ETL-Daten: Integrationen, Prozesse, Komponenten, erklärt

By |2022-04-20T10:15:09+00:00October 7th, 2019|

Was ist ETL?

Die ETL-Datenverarbeitung (Extract, Transform and Load) ist ein automatisiertes Verfahren, das relevante Informationen aus Rohdaten extrahiert, in ein Format konvertiert, das die Geschäftsanforderungen erfüllt, und in ein Zielsystem lädt.

Die erste Stufe im Daten-ETL-Prozess ist die Datenextraktion, bei der Daten aus mehreren Quellen abgerufen und in einer einzigen Quelle kombiniert werden. Der nächste Schritt ist die Datentransformation, die mehrere Prozesse umfasst: Datenbereinigung, Standardisierung, Sortierung, Verifizierung und Anwendung von Datenqualitätsregeln. Dieser Schritt wandelt Daten in ein kompatibles, gebrauchsfertiges Format um. Der letzte Schritt besteht darin, die transformierten Daten in ein neues Ziel zu laden.

Die Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse arbeiten zusammen, um eine optimierte ETL-Pipeline zu erstellen, die eine effiziente Migration, Bereinigung und Anreicherung kritischer Geschäftsdaten ermöglicht. Darüber hinaus ist eine benutzerfreundliche ETL-Schnittstelle für nicht technische Benutzer wichtig, um mit den vorliegenden Daten wichtige Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Übersicht über die ETL-Datenverarbeitung

Abbildung 1. ETL-Datenverarbeitung (Quelle: InetSoft)

Nachdem wir nun die kritische Frage „Was ist ETL-Datenverarbeitung? Wir werden auch die wichtigsten Faktoren behandeln, die Datenflüsse beeinflussen und wie wichtig eine effiziente ETL-Schnittstelle ist.

Vorteile des ETL-Datenprozesses

Automatisierte ETL-Tools bieten eine einfachere, codefreie ETL-Schnittstelle, die eine schnellere Alternative zu herkömmlichen ETL-Tools darstellt ETL-Datenverarbeitung Dies beinhaltet komplexe und oft sorgfältige Handcodierungen und -tests. Hier sind einige der Vorteile von ETL-Tools:

Benutzerfreundliche automatisierte Prozesse

ETL-Tools werden mit einer Reihe von einsatzbereiten Konnektoren geliefert, die automatisch mit Datenquellen- und Zielsystemen kommunizieren können, ohne dass Benutzer einen einzigen Zeilencode schreiben müssen. Darüber hinaus enthalten diese Konnektoren eine integrierte Datenumwandlungslogik und Regeln für die Extraktion aus jedem verwandten System, wodurch die Entwicklungszeit der Datenpipeline um Wochen verkürzt wird.

Visuelle Schnittstelle

Führende ETL-Tools verfügen über grafische Benutzeroberflächen, die eine intuitive Zuordnung von Entitäten zwischen Quelle und Ziel ermöglichen. Die GUI zeigt eine visuelle Darstellung der ETL-Datenpipeline, einschließlich aller Transformationen, die auf Entitäten auf dem Weg zum Ziel angewendet werden. Diese Vorgänge sind in der ETL-Software als Drag-and-Drop-Boxen vorhanden, die Endbenutzern eine praktische Visualisierung bieten.

Robuster Betrieb

ETL-Pipelines können im Betrieb häufig zerbrechlich sein, insbesondere wenn es sich um großvolumige oder komplexe Transformationen handelt. ETL-Tools können dazu beitragen, robuste und fehlerfreie Datenprozesse für Benutzer mit einer integrierten Fehlerkontrollfunktion zu entwickeln.

Optimale Leistung bei komplexen Datenverarbeitungsbedingungen

Mit modernen ETL-Tools können Sie große Datenmengen in Stapeln, Inkrementen oder nahezu in Echtzeit extrahieren, transformieren und laden. Diese Tools optimieren verschiedene ressourcenintensive Aufgaben, einschließlich Datenanalyse, Zeichenfolgenmanipulation sowie Änderung und Integration zahlreicher Datensätze, selbst wenn komplexe Datenmanipulationen oder Regeleinstellungen erforderlich sind.

Anspruchsvolle Profilerstellung und Datenbereinigung

ETL-Tools bieten erweiterte Datenprofile und -bereinigungen, die häufig beim Laden von Daten in Architekturen mit hohem Datenvolumen wie Data Warehouse oder Data Lake erforderlich sind.

