Extract, Transform and Load (ETL) sowie Extract, Load and Transform (ELT) sind die beiden beliebtesten Techniken, um Daten aus einer oder mehreren Quellen in ein zentralisiertes System zu übertragen und dort einfach zugänglich zu machen und zu analysieren.
Sowohl ETL als auch ELT verwenden die Phasen Extraktion, Transformation und Laden, um Daten zusammenzuführen. Der Unterschied liegt in der Reihenfolge der Vorgänge. Auch wenn man annehmen könnte, dass eine kleine Änderung der Reihenfolge der Phasen keine Rolle spielt, verändert sie tatsächlich den Ablauf des Integrationsprozesses drastisch.
Kurz gesagt: ETL verarbeitet Daten aus mehreren Quellen und lädt sie anschließend in eine einzelne Datenbank, während ELT mit der Verarbeitung wartet, bis die Daten geladen wurden. Dadurch können sie bei Bedarf mehrfach transformiert werden.
Was ist Extract, Transform, Load (ETL)?
ETL ist eine Methode der Datenintegration, mit der Unternehmen Daten aus zahlreichen Quellen erfassen und vollständig in eine einzelne Zieldatenbank übertragen können. Der ETL-Prozess besteht aus drei Phasen: Extraktion, Transformation und Laden.
- Extraktion: Mithilfe von Datenbankabfragen oder anderen Verfahren zur Datenerfassung werden Daten aus Quellsystemen extrahiert. Dazu können Software-as-a-Service (SaaS), das Internet, lokale Systeme und weitere Quellen gehören. Die extrahierten Daten werden anschließend an einen Staging-Bereich übermittelt.
- Transformation: Die Daten werden anschließend für die Nutzung durch ein bestimmtes Data Warehouse, eine Datenbank oder einen Data Lake aufbereitet und in ein einheitliches Format gebracht, damit eine Business-Intelligence-Plattform wie Tableau oder Looker sie analysieren kann.
- Laden: Das Zieldatensystem empfängt formatierte Daten. Dieser Vorgang kann das Einfügen von Text in eine Datei mit Trennzeichen, das Erstellen von Datenbankschemata oder die Entwicklung neuer Anwendungobjekttypen umfassen.
Was ist Extract Load Transform (ELT)?
ELT ist eine Methode der Datenintegration, bei der Daten von einem Quellsystem an ein Zielsystem übertragen werden, ohne sie geschäftslogikgesteuerten Änderungen zu unterziehen. Das ELT-Verfahren besteht aus drei Schritten: Extraktion, Laden und Transformation.
- Extraktion: Rohdaten werden aus verschiedenen Quellen wie Apps, SaaS oder Datenbanken extrahiert.
- Laden: Die Daten werden direkt an das Zielsystem übermittelt; dabei werden in der Regel Schema und Datentypen transformiert.
- Transformation: Anschließend kann die Zielplattform die Daten für Berichtszwecke transformieren. Einige Unternehmen verwenden Technologien wie dbt, um das Zielsystem umzuwandeln.
ETL vs. ELT: Gemeinsamkeiten
Bei beiden Techniken, ETL und ELT, können Unternehmen Daten aus mehreren Datenbanken in einem einzigen Datenbestand zusammenführen, wo sie angemessen aufbereitet und qualifiziert werden können.
Für Analysen und die weitere Verarbeitung ermöglicht dieser integrierte Datenbestand einen optimierten Zugriff.
Darüber hinaus bietet er eine zentrale Quelle für verlässliche Daten und stellt sicher, dass alle Unternehmensdaten korrekt und aktuell sind.
