Integration von Unternehmensdaten: Wie wählt man das richtige ETL-Tool für Unternehmen aus?

By |2022-01-06T07:19:07+00:00October 4th, 2020|

Ein erfolgreiches Datenmanagement und eine BI-Strategie müssen einige wichtige Fragen beantworten, z.

  • Wo gibt es die erforderlichen Informationen?
  • Wie können Daten aus unterschiedlichen Systemen integriert werden, um eine einheitliche Sicht zu schaffen?
  • Wie kann man ETL-Big Data in ein Format umwandeln, das leicht analysiert werden kann, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen?

Extrahieren, Transformieren, Laden oder ETL ist eine Technologie, die häufig verwendet wird, um Antworten auf diese Fragen zu finden und eine einzige Version der Wahrheit zu erstellen. Obwohl in erster Linie eine Art von DatenintegrationDie ETL-Entwicklung erleichtert die Datenmigration, das Data Warehousing und die Datenprofilerstellung.

Was ist ETL?

Wie der Name andeutet, ETL-Datenintegration ist ein dreistufiger Prozess, bei dem Daten aus einer oder mehreren Datenquellen extrahiert, in den erforderlichen Zustand konvertiert und in eine Datenbank oder ein Cloud-Data Warehouse geladen werden.

ETL-Tools

Schritt 1: Extrahieren

Unternehmen sammeln große Datenmengen aus verschiedenen internen und externen Quellen. Diese Daten werden in verschiedenen Datenbanken gespeichert und erfordern daher eine ETL-Engine, die Daten verarbeitet, um eine integrierte und vollständige Ansicht aller Informationsressourcen zu erstellen. Der ETL-Prozess für Big Data beginnt mit der Identifizierung von Daten, die für die Unterstützung organisatorischer Entscheidungen von Bedeutung sind. Sobald die Datenquellen identifiziert wurden, werden Verbindungen zu den erforderlichen ETL-Datenbanken hergestellt Daten extrahieren zur Transformation.

Schritt 2: Transformieren

Führen Sie eine ETL durch Transformationen Vereinheitlichung der unterschiedlichen Datendefinitionen von Informationen, die aus verschiedenen Datenquellen gesammelt wurden. Eine Reihe von Geschäftsregeln (wie Aggregation, Verknüpfungen, Sortieren, Vereinigungsfunktionen) werden verwendet, um Daten in ein konsistentes Format für Berichte und Datenanalysen umzuwandeln und die Datenkonsistenz im gesamten Unternehmen sicherzustellen. Transformationen sind ein wesentlicher Bestandteil des ETL-Prozesses, und das richtige Tool ist erforderlich, um dies reibungslos durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse aus den Quellinformationen zu gewinnen.

Schritt 3: Laden

Das Laden transformierter Daten in ein Data Warehouse, eine Datenbank, einen Data Mart oder ein anderes Datenrepository ist der letzte Schritt zum Verwalten des ETL-Jobs oder -Prozesses. Abhängig vom Datenvolumen, der Zieldatenbank und den BI-Anforderungen des Unternehmens können zwei der folgenden Lademethoden verwendet werden:

  • Volle Ladung – Full Load bezieht sich auf das anfängliche Laden von Daten, das durchgeführt wird, um Daten zum ersten Mal in das Daten-Repository zu bringen. Da hierbei in der Regel große Datenmengen übertragen werden, ist es wichtig, den Prozess mit verschiedenen Techniken wie Parallelverarbeitung, Lastausgleich, Pushdown-Optimierung, Massendatenladen, gleichzeitiger Workflow-Ausführung und mehr zu optimieren.
  • Inkrementelle Last - Inkrementelles Laden wird verwendet, um neue oder aktualisierte Daten zwischen der Quellendatenbank und dem Zieldaten-Repository zu synchronisieren. Mithilfe der inkrementellen Auslastung können Unternehmen das Data Warehouse mit den neuesten verfügbaren Transaktionsdaten auf dem neuesten Stand halten und gleichzeitig die Rechenressourcen und die Zeit sparen, die erforderlich sind, um bei jedem Hinzufügen neuer Daten zu den Quellsystemen eine vollständige Auslastung durchzuführen.

