Seit Jahrzehnten verwenden Organisationen Extrahieren, transformieren und laden (ETL) um Daten zu integrieren, die in unterschiedlichen Quellsystemen gespeichert sind. Die zunehmende Datenmenge, -vielfalt und -geschwindigkeit im Big-Data-Zeitalter erfordern jedoch eine andere Herangehensweise. Viele Datenarchitekten tendieren jetzt zum Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT), das besser für den modernen Datenstapel geeignet ist.

In diesem Blog wird die Funktionsweise von ELT, die Entwicklung von ETL zu ELT, die Gründe für die zunehmende Beliebtheit von ELT und die Frage erörtert, ob die beiden Ansätze nebeneinander bestehen können.

Was ist ELT?

Extract, Load and Transform (ELT) ist ein modernes Datenintegration Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein Zielsystem geladen und dann in dieser Umgebung transformiert werden. Der Transformationsschritt umfasst das Bereinigen, Strukturieren und Optimieren der Daten für die Analyse und Berichterstattung. ELT nutzt die Verarbeitungsleistung moderner Data Warehouses und Data Lakes und ermöglicht so die effiziente Handhabung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Dieser Ansatz wird häufig in Cloud-basierten Architekturen verwendet und ermöglicht es Unternehmen, Rohdaten zu speichern und Transformationen nach Bedarf anzuwenden.

So funktioniert ELT

ELT folgt einem dreistufigen Prozess, der die Datenbewegung und -verarbeitung in Cloud-nativen Umgebungen optimiert.

1. Extrakt

Der erste Schritt umfasst das Abrufen von Rohdaten aus mehreren Quellen, beispielsweise:

• Relationale Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• APIs und Webdienste (z. B. REST, SOAP)
• Flat Files (z. B. CSV, JSON, XML)
• Streaming-Quellen (z. B. Kafka, IoT-Sensoren, Ereignisprotokolle)

Diese Daten werden in ihrem nativen Format abgerufen und sind oft unstrukturiert oder halbstrukturiert. Der Extraktionsprozess kann je nach Anwendungsfall in Stapeln oder Echtzeit-Streams durchgeführt werden.

2. Laden

Nach der Extraktion werden die Rohdaten direkt in ein Speichersystem geladen, beispielsweise:

• Cloud-Data-Warehouses (z. B. Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift)
• Dattelseen (z. B. Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)
• Frameworks für verteilte Verarbeitung (z. B. Apache Hadoop, Apache Spark)

Das Ziel dieses Schritts besteht darin, Daten schnell zu verschieben, ohne sie zu ändern, um eine schnellere Aufnahme und Speicherung zu ermöglichen. Viele ELT-Plattformen verwenden parallele Ladetechniken, um die Leistung zu optimieren und Engpässe zu reduzieren.

3. Transformieren

Nach dem Laden werden die Daten verarbeitet, um sie für Berichte, Analysen und Entscheidungsfindungen nutzbar zu machen. Dieser Schritt kann Aufgaben wie das Organisieren, Bereinigen, Standardisieren und Anreichern der Daten umfassen. ELT ermöglicht die Durchführung von Transformationen mithilfe einer Vielzahl von Tools, darunter integrierte Datenbankfunktionen, SQL-Abfragen und Datenverarbeitungslösungen ohne oder mit wenig Code. Da moderne Cloud-Warehouses Rechenleistung auf Abruf bereitstellen, können Transformationen effizient und in großem Maßstab ausgeführt werden, ohne die Extraktions- und Ladegeschwindigkeit zu beeinträchtigen.

ELT vs. ETL: Was ist der Unterschied?

ETL und ELT umfassen beide drei Schritte: Extraktion, Transformationund Laden. Der grundlegende Unterschied zwischen beiden liegt in wann und wo Es findet eine Datentransformation statt.

• ETL transformiert Daten bevor Wird geladen: Bei diesem Ansatz werden Daten aus Quellen extrahiert, in einem Staging-Bereich verarbeitet und dann in das Zielsystem geladen. Dadurch wird sichergestellt, dass nur strukturierte, bereinigte und optimierte Daten gespeichert werden. ETL ist daher ideal für herkömmliche Data Warehouses, die eine strenge Datenverwaltung und vordefinierte Schemata erfordern. Da Transformationen außerhalb des Zielsystems erfolgen, erfordert ETL häufig dedizierte Verarbeitungsressourcen und zusätzliche Zeit für die Datenaufbereitung.

