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Datenaufnahme vs. ETL: Den Unterschied verstehen

Aisha Shahid

Inhalt Strategist

June 10th, 2024

Die Arbeit mit großen Datenmengen erfordert effektive Datenverwaltungspraktiken und -tools, und zwei der häufig verwendeten Prozesse sind Datenaufnahme und ETL. Angesichts der Ähnlichkeiten zwischen diesen beiden Prozessen versuchen technisch nicht versierte Personen zu verstehen, was sie unterscheidet, und verwenden häufig Suchanfragen wie „Datenaufnahme vs. ETL“. 

Der Schwerpunkt der Datenaufnahme liegt auf der anfänglichen Erfassung und dem Import von Daten sowie deren Vorbereitung für die Speicherung oder zukünftige Verwendung. ETL hingegen führt diesen Prozess weiter, indem es Daten nicht nur aufnimmt, sondern auch umwandelt. Die Transformation umfasst die Bereinigung der Daten, um Ungenauigkeiten oder irrelevante Informationen zu entfernen, die Strukturierung in einem vordefinierten Schema zur einfachen Abfrage und das Hinzufügen wertvollen Kontexts, bevor sie an ihren Zielort, beispielsweise ein Data Warehouse, geladen werden. Lassen Sie uns abschließenr Schauen Sie sich Datenaufnahme und ETL an verstehen wie unterschiedlich sie sind und hDaher werden sie oft zusammen verwendet. Dies wird uns helfen, ihre Rollen in einer modernen Datenpipeline-Architektur zu verstehen. 

Was ist Datenaufnahme? 

Datenaufnahme ist der Prozess des Sammelns, Importierens und Übertragens von Daten aus verschiedenen Quellen wie Dateien, Datenbanken und Streaming-Plattformen in ein Speicher- oder Verarbeitungssystem Es handelt sich um einen ersten Schritt in der Datenverarbeitungspipeline, bei dem Rohdaten aus Quellen wie Dateien, Streams, APIs oder Datenbanken erfasst und für die weitere Analyse und Speicherung vorbereitet werden.  

Beispielsweise würde die Datenerfassung für ein Einzelhandelsunternehmen das Sammeln von Verkaufsdaten aus Quellen wie mobilen Apps, E-Commerce-Plattformen und Kundenfeedbackformularen umfassen, die Produktinformationen, Kundenprofile, Transaktionsaufzeichnungen und Bestandsaktualisierungen umfassen würden. Der Datenaufnahmeprozess würde dann das Extrahieren von Daten aus jeder Quelle und das Laden dieser Daten in ein zentrales Datenrepository umfassen. 

 Es gibt zwei Arten von Datenerfassungstechniken: 

Batch-Datenaufnahme: Dabei werden Daten in regelmäßigen Abständen erfasst und verschoben. 

Aufnahme von Streaming-Daten: Dazu gehört das Sammeln von Daten und das Laden dieser Daten in das Ziel-Repository in Echtzeit. is

Was ist ETL? 

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ist eine Art Datenintegrationsprozess, der war in den 1970er Jahren standardisiert. Dabei werden Daten aus mehreren Quellen extrahiert, in ein konsistentes Format umgewandelt und schließlich in das Zielsystem geladen, bei dem es sich typischerweise um eine Datenbank, ein Data Warehouse oder einen Data Lake handelt. Bei der Extraktion werden Daten aus verschiedenen Quellsystemen wie APIs, Dateien, Datenbanken oder Streams abgerufen. Dieser Schritt erfordert das Abfragen von Datenbanken oder das Lesen von Dateien, um die wesentlichen Informationen zu sammeln.  

Bei der Transformation werden die extrahierten Daten in ein für Analyse und Berichterstellung geeignetes Format umgewandelt. Zu den gängigen Transformationsvorgängen gehören Normalisierung, Datenbereinigung, Aggregation und Anreicherung. 

Abschließend erfolgt beim Laden das Verschieben der transformierten Daten in das Zielsystem zur Berichterstellung oder BI-Analyse. In jüngerer Zeit hat Cloud Computing es ermöglicht, die letzten beiden Phasen von ETL umzudrehen, sodass es in der Reihenfolge Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) funktioniert.

Das Hauptziel bleibt jedoch dasselbe: Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, in einem standardisierten Format oder einer standardisierten Struktur organisieren und schließlich für die Analyse und Entscheidungsfindung vorbereiten.  

