Ein ETL-Prozess setzt sich aus drei wesentlichen Einzelschritten zusammen. Dabei dient ein ETL-Prozess dazu, Daten aus verschiedenen Datenquellen nutzbar zu machen und in einem Data Warehouse für die Nutzung verfügbar zu stellen. Häufig kommt dieser Prozess zur Verarbeitung großer Datenmengen in Bereichen wie Big Data oder Business Intelligence zum Einsatz.
Im folgenden Beitrag erfahren Sie über die Bedeutung, Funktion und mögliche Anwendungsbereiche eines ETL-Prozesses.
- Was ist ein ETL-Prozess?
- Welche Vorteile bietet ein ETL-Prozess?
- Wann ist ein ETL-Prozess sinnvoll?
- Welche Eigenschaften sollte ein ETL-Tool besitzen?
- Fazit
- FAQ: Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Was ist ein ETL-Prozess?
Ein ETL-Prozess setzt sich aus den Einzelschritten Extract, Transform und Load zusammen und ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verwenden.
Die Nutzung eines ETL-Prozesses hängt primär damit zusammen, dass heutzutage unternehmensrelevante Daten aus unterschiedlichen internen sowie externen Quellen stammen. Da diese Informationen unterschiedlichen Ursprung haben, müssen wir diese zunächst gebündelt erfassen. Aufgrund der Verschiedenheit dieser Daten, werden sie im nächsten Schritt bereinigt und es erfolgt eine Aufbereitung dieser Rohdaten.
Anschließend werden die bereinigten Daten innerhalb einer zentralisierten Datenbank (Data Warehouse) gespeichert, wodurch diese für eine Vielzahl an Anwendern zur Verfügung stehen.
Dieser Prozess dient vor allem dem Zweck, dass vorliegende Daten zur Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens beitragen. Mit der passenden Datenarchitektur wie dem Data Lakehouse ist das ganz einfach.
Ein ETL-Prozess setzt sich aus den folgenden drei Schritten zusammen:
Extract = Herausfiltern
Nur wenige Unternehmen verlassen sich auf einen einzigen Datentyp. Die Vielzahl an Unternehmen setzt bei der Verwaltung ihres Datenbestands auf mehrere Datenquellen. Damit dies möglich ist, müssen zunächst einmal unterschiedliche Daten erfasst werden.
Extract beschreibt den ersten wichtigen Schritt eines ETL-Prozesses. Dabei geht es vorwiegend um die Auswahl der Daten für den nachfolgenden Transformationsprozess. Häufig werden hinsichtlich der Extraktion nur Teilbereiche einzelner Quelldatenbanken bezogen.
Damit die Daten stetig aktuell bleiben und das Data Warehouse mit aktuellen Daten versorgt wird, findet der Prozess der Extraktion regelmäßig statt.
Die Rohdaten im Rahmen des Extraktionsprozesses setzen sich größtenteils aus den folgenden Daten zusammen:
- Daten bestehender Datenbanken
- Vertriebs- und Marketingaktivitäten
- Daten von mobilen Geräten und Apps
- Daten aus CRM-Systeme
- Aktivitätsprotokolle
- Anwendungsbezogene Performance-Daten
- Transaktionsaktivitäten
Transform = Umwandlung
Grundlegend geht es innerhalb der Transformationsphase darum, dass extrahierte Daten mit dem Format der Zieldatenbank übereinstimmen. Dementsprechend unterteilt sich der Transformationsprozess in mehrere Einzelschritte. Diese sehen wie folgt aus:
- Bestimmung von Richtlinien bei der Formatierung
- Bereinigung von falschen Daten
- Entfernung doppelter Daten
- Sortierung und Zusammenfassung passender Daten
- Feinabstimmung von Datenbestand und Zielschemata
Der Transformationsprozess wird im Allgemeinen als wichtigster Schritt des ETL-Prozesses angesehen. Dies liegt vor allem daran, dass die Transformation der Daten die Datenintegrität erheblich verbessert und dazu beiträgt, dass bestehende Daten am Zielort einerseits vollständig kompatibel und andererseits einsatzbereit ankommen.
