Extract, Transform, Load (ETL) bezeichnet den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie mithilfe verschiedener Methoden zu transformieren und in ein Data Warehouse oder ein Data Lake.
Zum Hintergrund: Unternehmen sammeln täglich riesige Datenmengen. Und obwohl diese Daten eine wahre Fundgrube strategischer Erkenntnisse sein könnten, fällt es vielen Unternehmen schwer, all diese Daten zu verstehen.
Laut einer aktuellen Umfrage haben 76 % der Unternehmen nach wie vor Schwierigkeiten, ihre Daten zu verstehen. Zwar können fehlende Fachkräfte und Widerstand gegen Veränderungen treibende Kräfte hinter diesen Problemen sein, doch ein weiterer Faktor muss berücksichtigt werden: die schiere Anzahl der Datenquellen.
Daten stammen aus den unterschiedlichsten Quellen: Das CRM eines Unternehmens, soziale Medien, Kundeneinkäufe und Marketingkampagnen sind nur einige Beispiele. Auch die Daten selbst liegen in vielen Formen vor, etwa als strukturierte und unstrukturierte Daten.
Damit diese Daten ihr volles Potenzial entfalten können, müssen sie an einen zentralen Ort verschoben werden, der auch als Data Warehouse bezeichnet wird. Bevor sie verschoben werden können, müssen Daten jedoch aus ihrer ursprünglichen Quelle extrahiert, in etwas Wertvolles transformiert und anschließend in das Data Warehouse geladen werden.
Dieser als ETL (Extract, Transform, Load) bekannte Prozess ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die bereit sind, die Vorteile hochwertiger Datenanalysen zu nutzen.
Siehe auch: Wiegen die Vorteile eines Data Warehouse die Kosten auf?
Der Prozess Extract, Transform, Load (ETL)
Dieser Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, mithilfe verschiedener Methoden transformiert und in ein Data Warehouse geladen werden, wird typischerweise mithilfe von Softwaretools durchgeführt. Sehen wir uns die einzelnen Schritte des Prozesses genauer an.
Extrahieren
In der Extraktionsphase werden Daten aus all ihren verschiedenen Quellen extrahiert. Dazu können Software, relationale Datenbanken und Flatfiles gehören. Nach der Extraktion werden die Daten in ein einzelnes Repository verschoben, das vom vorgesehenen Data Warehouse getrennt ist.
Die Trennung der Daten vom Zielsystem ist entscheidend, um die Datenqualität sicherzustellen. Die Daten müssen transformiert werden, bevor sie verwendet werden können – dies geschieht im nächsten Schritt.
Transformieren
In der Transformationsphase werden Daten in ein bestimmtes Format umgewandelt. Dieser Prozess kann auf verschiedene Weise durchgeführt werden. Eine Methode ist beispielsweise die Deduplizierung, bei der mehrere identische Datensätze entfernt werden.
Eine weitere Methode ist die Bereinigung, bei der Daten nach ungenauen Werten und anderen Anomalien durchsucht werden. Daten können außerdem nach Typ sortiert, gefiltert und auf andere Weise bearbeitet werden.
Die Transformationsphase ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Datenbank ausschließlich mit hochwertigen und korrekten Daten gefüllt wird. Ohne diesen Schritt sind die Daten völlig unzuverlässig.
Siehe auch: Was ist Datenanalyse? Ihr Leitfaden zur Datenanalyse
Laden
In der Ladephase werden die transformierten Daten in ein Data Warehouse geladen. Der Ladevorgang kann je nach Bedarf und Datenmanagement-Fähigkeiten eines Unternehmens auf einmal oder über einen längeren Zeitraum hinweg erfolgen.
Sobald die transformierten Daten in eine Datenbank geladen wurden, können sie von Datenanalyse-Tools und anderer Software abgerufen werden. Unternehmen können die Daten anschließend auf vielfältige Weise nutzen. So können Benutzer beispielsweise historische Berichte oder Echtzeitdaten abrufen, um strategische Entscheidungen zu unterstützen.