 Datenaufnahme vs. ETL: Unterschiede

Datenaufnahme vs. ETL

Beide Prozesse tragen dazu bei, das Datenwissen einer Organisation zu verbessern, indem sie die Daten in das richtige Format bringen. Darüber hinaus beinhalten ETL und Datenaufnahme Überlegungen zur Datenqualität. ETL legt Wert auf Deduplizierung, Datenbereinigung und Validierung, um Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen. Ebenso konzentriert sich die Datenaufnahme auf die zuverlässige Erfassung von Rohdaten.

Trotz aller Ähnlichkeiten weisen Datenaufnahme und ETL einige deutliche Unterschiede auf. Das Ziel von ETL besteht zunächst darin, Daten in einem konsistenten Format zu extrahieren, umzuwandeln und in das Ziel-Repository zu laden, um die Datenqualität und -integrität aufrechtzuerhalten. Andererseits zielt die Datenaufnahme darauf ab, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zur weiteren Analyse und Verarbeitung in ein zentrales Repository zu importieren. 

Hier sind einige weitere Unterschiede zwischen Datenaufnahme und ETL:  

  • Die Datenaufnahme geht ETL in der Datenverarbeitungspipeline voraus und dient als erster Schritt bei der Aggregation von Rohdaten. ETL kommt später und zielt darauf ab, Daten für die Analyse und Berichterstattung aufzubereiten. 
  • ETL umfasst Datentransformations-, Bereinigungs- und Integrationsaktivitäten, während die Datenaufnahme Datenbewegungen umfasst.  
  • Das Ziel der Datenaufnahme besteht darin, Rohdaten zu sammeln, die möglicherweise noch viele Qualitätsprobleme aufweisen. Allerdings bereinigt ETL die Informationen immer und ändert sie in das richtige Format, bevor sie in das Zielsystem geladen werden.  
  • Datenaufnahmeprozesse lösen fast immer Prozesse in anderen Systemen aus ETL-Pipelines endet unmittelbar nach dem Laden der Daten in das Zielsystem.  
  • Die Datenaufnahme unterstützt sowohl die Batch- als auch die Echtzeitverarbeitung, während ETL Daten normalerweise in Batches nach einem regelmäßigen Zeitplan verschiebt. 

Wichtige Überlegungen zur Wahl zwischen Datenaufnahme und ETL 

Anforderungen an Echtzeitdaten: Die Datenaufnahme ist in diesem Fall ideal, da sie die Verarbeitung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erleichtert. Es ermöglicht uns, Datenströme sofort bei ihrem Eintreffen zu erfassen und zu analysieren. Dies erweist sich bei der Entscheidungsfindung als vorteilhaft.

Stapelverarbeitungsfälle: ETL eignet sich besser für die Stapelverarbeitung Fälle, in denen Daten stapelweise erfasst und verarbeitet werden. Dies erleichtert die effiziente Verwaltung großer Datenmengen, da in geplanten Abständen Transformationen durchgeführt und Daten in die Zielsysteme geladen werden.

Anforderungen an strukturierte Daten: ETL kann problemlos sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen extrahieren. Daher kann es verwendet werden, wenn Daten aus strukturierten Quellen wie relationalen Datenbanken extrahiert, transformiert und geladen werden müssen.

Vorhersehbare Datenverarbeitung: Eigenschaften wie Skalierbarkeit und Kosteneffizienz machen ETL zur idealen Wahl für vorhersehbare Datenverarbeitungsaufgaben. Unternehmen können ETL-Jobs außerhalb der Hauptverkehrszeiten planen, wenn die Systemlast niedrig ist. Dies reduziert die Betriebskosten und optimiert die Ressourcennutzung.  

Kompatibles Quell- und Zielsystem: Wenn Quell- und Zielsysteme kompatibel sind und kaum oder gar keine Transformation erfordern, ist die Datenaufnahme die richtige Wahl. Die Datenaufnahme ermöglicht es Unternehmen, die Daten ohne jegliche Manipulation direkt in das Zielsystem einzuspeisen.

Datenaufnahme oder ETL? Beide! 

Angesichts der anhaltenden Debatte über Datenaufnahme vs. ETL ist es wichtig zu verstehen, dass es nicht darum geht, sich für das eine gegenüber dem anderen zu entscheiden. Stattdessen spielen beide eine Schlüsselrolle im Datenlebenszyklus und ergänzen sich gegenseitig für einen reibungslosen Datenfluss und eine reibungslose Verarbeitung. 

