ETL-Wissenszentrum2021-08-24T11:51:37+00:00

Die Datenzuordnung ist ein Hauptschritt in einer Vielzahl von Datenverwaltungsprozessen, wie z. B. Datenkonvertierung, Integration, Warehousing-Virtualisierung usw. Sie konvertiert Daten vom Quellformat in ein zielkompatibles Format und stellt die Verbindung zwischen zwei unterschiedlichen Datensätzen her, um einen Bereich zu erreichen von Transformations- und Integrationsjobs. Die Komplexität von Datenzuordnungsaufgaben hängt von der Struktur der Quell- und Zielsysteme und den zugeordneten Daten ab.

Mithilfe der Datenzuordnung können Unternehmen Informationen aus verschiedenen Quellen sammeln und umwandeln, um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten.

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Bei der Datenextraktion werden Daten aus strukturierten, halbstrukturierten oder unstrukturierten Quellen wie E-Mails, PDFs, Textdateien usw. abgerufen. Unternehmen können Daten für die weitere Verarbeitung verwenden, sodass sie aggregiert, analysiert und migriert werden können ein zentrales Repository oder für die Berichterstellung verwendet.

Die Extraktion ist der erste Schritt im ETL-Prozess, nach dem die Daten bereinigt, transformiert und in das entsprechende Zielsystem geladen werden.

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Das Ändern der Struktur oder des Formats von Quelldaten, um sie mit dem Zielsystem kompatibel zu machen, wird als Datentransformation bezeichnet. Es wird in verschiedenen Datenverwaltungsprozessen verwendet, einschließlich Datenintegration, Migration, Bereinigung, Replikation usw.

Das Transformieren von Daten bietet Benutzern mehrere Vorteile, z.

  • Dadurch werden Daten besser organisiert und sowohl für Computer als auch für Menschen lesbar.
  • Richtig strukturierte und formatierte Daten verbessern die Datenqualität und gewährleisten genaue Ergebnisse, wenn sie integriert oder analysiert werden.
  • Transformierte Daten stellen sicher, dass Anwendungen trotz des unterschiedlichen Speicherformats von Quell- und Zielsystemen miteinander kommunizieren können.

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ETL ist die Abkürzung für Extrahieren, Transformieren und Laden. Ein ETL-Prozess:

  • Ruft Daten aus einem Quellsystem ab, z. B. Datei, Datenbank usw. - Extraktion
  • Wechselt in ein Format, das mit dem Ziel kompatibel ist - Transformation
  • Speichert es in einer gezielten Datenbank oder einem Data Warehouse - Laden

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Die Pushdown-Optimierung, auch als ELT bezeichnet, ist eine Server-Lastausgleichstechnik, die die Leistung von Integrationsprozessen maximiert. Es extrahiert, lädt und transformiert Daten, sodass Benutzer auswählen können, ob die Datenverarbeitung in der Quell- oder Zieldatenbank stattfindet.

Durch das Platzieren der Staging-Tabelle in der Datenbank wird die unnötige Datenverschiebung vermieden und die Netzwerklatenz verringert, wodurch die Gesamtausführungszeit verkürzt wird.

Pushdown-Optimierungsmodi können in zwei Typen unterteilt werden:

1- Teilweiser Pushdown: In diesem Modus wird die Transformationslogik je nach Datenbankanbieter teilweise in die Quell- oder Zieldatenbank verschoben.

2- Voller Pushdown: Die Transformationslogik wird vollständig in die Datenbank übertragen, und der Job wird im Pushdown-Modus von Anfang bis Ende ausgeführt.

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ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) extrahiert Daten aus mehreren Quellen, transformiert die Daten von einem Format in ein anderes und lädt sie dann in die Zieldatenbank oder das Data Warehouse.

ELT (Extrahieren, Laden und Transformieren) extrahiert dagegen Daten aus einer Quelle, lädt sie in eine Zieldatenbank und transformiert Daten in dieser Datenbank. Damit ELT funktioniert, sollten sowohl Quell- als auch Zielsysteme Datenbanken sein.

Der Hauptunterschied zwischen diesen beiden Verarbeitungstechniken besteht darin, wo die Transformation stattfindet.

  • In ELT übernimmt der Integrationsserver die Last der Transformation, während in ELT die Transformation in der Quell- oder Zieldatenbank stattfindet.

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Der Prozess, Daten aus heterogenen Quellen zu kombinieren und in einem einheitlichen Format darzustellen, wird als Datenintegration bezeichnet. Das beinhaltet:

  • Konsolidieren von Daten aus einer Vielzahl von Quellsystemen mit unterschiedlichen Formaten wie Dateisystemen, APIs, Datenbanken usw.
  • Bereinigen von Daten durch Entfernen von Duplikaten, Fehlern usw.
  • Kategorisieren von Daten basierend auf Geschäftsregeln
  • Umwandlung in das erforderliche Format, damit es für Berichte oder Analysen verwendet werden kann

Die Datenintegration wird in verschiedenen Datenverwaltungsprozessen wie Datenmigration, Anwendungsintegration, Stammdatenverwaltung usw. verwendet.

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Bei der Datenmigration werden Daten zwischen unterschiedlichen Systemen, einschließlich Datenbanken und Dateien, verschoben. Dennoch ist "Transfer" nicht der einzige Schritt in der Migration. Zum Beispiel:

  • Wenn die Daten in unterschiedlichen Formaten vorliegen, umfasst der Migrationsprozess Zuordnungen und Transformationen zwischen dem Quell- und dem Zielsystem.
  • Dazu gehört auch die Bewertung der Qualität der Quelldaten vor dem Laden in das Zielsystem.