Es gibt auch Alternativen zum ETL-Prozess. Bei der Datenvirtualisierung werden beispielsweise Daten aus verschiedenen Quellen aggregiert, ohne sie tatsächlich in ein neues Warehouse zu verschieben. Stattdessen wird über eine virtuelle Datenschicht auf die Daten zugegriffen. Durch Datenvirtualisierung entfällt die Notwendigkeit, Daten zu replizieren – ein kostspieliger und zeitaufwändiger Prozess.
Siehe auch: Was ist Datenvirtualisierung?
ETL-Anwendungsfälle
Der wichtigste Anwendungsfall von ETL ist die Möglichkeit, Daten zusammenzuführen, um sie als Ganzes zu verstehen. Und viele Prozesse erfordern eine Vereinheitlichung der Daten, um zu funktionieren.
Ein Anwendungsfall von ETL im kleineren Maßstab ist die Bereinigung und Speicherung von Daten, um sie zur Verbesserung der Customer Experience nutzbar zu machen. Unternehmen können die bereinigten Daten auf Muster analysieren, die zeigen, wonach ihre Kunden suchen. Dadurch können sie strategische Entscheidungen treffen – vom Marketing bis hin zur Produktentwicklung.
Ein Anwendungsfall von ETL im größeren Maßstab ist das IoT, also das Internet der Dinge. Beim IoT werden Technologien wie Sensoren eingesetzt, um Daten von Maschinen, Mobilgeräten und sogar Menschen zu erfassen. ETL ermöglicht es, die Daten dieser Sensoren an einem Ort zu speichern und darauf zuzugreifen, wodurch sich völlig neue Möglichkeiten eröffnen. So können zentralisierte IoT-Daten beispielsweise für andere Prozesse wie die vorausschauende Wartung und Analysen genutzt werden.
Siehe auch: Was ist Predictive Analytics?
ETL kann außerdem die Datenmigration in die Cloud vereinfachen, die Data Governance, und eine Vielzahl weiterer Aufgaben der Datenanalyse verbessern.
Die Vorteile des ETL-Prozesses
Die Fähigkeit von ETL, Daten zu konsolidieren, in ein nutzbares Format zu transformieren und an einem zentralen Ort zu speichern, bringt Unternehmen zahlreiche Vorteile.
Vereinfacht die Datenanalyse
Einfach ausgedrückt ist Datenanalyse der Prozess, aus Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Eine echte Datenanalyse erfordert jedoch korrekte und aktuelle Daten, um hochwertige Ergebnisse zu liefern. ETL stellt sicher, dass Daten ordnungsgemäß bereinigt, konsolidiert, organisiert und gespeichert werden, und vereinfacht so den Analyseprozess.
Viele moderne ETL-Tools können diesen Prozess zusätzlich erleichtern. Einige Plattformen verfügen beispielsweise über Automatisierungsfunktionen und führen ETL ohne menschliches Eingreifen durch. Danach müssen nur noch die Ergebnisse analysiert werden.
Siehe auch: Die besten ETL-Tools und Anbieter
Verbessert die Datenqualität
Die Datenqualität ist für viele Unternehmen ein ständiges Problem. Tatsächlich ergab eine aktuelle Umfrage unter 500 Datenexperten, dass 77 % mit Problemen bei der Datenqualität zu kämpfen haben und 91 % der Fachleute angeben, dass eine unzureichende Qualität die Leistung ihres Unternehmens beeinträchtigt.
Daten von geringer Qualität können zu schlechten Entscheidungen führen, die für Unternehmen schädliche Folgen haben. ETL kann Qualitätsproblemen entgegenwirken, indem der Prozess sicherstellt, dass Daten vertrauenswürdig, korrekt und aktuell sind.
