Beim ETL-Prozess werden Daten aus einer unbegrenzten Anzahl von Quellen erfasst, organisiert und in einem einzigen Repository zentralisiert. So gewinnen Unternehmen einen besseren Einblick in die Gesamtheit ihrer gesammelten Daten, können diese effektiver auswerten und Erkenntnisse für relevante Entscheidungen erhalten.

Was ist eine ETL-Datei und wie nützt sie Unternehmen? 

ETL steht für „Extraktion, Transformation, Laden“; der Begriff bezieht sich auf die Gesamtheit an Unternehmensdaten. In den meisten Unternehmen sind potenziell nützliche Daten jedoch häufig nicht zugänglich. Eine Umfrage hat ergeben, dass zwei Drittel der Unternehmen entweder nur wenig handfeste oder gar keine Vorteile aus ihren Daten ziehen. Meist befinden sich diese Daten in isolierten Silos, veralteten Systemen oder selten genutzten Anwendungen. ETL-Prozesse machen diese Daten durch Extraktion aus mehreren Quellen zugänglich (wie in der Grafik oben ersichtlich) und sammeln diese in einer zentralen ETL-Datenbank. Dadurch ist es möglich, die Daten zu bereinigen, zu transformieren und schließlich wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Manchmal wird ETL durch Handcodierung in SQL oder Java durchgeführt, aber es gibt ETL-Tools, die diesen Prozess vereinfachen. In diesem Artikel werden ETL-Anwendungsfälle und die Vorteile von ETL-Tools gegenüber Handcodierung aufgezeigt. Zudem erläutern wir, worauf Kunden bei ETL-Tools achten sollten.

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Wofür wird ETL eingesetzt?

Daten spielen eine wichtige Rolle für fast alle Geschäftsvorgänge; doch damit sie einen Nutzen haben, müssen sie bewegt und aufbereitet werden. Daher brauchen Sie ETL-Prozesse. Zu den Einsatzgebieten von ETL zählen:

  • Datenmigration von einer Anwendung zur anderen
  • Datenreplikation für Backups oder Redundanzanalysen
  • Operative Prozesse wie Datenmigration aus einem CRM-System in einen ODS (Operational Data Store), um die Daten zu optimieren bzw. anzureichern und sie dann ins CRM-System zurückzuspielen
  • Datenspeicherung in einem Data Warehouse, um sie für BI-Zwecke aufzunehmen, zu sortieren und zu transformieren
  • Migration von Anwendungen von lokalen Standorten in Cloud-, Hybrid Cloud- oder Multi-Cloud-Infrastrukturen
  • Synchronisierung wichtiger Systeme

So funktionieren ELT- und ETL-Prozesse

ETL umfasst normalerweise drei Schritte: Extraktion, Transformation und Ladevorgang. Immer häufiger werden Daten von ihren Quellorten extrahiert und dann als Ziel in einem ETL-Data Warehouse geladen oder nach dem Laden transformiert. Dieser Prozess wird ELT genannt – nicht ETL. Erfahren Sie mehr über ETL vs. ELT.

Im Folgenden sehen Sie, was sich hinter den einzelnen ETL-Prozessen verbirgt.

Schritt 1 bei ETL: Extraktion 

Das Ziel von ETL besteht darin, bereinigte und zugängliche Daten zu generieren, die Sie für Analysen oder Geschäftsoperationen einsetzen können. Die Rohdaten müssen Sie dazu von verschiedenen Quellen extrahieren. Dazu gehören: 

  • Bestehende Datenbanken 
  • Aktivitätsprotokolle wie Netzwerkverkehrsberichte, Fehlerberichte usw. 
  • Anwendungsperformance und Anomalien 
  • Sicherheitsrelevante Ereignisse 
  • Andere Transaktionsaktivitäten, die Sie zu Compliance-Zwecken melden müssen

Die extrahierten Daten werden manchmal in einem Data Lake oder Data Warehouse abgelegt.

Schritt 2 bei ETL: Transformation

Die Transformation ist der kritischste Schritt im ETL-Prozess. Eine zentrale Bedeutung spielt hierbei die Anwendung von Unternehmensregeln auf die Daten, um Berichtsanforderungen zu erfüllen. Bei der Transformation bringen Sie die Rohdaten in die passenden Berichtsformate. Wenn keine Bereinigung der Daten stattfindet, ist es schwieriger, die Geschäftsregeln für das Reporting anzuwenden.

