Was ist ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)?

ELT (Extract, Load, Transform) ist ein Datenintegrationsprozess, der häufig in Data Warehousing und Analytics verwendet wird. Bei dieser Methode werden Rohdaten zunächst aus verschiedenen Quellen extrahiert und dann in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse oder einen Data Lake geladen. Sobald die Daten im Ziel sind, werden sie in ein geeignetes Format für die Analyse und Berichterstattung umgewandelt.

Was ist ELT?

ELT steht für Extract, Load, Transform und ist ein Datenintegrationsprozess, der hauptsächlich im Data Warehousing und in der Analytik eingesetzt wird. Er umfasst drei Hauptphasen: Extraktion, Laden und Transformation von Daten. Zunächst werden Daten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert, darunter Datenbanken, Anwendungenund Flatfiles. Diese Rohdaten werden dann in ein Zielsystem geladen, normalerweise ein Data Warehouse oder Daten See, ohne vorherige Transformation.

Sobald die Daten im Zielsystem vorliegen, werden sie transformiert. Der Transformationsprozess umfasst das Bereinigen, Strukturieren und Konvertieren der Daten in ein geeignetes Format für die Analyse und Berichterstattung. Diese Methode nutzt die Rechenleistung und Speicherkapazität moderner Datenplattformen, um die Transformationen durchzuführen, und ermöglicht Skalierbarkeit und Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen.

Was ist der Unterschied zwischen ELT und ETL?

Der Hauptunterschied zwischen ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) und ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) liegt in der Reihenfolge und dem Ort der Datentransformation. Bei ETL werden Daten zunächst aus Quellsystemen extrahiert, in ein gewünschtes Format oder eine gewünschte Struktur umgewandelt und dann in ein Zielsystem, beispielsweise ein Data Warehouse, geladen. Dieser Ansatz ist nützlich, wenn Daten vor der Speicherung bereinigt und organisiert werden müssen.

Bei ELT werden Daten extrahiert und in ihrer Rohform in das Zielsystem geladen, wo die Transformation stattfindet. Diese Methode nutzt die Verarbeitungsleistung moderner Datenplattformen, um Transformationen durchzuführen, und ist daher für große Datenmengen skalierbarer und effizienter. ELT eignet sich besonders für große Datenmengen Umgebungen und Echtzeitanalysen, da es ermöglicht flexflexible und bedarfsgerechte Datenverarbeitung.

Wie funktioniert ELT?

ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) funktioniert in drei unterschiedlichen Phasen.

Extrahieren

In dieser ersten Phase werden Daten aus verschiedenen Quellsystemen gesammelt, darunter Datenbanken, Anwendungen, APIsund Flatfiles. Der Extraktionsprozess konzentriert sich auf das Sammeln von Rohdaten, ohne deren Struktur oder Format zu verändern. Das Ziel besteht darin, einen umfassenden Datensatz zu erhalten, der alle für die Analyse erforderlichen relevanten Informationen enthält.

Laden Sie

Sobald die Daten extrahiert sind, werden sie in das Zielsystem geladen, normalerweise ein Data Warehouse oder ein Data Lake. Während dieser Phase werden die Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form gespeichert. Dieses direkte Laden ermöglicht eine effiziente Handhabung großer Datenmengen, da der Bedarf an Zwischenspeicherung und -verarbeitung minimiert wird. Das Zielsystem muss in der Lage sein, unterschiedliche Datentypen und große Datensätze zu verarbeiten.

Transformieren

Nachdem die Daten in das Zielsystem geladen wurden, beginnt der Transformationsprozess. In dieser Phase werden die Rohdaten bereinigt, strukturiert und in ein für Analysen und Berichte geeignetes Format konvertiert. Transformationen können Datennormalisierung, -aggregation, -filterung und -anreicherung umfassen. Die Rechenleistung des Zielsystems wird zur Durchführung dieser Transformationen genutzt, wobei seine Fähigkeit, große Datensätze effizient zu verarbeiten, genutzt wird. Diese Phase ermöglicht flexible und On-Demand-Datenverarbeitung und Echtzeitanalyse.

Welche Tools werden für ELT verwendet?

