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

By |2022-03-31T12:27:47+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 mehreren Datenbanken gespeichert und erfordern daher eine ETL-Engine, die Daten verarbeitet, um eine integrierte und vollständige Ansicht aller Informationsressourcen zu erstellen. ETL für Big Data beginnt mit der Identifizierung von Daten, die für die Unterstützung der organisatorischen Entscheidungsfindung von Bedeutung sind. Sobald die Datenquellen identifiziert wurden, werden Verbindungen zu den erforderlichen ETL-Datenbanken aufgebaut Daten extrahieren zur Transformation.

Schritt 2: Transformieren

Führen Sie eine ETL durch Transformationen um die unterschiedlichen Datendefinitionen von Informationen, die aus verschiedenen Datenquellen gesammelt wurden, zu vereinheitlichen. Eine Reihe von Geschäftsregeln (z. B. Aggregation, Verknüpfungen, Sortierung, Vereinigungsfunktionen) wandelt Daten in ein konsistentes Format für die Berichterstellung und Datenanalyse um und stellt die Datenkonsistenz im gesamten Unternehmen sicher. 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 – Vollständiges Laden bezieht sich auf das anfängliche Laden von Daten, das durchgeführt wird, um Daten zum ersten Mal in das Datenrepository zu bringen. Da dies in der Regel mit der Übertragung großer Datenmengen verbunden ist, ist es wichtig, den Prozess mithilfe verschiedener Techniken zu optimieren, z. B. Parallelverarbeitung, Lastausgleich, Pushdown-Optimierung, Laden von Massendaten, gleichzeitige Ausführung von Workflows und mehr.
  • Inkrementelle Last – Inkrementelles Laden synchronisiert neue oder aktualisierte Daten zwischen der Quelldatenbank und dem Zieldaten-Repository. Durch die Verwendung von inkrementellem Laden können Unternehmen das Data Warehouse mit den neuesten verfügbaren Transaktionsdaten auf dem neuesten Stand halten und gleichzeitig Rechenressourcen und Zeit sparen, die erforderlich sind, um jedes Mal, wenn neue Daten zu den Quellsystemen hinzugefügt werden, einen vollständigen Ladevorgang durchzuführen.

Warum ist ETL für die Datenintegration wichtig?

Seit ihrer Einführung ist die Entwicklung von ETL-Engines zu einem allgegenwärtigen Prozess in der Datenverarbeitung und -verwaltung geworden. Von der Vorbereitung großer und unterschiedlicher Datensätze für Business Intelligence und Echtzeit-Datenanalysen bis hin zur Handhabung komplexer Datenintegrationsszenarien erweitert sich 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 effizient durchführen 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.

Die ETL-Technologie bleibt eine bewährte Methode, auf die sich viele Unternehmen verlassen, um auf Datenmigrationsanforderungen unabhängig vom zugrunde liegenden Grund zu reagieren. Durch die Verwendung von codefreien ETL-Softwaretools können Unternehmen Daten aus verschiedenen Datenrepositorys anzeigen und Daten aus externen und internen Quellen konsolidieren, um Geschäftsbenutzern eine einheitliche, abgerundete Ansicht aller Geschäftsvorgänge zu bieten.

ETL und Data Warehousing

Data Warehousing ist ein komplexer Prozess, der die Integration, Neuordnung und Konsolidierung großer Datenmengen umfasst, die in unterschiedlichen Systemen erfasst wurden, 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 kritischer Prozess, bei dem unterschiedliche Unternehmensdaten in einem homogenisierten Format in ein Datenrepository geladen werden. Außerdem ermöglichen Echtzeit-Business-Intelligence-ETL-Tools mit inkrementellen Ladevorgängen auch ein nahezu sofortiges Data Warehousing und stellen so Geschäftsanwendern und Entscheidungsträgern neue Daten für Berichte und Analysen zur Verfügung. BI-ETL-Tools werden für Visualisierungen benötigt, um die Erkenntnisse aus dem ETL-Prozess besser zu verstehen.