Load = Bereitstellen
Im letzten Schritt eines ETL-Prozesses werden die im vorigen Prozess umgewandelten und aufbereiteten Daten geladen. Dies bedeutet, dass das eigentliche Integrieren des bereinigten Datenbestands in ein Data Warehouse oder eine generelle Zieldatenbank erfolgt.
Während dieser Integration ist die Zieldatenbank oder das Data Warehouse häufig gesperrt, um fehlerhafte Auswertungen zu vermeiden. Zudem lassen sich nicht nur neue Daten in ein Data Warehouse integrieren. Auch bestehende Datenbestände innerhalb einer Zieldatenbank lassen sich stetig aktualisieren.
Zudem lassen sich Veränderungen des Data Warehouse protokollieren, sodass diese jederzeit wahrnehmbar sind.
Welche Vorteile bietet ein ETL-Prozess?
Die Integration eines ETL-Prozesses bietet einige Vorteile innerhalb eines Unternehmens. Zu den wesentlichen Vorteilen gehören folgende:
Verbesserung des ROI
Aufgrund der Digitalisierung und der damit verbundenen Ansammlung riesiger Datenmengen ist es für viele Unternehmen keine Leichtigkeit, Daten sinnvoll zu organisieren und verständlich bereitzustellen. Demnach bleiben oftmals einige Potentiale unausgeschöpft und wir verschwenden Ressourcen.
Zudem lassen sich mithilfe eines ETL-Prozesses Daten aus sämtlichen Quellen zusammenführen, sodass wir diese sinnvoll zur weiteren Verwendung nutzen können. Dieser verbesserte Überblick von unternehmensrelevanten Daten steht meist in einem festen Zusammenhang mit der Erhöhung des Umsatzes sowie der Verbesserung des ROI.
Skalierbarkeit der Leistung
Mit zunehmendem Wachstum und sich verändernden Marktdynamiken, sind Unternehmen gezwungen, ihre Ressourcen und angewandten Technologien zu optimieren und verändern. Dazu gehört vorwiegend, dass durch die Integration eines ETL-Systems, die Nutzung weiterer Technologien möglich ist.
Dahingehend lassen sich einige Tools im Sinne eines Add-Ons für den ETL-Prozess im Data Warehouse bereitstellen. Zu diesen Tools gehören beispielswiese Tools zur Extraktion großer Datenmengen oder Tools zur Datenvisualisierung. Die Integration solcher sinnvollen Anwendungen trägt zunehmend zur Verbesserung und Skalierbarkeit der Leistung eines Unternehmens bei.
Effiziente Business Intelligence
Technologien auf Basis eines ETL-Prozesses verbessern im Wesentlichen den Datenzugriff. Dadurch ist es beispielsweise jederzeit möglich, dass ein Unternehmen auf diejenigen Datensätze zurückgreifen kann, die für den jeweiligen Zeitpunkt relevant sind.
Diese Hilfestellung wirkt sich zunehmend auf das operative sowie strategische Geschäft aus, indem das Unternehmen auf Basis fundierter Daten seine Entscheidungen datengestützt ableiten kann. Schlussendlich erhalten Unternehmen die Möglichkeit, sich von der Konkurrenz durch verbesserte Entscheidungen langfristig abzusetzen.
Besonders in Zusammenhang mit einem Feature Store lassen sich für Unternehmen Vorteile generieren.
Wann ist ein ETL-Prozess sinnvoll?
Ein ETL-Prozess ist aufgrund der vielen Vorteilen grundsätzlich sinnvoll. Entsprechend sollten Unternehmen Kosten und Zeitaufwand ins Verhältnis zum resultierenden Nutzen eines ETL-Prozesses stellen. Als Hilfestellung dienen folgende 5 Anhaltspunkte, die Unternehmen zur Entscheidung berücksichtigen sollten. Folgende 5 Sachverhalte eignen sich zur Wahl eines ETL-Prozesses:
- Kein einheitliches System: Ihr Unternehmen hat Probleme auf Daten unterschiedlicher Quellen zurückzugreifen, wodurch keine datengestützten Management-Entscheidungen getroffen werden können.
