Daten sind das neue Gold – aber nur, wenn man weiß, wie man sie richtig verarbeitet. Ob für die Sicherung der Datenqualität, Echtzeitanalysen, Business Intelligence oder Prognosemodelle: ohne einen zuverlässigen Datenfluss geht nichts. Doch wie bringt man Daten aus zig Quellen effizient ins Zielsystem?
Die Antwort liegt in zwei mächtigen Methoden: ETL sowie ELT. Dieser Artikel zeigt dir, wie sie funktionieren, worin sie sich unterscheiden – und wann du welches Verfahren einsetzen solltest.
Was ist ETL und ELT?
ETL (Extract – Transform – Load) und ELT (Extract – Load – Transform) sind zentrale Prozesse im Rahmen der Datenverarbeitung und Datenintegration. Beide Methoden sammeln Daten aus verschiedenen Quellen und laden sie in ein zentrales Datensystem, z.B. ein Data Warehouse oder einen Data Lake.
Der Unterschied zwischen den beiden Ansätzen besteht darin, dass die Daten bei ETL zuerst aufbereitet und bereinigt werden, um sie dann dem Zielsystem für Analysezwecke und Business Intelligence zur Verfügung zu stellen. Bei ELT werden die gesammelten Daten direkt in das Endsystem geladen und nur nach Bedarf aufbereitet.
Exkurs: Data Warehouses und Data Lakes.
Ein Data Warehouse ist ein zentrales, strukturiertes Datenbanksystem, das bereinigte und integrierte Daten aus verschiedenen Quellen speichert.
Ein Data Lake ist ein zentrales Speicher-Repository, das Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format, auch unstrukturiert, speichert.
Wie ETL funktioniert.
Mit ETL werden Daten aus einer oder mehreren Datenquellen gelesen (extrahiert), aufbereitet (transformiert) und dann in eine Datensenke (Datenbank) hineingeladen.
1. Extract (Extrahieren).
Bei der Extraktion werden Rohdaten aus verschiedenen Quellen abgerufen und gesammelt. Beispiele für Quellen sind SQL-Datenbanken, APIs, sog. Flat Files (z.B. CSV- oder Excel-Dateien), oder ERP- und CRM-Systeme.
2. Transform (Umwandeln).
Bei der Transformation werden die Rohdaten nun so aufbereitet, dass sie korrekt und bereinigt in einem für das Zielsystem lesbaren Format vorliegen. Dies umfasst verschiedene Arten von Umwandlungen, die getätigt werden können:
- Datentyp-Umwandlungen: z. B. Text zu Datum
- Berechnungen: z. B. Umsatz = Menge × Preis
- Datenbereinigung: z. B. die Entfernung von Duplikaten oder leeren Datensätzen
- Standardisierung: die Vereinheitlichung von Datenformaten oder Schreibweisen, z. B. die Anpassung von Länderkennzeichen oder Steuersatzcodes
- Zusammenführung (Joins): die logische Verknüpfung mehrerer Datenquellen
- Validierung: die Prüfung der Korrektheit der Daten
Für diese Aufgaben bieten sich spezielle ETL-Tools oder Skripte an.
3. Load (Laden).
Die umgewandelten und aufbereiteten, sauberen Daten werden schließlich direkt in das Zielsystem geladen. Dies können On-Premises oder Cloud Data Warehouses oder wiederum relationale Datenbanken sein.
Dabei unterschiedet man zwischen einem Full Load, also einem vollständigen Austausch des alten Datenbestands mit dem neuen, und einem Incremental Load, bei dem nur neue oder veränderte Datensätze geladen und gespeichert werden.
Wie ELT funktioniert.
Mit ELT werden Rohdaten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert, direkt – also ohne sie zu bereinigen oder aufzubereiten – ins Speichersystem, z.B. einen Data Lake, geladen und dort nach Bedarf transformiert, je nachdem, welchen Analysezweck man verfolgt.
Der Fokus liegt dabei mehr auf schnellem Datenzugriff als auf Datenqualität und kann auch als reines Streaming von Daten umgesetzt werden. Im Gegensatz zu ETL erfolgt die Umwandlung der Daten zudem erst nach dem Laden, je nach Bedarf.
Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT? Vor- und Nachteile.
Neben dem offensichtlichsten Unterschied – dem Zeitpunkt der Transformation der Daten vor dem Laden oder danach – gibt es noch weitere Unterschiede zwischen ELT und ETL, die sich aus den Vor- bzw. Nachteilen beider Methoden ergeben.
Datenmenge.
ETL bietet sich für kleinere Datenmengen an, die strukturiert vorliegen, da große Datenmengen bei der Umwandlung enorm viel Rechenleistung benötigen und den Datenintegrationsprozess verlangsamen können. Dies kann ebenso dazu führen, dass Daten nach der Aufbereitung zwar fehlerfrei und konsistent, aber schon längst wieder veraltet sind, da sich der Datensatz im Quellsystem zwischenzeitlich schon wieder geändert hat.
ELT ist also wesentlich besser geeignet für Big Data, die als unstrukturierte oder nur wenig strukturierte Rohdaten vorliegen. Dadurch, dass keine Vor-Transformation stattfindet, können sie verhältnismäßig schnell in das Zielsystem geladen werden. Auch die Umwandlung selbst erfolgt effizient, da nicht alle hochgeladenen Daten auf einmal verarbeitet werden müssen, sondern nur bestimmte Datensätze, die gerade für die Analyse benötigt werden.
Datenqualität.