In der Transformationsphase werden Rohdaten bereinigt, dedupliziert, organisiert, neu formatiert und korrigiert, was zu hochwertigeren Ergebnissen führt.
Spart Zeit und Kosten
Früher mussten Unternehmen ihren eigenen Code schreiben, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu laden. Der Prozess erforderte nicht nur spezialisierte und kostspielige Programmierkenntnisse, sondern auch enorm viel Zeit und Aufwand. Außerdem benötigte die Wartung dieser manuell programmierten Prozesse noch mehr Ressourcen.
Heute gibt es moderne ETL-Tools, die den Großteil der Arbeit übernehmen können. Statt kilometerlangen Code zu schreiben, können Unternehmen Tools implementieren, die den ETL-Prozess automatisch durchführen und so wichtige Ressourcen sparen.
ETL kann auch dazu beitragen, die schädlichen Auswirkungen von „schlechten Daten“ zu beseitigen. IBM schätzte in der Vergangenheit, dass schlechte Daten US-Unternehmen jährlich Billionen US-Dollar kosten. Schlechte Daten können beispielsweise zu schlechten Entscheidungen führen, was sich direkt auf das Geschäftsergebnis eines Unternehmens auswirkt.
ETL verhindert diese kostspieligen Auswirkungen, indem Datensilos beseitigt werden. So können alle Mitglieder eines Unternehmens das Gesamtbild sehen und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Der Prozess trägt außerdem dazu bei, sämtliche Daten zu bereinigen und ihre Genauigkeit zu verbessern.
Verbessert die Zusammenarbeit
Daten werden im gesamten Unternehmen genutzt – von der Führungsebene bis zu den Mitarbeitern an der Frontlinie. Daher sollten alle Daten aktualisiert und für jeden verfügbar sein, der sie benötigt. Die Verbesserung der Zusammenarbeit gehört zu den größten Stärken von ETL.
Durch die Extraktion sämtlicher Daten und das Laden an einen zentralen Ort kann jeder im Unternehmen in Echtzeit auf dieselben Daten zugreifen. ETL stellt außerdem durch die Beseitigung von Silos die Datenkonsistenz im gesamten Unternehmen sicher. Stakeholder können dieselben Daten für finanzielle Entscheidungen verwenden, die auch das Marketingteam zur Optimierung seiner Kampagnen nutzt.
Die Herausforderungen von ETL
Wie jeder andere datengestützte Prozess ist auch ETL nicht perfekt. ETL-Tools können beispielsweise im Vergleich zur manuellen Programmierung Zeit sparen, doch der ETL-Prozess kann langsamer sein als andere Optionen wie ELT. Das liegt daran, dass die Bereinigung erfolgt, bevor die Daten in das Warehouse geladen werden.
Bei der Verarbeitung großer und komplexer Datensätze kann es außerdem zu Datenverlust kommen. Deshalb eignet sich ETL am besten für kleinere, spezifischere Datensätze.
Was ist ELT?
ETL wird häufig mit ELT (Extract, Load, Transform) verwechselt, es handelt sich jedoch um zwei unterschiedliche Prozesse. Bei ETL werden Daten extrahiert, innerhalb eines einzelnen Repositorys transformiert und anschließend in das Data Warehouse geladen.
Bei ELT werden Rohdaten extrahiert und sofort in das Data Warehouse geladen. Die Bereinigung, Deduplizierung und andere Transformationsprozesse finden innerhalb des Data Warehouse statt und nicht in einem anderen Repository.
Ein wesentlicher Vorteil von ELT gegenüber ETL besteht darin, dass Unternehmen Zugriff auf die Rohdaten in ihren Data Warehouses haben. ELT kann außerdem schneller sein, da die Transformationsprozesse innerhalb des Data Warehouse stattfinden und die Daten nicht erst in ein zusätzliches Repository verschoben und von dort wieder abgerufen werden müssen.