Was ist ETL und warum ist es wichtig? (Definition, Verwendung und FAQ)

2. April 2022

Datenmanagement und -konsolidierung können Unternehmen dabei helfen, sie ganzheitlich zu betrachten und sie für intelligentere Geschäftsentscheidungen zu nutzen. Eine der gebräuchlichsten Methoden zur Datenkonsolidierung ist ETL, ein dreistufiger Prozess, der verschiedene Arten von Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, bereinigt und in ein einziges Repository überträgt. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen an der Datenverwaltung beteiligt sind oder mehr über die Datenkonsolidierung erfahren möchten, kann es hilfreich sein, den Prozess und den Wert von ETL zu verstehen.

In diesem Artikel erklären wir, was ETL ist, erläutern seine Bedeutung für Unternehmen, untersuchen, wie Unternehmen es verwenden, und diskutieren die ETL-Softwareintegration.

Was ist ETL?

ETL steht für Extract, Transform and Load und bezieht sich auf den Prozess der Übertragung von Daten von einer Quelle in ein lokales oder Cloud-Data Warehouse. Bei dieser Art von Lager handelt es sich um ein Repository mit Daten, die aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation gesammelt werden. Der ETL-Prozess konsolidiert nicht nur Daten aus mehreren Quellen in einem zentralen Repository, sondern ermöglicht Ihnen auch die Arbeit mit verschiedenen Datentypen und Profis können diese ganzheitlich betrachten.

Die drei im Akronym angegebenen Begriffe repräsentieren die drei Phasen des Prozesses:

Produktion

Data Mining sammelt Daten aus unterschiedlichen Systemen, also Gruppen oder Abteilungen, die unabhängig voneinander arbeiten. Daten können aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation stammen und daher in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Zu den gängigen Quellen gehören unter anderem:

• Datenbank

• Legacy-Systeme

• Cloud-Systeme

• Vertriebs- oder Marketinganwendungen

• Mobile Geräte

• Analysetools

• CRM-Systeme

Nach dem Abruf werden die Daten zunächst in einem Staging-Bereich gespeichert, dem Zwischenraum zwischen den Datenquellen und dem Zielspeicher. Dort wird es kontrolliert und sortiert.

Transformation

Alle derzeit im Staging-Bereich gespeicherten Daten sind Rohdaten. Für den Transfer in das Ziellager muss alles in ein einziges Format gebracht werden. Dieser Schritt des Prozesses umfasst viele Unterprozesse, abhängig von den Regeln, die Sie anwenden möchten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:

• Bereinigung: Der Bereinigungsprozess entfernt fehlende Werte und Inkonsistenzen.

• Standardisierung: Während des Standardisierungsprozesses werden Formatierungsregeln auf einen Datensatz angewendet.

• Deduplizierung: Unter Deduplizierung versteht man das Entfernen doppelter oder redundanter Daten.

• Validierung: Daten zu validieren bedeutet, Anomalien zu kennzeichnen und nicht verwendete Daten zu entfernen.

• Sortieren: Beim Sortieren werden verschiedene Datentypen nach ihrem Typ sortiert.

Wird geladen

In der letzten Phase des ETL-Prozesses werden die Daten an das Warehouse übertragen. Dabei werden große Datenmengen an ein einziges Ziel übertragen. Dies kann auf zwei Arten geschehen:

• Vollständig: Bei einem vollständigen Ladevorgang, auch als destruktiver Ladevorgang bezeichnet, werden vorhandene Daten im Repository entfernt und vollständig durch neu transformierte Daten ersetzt. Ein Teil der eingehenden Last war möglicherweise bereits im Repository vorhanden, wird aber zusammen mit völlig neuen Daten neu geladen.

• Inkrementell: Beim inkrementellen Laden werden nur neue, unveränderte Daten in das Repository verschoben, sodass nur vorhandene Daten übrig bleiben, die unverändert und aktuell bleiben. Inkrementelle Downloads sind schneller und speichern den Verlauf.

Warum ist ETL für Unternehmen wichtig?

Heutzutage generieren Unternehmen große Datenmengen und nutzen diese, um effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen. ETL bietet ihnen eine vereinfachte Möglichkeit, diese Daten zu verwalten, anzuzeigen und zu nutzen und bietet Vorteile wie:

Historischer Zusammenhang

Der historische Kontext bedeutet, dass Unternehmen ihre Entwicklung durch die Linse ihrer Daten sehen können. Datenrepositorys umfassen nicht nur die neuesten Daten von kürzlich implementierten Systemen, sondern auch Legacy-Daten – ältere Daten von zuvor verwendeten Systemen. Diese Kombination aus Alt und Neu ermöglicht es Unternehmen, vergangene und aktuelle Zahlen zu vergleichen, was ihnen dabei helfen kann, Faktoren wie Markttrends und Kundenanforderungen besser zu verstehen, was wiederum bei der Entscheidungsfindung in Bezug auf Marketing und Produktion hilfreich sein kann.