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Warum ist ETL für die Datenintegration wichtig?

Seit seiner Einführung ist die Entwicklung von ETL-Engines zu einem allgegenwärtigen Prozess in der Welt der Datenverarbeitung und -verwaltung geworden. Von der Vorbereitung großer und unterschiedlicher Datenmengen für Business Intelligence und Analytics bis hin zur Behandlung komplexer Datenintegrationsszenarien geht der Einsatz der ETL-Technologie über einfache Datenbewegungen hinaus. Daher ist es von größter Bedeutung, eine ETL-Engine zu haben, die den ETL-Prozess in diesen komplexen Integrationsszenarien problemlos ausführen kann.

Hier sind einige Anwendungsfälle, in denen Unternehmen häufig ETL-Engines einsetzen:

ETL und Datenmigration

Datenmigration ist definiert als der Prozess, bei dem Daten zwischen Datenbanken, Datenformaten oder Unternehmensanwendungen übertragen werden. Es gibt verschiedene Gründe, warum sich ein Unternehmen für die Migration von Daten in eine neue Umgebung entscheiden kann, z.

Unabhängig vom zugrunde liegenden Grund bleibt die ETL-Technologie eine bewährte Methode, auf die sich viele Unternehmen verlassen, um auf Datenmigrationsanforderungen zu reagieren. Mit codefreien ETL-Softwaretools können Unternehmen Daten aus verschiedenen Datenrepositorys anzeigen und Daten aus externen und internen Quellen konsolidieren, um Geschäftsanwendern einen einheitlichen, abgerundeten Überblick über alle Geschäftsvorgänge zu bieten.

ETL und Data Warehousing

Data Warehousing ist ein komplexer Prozess, da es die Integration, Neuordnung und Konsolidierung riesiger Datenmengen, die in unterschiedlichen Systemen erfasst werden, umfasst, um eine einheitliche Quelle für BI und Erkenntnisse bereitzustellen. Darüber hinaus müssen Data Warehouses regelmäßig aktualisiert werden, um BI-Prozesse mit neuen Daten und Erkenntnissen zu versorgen. Die Durchführung von ETL ist ein Schlüsselprozess, der verwendet wird, um unterschiedliche Unternehmensdaten zusammen in einem homogenisierten Format in ein Daten-Repository zu laden. Darüber hinaus ermöglichen Echtzeit-BI-ETL-Tools bei inkrementellen Lasten auch ein nahezu sofortiges Data Warehousing, wodurch Geschäftsanwendern und Entscheidungsträgern frische Daten für Berichte und Analysen bereitgestellt werden. Für Visualisierungen werden BI-ETL-Tools benötigt, um die Erkenntnisse aus dem ETL-Prozess besser zu verstehen.

ETL und Datenqualität

Von fehlerhaften Daten aus Online-Formularen bis hin zu mangelnder Integration zwischen Datenquellen und der Mehrdeutigkeit der Daten selbst gibt es mehrere Faktoren, die sich auf die Qualität eingehender Datenströme auswirken und dadurch den Wert verringern, den Unternehmen aus ihren Datenbeständen ziehen können. Daher erhöht die Anwendung von Datenqualitätsregeln während des ETL-Datenintegrationsprozesses die Genauigkeit der Daten.

ETL ist ein Schlüsseldatenverwaltungsprozess, mit dem Unternehmen sicherstellen können, dass nur saubere und konsistente Daten in ihre Data Warehouse- und BI-Tools gelangen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen es können Verwenden Sie die ETL-Architektur, um die Datenqualität zu verbessern:

  • Datenprofilierung und Standardisierung
  • Datenkonsolidierung
  • Datenverbesserung
  • Datenbereinigung und -prüfung

ETL und Anwendungsintegration

Für eine bessere Übersicht über die Informationsressourcen des Unternehmens ist die Integration von Daten, die in unterschiedlichen Anwendungen wie Salesforce.com und MS Dynamics gespeichert sind, geschäftskritisch. End-to-End-ETL-Entwicklungstools helfen Daten aus Anwendungen integrierenMassieren Sie die Daten, wenn Sie den ETL-Prozess ausführen, um die Datenqualität sicherzustellen, und laden Sie sie in ein Ziel wie ein Data Warehouse oder eine ETL-Datenbank.

