ETL-Prozess
Inhaltsverzeichnis
Was ist der ETL-Prozess?
Wie lassen sich große Datenmengen so aufbereiten, dass ich sie in mein Zielsystem wie zum Beispiel ein Data Warehouse oder Data Lake laden kann? Mit ETL (“Extrahieren, Transformieren, Laden”) steht für diese Aufgabe ein geeigneter Prozess zur Verfügung. Zur Anwendung kommt er überall dort im Unternehmensumfeld, wo eine effiziente Verarbeitung und Analyse von Daten gefragt sind. Hier steht vor allem die Wahrung einer hohen Datenqualität im Vordergrund.
Zudem soll sich mit einem reibungslos durchgeführten ETL-Prozess sicherstellen lassen, dass die Latenzen möglichst gering ausfallen und die Daten also mit einer minimalen Verzögerung in den Systemen verfügbar sind. Damit das funktionieren kann, ist ein Unternehmen auf leistungsfähige ETL-Tools angewiesen.
ETL-Prozess (Quelle: Wikipedia)
Bestandteile und Tools
Der ETL-Prozess setzt sich aus dem Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten zusammen. Alle drei Funktionen sind notwendig, um die gewünschte Informationsintegration zu erreichen:
- Extrahieren: Der Prozess beginnt mit dem Abrufen der Daten aus Quellen wie zum Beispiel Datenbanken oder Softwareanwendungen. Es erfolgt eine sorgfältige Überprüfung der Formate und Strukturen, damit die Kompatibilität mit dem Zielsystem sichergestellt ist.
- Transformieren: Die semantische Transformation der Daten dient der Vorbereitung für die Analyse. Eine konsistente Datenbasis lässt sich durch verschiedene Bereinigungen zum Beispiel von Duplikaten und durch die Ergänzung fehlender Informationen erreichen.
- Laden: Im letzten Schritt erfolgt das Laden der transformierten Daten in das Zielsystem.
Alle für die Datenbereinigung und Transformation genutzten Regeln sind im sogenannten Repositorium enthalten. Unternehmen schreiben ihren ETL-Code dabei heutzutage vielfach nicht mehr selbst, sondern greifen auf fertige Datenintegrationstools zurück, die vielfach cloudbasiert und automatisiert sind. Hier sind bereits alle Verfahren und Regeln vorhanden, die für eine effiziente Extraktion und Verarbeitung der Daten notwendig sind.
Anwendungsgebiete
ETL-Prozesse sind relevant für eine Vielzahl von Anwendungen. Diese erstrecken sich über verschiedenste Branchen und Geschäftsprozesse:
- Data Warehousing: ETL-Prozesse sind nützlich für das Befüllen von Data Warehouses. Die Speicherung historischer Daten erfolgt hier für Analysezwecke und das Reporting. Damit lassen sich Entscheidungen im Unternehmen stützen.
- Data Lakes: Diese dienen der Speicherung großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, die dann für Analysen im Bereich Big Data zur Verfügung stehen.
- Datenmigration: ETL-Prozesse helfen bei der Migration von Daten von einem System in ein anderes. Das ist nützlich bei der Zusammenführung von Unternehmensdaten, etwa nach einer Fusion oder bei der Aktualisierung von ERP-Systemen.
ETL lässt sich mit verschiedensten Quellsystemen durchführen. Dazu gehören relationale Datenbanken wie zum Beispiel Oracle, MySQL oder Microsoft SQL Server. Dateisysteme wie CSV oder Excel, Cloud-Speicher wie Amazon S3 oder ERP-Systeme zum Beispiel von SAP oder Oracle kommen ebenfalls infrage. Zielsysteme können neben Data Warehouses wie Microsoft Azure Synapse oder Amazon Redshift auch Data Lakes wie Hadoop sowie BI-Plattformen wie Tableau oder relationale Datenbanken wie MongoDB sein.
Anwendungsbeispiele
ETL-Prozesse sind in vielen Zusammenhängen nützlich, und zwar überall dort, wo wir es mit der Verarbeitung, Bereitstellung und Analyse großer Datenmengen zu tun haben.
Kundenanalyse im Einzelhandel
Durch eine Datenextraktion aus den POS-Systemen (Point-of-Sale-Systemen) und Online-Shops sowie Social Media lassen sich Informationen gewinnen für die Analyse des Kaufverhaltens und die Entwicklung von personalisierten Marketingkampagnen. Vorher erfolgt eine Entfernung von Duplikaten und das Korrigieren von Fehlern sowie die Anreicherung mit demografischen Informationen. Danach lassen sich die Daten in ein Data Warehouse laden und für Analysen etwa auf BI-Plattformen wie Tableau oder Power BI nutzen.