Verbessertes BI und Reporting

Schlechter Datenzugriff ist ein kritisches Problem, das selbst die am besten konzipierten Berichts- und Analyseprozesse beeinträchtigen kann. ETL-Tools zielen auf eine ETL-Schnittstelle ab, die Daten den Benutzern, die sie am dringendsten benötigen, leicht zugänglich macht, indem sie den Vorgang des Extrahierens, Transformierens und Ladens vereinfacht. Als Ergebnis dieser verbesserten Zugänglichkeit können Entscheidungsträger vollständigere, genauere und aktuellere Business Intelligence (BI) erhalten.

ETL-Tools können auch eine wichtige Rolle bei prädiktiven und präskriptiven Analyseprozessen spielen, bei denen gezielte Datensätze und Datensätze verwendet werden, um zukünftige Investitionen oder Planungen voranzutreiben.

Höhere ROI

Ihr Unternehmen kann durch den Einsatz von ETL-Tools Kosten sparen und höhere Einnahmen erzielen. Laut einem Bericht der International Data Corporation (IDC) führte die Implementierung von ETL-Datenverarbeitung zu einer mittleren Fünfjahresrendite (ROI) von 112 Prozent bei einer durchschnittlichen Amortisation von 1.6 Jahren. Rund 54 Prozent der in diesem Bericht befragten Unternehmen hatten einen ROI von 101 Prozent oder mehr.

Verbesserte Leistung

Mithilfe von ETL-Tools können Sie den Entwicklungsprozess jeder Datenarchitektur mit hohem Datenvolumen optimieren. Heute sind zahlreiche ETL-Tools mit leistungsoptimierenden Technologien ausgestattet.

Viele der führenden Lösungsanbieter in diesem Bereich erweitern ihre ETL-Technologien mit Datenvirtualisierungsfunktionen, leistungsstarken Caching- und Indizierungsfunktionen und SQL Hinweis Optimierer. Sie sind auch so konzipiert, dass sie Multiprozessor- und Multicore-Hardware unterstützen und somit den Durchsatz bei ETL-Jobs erhöhen.

ETL-Prozess- und Datenintegration

Die Leute verwirren oft ETL und Datenintegration; Obwohl es sich um komplementäre Prozesse handelt, unterscheiden sie sich erheblich in der Ausführung. Datenintegration ist der Prozess des Zusammenführens von Daten aus mehreren Quellen, um den Bedienern eine zusammenhängende Ansicht zu bieten, während ETL das eigentliche Abrufen von Daten von diesen unterschiedlichen Standorten, ihre anschließende Bereinigung und Transformation und schließlich das Laden dieser erweiterten Datensätze umfasst Speicher-, Berichts- oder Analysestruktur, um sie in ETL Big Data umzuwandeln. Das Extrahieren, Transformieren und Laden in die Datenbank mag wie ein schwieriger Prozess erscheinen, aber das richtige automatisierte Tool kann die Datenbank trotz des kontinuierlichen Zuflusses von Daten in das Unternehmen verwalten.

Im Wesentlichen handelt es sich bei der Datenintegration um einen nachgelagerten Prozess, bei dem angereicherte Daten in relevante und nützliche Informationen umgewandelt werden. Heute kombiniert die Datenintegration zahlreiche Prozesse wie ETL, ELT und Datenverbund. ELT ist eine Variante von ETL, die die Daten extrahiert und unmittelbar vor der Transformation lädt. Während der Datenverbund Daten aus mehreren Quellen in einer virtuellen Datenbank kombiniert, die für BI verwendet wird.

Im Gegensatz dazu umfasst die ETL-Schnittstelle einen relativ engen Satz von Operationen, die vor dem Speichern von Daten im Zielsystem ausgeführt werden.

Faktoren, die ETL-Datenprozesse beeinflussen

Es gibt verschiedene Faktoren, die den Daten-ETL-Prozess beeinflussen, darunter:

Unterschied zwischen Quell- und Zieldatenanordnung

Die Ungleichheit zwischen den Quell- und Zieldatenanordnungen wirkt sich direkt auf die Komplexität des ETL-Systems aus. Aufgrund dieses Unterschieds in den Datenstrukturen muss der Ladevorgang normalerweise die Datensätze dekonstruieren, Werte ändern und validieren sowie Codewerte ersetzen.

Datenqualität

Wenn die Daten eine schlechte Qualität aufweisen, z. B. fehlende Werte, falsche Codewerte oder Zuverlässigkeitsprobleme, kann dies Auswirkungen auf den ELT-Prozess haben, da das Laden von Daten mit schlechter Qualität in eine Berichts- und Analysestruktur oder ein Zielsystem sinnlos ist.

Wenn Sie beispielsweise beabsichtigen, mithilfe Ihres Data Warehouse oder eines Betriebssystems Marketinginformationen für Ihr Vertriebsteam zu sammeln und Ihre aktuellen Marketingdatenbanken fehlerbehaftete Daten enthalten, muss Ihr Unternehmen möglicherweise viel Zeit darauf verwenden bestätigen Dinge wie E-Mails, Telefonnummern und Unternehmensdetails für einen reibungslosen ETL-Prozess in einer Datenbank.