Warum benötigen Unternehmen ETL-Tools?

Wie wähle ich die richtigen Enterprise ETL-Tools aus?

Es stehen verschiedene Enterprise ETL-Entwicklungstools oder -Lösungen zur Verfügung. Obwohl es sich um einen relativ einfach zu verstehenden Prozess handelt, können ETL-Datenintegrationsprozesse mit zunehmender Menge, Vielfalt und Genauigkeit der zu transformierenden Daten an Komplexität zunehmen. Im Allgemeinen können die folgenden Faktoren den Umfang und die Komplexität der Durchführung eines ETL-Prozesses beeinflussen und müssen bei der Auswahl der richtigen ETL-Plattform aus verschiedenen ETL-Tools für Unternehmen berücksichtigt werden:

  • Anzahl und Vielfalt der beteiligten Datenquellen und -ziele.
  • Die Anzahl der erstellten Tabellen.
  • Die Art der erforderlichen Transformationen. Dies kann von einfachen Suchvorgängen bis hin zu komplexeren Transformationsdatenflüssen reichen, z. B. das Reduzieren der Hierarchie einer XML-, JSON- oder COBOL-Datei oder das Normalisieren von Daten.

Um diese Herausforderungen erfolgreich zu bewältigen, verwenden Sie verschiedene Arten von ETL-Produkten und erstellen Sie eine umfassende, genaue Ansicht der Unternehmensdaten. Unternehmen brauchen Hochleistungs-Code-freie ETL-Softwaretools die native Konnektivität zu allen erforderlichen Datenquellen bieten. Diese ETL-Prozesse und -Tools sollten in der Lage sein, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten sowie integrierte Funktionen zur Jobplanung und Workflow-Automatisierung zu verarbeiten, um Entwicklerressourcen und Zeit für die Datenverwaltung zu sparen.

 

Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der Funktionen, nach denen Unternehmen in unternehmensfähigen, leistungsstarken, codefreien ETL-Tools für Unternehmen suchen sollten:

  • Bibliothek der Anschlüsse - Gut gebaute Top-ETL-Tools sollten native bieten Konnektivität zu einer Reihe von strukturierten und unstrukturierten, modern und alt, sowie On-Premise- und Cloud-Datenquellen. Dies ist wichtig, da eine der Kernaufgaben von ETL-Software darin besteht, die bidirektionale Bewegung von Daten zwischen den unterschiedlichsten internen und externen Datenquellen zu ermöglichen, die ein Unternehmen verwendet.
  • Benutzerfreundlichkeit – Die Verwaltung von benutzerdefinierten ETL-Mappings ist ein komplexer Prozess, der umfassendes Entwicklungs-Know-how erfordert. Um Entwicklerressourcen zu sparen und Daten aus den Händen von Entwicklern an Geschäftsanwender zu übertragen, benötigen Sie eine Enterprise-ETL-Lösung, die eine intuitive, codefreie Umgebung zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten bietet.
  • Datentransformationen - Die Datenumwandlung Die Anforderungen eines Unternehmens können von einfachen Transformationsjobs wie Nachschlagen und Verknüpfen bis hin zu komplexeren Aufgaben wie demormalisieren von Daten oder Konvertieren unstrukturierter Daten in strukturierte Tabellen variieren. Um diesen Anforderungen an die Datenmanipulation gerecht zu werden, sollten Sie daher ETL-Prozesse und -Tools mit der besten Leistung auswählen, die eine Reihe einfacher und fortschrittlicherer Transformationen bieten.
  • Data Quality und Profilerstellung – Sie möchten, dass nur saubere und genaue Daten in Ihr Daten-Repository geladen werden. Um dies sicherzustellen, suchen Sie nach einer ETL-Plattform, die Datenqualitäts- und Profiling-Funktionen bietet, um die Konsistenz, Genauigkeit und Vollständigkeit der Unternehmensdaten zu bestimmen.
  • Automatisierung – Große Unternehmen bearbeiten täglich Hunderte von ETL-Aufträgen. Je mehr dieser Aufgaben Sie automatisieren können, desto schneller und einfacher können Sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen. Suchen Sie daher nach einer fortschrittlichen ETL-Automatisierungslösung mit Jobplanung und Prozessorchestrierung sowie Automatisierungsfunktionen mit einer leistungsstarken ETL-Engine.