Hier erfahren Sie, warum die Wahl von Datenaufnahme und ETL ein sinnvoller Ansatz ist: 

Durch die Datenerfassung wird sichergestellt, dass jedes Datenelement, unabhängig von seiner Quelle, erfasst wird. Diese Inklusivität ist erforderlich, da Organisationen für ihre Entscheidungen auf eine Vielzahl von Datentypen und -quellen angewiesen sind. Während die Datenaufnahme die Daten erfasst, wandelt ETL diese Rohdaten in ein Format um, das für die Analyse bereit ist. Ohne ETL bleiben die Daten möglicherweise in einem Zustand, der nur schwer oder gar nicht effektiv analysiert werden kann. Es stellt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicher, indem es Formate standardisiert und etwaige Inkonsistenzen bereinigt.  

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenaufnahme durch die Erfassung von Rohinformationen dazu beiträgt, den Datenintegrations- und -verwaltungsprozess anzukurbeln. ETL wandelt diese Daten weiter in wertvolle Informationen um. Zusammen ermöglichen sie Organisationen, strategische Planung durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen. 

Vorteile der Datenaufnahme und ETL 

Vorteile der Datenaufnahme und ETL

Datenerfassung und ETL bieten Unternehmen mehrere Vorteile, da sie ihre Daten effektiv verwalten und nutzen können. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:  

  1. Echtzeitanalyse: Datenaufnahme und ETL (Streaming) Unterstützung der Echtzeitverarbeitung. Dies bedeutet, dass Unternehmen Daten direkt bei ihrem Eintreffen verarbeiten und analysieren können und so zeitnah auf Ereignisse reagieren können. Durch die kontinuierliche Erfassung und Verarbeitung von Daten können Unternehmen schnell auf sich ändernde Geschäftsbedingungen reagieren. 
  2. Skalierbarkeit und Flexibilität: Datenaufnahme und ETL erleichtern Unternehmen die Skalierung der Datenverarbeitung und -speicherung, indem sie es ihnen ermöglichen, riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen effizient zu verarbeiten. Mithilfe paralleler Verarbeitungs- und Optimierungstechniken können Unternehmen Datenverarbeitungs- und Erfassungsworkflows beschleunigen. 
  3. Bewahrt die Datenintegrität und Datenqualitätssicherung: ETL- und Datenaufnahmeprozesse umfassen neben der Datenerhebung auch Mechanismen, die die Datenqualität und -integrität sicherstellen. Dies kann Datenbereinigung, Validierung, Deduplizierung und Fehlerbehandlung umfassen. Wenn man diese berücksichtigt, ist es einfacher, Probleme zu verhindern und die Gesamtzuverlässigkeit der Datenanalyse und Berichterstattung zu verbessern.  
  4. Kosteneffizienz: Die mit der Datenverwaltung verbundenen Betriebskosten können durch den Einsatz spezialisierter ETL-Tools gesenkt werden und Tools zur Datenaufnahme. Diese Tools automatisieren die Datenerfassung und ETL-Prozesse, sodass kein manueller Eingriff erforderlich ist. Dadurch können Unternehmen Kosteneffizienz erreichen und gleichzeitig hohe Datenqualitätsstandards einhalten. 
  5. Unterstützung für erweiterte Analysen: ETL und Datenerfassung ermöglichen die Integration fortschrittlicher Technologien wie prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen und Data Mining, während sie die Daten vorbereiten und organisieren und so die notwendige Grundlage schaffen. Unternehmen können Informationen über wertvolle Muster und Zusammenhänge abrufen und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. 

Anwendungsfälle für die Datenaufnahme: 

Die Datenaufnahme ist wichtig für die Erfassung und Übertragung von Daten in ein System zur Erstverarbeitung oder Speicherung. Hier sind einige Anwendungsfälle, in denen die Datenaufnahme speziell anwendbar ist.  

IoT-Datenmanagement: Die Datenaufnahme ist der grundlegende Schritt bei der Verwaltung von Daten von IoT-Geräten (Internet of Things). Es sammelt, verarbeitet und speichert die großen Datenmengen, die von diesen Geräten erzeugt werden. Durch die Datenerfassung können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erfassen. Darüber hinaus ermöglicht die Datenverdauung die Integration der IoT-Daten in bestehende Datenverarbeitungspipelines, cloudbasierte Plattformen und Data Lakes. 