Die Transformation basiert auf einer Reihe von Regeln und Richtlinien, die Sie im Vorfeld definieren. Die Standards zur Gewährleistung der Datenqualität und Zugänglichkeit in dieser Phase sollten Folgendes umfassen: 

  • Standardisierung: Legen Sie fest, um welche Daten es geht, wie sie formatiert und gespeichert werden sowie andere grundlegende Aspekte, die einen unmittelbaren Einfluss auf alle nachfolgenden Schritte haben.
  • Deduplizierung: Melden Sie Duplikate an Data Stewards und schließen Sie redundanter Daten.
  • Prüfung: Führen Sie automatisiertes Checks aus, um ähnliche Informationen wie Transaktionszeiten und Zugriffsprotokolle zu vergleichen. Durch Prüfungen lassen sich unbrauchbare Daten weiter aussortieren und Anomalien in Ihren Systemen, Anwendungen oder Daten identifizieren.
  • Sortierung: Gruppieren und speichern Sie Items wie Rohdaten, Audio- und Multimediadateien und andere Objekte in entsprechenden Kategorien für maximale Effizienz in ETL-Data Warehouses. Transformationsregeln legen fest, wie jeder Datenteil klassifiziert und wohin er als Nächstes verlagert wird. Häufig lässt sich der ETL-Prozess zum Aggregieren von Tabellen für Übersichtsreports verwenden. Dazu müssen Sie die Daten sortieren und anschließend aggregieren.
  • Andere Aufgaben, die Sie definieren und automatisch ausführen lassen können.

Diese Transformationsschritte reduzieren die anfängliche Menge an unbrauchbarem Material und wandeln die Informationen in ein Datenprodukt um, das Sie für den letzten ETL-Schritt (Laden) nutzen können.

Schritt 3 bei ETL: Laden

Die letzte Phase typischer ETL-Prozesse ist das Laden der extrahierten und transformierten Daten in ihr neues „Zuhause“. Es gibt zwei gängige Arten, um Daten in ein ETL Data Warehouse zu laden: Full Load und Incremental Load.

Die Umsetzung eines einzelnen ETL-Prozesses oder einer geplanten Reihe von Prozessen lässt sich über eine Befehlszeile oder GUI-Oberfläche realisieren. Bei der Ausführung einer Aufgabe sollten Sie auf bestimmte Dinge achten. Die Verwaltung von Ausnahmen beispielsweise kann sehr umständlich sein. Häufig können Sie Daten nicht extrahieren, wenn ein oder mehrere Systeme ausgefallen sind. Bad Data in einem System können Daten beeinträchtigen, die von einem anderen System extrahiert werden. Daher kommt es dabei besonders auf eine effiziente Überwachung und Fehlerbehebung an.

Erfahren sie mehr über die ersten Schritte mit den Datenintegrationstools von Talend.

Moderne Datenpraktiken: ETL vs. ELT

Immer häufiger werden Daten von ihren Quellorten extrahiert und dann als Ziel in einem ETL-Data Warehouse geladen oder erst nach dem Laden transformiert. Dieser Prozess nennt sich ELT – nicht ETL! Erfahren Sie hier mehr über den Unterschied zwischen ETL und ELT

ELT hat sich für die Transformation der Daten von der Quelle bis zu einem Business Intelligence-tauglichen Zustand bewährt. Doch dank moderner, cloudbasierter Infrastrukturtechnologien können Systeme jetzt große Datenspeicher und skalierbare Rechenleistung zu niedrigen Kosten unterstützen. Daher wird es für Unternehmen attraktiver, die extrahierten Rohdaten in immer größeren Datenpools mit extrem schneller Rechenleistung zu lagern und zu pflegen. 

In gewisser Weise ist ELT der bevorzugte Ansatz für das Datenmanagement, da alle Rohdaten so lange aufbewahrt werden können, bis sie einsatzbereit sind. Dies vereinfacht es, sich ausschließlich auf das Extrahieren und Laden von Daten zu fokussieren. Vergessen Sie jedoch nicht die zahlreichen Vorteile der Datentransformation: 

  • Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, um die Genauigkeit von Algorithmen erheblich zu verbessern 
  • Datenbereinigung zur Verbesserung der Datenqualität 
  • Datendeduplizierung und -abgleich 
  • Standardisierung von Datenwerten 

Selbst in einer Data Lake-basierten Welt spielt die Datentransformation eine wichtige Rolle, um möglichst viel aus Unternehmensdaten herauszuholen.

ETL-Tools vs. Handcodierung von ETL-Prozessen

Viele IT-Experten fragen sich, ob Handcodierung besser geeignet wäre als die Investition in ein weiteres Tool. Die meisten ETL-Funktionen können Sie von Hand programmieren, aber in den meisten Fällen sind ETL-Tools langfristig skalierbarer und billiger.

Manuelles Programmieren ist mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Handgeschriebenen Code zu verwalten, zu unterstützen und wiederzuverwenden, ist komplex. Für Entwickler kann es schwierig sein, den Code von Kollegen zu erlernen, geschweige denn wiederzuverwenden. ETL-Tools dagegen stellen den Datenfluss visuell dar, was viel einfacher zu verstehen ist. Bei der Handcodierung ziehen es viele Entwickler vor, den Code ihrer Kollegen neu zu schreiben, weil es einfacher ist, als sich in fremden Code einzuarbeiten. Daher sind die Wartungskosten häufig auch doppelt so hoch. Aus dem gleichen Grund ist es deutlich unwahrscheinlicher, dass Entwickler den Code ihrer Kollegen wiederverwenden. 

