Was ist ETL? (Extrahieren, Transformieren, Laden) Methodik und Anwendungsfälle

ETL steht für „Extrahieren, Transformieren, Laden“. Dabei handelt es sich um einen Prozess, der Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository integriert, sodass sie verarbeitet und anschließend analysiert werden können, sodass daraus nützliche Informationen abgeleitet werden können. Diese nützlichen Informationen helfen Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und zu wachsen.

„Daten sind das neue Öl.“

Clive Humby, Mathematiker

Die weltweite Datenproduktion hat exponentiell zugenommen, und zwar so sehr, dass laut Forbes die Datenproduktion bei der derzeitigen Geschwindigkeit der Menschen alle zwei Jahre verdoppelt wird. Infolgedessen hat sich der moderne Datenstapel weiterentwickelt. Data Marts wurden in Data Warehouses umgewandelt, und als das noch nicht ausreichte, wurden Data Lakes geschaffen. Allerdings blieb in all diesen unterschiedlichen Infrastrukturen ein Prozess derselbe, der ETL-Prozess.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Methodik von ETL, seinen Anwendungsfällen, seinen Vorteilen und wie dieser Prozess zur Gestaltung der modernen Datenlandschaft beigetragen hat.

Methodik von ETL

ETL ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort zu integrieren, sodass sie verarbeitet, analysiert und dann mit den Stakeholdern von Unternehmen geteilt werden können. Es stellt die Integrität der Daten sicher, die für die Berichterstellung, Analyse und Vorhersage mit Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden sollen. Es handelt sich um einen dreistufigen Prozess, der Daten aus mehreren Quellen extrahiert, umwandelt und sie dann in Business-Intelligence-Tools lädt. Diese Business-Intelligence-Tools werden dann von Unternehmen genutzt, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Die Extraktionsphase

In dieser Phase werden die Daten mithilfe von SQL-Abfragen, Python-Codes, DBMS (Datenbankverwaltungssystemen) oder ETL-Tools aus mehreren Quellen extrahiert. Die häufigsten Quellen sind:

• CRM-Software (Customer Relationship Management).
• Analytics-Tool
• Data Warehouse
• Datenbase
• Cloud-Speicherplattformen
• Vertriebs- und Marketingtools
• Mobile Apps

Diese Quellen sind entweder strukturiert oder unstrukturiert, weshalb das Format der Daten zu diesem Zeitpunkt noch nicht einheitlich ist.

Die Transformationsphase

In der Transformationsphase werden die extrahierten Rohdaten transformiert und in ein für das Zielsystem geeignetes Format kompiliert. Dazu durchlaufen die Rohdaten einige Transformations-Teilprozesse, wie zum Beispiel:

1. Bereinigung – inkonsistente und fehlende Daten werden behoben.
2. Standardisierung – es wird durchgehend eine einheitliche Formatierung angewendet.
3. Entfernung von Duplikaten: Redundante Daten werden entfernt.
4. Ausreißer erkennen: Ausreißer werden erkannt und normalisiert.
5. Sortieren – Daten werden auf eine Weise organisiert, die die Effizienz erhöht.

Neben der Neuformatierung der Daten gibt es auch andere Gründe für die Notwendigkeit einer Datentransformation. Nullwerte sollten, falls in den Daten vorhanden, entfernt werden; Darüber hinaus sind in den Daten häufig Ausreißer enthalten, die sich negativ auf die Analyse auswirken. Sie sollten in der Transformationsphase bearbeitet werden. Oftmals stoßen wir auf Daten, die redundant sind und keinen Mehrwert für das Unternehmen darstellen. Solche Daten werden in der Transformationsphase gelöscht, um Speicherplatz im System zu sparen. Dies sind die Probleme, die in der Transformationsphase gelöst werden.

Die Ladephase

Sobald die Rohdaten extrahiert und mit Transformationsprozessen angepasst wurden, werden sie in das Zielsystem geladen, bei dem es sich in der Regel entweder um ein Data Warehouse oder einen Data Lake handelt. Es gibt zwei verschiedene Möglichkeiten, die Ladephase durchzuführen.

1. Vollständiges Laden: Alle Daten werden zum ersten Mal auf einmal im Zielsystem geladen. Es ist technisch weniger komplex, nimmt aber mehr Zeit in Anspruch. Dies ist ideal, wenn die Datenmenge nicht zu groß ist.
2. Inkrementelles Laden: Das inkrementelle Laden erfolgt, wie der Name schon sagt, in Schritten. Es gibt zwei Unterkategorien.

• Inkrementelles Laden des Streams: Daten werden in Intervallen geladen, normalerweise täglich. Diese Art des Ladens eignet sich am besten, wenn es sich um kleine Datenmengen handelt.
• Inkrementelles Batch-Laden: Beim Batch-Typ des inkrementellen Ladens werden die Daten in Batches mit einem Intervall zwischen zwei Batches geladen. Es ist ideal, wenn die Datenmenge zu groß ist. Es ist schnell, aber technisch komplexer.

