Bei der Datenumwandlung werden die Daten abgeglichen und standardisiert, damit sie als einzige Quelle der "Datenwahrheit" genutzt werden können. Jahrzehntelang war ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) die Methode der Wahl für die Transformation und Migration. Unternehmen, die ihre Daten vor Ort speichern, zahlten oft einen Aufpreis für zusätzlichen Speicherplatz und Verarbeitungsleistung, so dass es für sie sinnvoll war, ihre Daten zu bereinigen und umzuwandeln, bevor sie sie in den Speicher laden.
Heute gibt es dank des Aufschwungs der Cloud-Speicherung eine zweite Möglichkeit: ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren). Unternehmen, die auf die Cloud umgestiegen sind, sind nicht mehr durch Größe und Verarbeitungsleistung eingeschränkt, so dass sich viele jetzt dafür entscheiden, ihre Daten nach dem Laden in den Speicher zu transformieren.
Bedeutet das, dass ELT das günstigere Verfahren ist? Oft, aber nicht immer. Lesen Sie weiter, um die funktionalen Unterschiede zwischen den beiden Verfahren zu erfahren und ihre jeweiligen Überlegungen und Anwendungsfälle zu erkunden.
Was ist ETL?
ETL steht für "Extract, Transform, and Load" (Extrahieren, Transformieren und Laden) und bezeichnet den Prozess der Extraktion von Daten aus einer oder mehreren Quellen und deren Übertragung in eine Staging-Umgebung. Dort werden die Daten bereinigt und transformiert , bevor sie zur Speicherung und Analyse in ein Data Warehouse geladen werden.
Hier eine Aufschlüsselung der drei ETL-Stufen:
Auszug
- Die Daten werden aus der/den Quelle(n) extrahiert und in einen Staging-Bereich verschoben. Zu den gängigen Datenquellenformaten gehören relationale Datenbanken, XML, JSON und Flat Files, aber auch nicht-relationale Datenbanken wie Informationsmanagementsysteme.
- Die Daten werden bei der Extraktion validiert, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten. Daten, die die Validierungsregeln nicht erfüllen, werden zurückgewiesen, verworfen oder (idealerweise) zur weiteren Diagnose an die Quelle zurückgeschickt.
Transformieren
- Die validierten Daten werden im Staging-Bereich bereinigt. Dieser wichtige Teil des Datenumwandlungsprozesses umfasst die Identifizierung von beschädigten, doppelten, irrelevanten, verrauschten oder falsch repräsentativen Daten und deren anschließende Ersetzung, Änderung oder Löschung.
- Andere Transformationen dienen dazu, dass die Daten in einer sinnvollen Form gespeichert werden können. Zu den üblichen Umwandlungen gehören das Sortieren und Filtern, das Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen, das Kombinieren oder Teilen von Zeilen und Spalten, das Übersetzen kodierter Werte und das Durchführen einfacher Berechnungen. Sensible Daten werden außerdem gesäubert, verschlüsselt, zensiert und geschützt, bevor sie den Geschäftsanwendern zugänglich gemacht werden.
Laden Sie
- Die Daten werden zur Speicherung in ihr Endziel geladen. Bei ETL ist das Endziel in der Regel ein Data Warehouse, es kann aber auch ein beliebiger Datenspeicher sein. Das Verfahren zum Laden der Daten ist je nach den Anforderungen des Unternehmens sehr unterschiedlich. Unternehmen, die nicht auf historische Daten angewiesen sind, können alte Daten mit den neuen Informationen überschreiben, während andere vielleicht eine Historie erstellen möchten, indem sie die Daten in regelmäßigen Abständen in historischer Form laden.
- In der Datenbank definierte Einschränkungen können auch beim Laden ausgelöst werden und die Daten weiter filtern. Die Datenbank kann Duplikate herausfiltern, die bereits in der Datenbank vorhanden sind, Daten zurückweisen, in denen Pflichtfelder fehlen, oder andere Aktionen auf der Grundlage der von der Organisation festgelegten Parameter durchführen.
- Die gespeicherten Daten stehen nun für weitere Analysen zur Verfügung. Beliebte Datenanalysetools sind Tableau, Microsoft Power BI und Qlik Sense.
Das Hauptziel von ETL besteht darin, saubere, konsistente Daten in das Warehouse zu laden. Durch das Laden nur der erforderlichen Daten werden Speicherplatz und Verarbeitungsleistung freigesetzt, so dass es eine gute Wahl für Unternehmen ist, die ihre Daten vor Ort speichern oder eine andere Speicherlösung verwenden, die nicht gut skalierbar ist. Die meisten herkömmlichen ETL-Tools sind auf lokale Datenbanken ausgerichtet.
Was ist ELT?
Beim ELT-Verfahren werden die Daten in den Speicher geladen , bevor sie umgewandelt werden.