Die Effizienz eines Datenmigrationsprojekts hängt von der Vielfalt, dem Volumen und der Qualität der zu verschiebenden Daten ab.

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Die Datenvalidierung ist die Methode zum Entfernen ungültiger Werte, Duplikate und anderer Fehler, um die Richtigkeit und Qualität der Daten vor der Verarbeitung sicherzustellen. Der Prozess stellt sicher, dass die Daten sind:

  • Umfassend und konsequent
  • Einzigartig und fehlerfrei
  • Entspricht den Geschäftsanforderungen

Die Validierung von Daten ist für alle Datenprozesse, einschließlich Integration, Migration, Lagerung usw., von wesentlicher Bedeutung, da das Endziel darin besteht, die Genauigkeit der Ergebnisse sicherzustellen. Die Arbeit mit zuverlässigen Daten gibt Unternehmen das Vertrauen, ohne zu zögern zeitnahe Entscheidungen zu treffen.

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Die Datenbereinigung, auch Datenbereinigung genannt, ist ein Hauptschritt im Datenvorbereitungsprozess. Es umfasst das Auffinden und Korrigieren von Fehlern, Duplikaten, Formatproblemen und anderen Ungenauigkeiten in einem Datensatz, um die Qualität der Daten sicherzustellen. Der Bedarf an Datenbereinigung steigt, wenn die Daten aus unterschiedlichen Quellen mit unterschiedlichen Formaten und Strukturen stammen, da sie für die Analyse und Berichterstellung standardisiert werden müssen.

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Die Datenqualität bewertet die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten basierend auf benutzerdefinierten Geschäftsregeln. Es enthält eine Reihe von Attributen, die sicherstellen, dass qualitativ hochwertige Daten für die Entscheidungsfindung, Berichterstellung und andere Geschäftsprozesse verwendet werden.

Einige kritische Dimensionen der Datenqualität umfassen Folgendes:

  • Vollständigkeit stellt sicher, dass keine Informationen in einem Datensatz verloren gehen oder fehlen.
  • Konsistenz zeigt an, dass Daten über verschiedene Systeme hinweg synchronisiert sind und ähnliche Informationen anzeigen.
  • Genauigkeit stellt sicher, dass die Daten korrekt anzeigen, was sie sollten. Es kann anhand der Quelldaten bewertet und über benutzerdefinierte Geschäftsregeln authentifiziert werden.
  • Einzigartigkeit garantiert, dass die Informationen frei von Vervielfältigungen sind.
  • Gültigkeit stellt sicher, dass die Daten den vom Geschäftsbenutzer festgelegten Kriterien und Standards entsprechen.

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Die Datenprofilerstellung wird verwendet, um die Daten auszuwerten, indem eine vollständige Aufschlüsselung ihrer statistischen Merkmale wie Fehleranzahl, Duplizierungsrate, Warnanzahl, Minimal- und Maximalwert und mehr angezeigt wird. Es erleichtert eine detaillierte Überprüfung, indem Benutzer beim Erkennen von Risiken, Qualitätsproblemen und allgemeinen Datentrends unterstützt werden.

Datenprofile werden in einer Reihe von Datenverwaltungsprozessen verwendet, darunter:

1- Datenmigration

2- Datenintegration

3- Data Warehousing

4- Datensynchronisation

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Change Data Capture (CDC) erleichtert die Datenintegration in Echtzeit, indem einzelne Änderungen an den Quelldaten erfasst und an das Zielsystem weitergegeben werden. Der Prozess wird hauptsächlich zur Datensynchronisation verwendet. Da die Replikation von Daten nahezu in Echtzeit erfolgt und nur die Datenänderungen behandelt werden, ist dies eine skalierbare und zeit- und kosteneffektive Option.

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Die Datenbankintegration kombiniert Informationen aus mehreren Quellen, einschließlich Datenbanken, Clouds, Dateien und mehr, und speichert sie in einer einheitlichen Datenbank für eine saubere, konsolidierte Ansicht.

Durch das Speichern von Informationen in einer zentralen Datenbank wird die unternehmensweite Verfügbarkeit von Daten für Stakeholder und Partner sichergestellt. Darüber hinaus verbessert es die Benutzererfahrung und reduziert die Informationslieferzeit.

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Durch die API-Integration können Anwendungen über APIs eine Verbindung zu Backend-Unternehmenssystemen herstellen. APIs umfassen eine Reihe von Protokollen, Routinen oder Tools, mit denen Anwendungen miteinander interagieren können, sowie Datenbanken und Geräte.

Mithilfe einer API-Integrationsplattform können Unternehmen neue APIs erstellen und zum Unternehmensökosystem hinzufügen, um:

  • Stellen Sie eine Verbindung zu Cloud-Anwendungen her
  • Extrahieren Sie Wert aus alten Datenquellen
  • Integrieren Sie Integrationsprozesse

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Bei der Datenkonsolidierung werden Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und in ein einheitliches System wie ein Data Warehouse oder eine Datenbank integriert. Der Prozess kann mithilfe verschiedener Techniken wie Datenintegration, Warehousing oder Virtualisierung implementiert werden.

Die Datenkonsolidierung bietet verschiedene Vorteile, wie z.

  • Durch die Konsolidierung von Unternehmensdaten erhalten Benutzer eine 360-Grad-Ansicht ihrer Geschäftsressourcen.
  • Auf dieser Grundlage können Unternehmen Geschäftsprozesse und Disaster Recovery-Lösungen planen und implementieren.
  • Es beschleunigt die Prozessausführung und vereinfacht den Zugriff auf Informationen.

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