Was ist Reverse ETL? Vorteile, Herausforderungen und Anwendungsfälle

Reverse ETL (Extract, Transform, and Load) ist eine Datenintegrationstechnik, die Geschäftsdaten operationalisiert. Es extrahiert Daten aus einem Quellsystem (z. B. einem Data Warehouse), wandelt sie um und lädt sie in ein Zielsystem (z. B. SaaS-Plattformen oder Geschäftsanwendungen, z. B. Marketingtools oder CRM-Systeme (Customer Relationship Management)).

Im vergangenen Jahrzehnt hat die Menge, Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten Die weltweit erzeugten Energieeinnahmen sind erheblich gestiegen. Infolgedessen hat die Data-Engineering-Landschaft, wie beispielsweise der moderne Datenstapel, erhebliche Veränderungen erfahren. Unternehmen haben eine Reihe fortschrittlicher Technologien eingeführt Datenintegrationstechniken Geschäftsdaten effizient zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten.

Wie funktioniert Reverse ETL?

Zur Operationalisierung von Daten können Unternehmen Daten manuell extrahieren und transformieren. Erstellen Sie entweder benutzerdefinierte API-Integrationen oder laden Sie CSV-Dateien manuell herunter/hoch, um Daten in Geschäftstools von Drittanbietern zu laden. Oder eine viel bessere und sicherere Option ist die Verwendung einer Reverse-ETL-Pipeline.

Reverse-ETL-Tools bieten eine effizientere und optimierte Lösung als die Erstellung benutzerdefinierter APIs. Sie sind besser darin, verschiedene Datenintegrationsvorgänge auszuführen. Dazu gehören die Datenextraktion, -transformation und die Rückübertragung der transformierten Daten in die Geschäftsanwendungen oder SaaS-Tools. Zu den SaaS-Tools gehören Salesforce, Marketo, Google Ads, Zendesk, Mailchimp usw. Lassen Sie uns jede Komponente besprechen, um festzustellen, wie sie Geschäftsdaten aktiviert.

1. Auszug: Der umgekehrte ETL-Prozess beginnt mit der Extraktion von Daten aus dem Quellsystem, einem Data Warehouse, das als einzige Quelle der Wahrheit für das Unternehmen dient.
2. Transformieren: Die extrahierten Daten werden transformiert, um sie an das Format und die Struktur des Zielsystems, also der SaaS-Plattformen, anzupassen. Dieser Transformationsprozess umfasst die Implementierung verschiedener Datenbereinigungs-, Formatierungs- oder Anreicherungstechniken entsprechend den Anforderungen des Zielsystems.
3. Belastung: In dieser Phase werden die transformierten Daten zur operativen Analyse an Geschäftstools von Drittanbietern übertragen.
4. Synchronisierung: Die Synchronisierungsphase umfasst normalerweise die Planung des Synchronisierungsprozesses in regelmäßigen Abständen. Oder es wird aufgrund bestimmter Ereignisse oder Änderungen in den Quell- oder Zieldaten ausgelöst.
5. Monitor: Es ist wichtig, die Pipeline zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie reibungslos läuft und das gewünschte Geschäftsergebnis liefert, dh genaue Geschäftsdaten, die für die Operationalisierung bereit sind. Dazu gehört die Protokollierung von Fehlern, die Verfolgung von Leistungsmetriken oder die Durchführung von Qualitätsprüfungen der Daten.

Reverse ETL vervollständigt den modernen Datenstapel. Es legt die Daten in die Hände Ihrer operativen Teams. Dadurch können sie datengesteuerte Maßnahmen ergreifen, die Ihrem Unternehmen zugute kommen.

Reverse-ETL-Anwendungsfälle

Lassen Sie uns im Folgenden einige wichtige Anwendungsfälle besprechen.

• Effektive Vertriebsabläufe: Es kann die Daten an Salesforce, eine CRM-Plattform, übertragen. Das Vertriebsteam kann diese Daten nutzen und schnell und effizient Entscheidungen treffen.
• Verbesserte Kundenpersonalisierung: Kundenbezogene Geschäftsdaten können an ein Marketing-Automatisierungstool wie Mailchimp weitergeleitet werden. Dies würde es dem Marketingteam ermöglichen, mithilfe von Mailchimp personalisierte E-Mails zu entwerfen und an Kunden zu senden und eine gezielte E-Mail-Marketingkampagne durchzuführen.
• Bessere Marketingstrategien: Marketingteams können unterschiedliche Werbedaten aus dem zentralen Data Warehouse extrahieren und in die Google Ads-Plattform übertragen. Indem die Marketingteams regelmäßig über den Status der Benutzeraktivität informiert werden, können sie eine bessere Strategie zur Einbindung ihrer Kunden entwickeln.