ETL vs. ELT: Unterschiede
Trotz der scheinbar geringfügigen Änderung im Prozess gibt es zwischen ETL und ELT deutlich mehr Unterschiede als Gemeinsamkeiten. Die folgende Tabelle schlüsselt die Unterschiede auf:
| Parameter | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Prozess | Der Staging-Server transformiert die Daten, die anschließend an das Data Warehouse (DWH) übertragen werden | Die Daten verbleiben untransformiert im DWH |
| Codeverwendung | Für kleine Datenmengen oder rechenintensive Transformationen eingesetzt | Für große Datenmengen eingesetzt |
| Ladezeit | Ein langwieriger Prozess, bei dem die Daten zunächst in den Staging-Server und anschließend in das Zielsystem geladen werden | Ein schnellerer Prozess, bei dem die Daten einmalig in das Zielsystem geladen werden |
| Transformationsreihenfolge | Transformationen werden im Staging-Bereich des ETL-Servers durchgeführt | Transformationen werden im Zielsystem durchgeführt |
| Transformationsdauer | Der Ladevorgang muss warten, bis die Transformation abgeschlossen ist. Dadurch erhöhen sich Datenmenge und Transformationsdauer | Die Geschwindigkeit hängt beim ELT-Prozess nie von der Datenmenge ab |
| Wartungsaufwand | Für das Laden und Transformieren der Daten ist ein hoher Wartungsaufwand erforderlich | Die Daten sind bei ELT stets verfügbar, daher ist nur ein geringer Wartungsaufwand erforderlich |
| Implementierungskomplexität | In einer frühen Phase einfacher zu implementieren | Für die Implementierung von ELT sind fundierte Toolkenntnisse und Fachwissen erforderlich |
| DWH-Unterstützung | Für strukturierte und relationale Daten sowie lokale Infrastrukturen eingesetzt | Für strukturierte und unstrukturierte Daten in einer skalierbaren Cloud-Architektur eingesetzt |
| Data-Lake-Unterstützung | Nicht unterstützt | Nutzt unstrukturierte Daten im Data Lake |
| Komplexität | Lädt die beim Entwurf als relevant bestimmten Daten | Die Entwicklung erfolgt rückwärts anhand der Ausgabe, und es werden nur zugehörige Daten geladen |
| Kosten | Für kleine und mittlere Unternehmen teuer | Online-SaaS-Plattformen halten die Kosten niedrig |
| Lookups | Im Staging-Bereich müssen sowohl Fakten als auch Dimensionen verfügbar sein | Da Extraktion und Laden in einem einzigen Vorgang erfolgen, sind alle Daten verfügbar |
| Aggregationen | Die Komplexität steigt mit zusätzlichen Daten, die dem Datensatz hinzugefügt werden | Die Zielplattform kann eine beträchtliche Datenmenge schnell verarbeiten |
| Hardware | Aufgrund der besonderen Hardwareanforderungen der Tools möglicherweise teuer | Die Kosten der SaaS-Hardware sind unerheblich |
| Unterstützung unstrukturierter Daten | Relationale Daten werden größtenteils unterstützt | Unstrukturierte Daten werden unterstützt |
ETL vs. ELT: Vor- und Nachteile
Sowohl ETL als auch ELT haben je nach Größe und Anforderungen Ihres Unternehmensnetzwerks Vor- und Nachteile. Allgemein ist ETL ein bewährter Prozess mit strengen Compliance-Protokollen, der bei Geschwindigkeit und Flexibilität Schwächen zeigt, während ELT ein vergleichsweise neuer Ansatz ist, der große Datenmengen schnell migrieren kann, aber nicht die Zuverlässigkeit und Sicherheit seines Vorgängers bietet.
ETL-Vorteile
Zu den Vorteilen von ETL gehören schnellere Analysen, Flexibilität bei der Umgebung, zuverlässige Compliance und ein ausgereiftes Modell.
- Schnellere Analyse: Datenabfragen sind effizienter, sobald ETL die Daten strukturiert und transformiert hat, was zu schnelleren Analysen am Ziel führt.
- Umgebungsflexibilität: ETL kann sowohl in lokalen als auch in cloudbasierten Infrastrukturen eingesetzt werden.
- Compliance: Da ETL die Daten vor dem Senden an den Staging-Bereich transformiert, können Unternehmen, die Datenschutzgesetze wie die DSGVO einhalten müssen, kritische Daten vor dem Laden in das DWH löschen, maskieren oder verschlüsseln.
- Reifegrad: Das ETL-Modell ist seit zwei Jahrzehnten im Einsatz. Aufgrund dieser langen Geschichte stehen mehr Ingenieure mit Erfahrung in der ETL-Implementierung zur Verfügung, und es gibt mehr ETL-Tools zum Aufbau von Datenpipelines in Unternehmen.
ETL-Nachteile
Zu den Nachteilen von ETL gehören langsame Ladegeschwindigkeiten, ein unflexibler Workflow und Leistungseinbußen bei großen Datenmengen.
- Ladegeschwindigkeit: Daten sind im Datenspeicher nicht so schnell verfügbar wie bei ELT, da sie vor dem Laden in einem Staging-Bereich konvertiert werden müssen. Bei ELT werden sie dagegen unmittelbar nach der Extraktion geladen.
- Unflexibilität des Workflows: Wenn die Struktur des Data Warehouse neue Abfragen oder Analysen, die als sinnvoll erachtet werden, nicht ermöglicht, muss möglicherweise der Transformationsprozess und das Schema des DWH angepasst werden.