Konsolidierte Finanzberichterstattung
Multinational arbeitende Unternehmen müssen die Finanzberichte aus ihren verschiedenen Tochtergesellschaften integrieren. Das Extrahieren der Daten ist zum Beispiel aus den ERP-Systemen oder den Buchhaltungssystemen erforderlich. Zur Transformation der Daten gehört deren Normalisierung, damit zum Beispiel einheitliche Kontenrahmen und Währungsformate sichergestellt sind. Die konsolidierten Daten sind dann in ein zentrales Data Warehouse zu laden. Hier stehen sie für die Erstellung von Finanzberichten bereit.
Datenintegration im Fertigungsunternehmen
Ein Fertigungsunternehmen möchte seine Daten bezüglich Produktion, Bestand und Verkauf auf einem SAP-ERP ins Data Warehouse integrieren. Dazu ist das Sammeln der Daten aus verschiedenen SAP-Modulen erforderlich. Dazu gehören in diesem Beispiel insbesondere die folgenden drei:
Für die Datenextraktion können zum Beispiel die SAP Data Services oder SAP BW (Business Warehouse) zum Einsatz kommen. Es folgt eine Bereinigung der Daten und danach das Laden in ein Zielsystem wie zum Beispiel SAP HANA.
Vor- und Nachteile: ETL-Prozess
Diese Vorteile bringt ein ETL Prozess mit sich:
- Datenintegration: Die Speicherung in einem zentralen Repository wie etwa einem Data Warehouse bietet eine konsolidierte Sicht auf die Unternehmensdaten.
- Datenqualität: Es erfolgt eine Bereinigung der Daten um Fehler oder Inkonsistenzen. Die Datenvalidierung sorgt dafür, dass sich die Daten in Übereinstimmung mit den Geschäftsregeln- und anforderungen befinden.
- Effizienz: ETL-Tools punkten mit Automatisierungsfunktionen. Zudem fällt die Skalierbarkeit im Umgang mit großen Datenmengen hoch aus.
Diese Nachteile sind mit einem ETL Prozess verbunden:
- Komplexität: ETL-Prozesse sind einzurichten und zu konfigurieren. Damit kann ein hoher Aufwand einhergehen. Zudem ist eine regelmäßige Wartung der Prozesse erforderlich.
- Datenlatenz: Eventuell treten zwischen der Datenerfassung und der Verfügbarkeit im Data Warehouse längere Verzögerungen auf. Das kann Echtzeitanalysen erschweren.
- Tool-Spezifität: Der ETL-Prozess kann stark von bestimmten Tools abhängig sein. Damit geht das Problem des Vendor-Lock-ins einher. Eventuell fällt der spätere Umstieg auf andere Technologien schwer.
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Fazit
Ein ETL Prozess sorgt für eine einfachere Datenintegration, kann die Datenqualität verbessern und schafft die Voraussetzungen für viele BI-Anwendungen. Damit das funktioniert, muss das Unternehmen aber erst einmal ein ETL-Tool auswählen, das zu den eigenen Anforderungen passt und zum Beispiel die gewünschten Automatisierungen ermöglicht.
FAQ
Was versteht man unter dem ETL-Prozess?
Der ETL-Prozess, bestehend aus “Extrahieren, Transformieren und Laden”, ermöglicht die effiziente Aufbereitung und Integration großer Datenmengen in Zielsysteme wie Data Warehouses oder Data Lakes, wobei eine hohe Datenqualität und minimale Latenzen angestrebt werden.
Warum ist der ETL-Prozess für Unternehmen wichtig?
Der ETL-Prozess ist essenziell für Unternehmen, da er eine konsolidierte Sicht auf Unternehmensdaten ermöglicht, die Datenqualität durch Bereinigung und Validierung verbessert und durch Automatisierungsfunktionen eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen sicherstellt.
Welche Herausforderungen und Vorteile sind mit dem ETL-Prozess verbunden?
Der ETL-Prozess kann komplex und wartungsintensiv sein, was zu Herausforderungen bei der Einrichtung und Konfiguration führt, bietet jedoch bedeutende Vorteile wie verbesserte Datenqualität, effizientere Datenintegration und die Schaffung einer soliden Basis für Business Intelligence-Anwendungen.
Weitere Informationen
- ETL-Prozess (Wikipedia)
- SAP Datasphere (Knowhow)
- Extraktion, Transformation und Laden (ETL) (SAP)
- SAP ETL Tools (SAPinsider)