ELT nutzt Cloud-Data-Warehouses, um alle Arten von Daten zu laden, ohne vorher komplexe Umwandlungen vornehmen zu müssen. Dieser Prozess wird durch Data Lakes ermöglicht, eine spezielle Art von Speicher, in den beliebige Rohdaten hochgeladen werden können. Nachdem die Daten ihren Zielort erreicht haben, können sie ausgewählt und nach Bedarf umgewandelt werden.
Bei ELT erfasst das Unternehmen alle Daten - unabhängig davon, ob sie verwendet werden oder nicht -, so dass niemand Zeit damit verbringen muss, Daten umzuwandeln, die letztendlich nicht von Nutzen sind.
Die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von ELT wird durch moderne Cloud-Servertechnologie ermöglicht. Durch die Nutzung von Cloud-basierten Data Warehouses erhalten Unternehmen exponentielle Speichermöglichkeiten und können ihre Verarbeitungsleistung drastisch skalieren. Plattformen wie Amazon Redshift und Snowflake verfügen über immense Verarbeitungsfähigkeiten und machen ELT-Pipelines möglich.
ELT funktioniert nicht mit vor Ort installierten Systemen.
Auszug
- Die Daten werden aus der/den Quelle(n) extrahiert und in einen Staging-Bereich verschoben. Im Gegensatz zum ETL werden die Daten in dieser Phase nicht validiert.
Laden Sie
- Die Daten werden sofort in ihrem Rohformat in den Data Lake geladen, wo sie gelagert werden. Zu den beliebten Cloud-Speicherlösungen gehören Amazon Web Services, Cloudera, Google Cloud und Microsoft Azure.
Transformieren
- Die Daten werden je nach Bedarf umgewandelt. Dies spart langfristig Zeit, da die Mitarbeiter keine Transformationen auf Daten anwenden, die sie nicht benötigen.
Vor- und Nachteile von ETL vs. ELT
Bei der Entscheidung, ob ETL oder ELT das Richtige für Ihr Unternehmen ist, sind die wichtigsten Faktoren die Kosten und die Komplexität Ihrer Datenspeicherung. ELT ist schneller, da es sich auf Cloud-Speicher mit Data Lakes stützt, die eine riesige Menge an rohen, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten verarbeiten können. Wenn Sie einen On-Premise-Speicher verwenden, können Sie mit ETL die Kosten für die Speicherung unnötiger Daten vermeiden.
Eine weitere Überlegung betrifft die Sensibilität Ihrer Rohdaten. Bei ETL können sensible Daten während des Umwandlungsprozesses maskiert oder entfernt werden. Bei ELT werden alle Daten an das Warehouse gesendet - was Unternehmen möglicherweise Verstößen gegen HIPAA, CCPA oder GDPR aussetzt. Es ist jedoch möglich, sensible Daten während des ELT-Prozesses durch Verschlüsselung und angemessene Data Governance zu schützen.
Letztlich hängt die Entscheidung von folgenden Fragen ab: Müssen Sie bei den zu speichernden Daten selektiv vorgehen (ETL)? Oder sind Sie bereit, alle Ihre Daten zu erfassen und zu speichern, auch wenn Sie sie nie verwenden (ELT)?
Vorteile von ETL
- Größere Flexibilität - ETL ermöglicht komplexere Transformationen und breitere Toolsets bei gleichzeitiger Minimierung von Datensilos und Lock-ins für Ihre transformierten Daten.
- Einfachere Einhaltung von Vorschriften - Sensible Datensätze können geschwärzt oder verschlüsselt werden, was die Einhaltung von GDPR-, HIPAA-, CCPA- und anderen Compliance-Standards erleichtert. Wenn Sie Daten umwandeln, bevor sie in das Data Warehouse gelangen, verringern Sie das Risiko der Offenlegung nicht konformer Daten erheblich.
- Breitere Verfügbarkeit - ETL gibt es seit 20 Jahren; es gibt zahlreiche ETL-Tools im Bereich der Datenintegration, und ETL-Kenntnisse gehören zu den gängigen Fähigkeiten von Entwicklern.
Herausforderungen von ETL
- Langsamerer Prozess - ETL erfordert den zusätzlichen Schritt des Ladens der Daten in einen Staging-Bereich, bevor sie verarbeitet werden.
- Größeres Potenzial für menschliche Fehler - Da Sie die Daten nicht direkt in das Warehouse laden, besteht ein größeres Potenzial für das Laden fehlerhafter Daten in das Warehouse. Da ab diesem Zeitpunkt keine Umwandlungen mehr stattfinden, besteht die Gefahr, dass falsche Daten für die Analyse verwendet werden.
Vorteile von ELT
- Schnellere Verfügbarkeit - ELT bietet eine schnellere Datenverfügbarkeit und ein schnelleres Laden der Daten für schnellere Analysen.