Obwohl dies einige wichtige Funktionen sind, die die wichtigsten ETL-Tools benötigen, hängt die richtige Auswahl der ETL-Softwaretools von der Menge, Vielfalt, Geschwindigkeit und Richtigkeit der Daten ab, die Ihr Unternehmen verarbeitet.

Verbessern Sie die ETL-Leistung mit Enterprise ETL Tools

Für ETL-Datenintegrationsadministratoren sind lang andauernde Datentransformations- und Ladejobs, die stundenlang ausgeführt werden, keine Seltenheit. Mit zunehmendem Datenvolumen und zunehmender Ungleichheit können ETL-Prozesse und -Datenflüsse komplexer werden und mehr Rechenressourcen und Entwicklerzeit beanspruchen.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie die Leistung Ihrer ETL-Jobs in Software optimieren können:

Parallelverarbeitung

Datenverwaltungslösungen mit einer ETL-Engine für parallele Verarbeitung unterstützen die schnelle Verarbeitung großer Datendateien, indem sie in kleine Blöcke aufgeteilt werden. Jeder Chunk kann dann separat parallel verarbeitet werden, wodurch eine optimale Nutzung der Rechenressourcen gewährleistet und die Datenpipeline beschleunigt wird.

Pushdown-Optimierung (ELT)

Pushdown-Optimierung oder Extract, Load, Transform (ELT) ist eine Variante von ETL, bei der die Transformationslogik vom Staging-Bereich in die Quell- oder Ziel-ETL-Datenbank verschoben wird. Dies geschieht, um unnötige Datenverschiebungen zu vermeiden und die ETL-Leistung zu beschleunigen.

ELT / Pushdown-Optimierung

Inkrementelles Laden von Daten

Das inkrementelle Laden von Daten, ein Verfahren, bei dem nur die geänderten Daten in das Ziel geladen werden, spart Zeit und Rechenressourcen, da keine vollständigen Datenladevorgänge erforderlich sind, wenn Daten im Daten-Repository aktualisiert werden müssen. Weitere Informationen zu Change Data Capture (CDC) oder zum inkrementellen Laden von Daten finden Sie hier hier.

Optimieren Sie ETL-Prozesse mit Enterprise ETL-Tools

Astera Centerprise ist eine ETL-Lösung auf Unternehmensebene, die Daten über mehrere Systeme hinweg integriert, z. B. SQL Server, Excel, Salesforce und mehr. Es ermöglicht Benutzern, große Datensätze mit einem umfassenden Satz integrierter Transformationen zu bearbeiten. Es hilft, die transformierten Daten in ein einheitliches Repository für erweiterte ETL-Flows zu verschieben, und das alles völlig codefrei per Drag-and-Drop.

Die ETL-Anwendung in Software verwendet eine leistungsstarke Cluster-basierte Architektur, eine industrietaugliche ETL-Flow-Engine und fortschrittliche Automatisierungsfunktionen, um komplexe ETL-Prozesse zu vereinfachen und zu rationalisieren. Mit Unterstützung für Pushdown-Optimierung, inkrementelles Laden von Daten und Konnektivität zu älteren und modernen Datenquellen, Astera Centerprise unterstützt Unternehmen bei der Integration von Daten jeglichen Formats, jeder Größe oder Komplexität mit minimaler IT-Unterstützung in eine codefreie ETL-Umgebung.

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