In Bezug auf die Qualität der Daten hat ETL gegenüber ELT den klaren Vorteil, dass die gespeicherten Datensätze bereits sauber und fehlerfrei sind sowie in einem konsistenten Format vorliegen. Dies ist gerade für Prozesse wichtig, die beispielsweise Kundendaten, Bestellmengen, Lagerbestände, Zahlungsdaten o.ä. integrieren müssen, wo die Korrektheit der Daten unerlässlich ist.
Bei ELT hingegen gibt es keine Kontrolle über die Datenqualität, die durchaus schlecht und fehlerbehaftet sein kann, da die Daten roh geladen werden. Dies macht auch das Datenmanagement sehr komplex und aufwändig. Allerdings bleiben dafür die Rohdaten im Originalzustand erhalten, was wiederum für die benötigte Transparenz in Audits von Vorteil sein kann.
Performance.
Nimmt man Rechenleistung und Systemlast als Vergleichsgrundlage für die Performance, dann ist ELT der klare Sieger. ELT ist schneller, da die Daten ohne Transformation geladen werden und auch keine Zwischenschritte wie Staging-Server benötigen, die dafür sorgen, dass die Daten trotz langsamer Umwandlung aktuell bleiben (wie es bei ETL oft der Fall ist).
Zudem ist ETL abhängig von der Leistung des verwendeten Tools bzw. des ETL-Servers, auf dem die Software läuft, während ELT die volle Rechenleistung moderner Cloud-Systeme nutzen kann.
Skalierbarkeit & Flexibilität.
ETL gilt als starr und wenig flexibel, da die Transformation der Daten außerhalb des Zielsystems stattfindet, was bedeutet, dass die komplette Datenmenge nach vorgegebenen Logiken und Regeln transformiert werden muss.
ELT bietet mehr Flexibilität in der Anwendung, da man nur bestimmte Datensätze nach bestimmten Vorgaben transformieren kann. Auch Ad-hoc-Analysen für einen bestimmten, klar definierten Zweck sind möglich. Durch die Auslagerung der Systemlast und der Datenspeicherung in die Cloud ist ELT außerdem beliebig skalierbar.
ETL oder ELT – welche Methode ist die richtige?
ETL und ELT sind beides valide Methoden für die Datenintegration. Die Wahl zwischen ELT oder ETL hängt daher eher von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens, die Art der Datenquellen und Datensenken sowie die vorhandene IT-Infrastruktur ab.
ETL: Ideal für strukturierte Daten und hohe Sicherheitsanforderungen.
ETL eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen strukturierte Daten vorliegen. Unternehmen mit strengen Datenschutzrichtlinien bevorzugen oft ETL, da es eine größere Kontrolle über die Datenverarbeitung und -sicherheit sowie die Compliance ermöglicht. Es ist auch die bessere Wahl, wenn die Datenqualität verbessert oder standardisiert werden muss, bevor sie in das Data Warehouse geladen wird.
ELT: Flexibilität und Geschwindigkeit bei großen Datenmengen.
ELT steht hingegen für flexible und schnelle Bereitstellung, besonders bei großen Datenmengen. Unternehmen, die Echtzeitanalysen benötigen oder über ein leistungsfähiges, modernes Cloud Data Warehouse verfügen, sollten sich daher für ELT entscheiden. Es ermöglicht schnelle Datenaktualisierungen auch in Echtzeit und ist besser skalierbar als ETL.
ELT und ETL: Budget und Ressourcen.
Sowohl ELT als auch ETL generieren Kosten, die es bei der Wahl zwischen ETL und ELT zu berücksichtigen gilt. ETL benötigt im Vergleich zu ELT mehr Serverhardware sowie mehr Rechenpower für die Transformation und Speicherung der Daten. Auf der anderen Seite halten sich Storage-Kosten in Grenzen, da keine Rohdaten gespeichert werden.
ELT nutzt Performance- und Speicherungskapazitäten der Cloud. Dadurch werden zwar keine zusätzlichen Kosten für Hardware generiert, allerdings können sich die Kosten für Cloud-Storage schnell häufen.
Unabhängig vom gewählten Ansatz spielen sowohl ETL als auch ELT eine entscheidende Rolle in der Datenintegration. Sie ermöglichen es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem sie sicherstellen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sind. In einer Ära, in der Daten als das neue Öl gelten, sind effiziente ETL- und ELT-Prozesse unerlässlich, um aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Lobsters Data Platform: Dein All-in-One Tool für Datenintegration.
Nun stellt sich die Frage: Wie sollst du die richtige Software für deine ETL/ELT-Prozesse finden?
In der Regel sind spezialisierte ETL-Tools besser als Lösungen Marke Eigenbau. Da aber um einen solchen Prozess herum auch Arbeitsschritte und Workflows nötig sind, die in EAI (Enterprise Application Integration) und EDI (Electronic Data Interchange) Vorgängen anfallen, solltest du dir im Einzelfall überlegen, ob du tatsächlich eine eigene Software nur für ETL anschaffst – oder ob du dich einfach direkt für die Lobster Data Platform entscheidest, die dir gleich mehrere Aufgaben zentral in einem Tool abnimmt:
- die Verarbeitung aller gängigen Datenformate
- die Unterstützung aller gängigen Protokolle zum elektronischen Datenaustausch
- die Integration verschiedenster Datenquellen
- die Automatisierung ganzer Geschäftsprozesse und Workflows, auch wiederkehrende Aufgaben im ETL/ELT-Prozess
- die Integration von Systemen und Anwendungen in deine IT-Infrastruktur – mit mehr als 90 vorgefertigten Konnektoren sind dafür keine Programmierkenntnisse nötig
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