Der ETL-Prozess besteht aus den Einzelschritten Extract (E), Transform (T) und Load (L). Diese Methode aus der Informatik ermöglicht es, Daten aus verschiedensten Quellen zu lesen, aufzubereiten und in einem zentralen System zur Verfügung zu stellen.
Im ersten Schritt des Datenverarbeitungsprozesses spricht man von der Extraktion. In diesem werden aus den Quellsystemen oder -dokumenten Daten extrahiert und für die weiteren Bearbeitungsschritte bereitgestellt. Dabei können auch nur Teilaspekte der Quelldaten verwendet werden. Alle nicht benötigten Daten, werden dabei nicht extrahiert.
Mit dem zweiten Schritt erfolgt die Transformation der Daten. Hier werden die Quelldatentypen in die Spaltentypen der Zieltabellen umgewandelt. Zudem erfolgt eine inhaltliche Überprüfung der Daten. Duplikate werden so ermittelt, herausgefiltert und bei Bedarf gelöscht.
Im dritten Schritt werden die Daten in das Data Warehouse geladen. Dort werden die sie strukturiert und gespeichert. Ein Teil der Daten wird zudem historisiert, um Änderungen über einen Zeitverlauf nachvollziehbar und auswertbar zu machen.
Von ETL zu ELT
Bei der Datenverarbeitung können die Schritte Transformation und Laden auch vertauscht werden. In diesem Fall werden die Daten zunächst in eine zentrale Datenbank geladen und anschließend mit speziellen Algorithmen transformiert.
Speziell im Big Data-Umfeld ist diese Vorgehensweise häufiger zu finden, da in diesem Fall Daten zunächst gesammelt werden, um sie dann für Auswertungen bereitzustellen.
Warum benötigen Sie ein ETL-Tool?
Hier sind einige Möglichkeiten, wie ein ETL-Tool Ihrem Unternehmen beim Wachstum helfen kann:
1. Zeiteffizienz
Mit einem ETL-Tool können Sie auf automatisierte Weise Daten sammeln, transformieren und konsolidieren. Somit sparen Sie viel Zeit und Mühe, die Sie sonst für den manuellen Import von Daten benötigen.
2. Reduzierte Fehlerwahrscheinlichkeit
Auch wenn Sie sorgsam mit Ihren Daten umgehen, sind Sie bei der manuellen Handhabung fehleranfällig. Bereits ein kleiner Fehler in den frühen Stadien der Datenverarbeitung kann fatal sein. ETL-Tools automatisieren mehrere Teile eines Datenprozesses, reduzieren manuelle Eingriffe und senken die Fehlerwahrscheinlichkeit.
3. Verbesserte Business Intelligence und ROI
Ein ETL-Tool hilft, die Datenverwaltung sicherzustellen. Infolgedessen können Sie diese hochwertigen Daten verwenden, um bessere Entscheidungen zu treffen und Ihren ROI zu steigern.