System Crash

Unvollständige Ladevorgänge können zu einem potenziellen Problem werden, wenn Quellsysteme ausfallen, während Ihre ETL-Operation ausgeführt wird. Infolgedessen können Sie den ETL-Job abhängig von den Besonderheiten Ihres Zielsystems zwischen Kaltstart und Warmstart wählen.

Kaltstart ist, wenn Sie eine ETL-Operation von Grund auf neu starten, während ein Warmstart in Fällen verwendet wird, in denen Sie den Prozess aus den zuletzt identifizierten Datensätzen fortsetzen können, die die Operation erfolgreich geladen hat.

Ansatz der Organisation gegenüber ETL-Tools

Wenn Ihre Manager nicht mit vertraut sind Data Warehouse entwerfen oder null technische Kenntnisse haben, ziehen sie es vielleicht vor, bei der manuellen Codierung für die Implementierung aller ETL-Vorgänge zu bleiben. Daher sollte Ihr Management bereit sein, die neueste Data-Warehousing-Technologie zu erkunden, damit Ihre Auswahl nicht eingeschränkt wird.

Interne Kompetenz

Ein weiterer Faktor, der die Implementierung Ihres ETL-Mechanismus bestimmt, ist Ihre interne Kompetenz. Während Ihr IT-Team möglicherweise mit der Codierung für bestimmte ETL-Datenbanken vertraut ist, ist es möglicherweise weniger in der Lage, Extraktionsprozesse für Cloud-basierte Speichersysteme zu entwickeln.

Es sollte auch beachtet werden, dass die Pflege einer ETL-Datenbank ein kontinuierlicher Prozess ist, der eine konsequente Pflege und Optimierung erfordert, da der Datenumgebung einer Organisation mehr Quellen, Datensätze und Ziele hinzugefügt werden.

Datenvolumen, Ladefrequenz und Speicherplatz

Bei einem großen Datenvolumen wird das Stapelfenster tendenziell verkleinert, da die Ausführung von Jobs länger dauert und zwischen den einzelnen Jobs weniger Zeit verbleibt. Das Volumen und die Häufigkeit des Extrahierens und Ladens von Daten während der ETL-Stapelverarbeitung können sich auch auf die Leistung von Quell- und Zielsystemen auswirken.

In Bezug auf Ersteres kann die Belastung durch die Verarbeitung alltäglicher Transaktionsabfragen sowie durch ETL-Operationen dazu führen, dass Systeme abstürzen. Während den Zielstrukturen möglicherweise der erforderliche Speicherplatz fehlt, um schnell wachsende Datenlasten zu bewältigen. Das Erstellen von Staging-Bereichen und temporären Dateien kann auch viel Speicherplatz auf Ihrem Vermittlungsserver beanspruchen.

Erste Schritte mit der ETL-Datenintegration

Mit Hilfe von ETL-Tools können Sie Daten ohne Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen sammeln, verarbeiten und laden. Aufgrund des robusten Betriebs, der integrierten Fehlerbehandlungsfunktion und einer einfachen ETL-Schnittstelle lassen diese Integrationstools weniger Raum für menschliches Versagen als herkömmliche ETL-Tools. Herkömmliche ETL-Tools erfordern eine starke Beteiligung des IT-Personals. Die verarbeiteten Daten erfordern daher viel Zeit und Stapelverarbeitung. Daher werden moderne ETL-Tools von Unternehmen bevorzugt, da sie große ETL-Datensätze und komplexe Prozesse effektiver machen. Als Geschäftsanwender haben Sie auch weniger Probleme mit der Datenverfügbarkeit oder dem ETL-Prozess in einer Datenbank.

All diese Vorteile führen zu einer verbesserten Geschwindigkeit, Kompetenz und Datenqualität für Ihre ETL-Pipelines. Optimierte ETL-Tools ermöglichen es Ihnen auch, die Anzahl der für die Datenverarbeitung erforderlichen Mitarbeiter zu reduzieren und gleichzeitig weniger Fehler und schnellere Abfragen für Frontline-Benutzer sicherzustellen. Letztendlich führen diese Faktoren zu einer erheblichen und nachhaltigen Rendite Ihrer ursprünglichen Investition.

Astera Centerprise, ein Datenverwaltungstool auf Unternehmensebene, ermöglicht es Ihnen, eine kohärente Datengrundlage aufzubauen, indem Sie ETL und seine umfangreichen Datenzuordnungs- und Transformationsfunktionen nutzen; Astera Centerprise erleichtert es Unternehmen, Daten zu synchronisieren, zu transformieren und an ihren bevorzugten Speicherort zu verschieben.