ETL-Daten: Integrationen, Prozesse, Komponenten, erklärt

By |2021-09-20T09:40:23+00:00October 7th, 2019|

Was ist ETL?

Sie fragen sich wahrscheinlich: "Welche Bedeutung haben die Buchstaben ETL?" Beginnen wir mit der Beantwortung dieser Frage.

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

Die erste Stufe des ETL-Prozesses ist die Datenextraktion, bei der Daten aus mehreren Quellen abgerufen und zu einer einzigen Quelle kombiniert werden. Der nächste Schritt ist die Datentransformation, die mehrere Prozesse umfasst: Bereinigen, Standardisieren, Sortieren, Verifizieren und Anwenden von Datenqualitätsregeln. Dieser Schritt wandelt Daten in ein kompatibles, gebrauchsfertiges Format um. Der letzte Schritt ist das Laden der transformierten Daten in ein neues Ziel.

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-Datenverarbeitungstools werden mit einer Reihe von einsatzbereiten Konnektoren geliefert, die automatisch mit Datenquellen- und Zielsystemen kommunizieren können, ohne dass Benutzer eine einzige Zeile Code schreiben müssen. Darüber hinaus enthalten diese Konnektoren eine integrierte Datentransformationslogik und Regeln für die Extraktion aus jedem zugehörigen System, wodurch die Entwicklungszeiten der Datenpipeline um Wochen verkürzt werden.

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

Schlechte Datenzugänglichkeit ist ein kritisches Problem, das sich selbst auf den am besten konzipierten Berichts- und Analyseprozess auswirken kann. ETL-Tools zielen auf eine ETL-Schnittstelle ab, die den Benutzern, die sie am dringendsten benötigen, Daten zur Verfügung stellt, indem sie das Extrahieren, Transformieren und Laden vereinfachen. Durch diese verbesserte Zugänglichkeit können Entscheidungsträger umfassendere, genauere und zeitnahere Business Intelligence (BI) in die Hände bekommen.

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 mit ETL-Tools Kosten sparen und höhere Einnahmen erzielen. Nach a berichten Die Implementierung der ETL-Datenverarbeitung durch die International Data Corporation (IDC) ergab einen durchschnittlichen Return on Investment (ROI) von 5 Jahren von 112 Prozent bei einer durchschnittlichen Amortisation von 1.6 Jahren. Rund 54-Prozent der in diesem Bericht befragten Unternehmen erzielten 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 auf diesem Gebiet erweitern ihre ETL-Technologien mit Funktionen zur Datenvirtualisierung, leistungsstarken Caching- und Indexierungsfunktionen und SQL-Hinweisoptimierern. Sie unterstützen auch Multi-Prozessor- und Multi-Core-Hardware und erhöhen so den Durchsatz bei ETL-Jobs.

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ETL-Prozess- und Datenintegration

Die Leute verwirren oft ETL und Datenintegration;; Während sie komplementäre Prozesse sind, unterscheiden sie sich erheblich in der Ausführung. Bei der Datenintegration werden Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt, um den Bedienern eine zusammenhängende Ansicht zu bieten. Bei ETL werden Daten von diesen unterschiedlichen Standorten abgerufen, anschließend bereinigt und transformiert und schließlich diese erweiterten Datensätze in den Speicher geladen , Berichts- oder Analysestruktur. ETL in der Datenbank scheint ein schwieriger Prozess zu sein, aber mit dem richtigen automatisierten Tool kann das richtige automatisierte Tool 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 ETL-Datenprozess 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 in Richtung Technologie

Wenn Ihre Manager nicht mit vertraut sind Data Warehouse Wenn sie keine technischen Kenntnisse haben, bevorzugen sie möglicherweise die manuelle Codierung, um alle ETL-Operationen zu implementieren. Daher sollte Ihr Management bereit sein, die neueste Technologie zu erforschen, 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 fortlaufender Prozess ist, der eine konsistente Wartung und Optimierung erfordert, da der Datenumgebung eines Unternehmens 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

Mithilfe von ETL-Tools können Sie Daten ohne Kenntnisse in mehreren Codierungssprachen erfassen, verarbeiten und laden. Aufgrund des robusten Betriebs, der integrierten Fehlerbehandlungsfunktion und einer einfachen ETL-Schnittstelle lassen diese ETL-Datenintegrationstools weniger Raum für menschliches Versagen als herkömmliche ETL-Tools. Herkömmliche ETL-Tools erfordern eine hohe 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 Geschäftsbenutzer ist es auch weniger wahrscheinlich, dass Probleme mit der Datenverfügbarkeit oder dem ETL-Prozess in einer Datenbank auftreten.

All diese Vorteile führen zu einer verbesserten Geschwindigkeit, Kompetenz und Datenqualität Ihrer ETL-Datenpipelines. Mit optimierten ETL-Tools können Sie auch die Anzahl der für die Datenverarbeitung erforderlichen Mitarbeiter reduzieren und gleichzeitig weniger Fehler und schnellere Abfragen für Frontline-Benutzer sicherstellen. Letztendlich führen diese Faktoren zu einer signifikanten und nachhaltigen Rendite Ihrer ursprünglichen Investition.

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