Was ist ETL? (Extract, Transform, Load) Methodologie & 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 dann analysiert werden können, um nützliche Informationen daraus abzuleiten. 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 sehr, dass, laut Forbes, die Menschen die Datenerstellung derzeit alle zwei Jahre verdoppeln. Als Ergebnis hat sich der moderne Datenstapel entwickelt. Data Marts wurden in Data Warehouses umgewandelt, und wenn das nicht ausreichend war, wurden Data Lakes erstellt. Obwohl in all diesen verschiedenen Infrastrukturen ein Prozess gleich blieb, der ETL-Prozess.

In diesem Artikel werden wir uns mit der Methodologie von ETL, seinen Anwendungsfällen, seinen Vorteilen und damit auseinandersetzen, wie dieser Prozess das moderne Datenlandschaft gebildet hat.

Methodologie von ETL

ETL ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort zu integrieren, damit sie verarbeitet, analysiert und dann mit den Stakeholdern von Unternehmen geteilt 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-Codes, 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 rohe, extrahierte Daten in ein Format umgewandelt, das für das Ziel-System geeignet ist. Dazu wird das rohe Daten durch einige Transformations-Subprozesse verarbeitet, wie:

1. Cleansing – inkonsistente und fehlende Daten werden berücksichtigt.
2. Standardisierung – einheitliche Formatierung wird überall angewendet.
3. Duplizierungsentfernung – redundante Daten werden entfernt.
4. Ausreißer-Erkennung – 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; sie 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 das rohe Daten extrahiert und mit Transformationsprozessen bearbeitet wurde, wird es in das Ziel-System geladen, das in der Regel entweder ein Data-Warehouse oder ein Data-Lake ist. Es gibt zwei verschiedene Möglichkeiten, die Load-Phase durchzuführen.

1. Vollständiges Laden: Alle Daten werden auf einmal zum ersten Mal in das Ziel-System geladen. Es ist technisch weniger komplex, aber dauert länger. Es ist ideal, wenn die Größe der Daten nicht zu groß ist.
2. INKrementelles Laden: Inkrementelles Laden, wie der Name schon sagt, wird in Inkrementen durchgeführt. Es hat zwei Unterkategorien.

• Stream-Inkrementelles Laden: Daten werden in Intervallen, in der Regel täglich, geladen. Diese Art des Ladens ist am besten geeignet, wenn die Daten in kleinen Mengen 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 Daten zu groß sind. Es ist schnell, aber technisch komplexer.

Typen 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, bestehend aus Data-Scientist, Data-Analyst und Data-Engineer, codiert. Alle Pipelines von Extract, Transform und Load werden für alle Daten-Sets manuell entworfen. Dies verursacht enorme Produktivitäts- und Ressourcenverluste.

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-Techniker 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 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 einen optimierten ETL-Prozess zu gewährleisten. Die besten Praktiken werden unten diskutiert:

1. Verständnis des Kontexts der Daten: Wie Daten gesammelt werden und was die Metriken bedeuten, sollte ordnungsgemäß verstanden werden. Es würde helfen, zu erkennen, welche Attribute redundant sind und entfernt werden sollten.
2. Wiederherstellungs-Checkpoints: Im Falle eines Pipeline-Bruchs und eines Datenlecks sollte man Protokolle zur Wiederherstellung der geleakten Daten haben.
3. ETL-Logbuch: Ein ETL-Logbuch sollte geführt werden, das einen Eintrag über jeden Prozess enthält, der mit den Daten vor, während und nach einem ETL-Zyklus durchgeführt wurde.
4. Audit: Die Daten nach einem Intervall überprüfen, nur um sicherzustellen, dass die Daten in dem Zustand sind, in dem sie sein sollten.
5. Kleine Daten-Größe: Die Größe der Datenbanken und ihrer Tabellen sollte so klein wie möglich gehalten werden, dass die Daten mehr horizontal als vertikal verteilt sind. Diese Praxis stellt sicher, dass die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht wird und damit der ETL-Prozess beschleunigt wird.
6. Erstellung einer Cache-Schicht: Eine Cache-Schicht ist eine Hochgeschwindigkeits-Datenspeicher-Schicht, die kürzlich verwendete Daten auf einer Festplatte speichert, wo sie schnell abgerufen werden können. Diese Praxis hilft, Zeit zu sparen, wenn die gecachten Daten diejenigen sind, die vom System angefordert werden.
7. Parallele Verarbeitung: Die Behandlung von ETL als seriellen Prozess frisst einen großen Teil der Zeit und Ressourcen eines Unternehmens, was den gesamten Prozess extrem ineffizient macht. Die Lösung besteht darin, parallele Verarbeitung und mehrere ETL-Integrationen gleichzeitig durchzuführen.

ETL-Anwendungsfälle

ETL macht den Betrieb für Unternehmen auf verschiedene Weise reibungslos und effizient, aber wir werden hier die drei beliebtesten 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, den Betrieb und die Instandhaltung von Servern auszugeben. Um all diese Umstände zu vermeiden, können Unternehmen die 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 über verschiedene Systeme in einem Unternehmen verteilt. Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort, damit sie verarbeitet und dann analysiert werden können, um später mit den Stakeholdern geteilt zu werden, 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 im 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 das Ziel-System in fast Echtzeit übertragen.

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