Herausforderungen und Überlegungen

Wie jeder Data-Engineering-Prozess bringt Reverse-ETL seine eigenen Herausforderungen und Überlegungen mit sich. Nachfolgend haben wir einige der größten Reverse-ETL-Herausforderungen aufgelistet.

• Datenqualität und -struktur: Die Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz der Daten, die vom Quellsystem zum Zielsystem übertragen werden, ist ein wichtiger Gesichtspunkt bei der Durchführung von Reverse ETL. Dazu gehört die Implementierung verschiedener Techniken zur Datenbereinigung oder -anreicherung, um sicherzustellen, dass die Daten den erforderlichen Qualitätsstandards entsprechen. Darüber hinaus kann es das Zuordnen von Datenfeldern zwischen den Systemen, die Konvertierung von Datentypen, das Umwandeln von Daten in das erforderliche Format oder das Ändern des Datenschemas nach Bedarf umfassen.
• Datenvolumen: Die Menge der übertragenen Daten kann sich erheblich auf die Leistung und Skalierbarkeit des Reverse-ETL-Prozesses auswirken. Große Datensätze erfordern möglicherweise mehr Ressourcen zum Extrahieren, Transformieren und Laden und können länger in der Verarbeitung dauern. Dies kann besonders problematisch sein, wenn der umgekehrte ETL-Prozess in Echtzeit ausgeführt werden muss. Um dieses Problem zu lösen, verwenden Unternehmen verschiedene Strategien zum Laden von Daten, z. B. Batch-Laden, inkrementelles Laden oder Stream-Laden.
• Pipeline-Leistung: Um sicherzustellen, dass der Reverse-ETL-Prozess effizient abläuft, müssen die Datentransformationsregeln optimiert, Datenqualitätskontrollen implementiert oder effiziente Datenübertragungstechniken eingesetzt werden.
• Datensicherheit: Der Schutz der übertragenen Daten vor unbefugtem Zugriff oder Manipulation ist ein entscheidender Gesichtspunkt bei der Durchführung von Reverse ETL. Dazu gehört die Implementierung sicherer Datenübertragungsprotokolle, die Verschlüsselung der Daten oder die Implementierung von Identitätszugriffskontrollen, um die Datenautorisierung einzuschränken.

Benefits

Die Verwendung von Reverse ETL bietet mehrere Vorteile, darunter eine verbesserte Datenintegration, eine verbesserte Datenbereinigung, eine höhere Effizienz, eine bessere Entscheidungsfindung und eine erhöhte Flexibilität. Einige Hauptvorteile von Reverse ETL sind folgende.

• Schnelle datengesteuerte Entscheidungsfindung: In Unternehmen sind Abteilungen oder Geschäftsteams wie Marketing, Vertrieb, Finanzen, Support oder Produkt hauptsächlich mit der Bedienung ihrer relevanten Geschäftstools beschäftigt. Reverse ETL bietet ihnen Zugriff auf hochwertige und formatierte Geschäftsdaten in Echtzeit und ermöglicht so schnelle Entscheidungen. Sie müssen nicht auf den Zugriff auf das Data Warehouse warten.
• Datenintegration: Reverse ETL ermöglicht es Geschäftsteams, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren und so einen umfassenderen Überblick über Ihre Daten zu erhalten. Kundendaten sind beispielsweise in Looker verfügbar, das Vertriebsteam benötigt diese Daten jedoch in seinem Salesforce CRM. Reverse ETL ermöglicht es ihnen, diese Daten für eine bessere Kundenberichterstattung in Salesforce zu übertragen.
• Verbesserte betriebliche Effizienz: Reverse ETL automatisiert viele der Geschäftsaufgaben in der Datenintegrationspipeline und vermeidet Datensilos, was Zeit spart und das Fehlerrisiko verringert.

Verbessern Sie Datenintegrationspipelines mit Reverse ETL

Reverse ETL führt die Datenintegration umgekehrt durch. Typischerweise führen datengesteuerte Unternehmen eine herkömmliche einseitige Datenintegration durch, indem sie Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahieren, sie in einem einzigen Speicher integrieren und zur Analyse umwandeln.

Es bietet Unternehmen einen umfassenderen Überblick über Geschäftsdaten. Es hilft ihnen, Daten effektiver zu verwalten und zu analysieren, indem es sie für Geschäftstools nutzbar macht. Ein weiterer Vorteil ist die Entscheidungsfindung durch jedes kundenorientierte Geschäftsteam und verbesserte Geschäftsergebnisse.

Es gibt zahlreiche aufkommende Trends im Datenökosystem. Kasse unite.ai um Ihr Wissen über verschiedene Technologietrends zu erweitern.