• ELT transformiert Daten nachdem Wird geladen: Dabei werden Rohdaten zunächst in das Zielsystem (normalerweise ein Cloud-Data Warehouse oder Data Lake) geladen und nach Bedarf transformiert. Dadurch wird kein externer Staging-Bereich mehr benötigt und die Rechenlast wird auf das Zielsystem verlagert. ELT wird häufig in modernen Datenarchitekturen verwendet, die große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten verarbeiten, was eine flexiblere Datenverarbeitung und Echtzeitanalyse ermöglicht.

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ELT im Zeitalter der Cloud

Der Aufstieg unkonventioneller Datenquellen – IoT-Geräte, soziale Medien und Satellitenbilder – hat zu einer Explosion des Datenvolumens, der Datenvielfalt und der Datengeschwindigkeit geführt. Um diesen Anstieg zu bewältigen, greifen Unternehmen auf Cloud-Data-Warehouses (z. B. Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery) und Cloud-Speicherplattformen (z. B. Amazon S3, Azure Blob-Speicher, Google Cloud Storage) für skalierbares, leistungsstarkes Datenmanagement.

In dieser Cloud-First-Umgebung hat sich ELT (Extract, Load, Transform) zum bevorzugten Ansatz für die Datenverarbeitung entwickelt.

Es eignet sich besonders für Cloud-Umgebungen, weil:

• Optimiert für die Verarbeitung innerhalb der Plattform: Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken können moderne Cloud-Warehouses Transformationen effizient und in großem Maßstab durchführen. ELT nutzt dies, indem es zuerst Rohdaten lädt und Transformationen innerhalb des Warehouse anwendet.
• Schnellere und skalierbarere Datenaufnahme: ELT beschleunigt den Ladevorgang durch Beseitigung von Transformationsengpässen und erleichtert so die Aufnahme großer Mengen, in Echtzeit oder unstrukturierter Daten.
• Die Beibehaltung der Rohdaten fördert die Flexibilität: Da ELT Daten in ihrer ursprünglichen Form lädt, können Organisationen sie für verschiedene analytische Anwendungsfälle, KI-Modelle und Compliance-Anforderungen auf vielfältige Weise transformieren.

Vorteile von ELT

• Verbesserte Leistung und Effizienz – Cloud-Data-Warehouses nutzen Parallelverarbeitung und verteiltes Rechnen zur Handhabung von Transformationen, was im Vergleich zu herkömmlichen ETL-Workflows schnellere Ausführungszeiten und eine bessere Ressourcennutzung ermöglicht.

• Optimiert für moderne Datenarchitekturen – ELT ist auf moderne Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen ausgerichtet und ermöglicht Unternehmen die effiziente Speicherung und Verarbeitung unterschiedlicher Datenformate bei gleichzeitiger Unterstützung von Echtzeitanalysen und -berichten.

• Reduzierte Datenlatenz – ELT ermöglicht die Verfügbarkeit von Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, indem die Daten zunächst geladen und dann innerhalb der Cloud-Plattform transformiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen handeln können, anstatt auf die Fertigstellung von Batch-ETL-Prozessen warten zu müssen.

• Flexible und zukunftssichere Datenstrategie – ELT speichert Rohdaten vor der Transformation, sodass Unternehmen die Daten bei neuen Analyseanforderungen, Vorschriften oder Anwendungsfällen erneut verarbeiten und anpassen können. Auf diese Weise wird langfristige Flexibilität gewährleistet und der Datenwert maximiert.

• Bessere Zugänglichkeit – Geschäftsbenutzer und Analysten können direkt mit Rohdaten in Cloud-Warehouses interagieren und so die Datenerkundung und -analyse im Selfservice-Verfahren durchführen, ohne sich bei der Bereitstellung vorab transformierter Datensätze auf die Hilfe von IT-Teams verlassen zu müssen.