Konsolidierter Standpunkt

Eine konsolidierte Ansicht bedeutet, dass alle Datensätze eines Unternehmens in einem Repository verfügbar sind, einschließlich Daten aus mehreren Quellen und unterschiedlichen Typen. Die Konsolidierung erleichtert die Visualisierung, da Sie Ihre Daten an einem Ort anzeigen können, wodurch sie einfacher zu analysieren und zu verstehen sind. Es kann auch schneller sein, da es die Verzögerungen eliminiert, die mit der Suche nach Informationen zwischen verschiedenen Datenbanken verbunden sind.

Produktivität und Effizienz

Der Einsatz spezieller ETL-Software kann die Produktivität und Effizienz verbessern, da er es Benutzern ermöglicht, sich wiederholende Prozesse zu automatisieren. Das heißt, die Software ermöglicht es Unternehmen, Daten mit arbeitsintensiver manueller Codierung, Neuformatierung oder viel technischem Geschick in Repositories zu verschieben. Stattdessen können sich die Mitglieder auf andere Aufgaben konzentrieren, die der Organisation einen Mehrwert verleihen.

Wie nutzen Unternehmen ETL?

Im Folgenden sind die häufigsten Arten aufgeführt, wie Unternehmen ETL nutzen:

Lagerung

Ein Data Warehouse ist ein Repository mit Daten aus mehreren Quellen. Die gespeicherten Daten können für Entscheidungsträger, Projektmanager, Finanzanalysten, Vertriebsteams und Marketingfachleute nützlich sein, die sie beispielsweise zur Sicherstellung der Einhaltung von Produktstandards, zur Untersuchung früherer Projekte und Produktveröffentlichungen sowie zur Analyse finanzieller Trends und der Umsatzentwicklung nutzen können Strategien. .

Migration in die Cloud

Bei der Cloud-Migration werden Daten und andere digitale Tools oder Assets von lokalen Datenbanken in die Cloud-Infrastruktur verschoben. Die Verwaltung von Daten und Workloads ist skalierbar und oft kosteneffektiv, da ein Unternehmen Cloud-Serverplatz erwerben kann, ohne zunächst über Platzbeschränkungen vor Ort nachzudenken, und nur für die Serverkapazität zahlen kann, die es benötigt. Cloud Computing kann auch ETL vereinfachen, da Daten direkt an die Cloud gesendet und innerhalb dieser Infrastruktur umgewandelt werden.

Marktdatenintegration

Mit ETL-Software können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und integrieren, die aus Marketingsicht nützlich sein können, beispielsweise Social-Media-Kanäle, E-Commerce-Plattformen und mobile Apps. Ohne eine solche Software wäre es schwierig, mehrere Kundeninteraktionen zu verfolgen und die damit verbundenen Erkenntnisse wären schwer umzusetzen. Damit können Vermarkter andere Daten kombinieren, um das Benutzererlebnis für Kunden zu personalisieren und zu verbessern.

Softwareintegration für ETL

Softwareintegration bezieht sich auf die Qualität verschiedener Softwareanwendungen, die synchronisiert werden können, sodass Benutzer Daten aus separaten Quellen kombinieren können, anstatt sie voneinander isoliert zu halten. ETL-Tools ermöglichen die Integration mehrerer und heterogener Quellen, sodass Unternehmen Daten effizienter anzeigen und analysieren können. Hier sind einige beliebte Tools, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• Adeptia Connect: Dieses Tool bietet einen Self-Service-Ansatz für ETL mit einer leicht verständlichen Oberfläche, die es Benutzern ermöglicht, vorkonfigurierte Verbindungen für die Datenintegration zwischen Anwendungen und zwischen Anwendungen und Datenbanken mit minimaler Abhängigkeit von der IT zu erstellen.

• Singer: Mit einem Open-Source-ETL-Tool können Benutzer beschreiben, wie Skripte zum Extrahieren und Laden von Daten miteinander interagieren, sodass Daten von jeder Quelle an jedes Ziel verschoben werden können.

• Stitch: Stitch richtet sich an kleine und mittlere Unternehmen und kann Daten aus über 130 verschiedenen Quellen sammeln, verschieben und an mehrere Ziele weiterleiten.

• Xplenty: Hierbei handelt es sich um eine cloudbasierte Datenintegrationslösung für den E-Commerce, die es Benutzern ermöglicht, die manuelle Codierung zu minimieren oder zu eliminieren und Reverse-ETL-Funktionalität bietet, um Daten von einem Lager in ein Drittsystem zu verschieben.

Bitte beachten Sie, dass keines der in diesem Artikel genannten Unternehmen mit Indeed verbunden ist.