Arten von ETL-Tools

ETL wird auf zwei Arten durchgeführt: manuelles ETL oder No-Code-ETL. Beim manuellen ETL gibt es wenig bis gar keine Automatisierung. Alles wird von einem Team aus Datenwissenschaftlern, Datenanalysten und Dateningenieuren codiert. Alle Pipelines zum Extrahieren, Transformieren und Laden werden für alle Datensätze manuell entworfen. Dies alles führt zu enormen Produktivitäts- und Ressourcenverlusten.

Die Alternative ist No-Code-ETL; Diese Tools verfügen normalerweise über Drag-and-Drop-Funktionen. Diese Tools machen eine Codierung völlig überflüssig und ermöglichen so auch technisch nicht versierten Mitarbeitern die Durchführung von ETL. Aufgrund ihres interaktiven Designs und ihres integrativen Ansatzes verwenden die meisten Unternehmen Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow und Oracle Data Integrator für ihre ETL-Vorgänge.

In der Datenbranche gibt es vier Arten von No-Code-ETL-Tools.

1. Kommerzielle ETL-Tools
2. Open-Source-ETL-Tools
3. Benutzerdefinierte ETL-Tools
4. Cloudbasierte ETL-Tools

Best Practices für ETL

Es gibt einige Praktiken und Protokolle, die befolgt werden sollten, um eine optimierte ETL-Pipeline sicherzustellen. Die Best Practices werden im Folgenden besprochen:

1. Den Kontext von Daten verstehen: Wie Daten erfasst werden und was die Metriken bedeuten, sollte richtig verstanden werden. Dies würde dabei helfen, zu ermitteln, welche Attribute überflüssig sind und entfernt werden sollten.
2. Wiederherstellungskontrollpunkte: Für den Fall, dass die Pipeline defekt ist und ein Datenleck vorliegt, müssen Protokolle vorhanden sein, um die durchgesickerten Daten wiederherzustellen.
3. ETL-Logbuch: Es muss ein ETL-Logbuch geführt werden, das alle Prozesse aufzeichnet, die mit den Daten vor, während und nach einem ETL-Zyklus durchgeführt wurden.
4. Auditing: Überprüfen Sie die Daten nach einem bestimmten Intervall, um sicherzustellen, dass die Daten den gewünschten Zustand haben.
5. Geringe Datengröße: Die Größe der Datenbanken und ihrer Tabellen sollte so klein gehalten werden, dass die Daten eher horizontal als vertikal verteilt sind. Diese Vorgehensweise sorgt für eine Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und beschleunigt damit den ETL-Prozess.
6. Erstellen einer Cache-Schicht: Die Cache-Schicht ist eine Hochgeschwindigkeits-Datenspeicherschicht, die kürzlich verwendete Daten auf einer Festplatte speichert, wo sie schnell abgerufen werden können. Diese Vorgehensweise hilft, Zeit zu sparen, wenn es sich bei den zwischengespeicherten Daten um die vom System angeforderten Daten handelt.
7. Parallelverarbeitung: Die Behandlung von ETL als serieller Prozess verschlingt einen großen Teil der Zeit und Ressourcen des Unternehmens, was den gesamten Prozess äußerst ineffizient macht. Die Lösung besteht darin, parallele Verarbeitung und mehrere ETL-Integrationen gleichzeitig durchzuführen.

ETL-Anwendungsfälle

ETL sorgt in vielerlei Hinsicht für einen reibungslosen und effizienten Betrieb von Unternehmen, wir werden hier jedoch die drei beliebtesten Anwendungsfälle besprechen.

Hochladen in die Cloud:

Das lokale Speichern von Daten ist eine teure Option, bei der Unternehmen Ressourcen für den Kauf, die Wartung, den Betrieb und die Wartung der Server aufwenden müssen. Um diesen ganzen Aufwand zu vermeiden, können Unternehmen die Daten direkt in die Cloud hochladen. Dies spart wertvolle Ressourcen und Zeit, die dann in die Verbesserung anderer Aspekte des ETL-Prozesses investiert werden können.

Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen:

Daten sind oft über verschiedene Systeme in einer Organisation verstreut. Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort, damit sie verarbeitet und anschließend analysiert und später mit den Stakeholdern geteilt werden können, erfolgt mithilfe des ETL-Prozesses. ETL stellt sicher, dass Daten aus verschiedenen Quellen einheitlich formatiert werden und gleichzeitig die Integrität der Daten erhalten bleibt.

Vorhersagemodellierung:

Datenbasierte Entscheidungsfindung ist der Grundstein einer erfolgreichen Geschäftsstrategie. ETL hilft Unternehmen, indem es Daten extrahiert, transformiert und dann in Datenbanken lädt, die mit Modellen des maschinellen Lernens verknüpft sind. Diese Modelle für maschinelles Lernen analysieren die Daten, nachdem sie einen ETL-Prozess durchlaufen haben, und treffen dann Vorhersagen auf der Grundlage dieser Daten.

Zukunft von ETL in der Datenlandschaft

ETL spielt sicherlich die Rolle eines Rückgrats für die Datenarchitektur; Ob das so bleiben wird oder nicht, bleibt abzuwarten, denn mit der Einführung von Zero ETL in der Tech-Branche stehen große Veränderungen bevor. Mit Zero ETL wären die herkömmlichen Prozesse zum Extrahieren, Transformieren und Laden nicht erforderlich, sondern die Daten würden nahezu in Echtzeit direkt an das Zielsystem übertragen.

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