Was ist ETL? (Extract, Transform, Load) – Methodik und Anwendungsfälle

ETL steht für “extract, transform, load”. Es ist ein Prozess, der Daten aus verschiedenen Quellen in ein einziges Repository integriert, damit sie verarbeitet und analysiert werden können, um nützliche Informationen zu gewinnen. Diese nützlichen Informationen helfen Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und zu wachsen.

“Daten sind das neue Öl.”

Clive Humby, Mathematiker

Die globale Datenerstellung hat exponentiell zugenommen, so dass, laut Forbes, die Menschen alle zwei Jahre die Datenerstellung verdoppeln. Als Ergebnis hat sich die moderne Datenarchitektur entwickelt. Data Marts wurden in Data Warehouses umgewandelt, und wenn das nicht ausreichte, wurden Data Lakes erstellt. In all diesen verschiedenen Infrastrukturen blieb jedoch ein Prozess gleich, der ETL-Prozess.

In diesem Artikel werden wir uns mit der Methodik von ETL, seinen Anwendungsfällen, seinen Vorteilen und der Art und Weise auseinandersetzen, wie dieser Prozess zur Bildung der modernen Datenlandschaft beigetragen hat.

Methodik von ETL

ETL ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort zu integrieren, damit sie verarbeitet, analysiert und dann an die Stakeholder von Unternehmen weitergegeben werden können. Es stellt die Integrität der Daten sicher, die für Berichterstellung, Analyse und Vorhersage mit Machine-Learning-Modellen verwendet werden. Es ist ein dreistufiger Prozess, der Daten aus mehreren Quellen extrahiert, transformiert und dann in Business-Intelligence-Tools lädt. Diese Business-Intelligence-Tools werden dann von Unternehmen verwendet, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Die Extract-Phase

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

• CRM (Customer-Relationship-Management)-Software
• Analytics-Tool
• Data-Warehouse
• Datenbank
• Cloud-Speicherplattformen
• Verkaufs- und Marketing-Tools
• Mobil-Apps

Diese Quellen sind entweder strukturiert oder unstrukturiert, was bedeutet, dass das Format der Daten in dieser Phase nicht einheitlich ist.

Die Transform-Phase

In der Transformationsphase wird das extrahierte Rohdaten in ein Format umgewandelt, das für das Ziel-System geeignet ist. Dazu werden die Rohdaten mehreren Transformations-Subprozessen unterzogen, wie z.B.:

1. Bereinigung – inkonsistente und fehlende Daten werden berücksichtigt.
2. Standardisierung – eine einheitliche Formatierung wird auf alle Daten angewendet.
3. Entfernung von Duplikaten – redundante Daten werden entfernt.
4. Erkennung von Ausreißern – Ausreißer werden erkannt und normalisiert.
5. Sortierung – Daten werden so organisiert, dass die Effizienz erhöht wird.

Zusätzlich zur Umformatierung der Daten gibt es auch andere Gründe für die Notwendigkeit der Transformation der Daten. Nullwerte, wenn sie in den Daten vorhanden sind, sollten entfernt werden; außerdem gibt es oft Ausreißer in den Daten, die die Analyse negativ beeinflussen; diese sollten in der Transformationsphase behandelt werden. Oft kommen wir auf Daten, die redundant sind und keinen Wert für das Unternehmen haben; solche Daten werden in der Transformationsphase entfernt, um den Speicherplatz des Systems zu sparen. Diese Probleme werden in der Transformationsphase gelöst.

Die Load-Phase

Sobald die Rohdaten extrahiert und mit Transformationsprozessen angepasst wurden, werden sie in das Ziel-System geladen, das in der Regel ein Data-Warehouse oder ein Data-Lake ist. Es gibt zwei verschiedene Arten, die Load-Phase durchzuführen.

1. Vollständiges Laden: Alle Daten werden auf einmal für die erste Zeit in das Ziel-System geladen. Es ist technisch weniger komplex, aber benötigt mehr Zeit. Es ist ideal, wenn die Datenmenge nicht zu groß ist.
2. Inkrementelles Laden: Inkrementelles Laden, wie der Name schon sagt, wird in Inkrementen durchgeführt. Es hat zwei Unterarten.

• Stream-Inkrementelles Laden: Daten werden in Intervallen, in der Regel täglich, geladen. Diese Art des Ladens ist am besten geeignet, wenn die Datenmengen klein sind.
• Batch-Inkrementelles Laden: Beim Batch-Typ des inkrementellen Ladens werden die Daten in Batches mit einem Intervall zwischen zwei Batches geladen. Es ist ideal, wenn die Datenmengen zu groß sind. Es ist schnell, aber technisch komplexer.

Arten von ETL-Tools

ETL wird auf zwei Arten durchgeführt, manuelle ETL oder No-Code-ETL. Bei manueller ETL gibt es wenig bis keine Automatisierung. Alles wird von einem Team, das aus Data-Scientist, Data-Analyst und Data-Engineer besteht, codiert. Alle Pipelines von Extract, Transform und Load werden für alle Datenmengen manuell entworfen. Dies führt zu einem enormen Produktivitäts- und Ressourcenverlust.