Für ELT-Prozesse werden verschiedene Tools verwendet, die ihre Funktionen nutzen, um die Extraktion, das Laden und die Transformation von Daten effizient zu handhaben. Zu den beliebtesten ELT-Tools gehören:

• Google BigQuery. Ein vollständig verwaltetes Data Warehouse, das ELT unterstützt, indem es das Laden von Rohdaten in die Plattform ermöglicht, wo Transformationen durchgeführt werden mit SQL-basierte Abfragen.
• Amazon RedShift. Ein Data Warehouse-Dienst, der ELT erleichtert, indem er das direkte Laden von Rohdaten in das System ermöglicht und Transformationen mithilfe von SQL-Befehlen und integrierten Funktionen durchführt.
• Schneeflocke. A cloud-basierte Data-Warehousing-Lösung, die robuste Tools zum Laden von Rohdaten und Durchführen von Transformationen innerhalb der Plattform bietet.
• Azure Synapse Analytics. Der integrierte Analysedienst von Microsoft ermöglicht das Laden von Daten in das System und die Transformation mithilfe SQL-basierter Abfragen und Datenverarbeitungsfunktionen.
• Datenbausteine. Eine einheitliche Analyseplattform, die Datentechnik und Datenwissenschaft kombiniert und ELT unterstützt, indem sie die Datenextraktion, das Laden und die Transformation in einer skalierbaren und kollaborativen Umgebung ermöglicht.
• Fünftran. Ein automatisiertes Datenintegrationstool, das sich auf die Extraktions- und Ladephasen von ELT konzentriert und Daten aus verschiedenen Quellen zur anschließenden Transformation in ein Data Warehouse überträgt.
• Mattillion. Ein ELT-Tool für cloud Data Warehouses bieten eine intuitive Benutzeroberfläche für die Verwaltung von Datenextraktions-, Lade- und Transformationsprozessen.

Was sind ELT-Anwendungsfälle?

ELT wird in vielen Branchen und für unterschiedliche Zwecke eingesetzt. Dabei kommt die Fähigkeit zum effizienten Umgang mit großen Datenmengen zum Einsatz. Einige häufige Anwendungsfälle sind:

• Big-Data-Analyse. ELT ist ideal für Big-Data-Umgebungen, in denen große Datensätze aus mehreren Quellen extrahiert und in Data Lakes oder Warehouses geladen werden. Transformationen werden nach Bedarf durchgeführt, was Echtzeitanalysen und Erkenntnisse ermöglicht.
• Datenspeicherung. Beim herkömmlichen Data Warehousing können Unternehmen mithilfe von ELT Rohdaten in das Warehouse laden und Transformationen direkt in der Warehouse-Umgebung durchführen, wodurch Speicher- und Verarbeitungsressourcen optimiert werden.
• Echtzeit-Datenverarbeitung. ELT wird für Szenarien zur Echtzeit-Datenverarbeitung verwendet, wie etwa Streaming-Analysen und Echtzeit-Überwachung, bei denen Daten schnell aufgenommen und transformiert werden müssen, um unmittelbare Erkenntnisse zu liefern und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
• Business Intelligence (BI)ELT unterstützt Business Intelligence Anwendungen durch Bereitstellung einer flexskalierbarer Ansatz für Datenintegration. Daten aus verschiedenen Quellen werden in ein zentrales Repository geladen und transformiert, um Berichte, Dashboards und Visualisierungen für die Geschäftsanalyse zu erstellen.
• Datenintegration. ELT wird verwendet, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren, wie etwa CRM-Systemen, ERP-Systeme, soziale Medien und IoT-Geräte, zu einer einheitlichen Plattform. Diese integrierten Daten können dann transformiert werden, um den Anforderungen verschiedener analytischer und operativer Prozesse gerecht zu werden.
• Cloud Datenmigration. Organisationen Migration nach cloud-Basis Data Warehouses und Lakes nutzen ELT, um ihre auf dem Gelände Daten an die cloud. Rohdaten werden in das cloud Umgebung, in der es umgewandelt werden kann, um cloud-native Verarbeitungsfunktionen.
• Maschinelles Lernen und KI. ELT-Prozesse werden zur Vorbereitung und Transformation großer Datensätze verwendet, die für Maschinelles Lernen und AI Modelle. Datenwissenschaftler können Rohdaten extrahieren und in eine Plattform laden, auf der sie komplexe Transformationen und Feature-Engineering durchführen.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Berichterstattung. ELT unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem es sicherstellt, dass Daten aus verschiedenen Quellen korrekt erfasst, geladen und transformiert werden, um Berichtsstandards und Prüfungsanforderungen zu erfüllen.

Was sind die Vorteile von ELT?

ELT bietet mehrere Vorteile, die es zu einem bevorzugten Ansatz für moderne Datenintegrations- und -verarbeitungsanforderungen machen:

• Skalierbarkeit ELT nutzt die Verarbeitungsleistung moderner Data Warehouses und Data Lakes und ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Diese Skalierbarkeit ist für Big-Data-Umgebungen und wachsende Datensätze von entscheidender Bedeutung.
• Performance Durch die Auslagerung von Transformationsaufgaben auf leistungsstarke Datenplattformen kann ELT die Leistung erheblich steigern. Datentransformationen werden innerhalb des Data Warehouse ausgeführt, wodurch der Bedarf an Zwischenspeicherung und -verarbeitung von Daten reduziert wird.
• FlexFähigkeit. ELT bietet mehr flexibilität bei der Datenverarbeitung. Rohdaten werden zuerst in das Zielsystem geladen, was bedarfsgesteuerte und iterative Transformationen ermöglicht. Dies flexDie Flexibilität ist besonders bei sich entwickelnden Geschäftsanforderungen und Echtzeitanalysen von Vorteil.
• KosteneffizienzELT kann kostengünstiger sein, da es den Bedarf an umfangreicher ETL-Infrastruktur und Zwischenspeicherlösungen reduziert.
• Vereinfachtes Datenmanagement. Mit ELT wird die Datenverwaltung einfacher, da Rohdaten im Data Warehouse oder Data Lake zentralisiert werden. Diese Zentralisierung erleichtert die Datenverwaltung, Sicherheit und das Compliance-Management.
• Echtzeit-Datenverarbeitung. ELT unterstützt die Aufnahme und Verarbeitung von Daten in Echtzeit und ermöglicht Organisationen so Analysen und Entscheidungsfindung in Echtzeit.
• Verbesserte Datenqualität. ELT ermöglicht umfassende Datenqualitätsprüfungen und Transformationen innerhalb des Data Warehouse. Durch die Durchführung von Transformationen nach dem Laden stellen Unternehmen sicher, dass die Daten sauber, konsistent und für die Analyse geeignet sind.
• Integration mit modernen Tools. ELT ist mit einer Vielzahl moderner Datentools und -plattformen kompatibel und ermöglicht eine nahtlose Integration mit cloud Dienste, Big Data-Technologien und erweiterte Analyselösungen.
• Optimierte Entwicklung. ELT vereinfacht den Entwicklungsprozess, indem es das Extrahieren und Laden von Daten von der Transformation trennt. Entwickler können sich auf den Aufbau robuster Datenpipelines konzentrieren, ohne sich im Vorfeld um die Komplexität der Transformation kümmern zu müssen.

Was sind die Einschränkungen von ELT?

Obwohl ELT viele Vorteile bietet, gibt es auch gewisse Einschränkungen:

• Komplexität bei Transformationen. Die Datentransformation im Zielsystem kann komplex sein und fortgeschrittene Kenntnisse in SQL oder anderen Abfragesprachen erfordern. Diese Komplexität kann zu längeren Entwicklungszeiten und einem höheren Fehlerpotenzial führen.
• Performance-Probleme. Wenn das Zielsystem (z. B. ein Data Warehouse) nicht für die Verarbeitung umfangreicher Transformationen optimiert ist, kann es zu Leistungsengpässen kommen. Die Ressourcen des Systems können überlastet werden, was sich auf die Gesamtleistung und die Abfrageleistung auswirkt. Reaktionszeiten.
• Kosten. Durchführen von Transformationen im cloud oder lokale Data Warehouses können erhebliche Kosten verursachen, insbesondere bei großen Datensätzen und umfangreichen Transformationsanforderungen. Cloud-basierte Plattformen berechnen häufig Gebühren auf Grundlage der Datenspeicher- und -verarbeitungsnutzung, was zu höheren Betriebskosten führt.
• Datenqualität und -konsistenz. Die Gewährleistung der Datenqualität und -konsistenz kann bei der Verarbeitung von Rohdaten eine Herausforderung darstellen. Da die Daten vor der Transformation geladen werden, müssen alle Probleme mit der Datenqualität während der Transformationsphase behoben werden, was ressourcenintensiv sein kann.
• Sicherheit und Compliance. Der Umgang mit Rohdaten, die vertrauliche Informationen enthalten können, erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der Datenintegrität und Privatsphäre. Die Einhaltung von Vorschriften wie Datenschutz or HIPAA Fügen Sie dem ELT-Prozess zusätzliche Komplexitätsebenen hinzu.
• Einschränkungen der Skalierbarkeit. Obwohl ELT im Allgemeinen skalierbar ist, hängt die Skalierbarkeit von den Fähigkeiten des Zielsystems ab. Wenn das Zielsystem nicht effektiv skaliert werden kann, um zunehmende Datenmengen und Transformationsarbeitslasten zu bewältigen, kann dies die allgemeine Skalierbarkeit des ELT-Prozesses einschränken.
• Abhängigkeit vom Zielsystem. ELT-Prozesse hängen stark von den Fähigkeiten des Zielsystems ab. Wenn das Zielsystem keine erweiterten Transformationsfunktionen besitzt oder nur über begrenzte Verarbeitungsleistung verfügt, kann dies die Art und Komplexität der durchführbaren Transformationen einschränken.
• Ressourcen Management. Die Verwaltung und Zuweisung von Ressourcen für Lade- und Transformationsprozesse kann eine Herausforderung sein. Eine ineffiziente Ressourcenzuweisung führt zu suboptimaler Leistung und höheren Kosten.