ETL-Prozess und die Transformationsschritte für seine Implementierung

By |2022-04-20T10:23:03+00:004. Februar 2020|

Die Welt des Datenmanagements hat sich rasant entwickelt; die Branche ist heute fast nicht mehr wiederzuerkennen als vor einem halben Jahrzehnt. Wenn wir einen Blick in eine nicht allzu ferne Vergangenheit werfen, hatten nur sehr wenige Menschen die Antwort auf „Was ist der ETL-Prozess“. Begriffe wie automatisierter ETL-Prozess, Data Mart, Data Lake oder Warehousing wären für die meisten Menschen unverständlich gewesen, oder schlimmer noch, ein Schlagwort, mit dem die Leute intelligenter klingen.

Was ist ETL aber? Einfach ausgedrückt handelt es sich um den Prozess, mit dem ein Benutzer Daten extrahiert, transformiert und an ihre jeweiligen Ziele lädt.

In der modernen Welt ist es von größter Bedeutung, dass wir auf die Schritte achten Datenmanagement-Technologie macht und die potenziellen Chancen, die sich daraus für ein Unternehmen ergeben. Unternehmen sind heutzutage überfüllt mit Rohdaten, die dringend durchsucht werden müssen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, Daten im ETL-Prozess zu organisieren, um Entscheidungsträgern umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Gute Daten ermöglichen bessere Entscheidungen und die Verwendung der richtigen Tools zur Verwaltung der ETL-Prozessist ein mächtiger Weg, dies zu tun. Für einen genauen Einblick müssen Daten im ETL-Prozess daher fehlerfrei sein.

In diesem Blog werden der Daten-ETL-Prozess und seine Bedeutung erläutert. Beginnen wir mit der Definition von ETL.

Was ist der ETL-Prozess?

Einfach ausgedrückt ist das der Daten-ETL-Prozess Extrahieren und Zusammenstellung von Rohdaten, Transformieren es, um es verständlich zu machen, und Laden in ein Zielsystem, wie eine Datenbank oder ein Data Warehouse, für einfachen Zugriff und Analyse. ETL, kurz für Extract, Transform, Load, ist eine wichtige Komponente im Datenökosystem jedes modernen Unternehmens und wird hauptsächlich für die OLAP-Verarbeitung in einem Data Warehouse verwendet. Der Daten-ETL-Prozess hilft, Datensilos aufzubrechen und den Datenzugriff für Entscheidungsträger zu erleichtern.

Da Daten aus mehreren Quellen ein unterschiedliches Schema haben, muss jeder Datensatz anders transformiert werden, bevor BI und Analytics verwendet werden können. Wenn Sie beispielsweise Daten aus Quellsystemen zusammenstellen, wie z SQL Server und Google Analytics müssen diese beiden Quellen im gesamten ETL-Prozess einzeln behandelt werden. Der Daten-ETL-Prozess hat an Bedeutung gewonnen, seit Big-Data-Analysen zu einem notwendigen Bestandteil jeder Organisation geworden sind.

Implementierung des ETL-Prozesses: Drei einfache Schritte

Das Akronym ETL lässt sich in drei Phasen unterteilen, die den gesamten Prozess umsetzen.

  1. E - Extraktion
  2. T - Transformation
  3. L - Laden

ETL-Prozess

Tauchen Sie ein und erfahren Sie, wie Sie Rohdaten durch den dreistufigen Daten-ETL-Prozess in Erkenntnisse umwandeln.

1st Schritt - Extraktion

Bevor Sie mit der Organisation Ihrer Daten beginnen können, besteht der erste Schritt im Daten-ETL-Prozess darin, die Daten aus allen relevanten Quellen abzurufen oder zu extrahieren und zu kompilieren. Dieser ETL-Anforderungs- und Erfassungsprozess umfasst die notwendige Vorbereitung zur Durchführung der Datenintegration. Die Datenquellen können Daten aus mehreren Quellen umfassen: On-Premise-Datenbanken, CRM-Systeme, Marketing-Automatisierungsplattformen, Cloud-Data Warehouses, unstrukturierte und strukturierte Dateien, Cloud-Anwendungen und alle anderen Quellen, aus denen Sie durch analytische Verarbeitung Erkenntnisse gewinnen möchten.

Nachdem alle kritischen Daten konsolidiert wurden, werden Sie feststellen, dass Daten aus verschiedenen Quellen datiert und in unterschiedlichen Formaten strukturiert sind. In diesem Schritt müssen die zusammengestellten Daten nach Datum, Größe und Quelle geordnet werden, um dem Transformationsprozess gerecht zu werden. Bei allen Daten, die in das System eingespeist und im nächsten Schritt konvertiert werden sollen, ist eine gewisse Konsistenz erforderlich. Die Komplexität dieses Schrittes kann je nach Datentyp, Datenvolumen und Datenquellen erheblich variieren.

ETL-Extraktionsschritte

  • Daten aus relevanten Quellen zusammenstellen.
  • Daten so organisieren, dass sie konsistent sind.

2. Schritt – Transformation

Datenumwandlung ist der zweite Schritt des ETL-Prozesses in Data Warehouses. Im ersten Schritt wurde das ETL-Deployment durchgeführt. In der zweiten ETL-Phase erfolgt nun die ETL-Transformation: Aus den Quellen extrahierte Daten werden im Staging-Bereich kompiliert, konvertiert, neu formatiert und bereinigt, um im nächsten Schritt in die Zieldatenbank eingespeist zu werden.