Die Alternative ist No-Code-ETL; diese Tools haben in der Regel Drag-and-Drop-Funktionen. Diese Tools entfernen vollständig die Notwendigkeit für Codierung, sodass sogar nicht-technische Mitarbeiter ETL durchführen können. Aufgrund ihrer interaktiven Gestaltung und ihrer inklusiven Herangehensweise verwenden die meisten Unternehmen Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow und Oracle (ORCL ) Data Integrator für ihre ETL-Operationen.

Es gibt vier Arten von No-Code-ETL-Tools in der Datenbranche.

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

Best Practices für ETL

Es gibt einige Praktiken und Protokolle, die befolgt werden sollten, um eine optimierte ETL-Pipeline zu gewährleisten. Die besten Praktiken werden im Folgenden diskutiert:

1. Verständnis des Kontexts der Daten: Wie Daten gesammelt werden und was die Metriken bedeuten, sollte genau verstanden werden. Dies hilft dabei, zu erkennen, welche Attribute redundant sind und entfernt werden sollten.
2. Wiederherstellungs-Checkpoints: Im Falle eines Pipeline-Bruchs und eines Datenlecks sollten Protokolle vorhanden sein, um die geleakten Daten wiederherzustellen.
3. ETL-Logbuch: Ein ETL-Logbuch sollte geführt werden, das einen Eintrag für jeden Prozess enthält, der mit den Daten vor, während und nach einem ETL-Zyklus durchgeführt wurde.
4. Prüfung: Regelmäßig sollte überprüft werden, ob die Daten in dem Zustand sind, in dem sie sein sollten.
5. Kleine Datenmengen: Die Größe der Datenbanken und ihrer Tabellen sollte so gehalten werden, dass die Daten eher horizontal als vertikal verteilt sind. Diese Praxis gewährleistet eine Erhöhung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und beschleunigt den ETL-Prozess.
6. Erstellung einer Cache-Schicht: Eine Cache-Schicht ist eine Hochgeschwindigkeits-Datenspeicherschicht, die kürzlich verwendete Daten auf einer Festplatte speichert, wo sie schnell abgerufen werden können. Diese Praxis hilft dabei, Zeit zu sparen, wenn die gecachten Daten diejenigen sind, die vom System angefordert werden.
7. Parallele Verarbeitung: ETL als seriellen Prozess zu behandeln, verbraucht einen großen Teil der Zeit und Ressourcen des Unternehmens, was den gesamten Prozess extrem ineffizient macht. Die Lösung besteht darin, parallele Verarbeitung und mehrere ETL-Integrationen gleichzeitig durchzuführen.

ETL-Anwendungsfälle

ETL ermöglicht es Unternehmen, ihre Operationen auf verschiedene Weise zu optimieren, aber wir werden hier die drei häufigsten Anwendungsfälle diskutieren.

Hochladen in die Cloud:

Das Speichern von Daten lokal ist eine teure Option, die Unternehmen dazu bringt, Ressourcen für den Kauf, die Wartung und den Betrieb von Servern aufzuwenden. Um all diese Probleme zu vermeiden, können Unternehmen ihre Daten direkt in die Cloud hochladen. Dies spart wertvolle Ressourcen und Zeit, die dann in andere Aspekte des ETL-Prozesses investiert werden können.

Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen:

Daten sind oft in verschiedenen Systemen innerhalb eines Unternehmens verteilt. Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort, damit sie verarbeitet und analysiert werden können, um sie später an die Stakeholder weiterzugeben, wird mithilfe des ETL-Prozesses durchgeführt. ETL stellt sicher, dass Daten aus verschiedenen Quellen einheitlich formatiert werden, während die Integrität der Daten erhalten bleibt.

Predictive Modeling:

Datengetriebene Entscheidungsfindung ist die Grundlage einer erfolgreichen Geschäftsstrategie. ETL hilft Unternehmen, indem es Daten extrahiert, transformiert und dann in Datenbanken lädt, die mit Machine-Learning-Modellen verknüpft sind. Diese Machine-Learning-Modelle analysieren die Daten, nachdem sie den ETL-Prozess durchlaufen haben, und machen dann Vorhersagen auf der Grundlage dieser Daten.

Zukunft von ETL in der Datenlandschaft

ETL spielt sicherlich die Rolle eines Rückgrats für die Datenarchitektur; ob es dabei bleiben wird oder nicht, bleibt abzuwarten, da mit der Einführung von Zero ETL in der Technologiebranche große Veränderungen bevorstehen. Mit Zero ETL gibt es keine Notwendigkeit für die traditionellen Extract-, Transform- und Load-Prozesse, sondern die Daten werden direkt in Echtzeit an das Ziel-System übertragen.

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