Kundendaten-Onboarding: Durch die Datenaufnahme werden externe Kundendatenquellen in die Dateninfrastruktur einer Organisation integriert. Die Kundeninformationen werden aus verschiedenen Kanälen, einschließlich Drittanbietern, Marketingdatenbanken usw., eingebunden. Diese effiziente Datenerfassung ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Kundendaten in Echtzeit oder in Batch-Prozessen zu erfassen. Die Aufnahme von Daten in ein zentrales Repository hilft einem Unternehmen bei gezielten Werbekampagnen und Marketinginitiativen. 

Protokolldateianalyse: Die protokollbasierte Aufnahme ist in der Leistungsanalyse und Sicherheitsüberwachung weit verbreitet. Daten werden aus Protokolldateien erfasst, die von Systemen, Anwendungen oder Geräten generiert werden und wertvolle Informationen über Benutzerinteraktionen und Systemleistung enthalten. Durch die Aufnahme von Protokolldaten können Unternehmen Bedrohungen proaktiv erkennen und darauf reagieren. 

Verarbeitung von Finanzmarktdaten: Informationen wie Wechselkurse, Marktindizes, Aktienkurse und Handelsvolumina sind für die Marktanalyse und das Risikomanagement von entscheidender Bedeutung. Daher ist es wichtig, solche Informationen aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Datenspeicher zusammenzuführen. Die Aufnahme von Finanzmarktdaten hilft einem Unternehmen bei der Durchführung verschiedener analytischer und quantitativer Aufgaben, darunter algorithmischer Handel, Modellierung und Risikobewertung.  

ETL-Anwendungsfälle  

ETL-Prozesse werden in verschiedenen Branchen zur Integration von Daten aus mehreren Quellen eingesetzt. Hier sind einige häufige Anwendungsfälle von ETL: 

Manuelle Arbeitsabläufe automatisieren 

Wenn ETL über ETL-Tools implementiert wird, kann es zur Automatisierung manueller Arbeitsabläufe verwendet werden. Durch die Nutzung ETL-Tools Unternehmen können Automatisierungslogik entwerfen, Abläufe zur kontinuierlichen Optimierung überwachen und die Datenverarbeitung planen. Dies hilft Unternehmen, die Effizienz zu steigern, Abläufe zu rationalisieren und manuelle Eingriffe bei datenbezogenen Aufgaben zu reduzieren. 

Data Warehousing 

ETL wird bevorzugt für Data Warehousing da es über umfassende Datenverarbeitungsmöglichkeiten verfügt. Es stellt Qualität und Benutzerfreundlichkeit innerhalb des Lagers durch Qualitätssicherung, Integration mehrerer Quellen und Verwaltung historischer Daten sicher. Durch die Bereitstellung dieser Funktionalitäten stellt ETL sicher, dass die Daten im Lager zuverlässig und optimiert sind 

Optimierung der Datenmigration 

Die Datenmigration kann mithilfe von ETL optimiert werden, insbesondere bei der Übertragung von einem lokalen System in die Cloud. Es beginnt damit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus einem Quellsystem abzurufen, sie dann zu bereinigen und zu filtern und schließlich die bereinigten Daten in die Zieldatenbank zu laden. 

ETL hilft Unternehmen dabei, große Datenmengen zu verschieben und gleichzeitig eine ordnungsgemäße Organisation und Benutzerfreundlichkeit im Zielsystem sicherzustellen. 

Zusammenfassung  

Während unterschiedliche Prozesse, Organisationen verwenden Datenaufnahme und ETL gemeinsam den vollen Nutzen aus ihren Datenbeständen ziehen zu können. Die Datenaufnahme erleichtert die Erfassung und Speicherung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen, während ETL-Prozesse erforderlich sind, um diese Daten zur Analyse, Berichterstellung und Entscheidungsfindung umzuwandeln und in strukturierte Repositorys zu laden. 

Unabhängig davon, ob Sie Daten aus mehreren Quellen erfassen oder zur Analyse und Entscheidungsfindung per ETL in Ihr Data Warehouse übertragen müssen, benötigen Sie eine moderne Lösung ohne Code Datenintegrationslösung um den Prozess zu vereinfachen und zu automatisieren. Das ist wo Astera kommt mit seinem Data Pipeline Builder ins Spiel.  

Astera Mit Data Pipeline Builder können Sie vollständig automatisierte Datenpipelines erstellen, um Daten aufzunehmen und ETL-Workflows auszuführen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. 

Optimieren Sie die unternehmensweite Datenintegration mit vielen nativen Konnektoren, eingebetteten Datenqualitäts- und Governance-Funktionen, integrierten Transformationen, einer ETL-Engine für die Parallelverarbeitung und einer intuitiven Benutzeroberfläche. 

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