• Niedrigere Betriebskosten – Da ELT Cloud-Computing-Ressourcen für Transformationen nutzt, können Unternehmen ihre Infrastrukturkosten minimieren, indem sie den Bedarf an separaten ETL-Servern eliminieren und die Datenbewegung reduzieren, was zu niedrigeren Betriebskosten führt.

ETL und ELT – Ersatz oder Ergänzung?

Obwohl ETL und ELT als Alternativen betrachtet werden, schließen sich diese Ansätze nicht gegenseitig aus. Während letzteres viele der Probleme der ETL löst, ist es möglicherweise nicht korrekt, es als Ersatz zu bezeichnen. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile, und ihre Wirksamkeit hängt von der Art der Datenbestände und den Geschäftsanforderungen ab.

Wenn Sie beispielsweise Daten mit sensiblen Geschäftsinformationen integrieren müssen, sollte ETL Ihr bevorzugter Datenintegrationsansatz sein, da es Ihnen ermöglicht, Daten gemäß den Anforderungen zu strukturieren, umzuwandeln, zu manipulieren und zu sichern, bevor Sie sie an den Zielort laden. Wenn Sie andererseits mit großen Datenmengen arbeiten, die aus mehreren Quellen stammen, wo sich jede Verlangsamung negativ auf die Geschäftsleistung auswirken kann, sollten Sie sich für ELT entscheiden.

Daher kann man mit Sicherheit sagen, dass ELT und ETL nebeneinander bestehen können und für den Unternehmenserfolg von entscheidender Bedeutung sind. Anstatt die beiden als Ersatz zu sehen, sollten Sie sie als Gegenstücke betrachten, um Business Intelligence zu nutzen, die für Wachstum unerlässlich ist.

Funktionen, auf die Sie in ELT-Tools achten sollten

Es ist wichtig, das richtige ELT-Tool für Ihr Unternehmen auszuwählen. Hier sind einige Funktionen, die Sie beachten müssen, bevor Sie in eines investieren:

1. Codefreie Architektur

Ein ELT-Tool sollte sowohl Entwicklern als auch Geschäftsanwendern das gleiche Maß an Benutzerfreundlichkeit bieten, ohne dass technische Vorkenntnisse erforderlich sind. Ein No-Code-ELT-Tool reduziert die Abhängigkeit vom IT-Team und bietet Benutzerfreundlichkeit und Zugriff auf Informationen, wodurch Unternehmen wertvolle Erkenntnisse schnell und effizient nutzen können.

2. Automation

Ein typisches Unternehmen verarbeitet täglich große Datenmengen. Das wiederholte Ausführen ähnlicher Aufgaben verschwendet Zeit, Ressourcen und Mühe. Ein ELT-Tool sollte über Automatisierungs- und Orchestrierungsfunktionen verfügen, damit Sie Integrations- und Transformationsjobs einfach planen können, sei es ein einfacher Datenfluss oder ein komplexer Workflow.

3. Verbindung zu mehreren Datenquellen

ELT-Jobs werden einfacher, wenn ein Tool native Konnektivität zu verschiedenen Quellen und Zielen bietet. Sehen Sie sich vor dem Kauf eines Tools die Bibliothek der unterstützten Konnektoren an. Idealerweise sollte ein ELT-Tool über eine native Konnektivität zu gängigen Cloud-Datenbanken und Speicherplattformen wie unter anderem Amazon S3, Azure Blob, Snowflake und Amazon Redshift verfügen.

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1. Unterstützung für verschiedene Cloud-Plattformen wie Snowflake, Redshift, Amazon S3 und Blob-Speicher, wodurch es perfekt für Cloud-Umgebungen geeignet ist.
2. Zwei Pushdown-Modi: partieller und vollständiger Pushdown. AsteraDer intelligente Algorithmus von entscheidet, welcher der beiden am besten zur Leistung eines Jobs passt.
3. Der ELT-Modus führt automatisch generierte SQL-Abfragen auf dem Ziel aus.
4. Native SQL-Unterstützung für Transformationen, einschließlich Join, Aggregat, Union, Route, Switch, verschiedene Arten von Lookups und Strategien zum Schreiben von Datenbanken.

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