- Datenmenge: Angesichts des für die Transformation erforderlichen Zeitaufwands ist ETL nicht die beste Methode zur Verwaltung großer Datenmengen. Stattdessen eignet sich ETL am besten für kleinere Datensätze, die eine komplexe Verarbeitung erfordern und bekanntermaßen für die Analyse nützliche Informationen enthalten.
ELT-Vorteile
Zu den Vorteilen von ELT gehören die Flexibilität bei Datenformaten und dem Transformationszeitpunkt sowie die Geschwindigkeit beim Laden und Implementieren von Daten.
- Flexibilität bei Datenformaten: ELT kann in Verbindung mit einem Data Lake Daten in jedem beliebigen Format aufnehmen. Da der Data Lake nur unstrukturierte Daten aufnimmt, müssen Strukturen und Schemata nicht berücksichtigt werden.
- Transformation nach Bedarf: In einer ELT-Architektur erfolgt die Transformation erst, wenn eine Analyse erforderlich ist, und nicht, bevor alle Daten geladen wurden. Dadurch werden Ressourcen effizienter genutzt.
- Hohe Datenverfügbarkeit: Bei ELT werden alle Daten im Data Lake abgelegt und sind dadurch kontinuierlich verfügbar. Tools, die keine strukturierten Daten benötigen, können so sofort mit den importierten Daten interagieren, anstatt auf deren Transformation warten zu müssen.
- Ladegeschwindigkeit: Die Daten werden in den Data Lake eingespeist, sobald sie verfügbar sind, da die Transformation im Ruhezustand erfolgt. Dadurch sind Informationen schnell zugänglich.
- Geschwindigkeit der Implementierung: Mit dem ELT-Ansatz lassen sich Daten schnell aus neuen Quellen erfassen und im Data Lake speichern, da die Transformation nach Bedarf erfolgt. So können Dateningenieure die optimalen Methoden für Datenabfragen und -analysen ermitteln.
ELT-Nachteile
Trotz seiner vielen Vorteile ist ELT ein neuerer Ansatz als ETL und kann mit Compliance- und Kompatibilitätsproblemen konfrontiert sein.
- Compliance: Selbst wenn sensible Inhalte bei einer späteren Transformation gelöscht werden, können Vorschriften Unternehmen die Aufbewahrung dieser Daten untersagen. Da bestimmte Gesetze die Speicherung von Daten auf Servern außerhalb der Grenzen einer bestimmten Region oder eines Landes verbieten, kann die Integration von ELT in die Cloud ein weiteres Problem darstellen.
- Neuerer Ansatz: ELT ist zwar keine neue Technologie, aber ein cloudnativer Prozess und daher neuer als ETL. Obwohl ELT zunehmend eingesetzt wird, ist der Ansatz in puncto Bekanntheit und breiter Praxistauglichkeit noch nicht so weit wie ETL.
- Umgebungsflexibilität: Obwohl ELT theoretisch auch lokal eingesetzt werden kann, kommen die eigentlichen Vorteile erst in Verbindung mit den Speicher- und Verarbeitungskapazitäten der Cloud zum Tragen.
- Geschwindigkeit der Analyse: ELT kann die Zeit bis zum Erkenntnisgewinn bei der Auswertung großer Mengen unstrukturierter Daten verlängern, da die Transformation erst nach dem Import der Daten und bei bestehendem Analysebedarf erfolgt. Die Rechenleistung der Cloud kann diesen Nachteil jedoch abmildern.
ETL vs. ELT: Welche Option sollten Sie wählen?
ETL und ELT eignen sich jeweils für bestimmte Anwendungsfälle bei der Datenintegration, die Sie möglicherweise umsetzen möchten. Verschiedene Faktoren wie die vorhandenen Daten, die verwendete Speicherart und die langfristigen Anforderungen Ihres Unternehmens können Ihre Entscheidung beeinflussen, welche Option für Sie am besten geeignet ist.
Sowohl mit ETL als auch mit ELT lassen sich Datenqualität und -integrität verbessern. Die größte Stärke von ETL liegt in der Datenstruktur für tiefgreifende Analysen und Untersuchungen, während die Stärken von ELT vor allem in der Geschwindigkeit und der Unterstützung verschiedener Datentypen liegen.
Ziel ist es, die Vor- und Nachteile beider Systeme Ihren eigenen Anforderungen gegenüberzustellen und so zu bestimmen, welches System den Anforderungen und Abläufen des Datenmanagements in Ihrem Unternehmen am besten entspricht. Beide beseitigen lästige Datensilos und schaffen Transparenz im gesamten Unternehmen.