- Stärkerer Fokus - ELT ist ideal für kleinere Datensätze mit einfachen Transformationen, die minimale Auswirkungen auf die Auslastung des Cloud Data Warehouse haben.
- Geringere Kosten - ELT ist Cloud-basiert und benötigt keine umfangreiche, kostspielige Hardware.
- Geringerer Wartungsaufwand - ELT umfasst im Allgemeinen automatisierte Lösungen, so dass nur sehr wenig Wartung erforderlich ist.
- Größere Skalierbarkeit - Da ELT flexibel und nicht an die Größe gebunden ist, lässt sich die Lösung sehr leicht skalieren.
Herausforderungen des ELT
- Kann teuer sein - ELT-Tools und -Ressourcen können teurer sein als ETL-Tools, da mehr Informationen in kürzerer Zeit verarbeitet werden. ELT kann auch mehr Fähigkeiten erfordern als eine ETL-Lösung, was die Einstellung von ELT-Experten erforderlich machen kann.
ETL vs. ELT: ein direkter Vergleich
Die folgende Tabelle zeigt, wie ETL und ELT in Bezug auf Schlüsselfaktoren wie Kosten, Komplexität und Wartungszeit im Vergleich stehen.
| Faktor/Berücksichtigung | ETL | ELT |
| Größe des Datensatzes | Klein | Groß |
| Zeit - Transformation | Zeitintensiv, da der Umwandlungsprozess vor dem Laden vollständig abgeschlossen sein muss | Kann weniger Zeit in Anspruch nehmen, da die Daten je nach Bedarf umgewandelt werden können |
| Zeit - Laden | Langsam | Schnell, da die Rohdaten direkt in das Zielsystem geladen werden |
| Wartungszeit | Hoher Wartungsaufwand | Geringer Wartungsaufwand, kann aber anfangs zusätzliche Fachkenntnisse erfordern |
| Datenschutz | Vor dem Laden durchgeführte Schwärzungen und Umwandlungen schützen die Daten | Mehr Schutzmaßnahmen für die Privatsphäre sind erforderlich |
| Unterstützte Datentypen | Strukturierte Daten | Rohe, unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten |
| Unterstützung für Data Lake | Nein, ETL ist nicht mit Data Lakes kompatibel | Ja, ELT ist mit Datenseen kompatibel |
| Unterstützung von Data Warehouses | Nur für ortsgebundene, relationale Daten | Einsatz in der Cloud-Infrastruktur |
| Kosten | Separate Server können zu Kostenproblemen führen, aber die geringere Datenkomplexität kann die Kosten ausgleichen | Kann je nach Verarbeitungs- und Fachkenntnisbedarf teuer sein, aber der vereinfachte Datenstapel kann die Kosten ausgleichen |
ETL vs. ELT: was ist das Richtige für Sie?
ETL und ELT sind beides praktikable Lösungen für die Datenverschiebung und -umwandlung, eignen sich jedoch am besten für unterschiedliche geschäftliche Anwendungsfälle.
ETL ist vielleicht am besten für Sie geeignet:
- Sie verwenden keine Echtzeitdaten.
- Sie haben kleinere Datensätze, die keine komplexen Transformationen erfordern.
- Das Risiko der Offenlegung nicht konformer Daten muss verringert werden.
- Verwenden Sie eine relationale OLAP-Datenbank oder SQL-Data-Warehousing.
- Sie müssen keine unstrukturierten Daten in ein Zieldatensystem übertragen.
- Sie sind bereit, lange Ladezeiten in Kauf zu nehmen.
ELT ist am besten geeignet, wenn Sie:
- Sie möchten alle strukturierten und unstrukturierten Daten, auf die Ihr Unternehmen Zugriff hat, unabhängig von ihrer Größe erfassen.
- Erfassen Sie Daten in Echtzeit.
- Sie verfügen über die Ressourcen, um Data Lakes zu verwalten und ELT-Experten einzustellen.
- Ein leistungsstarkes, cloudbasiertes Zieldatensystem zur Verarbeitung der eingehenden Datenmengen.
- Schnelles Laden von Daten hat Vorrang.
Einfache Datenmigration mit SnapLogic ELT
Vertrauenswürdige Migrations- und Transformationsprozesse sind die Grundlage für vertrauenswürdige Daten. Und ganz gleich, ob Sie sich für ETL oder ELT entscheiden, die Fähigkeit, Ihren Daten zu vertrauen und problemlos auf sie zuzugreifen, ist entscheidend für den Erfolg Ihres Unternehmens. SnapLogic bietet alle diese Methoden zur Datenverschiebung und -umwandlung in einer bewährten und leistungsstarken Cloud-basierten Plattform, die auf die individuellen Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten ist.