- Schwierigkeiten bei der Datenabfrage: Die Datenabfrage im Unternehmen gestaltet sich zunehmend kompliziert und ist mit Fehlern versehen. Teilweise ist eine Datenabfrage nicht möglich.
- Keine primäre Datenbank: Ihr Unternehmen wünscht den Zugriff auf eine einzige Datenbank? Ein ETL-Prozess hilft Ihnen, diesen Wunsch umzusetzen.
- Verarbeitung großer Datenmengen: Im Rahmen von Business Intelligence und Big Data Analytics müssen oftmals riesige Datenmengen verarbeitet werden. Darüber hinaus kann an dieser Stelle ein ETL-Prozess als Hilfestellung dienen.
- Informationsbedarf: Benötigt das Unternehmen verlässliche Informationsquellen, so lassen sich qualitative Informationen durch einen ETL-Prozess gebündelt in einer zentralen Datenbank zur Verfügung stellen.
Welche Eigenschaften sollte ein ETL-Tool besitzen?
Bei der Wahl des passenden Tools, sollte auf entsprechende Eigenschaften und Funktionen geachtet werden. Derzeit bietet der Markt eine Vielzahl an möglichen Anwendungen und Tools, wodurch der Überblick schnell verloren gehen kann. Im Folgenden werden Ihnen relevante Funktionen und Eigenschaften erläutert, welche ein entsprechendes Tool erbringen sollte.
- Schnittstelle: Ein gutes ETL-Tool zeichnet sich vorwiegend dadurch aus, dass eine Integration über viele Schnittstellen zu unterschiedlichen Datenbanksystemen möglich ist.
- Kompatibilität: Zusätzlich ist es hilfreich, dass das vorliegende Tool mit unterschiedlichen Cloudmodellen kompatibel ist.
- Bedienung: Eine einfache Bedienung und benutzerfreundliche Oberfläche ist wichtig, damit sämtliche Mitarbeiter eines Unternehmens zügig mit relevanten Funktionen vertraut sind und sich im Umgang mit dem Tool keine Probleme ergeben
- Visualisierung: Die Möglichkeit der Visualisierung ist ebenfalls immens wichtig, um verschiedenen Prozesse und ETL-Phasen übersichtlich darstellen zu können.
- Performance: Besitzt ihr Unternehmen riesige Datenbestände, so ist die generelle Performance des jeweiligen Tools ebenfalls wichtig. Im Rahmen der Verarbeitung großer Datenmengen sollten daher keinerlei Probleme auftreten.
Fazit
Die im ETL-Prozess gesammelten Daten bieten Entscheidungsträgern eine verbesserte und detailliertere Übersicht über die Lage des Unternehmens. Dadurch rückt das Bauchgefühl in den Hintergrund und Entscheidungen lassen sich auf Basis von Daten und Fakten treffen.
Schließlich bietet die Integration eines ETL-Prozesses die Möglichkeit, dass alle gesammelten Daten sinnvoll genutzt werden können, damit die Verschwendung wertvoller Ressourcen gemindert wird.
Nutzen auch Sie die Vorteile eines ETL-Prozesses, um die Effizienz Ihres Unternehmens zu steigern. Haben Sie Fragen zu diesem Thema und benötigen Hilfestellung? Kontaktieren Sie mich gerne.
FAQ: Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Die Abkürzung ETL steht für die drei Teilschritte Extract, Transform, Load im Datenverarbeitungsprozess. Hier werden Daten in den drei Schritten extrahiert, transformiert und in den Zielablageort geladen.
Wir verwenden ETL immer dann, wenn wir Daten von einer Datenquelle in eine andere Datenquelle laden wollen, wie zum Beispiel in einen Data Lake oder ein Date Warehouse. Der Schritt der Transformation dient der Umwandlung von unstrukturierten in strukturierte Daten.
Durch den ETL-Prozess ist es Unternehmen möglich, ihre Daten zuverlässig zu verwalten und für Machine Learning oder Business Intelligence Analysen zu verwenden. So können beispielsweise Prognosen zu Themen wie dem Churn oder dem langfristigen CLV jedes Kunden erstellt werden.
