ETL: Verstehe alles über den Prozess Extrahieren, Transformieren, Laden

Was ist ETL?

ETL, Abkürzung für Extrahieren, Transformieren, Laden (auf Französisch: Extrahieren, Transformieren, Laden) bezieht sich auf einen Datenintegrationsprozess, der mehrere Operationen kombiniert.

Konkret geht es um Daten aus mehreren Quellen sammeln, dann bereinigen und organisieren um sie in ein kohärentes Ganzes umzuwandeln, bevor in einem Zielsystem zentralisieren wie ein Data Warehouse oder ein Datensee.

Mit anderen Worten, ETL nimmt verstreute Rohdaten und wandelt sie in strukturierte und homogene Informationen um, die vom Unternehmen verwendet werden können (sei es für Analysen, Berichte oder Geschäftsanwendungen).

Was sind die wichtigsten Schritte im ETL-Prozess?

Der Prozess ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) basiert auf drei aufeinanderfolgenden Schritten, die es ermöglichen, Rohdaten aus verschiedenen Quellen in strukturierte, zuverlässige und gebrauchsfertige Informationen umzuwandeln.

Diese Schritte werden in der Regel über automatisierte Pipelines orchestriert.

1. Extraktion: Daten an der Quelle sammeln

Der erste Schritt ist Daten aus einer oder mehreren Quellen extrahieren, ob intern (Datenbanken, ERP, CRM, CRM, Excel-Dateien, Geschäftsanwendungen) oder extern (API, offene Daten, Dienste von Drittanbietern). Daten können strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein.

Sie werden dann temporär gespeichert in einem Transitzone vor der Behandlung. Es gibt mehrere Extraktionsmethoden:

• Vollständige Extraktion : Alle Daten werden extrahiert, was beim ersten Laden oder für begrenzte Datensätze nützlich ist.
• Inkrementelle Extraktion : Nur Daten, die seit der letzten Extraktion geändert oder hinzugefügt wurden, werden berücksichtigt, um das übertragene Volumen zu begrenzen.
• Benachrichtigung aktualisieren : Quellsysteme melden automatisch Änderungen und ermöglichen eine Extraktion nahezu in Echtzeit.

2. Verarbeitung: Reinigen, Standardisieren und Anreichern

Extrahierte Daten sind nicht immer einsatzbereit. Die Transformationsphase zielt darauf ab machen Sie sie zuverlässig und passen Sie sie an geschäftliche oder technische Anforderungen an des Zielsystems.

Es beinhaltet verschiedene Operationen:

• Reinigen : Entfernung von Duplikaten, Korrektur von Fehlern, Behandlung fehlender Werte.
• Formatkonvertierung : Standardisierung von Daten, Währungen, Kodierungen, Einheiten usw.
• Gelenke : Kombinieren von Informationen aus verschiedenen Quellen zur Anreicherung von Daten.
• Geschäftsberechnungen und Regeln (ableiten): Generierung neuer Felder, die für Analysen nützlich sind (z. B.: Margen, Altersgruppen...).
• Verschlüsselung : Schutz sensibler Daten, insbesondere zur Erfüllung der Compliance-Anforderungen (RGPD, HIPAA...).
• Strukturierung : Standardisierung oder Denormalisierung von Systemen entsprechend den Leistungs- oder Integritätsanforderungen.

Diese Phase ist unerlässlich, um eine hochwertige, konsistente und nutzbare Daten.

3. Laden: Daten in das Zielsystem integrieren

Nach der Transformation sind die Daten in eine Zieldatenbank geladen, in der Regel ein Data Warehouse oder ein Datensee, von wo aus sie für Analysen, Dashboards oder Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden können.

Es sind mehrere Strategien möglich:

• Volle Ladung : Alle Daten werden in jedem Zyklus überschrieben und neu geladen.
• Inkrementelles Laden : Es werden nur neue oder geänderte Daten hinzugefügt oder aktualisiert.
  • In Chargen : Daten werden in regelmäßigen Abständen (z. B. jeden Abend) übertragen.
  • Kontinuierlich (Streaming) : Daten werden nahezu in Echtzeit eingespeist, sobald sie verfügbar sind.
• Massenladen : Übertragung großer Datenmengen in einem einzigen Vorgang, optimiert auf Geschwindigkeit.

Sobald dieser Schritt abgeschlossen ist, sind die Daten zentralisiert, zugänglich und sofort einsatzbereit für Business Intelligence-Tools, Berichte oder Prognosemodelle.

