Was ist eine ETL-Strecke?
Was ist eine ETL-Strecke?
Unternehmen sammeln heute schon große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, ERP-Systemen, E-Commerce-Plattformen und Social Media. Diese Daten allein bieten jedoch keinen Mehrwert, wenn sie nicht richtig integriert und analysiert werden. Hier kommen ETL-Prozesse ins Spiel, die eine zentrale Rolle bei der Integration und Nutzung dieser Daten spielen. Sie dienen als Brücke zwischen verschiedenen Datenquellen und dem Ziel-Datenspeicher oder System und vereinen diese Datenquellen.
Dafür steht E – T – L in dem Begriff ETL-Strecke
Extract, Transform, Load – ETL ist ein Prozess, der in der Datenintegration verwendet wird, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie in ein geeignetes Format zu transformieren und schließlich in ein Data Warehouse oder eine andere Ziel-Datenbank (z.B. eine Microsoft SQL-Datenbank) zu laden. Kurz zusammengefasst: Man nimmt Daten aus einer Quelle, die für die Weiterverarbeitung und Nutzung bearbeitet werden.
Jeder dieser Schritte ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, konsistent und bereit für Analysen sind, die typischerweise in einem BI-Tool stattfinden. Nur so können datenbasierte Entscheidungen auf soliden Daten vorbereitet und möglich gemacht werden.
Extraktion
Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien, APIs oder Echtzeit-Datenströmen extrahiert. Dies kann eine Vielzahl von Formaten umfassen, wie zum Beispiel strukturierte Daten aus SQL-Datenbanken, unstrukturierte Daten aus Textdateien oder semi-strukturierte Daten aus JSON- oder XML-Dateien. Diese Daten können aus führenden Systemen kommen oder auch über Formulare (z.B. Microsoft Forms) manuell erfasst und weiter genutzt werden.
Tranformation
Die extrahierten Daten werden in ein einheitliches Format umgewandelt. Dazu gehören die Datenbereinigung, die Datenanreicherung, die Datennormalisierung und auch die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
Dieser Schritt stellt sicher, dass alle Daten konsistent und für die Analyse geeignet sind. Gleichzeitig werden die Daten in diesem Schritt typischerweise bereinigt.
Load
Die transformierten Daten werden in das Zielsystem geladen – das kann beispielsweise ein Data Warehouse sein. Dieser Schritt ermöglicht eine zentrale Speicherung und einen einfachen Zugriff für Analyse- und Reporting-Tools wie Microsoft Power BI
ETL als Schnittstelle zwischen Systemen
Ein gut implementierter ETL-Prozess ermöglicht es Unternehmen, umfangreiche und genaue Reports zu erstellen, die Daten aus verschiedenen Systemen kombinieren. Aber er ermöglicht auch einfach Daten von A nach B zu transportieren, was auch in Richtung einer klassischen Schnittstelle interpretiert werden kann.
Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Systemen können Unternehmen eine umfassende Sicht auf ihre Geschäftsprozesse erhalten. Dies hilft, Zusammenhänge zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispielhaft sind hier Daten aus einem CRM-System wie Verkaufschancen und Leads zu nennen, die mit Auftragsdaten aus dem ERP-System zu Bestands- und Neukunden kombiniert werden. Gleichzeitig ist es heute mehr oder weniger Standard, dass die Daten in ETL-Tools nahezu in Echtzeit verarbeitet werden. Das sorgt wiederum für aktuelle und relevante Berichte im späteren Frontend-Tool (Power BI).
Wer jetzt sagt, die Daten können auch im BI-Tool selbst miteinander kombiniert werden, hat grundsätzlich Recht. Hier geht es eher um Fragen der Architektur in der Datenhaltung:
Es bietet viele Vorteile für Performance und Struktur, wenn die Transformationsprozesse vor dem Reportingtool stattfinden.
Wenn wir ETL-Prozesse bzw. ETL-Strecken als Schnittstelle zwischen den Systemen betrachten, können diese Strecken mit klassischen, hart programmierten Schnittstellen oft mithalten. Sie haben den Vorteil, dass sie leicht an neue Anforderungen angepasst und skaliert werden können, um mit dem Wachstum des Unternehmens Schritt zu halten.
Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen bei der Implementierung von ETL-Prozessen, die Unternehmen berücksichtigen sollten. Stellvertretend seien hier Punkte aus den Bereichen Datenqualität und Datenschutz genannt, zu denen sich jedes Unternehmen, das ETL-Strecken einsetzt, umfassend beraten lassen sollte.
Datenqualität
Die Sicherstellung der Datenqualität während der Extraktion und Transformation ist entscheidend. Unternehmen sollten für diese Prozesse robuste Datenqualitäts-Checks implementieren.
Komplexität
Die Integration von Daten aus vielen verschiedenen Quellen kann komplex und zeitaufwendig sein. Eine sorgfältige Planung und die Auswahl der richtigen Tools sind entscheidend.
Sicherheit
Daten (insb. sensible und personenbezogene Daten) müssen während des gesamten ETL-Prozesses geschützt werden. Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugangskontrollen sind unerlässlich.
So setzen Sie ETL-Strecken in Ihrem Unternehmen ein
ETL-Strecken können selbst entwickelt und programmiert werden. Darüber hinaus gibt es einige Tools, die beim Aufbau einer ETL-Strecke unterstützen. Beispiele dafür sind Pentaho und Alteryx, mit denen einfache und auch komplexe ETL-Strecken aufgebaut werden können. Für die Durchführung von ETL-Strecken empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit einem fachkundigen IT-Dienstleister. Dieser stellt sicher, dass das Projekt reibungslos abläuft.
Als IT-Dienstleister kümmern wir uns um Ihre ETL-Strecke
ETL-Prozesse fungieren als Schnittstelle zwischen verschiedenen Systemen und ermöglichen es Unternehmen, Daten aus unterschiedlichen Quellen effizient für das Reporting zu nutzen. Durch die Zusammenführung von Daten verbessern ETL-Prozesse die Datenqualität und ermöglichen datenbasierte Geschäftsentscheidungen.
Damit Sie alle Vorteile der ETL-Strecken für Ihr Unternehmen nutzen können, beraten wir Sie umfassend zum gesamten Prozess und übernehmen für Sie gerne die Umsetzung und das Monitoring.
- Implementierung
Die richtige Implementierung von ETL-Strecken ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Das Verständnis für die eigenen Anforderungen ist daher essenziell für den Erfolg von Datenpipelines. Dies umfasst die Identifizierung der Quell- und Zielsysteme, die Struktur und das Format der Daten sowie die spezifischen Transformations- und Ladeprozesse, die erforderlich sind.
- Skalierbarkeit und Performance
Unternehmen sollten außerdem sicherstellen, dass ihre ETL-Strecken skalierbar sind und in der Lage sind, mit wachsenden Datenmengen umzugehen. Dies erfordert eine sorgfältige Architekturplanung und die Auswahl von Technologien und Plattformen, die eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen.
- Datenqualität und Fehlerbehandlung
Die Sicherstellung der Datenqualität ist ein entscheidender Aspekt bei der Implementierung von ETL-Strecken. Um diese zu gewährleisten, sollten Mechanismen zur Überwachung der Datenintegrität implementiert und Fehlerbehandlungsstrategien entwickelt werden, sodass fehlerhafte Daten identifiziert, bereinigt und korrigiert werden können.
- Monitoring und Optimierung
Eine kontinuierliche Überwachung und Optimierung der ETL-Strecken ist entscheidend, um eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Unternehmen sollten Metriken zur Leistungsüberwachung implementieren, um Engpässe oder Probleme frühzeitig zu erkennen und entsprechend zu reagieren. Darüber hinaus ist es wichtig, die ETL-Prozesse regelmäßig zu überprüfen und zu optimieren, um ihre Effizienz kontinuierlich zu verbessern.
- Compliance und Datenschutz
Sie müssen jederzeit sicherstellen können, dass Ihre ETL-Strecken den geltenden Compliance-Vorschriften und Datenschutzbestimmungen entsprechen. Dies umfasst die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO und anderen branchenspezifischen Vorschriften sowie die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen, um die Vertraulichkeit und Integrität sensibler Daten zu gewährleisten.
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