Zudem erhalten Sie mit ETL-Tools automatisch erweiterte Features wie: 

  • Integrierte Parallelisierung 
  • Überwachung 
  • Failover-Schutz 

Wenn Sie diese Features mit handgeschriebenem Code nutzen möchten, bräuchten Sie sehr erfahrene Programmierer, die alle erforderlichen Techniken beherrschen. Außerdem behindert ein Datenintegrationsansatz, der auf selbstgeschriebenem Code basiert, Skalierbarkeit und Innovation. Denn nur wenige Entwickler verfügen über die nötigen Kenntnisse für handcodierte Integrationen. Zwar fallen keine Investitionskosten an, wenn Sie Ihr ETL-Tool selbst entwickeln, jedoch machen die deutlich höheren Wartungskosten diese Ersparnisse schnell wieder zunichte.

ETL und Migration in die Cloud

Cloud-Kompatibilität hat sich für viele Organisationen bewährt. Zahlreiche Unternehmen müssen bei ihrer Migration in die Cloud ihre vorhandenen ETL-Tools und Tools zur Datenintegration erneut überprüfen, da viele traditionelle Tools nicht gut in der Cloud funktionieren. Doch nicht nur das, denn viele Unternehmen haben mehrere Clouds oder möchten den Cloud-Anbieter (z. B. AWS, Azure oder Google Cloud Platform) wechseln. 

ETL-Tools sollten mit jedem Cloud-Anbieter funktionieren und sich bei einem Anbieterwechsel leicht migrieren lassen. Schließlich möchten Sie nicht Ihre Datenpipelines neu schreiben, wenn Sie eine andere Cloud-Plattform nutzen wollen. Stattdessen sollten Data Pipelines portabel sein, damit Sie problemlos zwischen unterschiedlichen Clouds, Speichertechnologien, Datenverarbeitungstechnologien und Cloud-Datenbanken wechseln können.

Darauf sollten Sie bei einem ETL-Tool achten 

ETL-Tools können den ETL-Prozess enorm vereinfachen. Ihr Tool sollte dabei idealerweise die folgenden Features bieten:

  • Viele Konnektoren: Es gibt viele unterschiedlichen Systeme und Anwendungen weltweit. Je mehr vorgefertigte Konnektoren Ihre ETL-Tools mitbringen, desto mehr Zeit spart Ihr Team.
  • Open Source: Open-Source-Architekturen bieten meist mehr Flexibilität und binden Sie in der Regel nicht an einen Anbieter.
  • Portabilität: Die Portabilität ist ein wichtiger Punkt, weil immer mehr Unternehmen auf hybride Cloud-Modelle setzen, um Datenintegrationen nur einmal zu erstellen und sie dann von überall auszuführen.
  • Benutzerfreundlichkeit: ETL-Tools sollten einfach zu erlernen und zu benutzen sein. Darüber hinaus ist es von Vorteil, wenn die Tools eine Benutzeroberfläche bieten, mit der Sie ganz einfach Ihre Datenpipelines visualisieren können.
  • Transparentes Preismodell: Ihr Anbieter sollte auf keinen Fall einen Aufpreis verlangen, wenn Sie die Anzahl Ihrer Konnektoren oder das Datenvolumen erhöhen.
  • Cloud-Kompatibilität: Ihr ETL-Tool sollte nativ in einer Single-Cloud, Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebung funktionieren.

ETL mit Talend: Talend Data Integration vs. Talend Open Source Data Integration

Talend bietet robuste Datenintegrationstools für ETL-Prozesse. Wenn Sie Talend für Ihre Datenintegrationsprojekte einsetzen, können Ihre Benutzer Datenintegrationsjobs zehn Mal schneller als per Handcodierung und zu einem Fünftel der Kosten anderer Anbieter durchführen.

Es gibt zwei Versionen der Talend-Datenintegrationssoftware: Talend Open Source Data Integration und Talend Data Management Platform. Einen Vergleich zwischen den beiden Versionen finden Sie hier. Talend Open Source Data Integration ist leistungsstark und lässt sich bei vielen Anwendungsfällen einsetzen. Die Software eignet sich vor allem für einzelne Entwickler, die Data Pipelines erstellen und ausführen möchten.

Kunden, die größere Teams zusammenstellen, mehr Kollaboration und Support der Enterprise-Klasse wünschen sowie ihre Produktivität steigern möchten, sind mit der kommerziellen Edition besser beraten. Talend Data Management Platform bietet zusätzliche Features wie Verwaltungs- und Überwachungsfunktionen, direkt in der Plattform integrierte Datenqualität und zusätzliche Unterstützung im Web sowie per E-Mail und Telefon. Beide Versionen bieten native Multi-Cloud-Funktionalität, Skalierbarkeit für die unterschiedlichsten Projekte und 900 integrierte Konnektoren.

ETL ist ein wichtiger Prozess, um Daten im Unternehmen nutzbar zu machen. Mit den Tools von Talend gehen ETL-Prozesse ganz einfach von der Hand. Probieren Sie Talend Open Source Data Integration einfach  aus. Sie werden staunen, wie viele Daten Sie effektiv für Ihr Geschäft nutzen können, ohne Abstriche bei der Geschwindigkeit oder Produktivität machen zu müssen.