Einige Experten ziehen es vor, den ETL-Prozess zu unterteilen in fünf verschiedene Schritte um den gesamten Datenvalorisierungszyklus besser widerzuspiegeln

ETL-Anwendungsfälle für Unternehmen

ETL ist an zahlreichen technischen und geschäftlichen Datenprojekten beteiligt.

Hier sind die wichtigsten Situationen, in denen ETL in der Praxis eingesetzt wird.

Systemmigration und Modernisierung

ETL ist unverzichtbar, wenn ein vorhandenes System ersetzt oder auf eine neue Infrastruktur umgestellt wird. Es ermöglicht die Migration von Daten aus alten Anwendungen (Altsystemen), das Laden von Daten in moderne Cloud-Umgebungen oder das Synchronisieren mehrerer Datenbanken ohne Betriebsunterbrechung.

Datenzentralisierung und Warehousing

Um ein Data Warehouse zu versorgen, ruft ETL Informationen aus heterogenen Quellen (ERP, CRM, Dateien, API usw.) ab, standardisiert und zentralisiert sie. Die auf diese Weise aufbereiteten Daten können dann für Queranalysen und konsolidierte Berichte verwendet werden.

Integration von Marketingdaten

ETL spielt eine Schlüsselrolle bei der Strukturierung von Kundendaten aus verschiedenen Kanälen: E-Commerce, soziale Netzwerke, E-Mail-Kampagnen, CRM usw. Es ermöglicht es, eine einheitliche Sicht auf die Kundenreise zu erstellen, die Marketingsegmentierung zu optimieren und personalisierte Aktionen auszulösen.

Nutzung von IoT-Daten

In industriellen oder logistischen Umgebungen erzeugen vernetzte Objekte erhebliche Mengen an technischen Daten. ETL erleichtert die Wiederherstellung, Standardisierung und Anreicherung dieser Daten, um sie für Anwendungsfälle wie vorausschauende Wartung oder Leistungsoptimierung nutzbar zu machen.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

ETL trägt zur Einhaltung von Vorschriften wie GDPR, HIPAA oder CCPA bei. Es ermöglicht die Identifizierung, Filterung oder Anonymisierung bestimmter sensibler Daten und gewährleistet gleichzeitig deren Rückverfolgbarkeit und Integrität, insbesondere bei Audits oder Kontrollen.

Entscheidungshilfen zur Fütterung

Schließlich garantiert ETL den Geschäftsteams den nahtlosen Zugriff auf zuverlässige, aktuelle Daten, die zur Analyse bereit sind. Es unterstützt Business Intelligence-Tools, Dashboards oder Prognosemodelle, indem die Datenaufbereitung im Voraus automatisiert wird.

Die Vorteile von ETL für Unternehmen

Neben der technischen Automatisierung spielt der ETL-Prozess eine strukturierende Rolle bei der Leistung von Geschäftsdaten. Hier sind die wichtigsten konkreten Vorteile, die er bietet.

ETL-Herausforderungen antizipieren

ETL ist zwar ein leistungsstarkes Tool zur Strukturierung und Bewertung von Daten, bietet aber auch eine Reihe von technische und organisatorische Herausforderungen dass es besser ist, von Anfang an zu antizipieren. Hier sind die wichtigsten Punkte, auf die Sie achten sollten.

Verwaltung sehr unterschiedlicher Datenquellen

Eine der ersten Herausforderungen besteht darin, Daten aus heterogenen Systemen verbinden und vereinheitlichen : interne Datenbanken, Cloud-Tools, CSV-Dateien, CSV-Dateien, externe APIs, verbundene Objekte... Jede Quelle hat ihre eigenen Formate, Regeln und Aktualisierungshäufigkeiten. Dies erschwert die Integration und kann Pipelines fragil machen, wenn sich Muster ändern oder wenn eine Quelle instabil wird.

Implementieren Sie zuverlässige Transformationsregeln

Damit Daten nutzbar sind, müssen sie bereinigt, angereichert und transformiert werden. Allerdings Entwerfen Sie präzise und robuste Transformationen ist manchmal komplex:

• einige Daten sind unvollständig oder schlecht strukturiert;
• Geschäftsregeln können sich im Laufe der Zeit ändern;
• Formate sind manchmal mehrdeutig oder nicht standardisiert.

Schlechte Einstellungen können Analysen verfälschen, sodass regelmäßige Tests und eine klare Dokumentation erforderlich sind.