Die iPaaS (Integrationsplattform als Service) von SnapLogic kann Ihnen helfen, die Daten- und Anwendungsintegration zu vereinfachen und zu automatisieren. iPaaS verwendet API-Endpunkte, die es verschiedenen Anwendungen innerhalb Ihres Unternehmens ermöglichen, Informationen über einen gemeinsamen Kommunikationskanal auszutauschen, was eine bessere Zusammenarbeit ermöglicht.
Während die meisten iPaaS-Lösungen mit Cloud-, On-Premise- und Hybridsystemen integriert werden können, bietet SnapLogic auch eine spezielle ELT-Lösung an. SnapLogic ELT ist eine Low-Code/No-Code-Plattform, die Ihnen die Flexibilität bietet, die Leistung eines Cloud-Data-Warehouses zur Transformation Ihrer Daten zu nutzen. Das Tool verwendet eine visuelle Programmiersprache, um Daten schnell zu laden und sie direkt zu transformieren. Gleichzeitig nutzt es die Rechenleistung des Cloud Data Warehouse, um strukturierte Daten für die Analyse vorzubereiten.
Mit mehr als 700+ vorgefertigten Snaps ermöglicht SnapLogic die Dateneingabe von Anwendungs- und Datenendpunkten. Die ELT-Funktionen der Plattform verwalten die Transformation durch Cloud Data Warehouses wie Snowflake, Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery und Databricks Delta Lake. Auf diese Weise kann die Plattform zusammengefasste Daten aus einem Cloud Data Warehouse für beliebige Anwendungen oder Analyseendpunkte extrahieren, was einen besseren Einblick in die Belastungseffizienz, den Datenverbrauch, Trends beim Datenvolumen und vieles mehr ermöglicht.
Zusätzliche FAQs
1. Wie wirkt sich die Wahl zwischen ETL und ELT auf den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften aus?
Im Zusammenhang mit dem Datenschutz und der Einhaltung von Vorschriften sollten sich Unternehmen, die ETL einsetzen, auf die Implementierung von robusten Schwärzungs- und Verschlüsselungsmaßnahmen während des Umwandlungsprozesses konzentrieren. Es ist entscheidend, Compliance-Standards wie HIPAA, CCPA oder GDPR zu definieren und einzuhalten, um sicherzustellen, dass sensible Daten sicher gehandhabt werden. Bei ELT sollte der Schwerpunkt auf der Verschlüsselung und dem Schutz von Daten liegen, sobald diese in das Warehouse geladen wurden, da alle Daten potenziell gefährdet sind. Die Einführung umfassender Data-Governance-Richtlinien ist unerlässlich, um die Datenschutzrisiken sowohl bei ETL- als auch bei ELT-Prozessen zu minimieren.
2. Welches sind die Hauptunterschiede in Bezug auf die Qualifikationsanforderungen für die Implementierung von ETL- und ELT-Lösungen?
Die für ETL erforderlichen Fähigkeiten umfassen in erster Linie Fachwissen in den Bereichen Datenumwandlung, Datenbankmanagement und Kenntnisse über ETL-Tools. Auf der anderen Seite erfordert ELT Kenntnisse in der Verwaltung von Data Lakes, Cloud-basierten Data Warehouses und dem Verständnis moderner Cloud-Server-Technologien. Unternehmen, die sich für ELT entscheiden, sollten erwägen, Experten einzustellen, die mit Cloud-Plattformen wie Amazon Redshift, Snowflake oder Microsoft Azure vertraut sind. Während ETL-Kenntnisse unter den Entwicklern weit verbreitet sind, da sie schon seit langem vorhanden sind, erfordert ELT unter Umständen speziellere Fähigkeiten, was sich zwar auf die anfänglichen Kosten auswirkt, aber potenziell zu einer höheren Effizienz führt.
3. Wie sollten Unternehmen auf der Grundlage ihrer Datenmerkmale zwischen ETL und ELT entscheiden?
Bei der Entscheidung zwischen ETL und ELT auf der Grundlage von Datenmerkmalen sollten Unternehmen Faktoren wie Datenvolumen, Echtzeitverarbeitungsanforderungen und die Art des Zieldatensystems bewerten. ETL ist für Unternehmen mit kleineren Datenmengen, nicht in Echtzeit zu verarbeitenden Daten und für Unternehmen, die ein On-Premise- oder SQL-Data-Warehousing verwenden, vorzuziehen. ELT eignet sich für Szenarien, bei denen die Erfassung aller strukturierten und unstrukturierten Daten, die Echtzeitverarbeitung und das Cloud-basierte Data Warehousing im Vordergrund stehen. Ein Verständnis der spezifischen Datenverwendungsfälle, der Skalierbarkeitsanforderungen und der bevorzugten Verarbeitungsgeschwindigkeit hilft Unternehmen bei der Wahl zwischen ETL und ELT.
