu vermeiden. Wir raten, vor dem Laden der Daten eine umfassende Überprüfung durchzuführen. Hierfür steht Ihnen die Protokoll- und Log-Funktion des Zielsystems zur Verfügung, die alle Änderungen ausführlich dokumentiert. Bei Bedarf können Sie alte Datenbestände wiederherstellen. Dieser abschließende Schritt zur Kontrolle ist wichtig, um sicherzustellen, dass alle Daten erfolgreich in Ihr Zielsystem integriert wurden.
ELT statt ETL für den Umgang mit Big Data
Riesige Datenmengen erfordern bei der Übertragung eine hohe Rechenleistung. Um den Prozess der Datenmigration zu beschleunigen, hat es sich bewährt, die Prozessschritte Laden und Transformieren zu tauschen. Das bedeutet, dass die Datenbank mit untransformierten Rohdaten gespeist wird. Der Data Lake besteht dann aus verschiedenen Formaten, die nur für unterschiedliche Auswertungen transformiert werden. Die Rohdaten bleiben dabei unberührt und weiterhin auf der Datenbank bestehen. Dies hat den entscheidenden Vorteil, dass auch größere Datenmengen schnell migriert werden können.
6 Tipps für eine reibungslose Datenmigration
Sie wissen nun, wie der ETL-Prozess funktioniert. Aber was müssen Sie für eine erfolgreiche Datenmigration in der Praxis beachten? Wir haben Ihnen sechs nützliche Tipps zusammengestellt, mit denen Ihnen die Migration Ihrer Daten garantiert gelingt.
Eine gründliche Planung ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenmigration. Definieren Sie klare Ziele, legen den Umfang des Projekts fest und identifizieren potenzielle Risiken. Erstellen Sie einen detaillierten Zeitplan und legen Verantwortlichkeiten fest, damit Ihre Mitarbeitenden genau wissen, wer wann was zu tun hat.
Vor der Durchführung des ETL-Prozesses ist es wichtig, die Daten auf ihre Integrität und Genauigkeit zu überprüfen. Identifizieren Sie potenzielle Fehlerquellen und führen Sie umfassende Validierungsprozesse durch, um zu gewährleisten, dass die Daten konsistent und fehlerfrei sind. Wir empfehlen, diesen Schritt nicht nur während des ETL-Prozesses durchzuführen. Etablieren Sie eine regelmäßige Validierung Ihrer Daten und stellen so dauerhaft eine hohe Datenqualität sicher.
Bei der Planung des ETL-Prozesses sollten Sie unbedingt die zukünftige Skalierbarkeit des Systems im Blick behalten. Stellen Sie sicher, dass das gewählte ETL-Tool mit dem wachsenden Datenvolumen und den steigenden Anforderungen Ihres Unternehmens mithält. Eine gut skalierte Lösung ermöglicht es Ihnen, reibungslos zu expandieren.
Vor der Datenmigration sollten Sie unbedingt eine vollständige Sicherungskopie Ihrer Daten erstellen, damit Sie im Falle eines Fehlers oder Datenverlusts darauf zurückgreifen können. Verwenden Sie dafür bewährte Backup- und Recovery-Methoden.
Überprüfen Sie die Datenmigration kontinuierlich, um potenzielle Fehler oder Dateninkonsistenzen zu erkennen. Implementieren Sie effektive Monitoring-Tools, damit Sie Abweichungen oder Leistungsproblemen frühzeitig entgegenwirken können.
Um eine reibungslose Datenmigration zu gewährleisten, sollten Sie auch die Performance des ETL-Prozesses optimieren. Identifizieren Sie Performanceprobleme und entwickeln Optimierungsstrategien, mit denen Sie die Verarbeitungsgeschwindigkeit verbessern, wie zum Beispiel Caching-Techniken.
Realisieren Sie Ihre ETL-Prozesse mit atlantis dx
Eine erfolgreiche Datenmigration erfordert einen gut geplanten und effizienten ETL-Prozess. Als IT-Dienstleister mit jahrelanger Erfahrung in Data & Analytics bringen wir von atlantis dx auch Ihr Datenintegrationsprojekt sicher über die Bühne. Gerne beraten wir Sie ganzheitlich in puncto Datenintegration und stellen Ihnen eine maßgeschneiderte Lösung für Ihre individuellen Anforderungen zur Seite. Wir sind von der ersten Beratung und gesamten Planung bis hin zur Durchführung Ihres ETL-Prozesses für Sie da und übernehmen auf Wunsch auch die weitere Wartung. Vereinbaren Sie jetzt einen unverbindlichen Ersttermin und lernen unsere Experten kennen!
Ihr Ansprechpartner:
Dario Waechter, Geschäftsleitung | Partner
Dario Waechter, Geschäftsleitung | Partner
FAQs zu ETL-Prozess
Der ETL-Prozess ist ein Datenintegrationsprozess. Er umfasst das Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen, das Transformieren der Daten in ein einheitliches Format sowie das Laden der transformierten Daten in ein Zielsystem.
Mithilfe eines ETL-Prozesses speichern Unternehmen ihre Daten zuverlässig auf einer zentralen Plattform, um diese für datengetriebene Analysen zu verwenden. Durch die Transformation liegen alle gesammelten Informationen konsistent und in einer guten Qualität vor, wodurch Unternehmen fundierte strategische Entscheidungen treffen. Automatisierte Prozessabläufe sparen außerdem Personalressourcen und Zeit.
Der ETL-Prozess setzt sich aus folgenden einzelnen Schritten zusammen:
- Extract: Daten werden aus verschiedenen Quellen extrahiert, z. B. Datenbanken, Anwendungen oder APIs.
- Transform: Die extrahierten Daten werden bereinigt, sortiert, aggregiert und in ein einheitliches Format gebracht.
- Load: Alle transformierten Daten werden in das Zielsystem geladen, z. B. in eine Datenbank, ein Data Warehouse oder eine andere Plattform.