Der Transformationsschritt umfasst das Ausführen einer Reihe von Funktionen und das Anwenden von Regelsätzen auf die extrahierten Daten, um sie in ein Standardformat zu konvertieren, um die Schemaanforderungen der Zieldatenbank zu erfüllen. Der Grad der Manipulation, der in erforderlich ist ETL-Transformation hängt ausschließlich von den extrahierten Daten und den Anforderungen des Unternehmens ab. Es umfasst die Validierung von Daten sowie die Ablehnung, wenn diese nicht akzeptabel sind.

Qualitativ hochwertige Datenquellen erfordern nicht viele Transformationen, während andere Datasets dies möglicherweise erheblich erfordern. Um die technischen und geschäftlichen Anforderungen Ihrer Zieldatenbank zu erfüllen, können Sie sie verschiedenen Transformationstechniken unterziehen.

ETL-Transformationsschritte

  • Konvertieren Sie Daten entsprechend den Geschäftsanforderungen.
  • Formatieren Sie konvertierte Daten aus Kompatibilitätsgründen in ein Standardformat.
  • Bereinigen Sie irrelevante Daten aus den Datensätzen.
    • Daten sortieren und filtern.
    • Doppelte Informationen löschen.
    • Übersetzen Sie wo nötig.

3rd Schritt - Laden

Der abschließende Schritt im dreistufigen Daten-ETL-Prozess ist das Laden der zuvor extrahierten und transformierten Datensätze in die Zieldatenbank. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun; Die erste ist eine SQL-Einfügeroutine, die das manuelle Einfügen jedes Datensatzes in jede Zeile Ihrer Zieldatenbanktabelle beinhaltet. Der andere Ladeansatz verwendet eine Massenladung von Daten, die für das Massenladen von Daten reserviert ist.

Die SQL-Einfügung ist zwar langsam, führt jedoch bei jedem Eintrag Datenqualitätsprüfungen durch. Während die Massenlast zum Laden großer Datenmengen viel schneller ist, wird die Datenintegrität nicht für jeden Datensatz berücksichtigt. Das Massenladen ist ideal für Datensätze, von denen Sie sicher sind, dass sie fehlerfrei sind.

ETL-Ladeschritte

  • Laden Sie gut transformierte Datensätze durch Massenladen.
  • Laden Sie fragwürdige Datensätze über SQL-Einfügungen.

Bedeutung des ETL-Prozesses im Geschäftsleben

Dafür gibt es viele Gründe Umfassen des ETL-Extraktionsprozesses innerhalb Ihrer Organisation. Lassen Sie uns einige wichtige Vorteile diskutieren:

Erhöhte Business Intelligence

Die Rolle des Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesses in einer Organisation ist von großer Bedeutung, da er fundierte und schnellere Entscheidungen ermöglicht.

ETL-Technologie Verbessert wesentlich den Zugriff auf Ihre Daten. Sie können die relevantesten Datensätze für jede Geschäftsentscheidung abrufen, die Sie treffen müssen, um Sie zu unterstützen. Dies wirkt sich direkt auf Ihre operativen und strategischen Unternehmungen aus und gibt Ihnen die Oberhand. Mit datengesteuerten Erkenntnissen an Ihren Fingerspitzen können Sie den Weg für Ihr Unternehmen ebnen und Ihre Konkurrenz ins Schwitzen bringen.

Mehr ROI

Die Verwaltung großer Datenmengen ist keine leichte Aufgabe. Ohne den Daten-ETL-Prozess, um Daten zu organisieren und verständlich zu machen, würde ein Unternehmen von vornherein Ressourcen verschwenden, um Daten zu sammeln. Durch die Implementierung der ETL-Prozessschicht können Sie alle gesammelten Daten sinnvoll nutzen und so höhere Einnahmen erzielen. Tatsächlich hat die International Data Corporation eine Studie durchgeführt, die ergeben hat, dass die ETL-Implementierungen einen 5-Jahres-Median erreicht haben ROI von 112% mit einer mittleren Auszahlung von 1.6 Jahren.

Skalierbare Leistung

Wenn das Geschäft wächst und sich die Marktdynamik ändert, müssen sich auch die Ressourcen Ihres Unternehmens und die eingesetzte Technologie ändern. Über die Infrastruktur des ETL-Systems können Sie weitere Technologien hinzufügen und so die nachfolgenden Datenprozesse vereinfachen. Darüber hinaus werden mehrere leistungssteigernde Tools als Add-On für den ETL-Prozess im Data Warehouse bereitgestellt. Dazu gehören die Tools zum Extrahieren unstrukturierter Daten, Datenvirtualisierungslösungen und automatisierte Data Warehousing-Plattformen.

Dokumentieren Sie den ETL-Prozess

Es gibt einige ETL-Anforderungen, die erforderlich sind, um den Datenprozess zu rationalisieren. Es ist wichtig, dass Sie eine externe Dokumentation erstellen, die alle Schritte und Datenzuordnungen für jede Konfiguration enthält. Diese Datenzuordnungen sollten Diagramme enthalten, einschließlich Quelldaten, Zieldatensätzen und zusammenfassenden Informationen für jeden Schritt des Daten-ETL-Prozesses.

Das Dokument hilft dabei, Fehler schneller zu beheben und Anfängern das Erlernen des ETL-Prozesses zu erleichtern.

Die durch den ETL-Extraktionsprozess gesammelten Daten bieten den Entscheidungsträgern einen detaillierten historischen Kontext Ihres Unternehmens. Wenn Sie wissen, was ETL ist und warum es wichtig ist, ist es ratsam, in jedem Unternehmen, das einen effizienten ETL-Prozess zur Nutzung des Datenvorteils anstrebt, ein würdiges ETL-Tool in der Brust zu haben.

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