ETL und Datenqualität

Von fehlerhaften Daten aus Online-Formularen über mangelnde Integration zwischen Datenquellen bis hin zur mehrdeutigen Natur der Daten selbst wirken sich mehrere Faktoren auf die Qualität der eingehenden Datenströme aus und verringern dadurch den Wert, den Unternehmen aus ihren Datenbeständen ziehen können. Daher wird die Anwendung von Datenqualitätsregeln während des ETL-Datenintegrationsprozesses die Genauigkeit der Daten erhöhen.

ETL ist ein kritischer Datenverwaltungsprozess, der Unternehmen hilft, sicherzustellen, dass nur saubere und konsistente Daten in ihr Data Warehouse und ihre BI-Tools gelangen. Hier sind einige der Möglichkeiten, wie Unternehmen dies tun können Verwenden Sie die ETL-Architektur, um die Datenqualität zu verbessern:

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

ETL und Anwendungsintegration

Die Integration von Daten, die in unterschiedlichen Anwendungen wie Salesforce.com und MS Dynamics gespeichert sind, ist für einen besseren Überblick über die Informationsressourcen des Unternehmens von entscheidender Bedeutung. End-to-End-ETL-Entwicklungstools helfen dabei 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 sind verschiedene Enterprise-ETL-Entwicklungstools oder -Lösungen verfügbar. Obwohl es sich um einen relativ einfach zu verstehenden Prozess handelt, können ETL-Datenintegrationsprozesse mit zunehmender Menge, Vielfalt und Richtigkeit der transformierten Daten an Komplexität zunehmen. Im Allgemeinen können die folgenden Faktoren den Umfang und die Komplexität der Durchführung eines ETL-Prozesses beeinflussen und müssen berücksichtigt werden, wenn Sie sich für die richtige ETL-Plattform aus verschiedenen Enterprise-ETL-Tools entscheiden:

  • Anzahl und Vielfalt der beteiligten Datenquellen und -ziele.
  • Die Anzahl der erstellten Tabellen.
  • Die Art der erforderlichen Transformationen. Dies kann von einer einfachen Suche bis hin zu komplexeren Transformationsdatenflüssen reichen, z. B. das Abflachen 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 strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten und integrierte Aufgabenplanungs- und Workflow-Automatisierungsfunktionen 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-Jobs. 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 Aufgabenplanung und Prozessorchestrierungs- und Automatisierungsfunktionen mit einer leistungsstarken ETL-Engine.

Während dies einige wesentliche Funktionen sind, die Top-ETL-Tools haben müssen, hängt die richtige Auswahl an 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 Ladeaufträge, die stundenlang ausgeführt werden, nichts Ungewöhnliches. Mit zunehmendem Datenvolumen und zunehmender Disparität können ETL-Prozesse und Datenflüsse komplexer werden und mehr Zeit für Rechenressourcen und Entwickler in Anspruch nehmen.

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

Parallelverarbeitung

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

Pushdown-Optimierung (ELT)

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

ELT / Pushdown-Optimierung

Inkrementelles Laden von Daten

Das inkrementelle Laden von Daten, bei dem nur die geänderten Daten in das Ziel geladen werden, spart Zeit und Rechenressourcen, da nicht jedes Mal, wenn Daten im Datenrepository aktualisiert werden müssen, vollständige Datenladevorgänge durchgeführt werden müssen. Weitere Informationen zu Change Data Capture (CDC) oder inkrementellen Datenladevorgängen finden Sie hier .

Optimieren Sie ETL-Prozesse mit Enterprise ETL-Tools

Astera Centerprise ist eine ETL-Lösung auf Unternehmensebene, die Daten über mehrere Systeme wie SQL Server, Excel, Salesforce und mehr integriert. Es ermöglicht Benutzern, große Datensätze mithilfe umfassender integrierter Transformationen zu manipulieren. Es hilft, Daten in ein einheitliches Repository für erweiterte ETL-Pipelines zu verschieben, und das alles völlig codefrei per Drag-and-Drop.

Die ETL-Anwendung in Software nutzt eine leistungsstarke clusterbasierte Architektur, eine industrietaugliche ETL-Flow-Engine und eine fortschrittliche Automatisierung, um komplexe ETL-Prozesse zu vereinfachen und zu optimieren. 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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