Sicherstellung des Hochlaufs

Wenn das Datenvolumen zunimmt, Pipelines müssen effizient und stabil bleiben. Die Behandlungen können jedoch länger dauern, insbesondere wenn die Transformationen komplex sind oder wenn alles seriell durchgeführt wird. Es ist dann notwendig, Folgendes vorzusehen:

• inkrementelle Verarbeitung (nur neue oder geänderte Daten verarbeiten);
• parallele Ausführung oder technische Optimierungen;
• oder ziehen Sie flexiblere Architekturen wie ELT oder Streaming in Betracht.

Wartung von Pipelines im Laufe der Zeit

Ein zu Beginn gut durchdachtes ETL kann schnell schwierig zu verwalten sein, wenn:

• Geschäftsanforderungen ändern sich häufig;
• neue Quellen werden hinzugefügt;
• Die Berechnungsregeln ändern sich.

Also musst du bieten Sie von Anfang an eine modulare, testbare und skalierbare Architektur, um nicht bei jeder Änderung alles neu aufbauen zu müssen.

Aufrechterhaltung der Datenqualität und Rückverfolgbarkeit

Ohne Qualitätskontrolle kann eine Pipeline produzieren fehlerhafte, unvollständige oder inkonsistente Daten, mit direkten Auswirkungen auf die getroffenen Entscheidungen. Es ist daher unerlässlich, Folgendes zu integrieren:

• Überprüfungen in jeder Phase (Validierung, automatische Tests);
• Überwachung der Datenqualität (Datenprofilerstellung);
• Rückverfolgbarkeit der Behandlungen (Datenherkunft), um zu wissen, woher die Daten stammen und was auf sie angewendet wurde.

Passen Sie sich in Echtzeit an Bedürfnisse an

Das klassische ETL-Modell (bei dem Daten transformiert werden, bevor sie geladen werden) kann für einige Anwendungsfälle zu langsam : Echtzeitüberwachung, dynamische Dashboards, automatische Benachrichtigungen...

In diesen Situationen müssen Sie über andere Ansätze nachdenken, wie zum Beispiel:

• ETL-Streaming (Daten, die im laufenden Betrieb verarbeitet werden);
• oder das ELT (Daten werden zuerst geladen und dann direkt in das Warehouse umgewandelt).

Die verschiedenen Arten von ETL-Tools

Nicht alle ETL-Tools haben dieselben Eigenschaften oder dieselben Verwendungszwecke. Die Wahl hängt stark von der technischen Umgebung des Unternehmens (Cloud oder vor Ort), den zu verarbeitenden Datenmengen, den Echtzeitbeschränkungen oder sogar vom verfügbaren Budget ab.

Hier sind die Vier große Familien von ETL-Tools, die heute auf dem Markt zu finden sind.

Jede Familie von ETL-Tools erfüllt unterschiedliche Anforderungen. Die Wahl eines Tools sollte sich nicht auf eine technische Frage beschränken, sondern sollte auf einer genaue Analyse des Geschäftskontextes, betriebliche Einschränkungen und die erwartete Entwicklung der Datenmengen.

Überblick über beliebte ETL-Tools

Der Markt bietet inzwischen zahlreiche ETL-Tools, die von Open-Source-Lösungen bis hin zu umfassenden Geschäftsplattformen reichen.

Hier sind drei repräsentative Tools mit ergänzenden Positionen: Talend, Apache Infi und Informatica.

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Talend ist eine weit verbreitete Lösung für die Datenintegration, die in einer Open-Source-Version verfügbar ist (Talend Open Studio) und kommerziell (Talend Data Fabric).

Talend wird für seine Vielseitigkeit und seine Fähigkeit, sich an hybride Architekturen anzupassen, auch mit Data-Science-Tools, geschätzt.

Apache NiFi ist ein Open-Source-Tool, das sich auf die Verarbeitung von Daten in einem kontinuierlichen Fluss konzentriert. Es ermöglicht die visuelle Gestaltung von Pipelines über eine intuitive Weboberfläche ohne Codierung.

NiFi eignet sich besonders für Umgebungen, in denen sofortige Reaktionsfähigkeit erforderlich ist, und bietet gleichzeitig eine hervorragende Modularität.

Informatica PowerCenter ist eine kommerzielle Lösung, die für ihre Leistung in einer Produktionsumgebung bekannt ist. Sie basiert auf einem Motor metadatengesteuert, erleichtert die Dokumentation und Steuerung von Warenströmen

Informatica wird von großen Unternehmen für kritische Projekte bevorzugt, bei denen Robustheit und Support unerlässlich sind.