ETL-Tools: Daten automatisiert zusammenführen
Der umfassende How-to-Guide
Extract-, Transform- und Load-Prozesse sind für datengesteuerte Unternehmen unverzichtbar. Wir erklären Ihnen was ETL-Prozesse auszeichnet und wie sich diese in Ihrem Unternehmen mit Hilfe einer Digitalisierungsplattform einfach automatisieren lassen.
Was ist ETL?
Der Begriff ETL (Extract, Transform, Load) bezeichnet die Aufgabe, Daten aus einer oder mehreren Quellen in einem Zielsystem zusammenzuführen. Dabei müssen die Daten ausgelesen, in ein Zielformat transformiert und abschließend ins Zielsystem geladen werden. Das Ziel dieses Vorgangs ist, einen intensiven Einblick in den eigenen Daten-Pool zu erhalten, um neue, wertvolle Erkenntnisse zu ziehen und relevante Entscheidungen treffen zu können.
Wie funktioniert ETL?
Der ETL-Prozess ist in drei Hauptphasen eingeteilt, bestehend aus der Extraktion, der Transformation sowie der Ladefunktion.
- Extraktion: In der ersten Phase des Prozesses werden die Daten in den verschiedenen Quellsystemen ausgewählt und für die zweite Phase, die Transformation, vorbereitet. Weiterhin wird ein Aktualisierungsrhythmus festgelegt, der bestimmt, wann und wie oft die Daten extrahiert werden. Extrahiert man Daten synchron, werden stetig Daten aktualisiert, was zu einer Auslastung des Netzwerks führen kann. Deshalb verwendet man häufiger eine asynchrone Extraktion, bei der Daten zu einer festgelegten Zeit extrahiert werden. Dies erfolgt häufig nachts.
- Transformation: In der zweiten Phase werden die Daten an das Format und das Schema der Zieldatenbank angepasst. Darüber hinaus werden fehlerhafte Daten bereinigt, Duplikate gelöscht sowie Daten sortiert und angesammelt.
- Laden: In der letzten Phase integriert das System die transformierten sowie aggregierten Daten in die Zieldatenbank oder das Data Warehouse. Gleichzeitig erfolgt eine Protokollierung und ein Logging der Änderungen im System, damit im Nachhinein Veränderungen nachvollzogen und alte Daten wiederhergestellt werden können.
Unterschied ETL und ELT
Nicht immer muss die Reihenfolge Extrahieren, Transformieren und Laden eingehalten werden. Beispielsweise im Big Data Bereich kann die Reihenfolge sich in ELT (Extrahieren, Laden und Transformieren) ändern. In diesem Fall werden nach der Extraktion die Daten in eine Datenbank geladen, ohne vorher transformiert zu werden. Diese Rohdaten bilden in der Zieldatenbank einen Data Lake, der aus verschiedenen Formaten besteht und erst dann transformiert wird, wenn Auswertungen durchgeführt werden. Die Daten, die bei den unterschiedlichen Auswertungen transformiert werden, bleiben neben den Rohdaten in der Datenbank erhalten. Der Vorteil von ELT gegenüber ETL besteht darin, dass eine große Menge an Daten schnell migriert werden kann.
Wofür kann ETL noch eingesetzt werden?
ETL hilft, Daten zu sammeln, aufzubereiten und nützlich zu machen. Einige Anwendungsbeispiele für einen ETL-Vorgang sind:
- Datenmigrationen in eine andere Anwendung oder in einen Operational Data Store
- Datenspeicherung in einem Data Warehouse
- Synchronisierung wichtiger Business Intelligence Systeme
- Datenmigration in eine Cloud-Infrastruktur
Weitere Vorteile: Der ETL-Prozess bietet Unternehmen weitere attraktive Vorteile und zeigt Potenziale auf:
- Alle Unternehmensbereiche besitzen einen einheitlichen Zugriff auf die internen Daten und können Entscheidungen auf deren Basis treffen.
- Daten sind schnell verfügbar.
- Die Aggregation sowie Transformation der Daten hilft Key Performance Indicators (KPIs) für das Unternehmen zu ermitteln
Fallbeispiel: Daten zusammenführen mit dem ETL-Tool X4 BPMS
Fallbeispiel: ETL-Umsetzung mit der Digitalisierungsplattform X4 BPMS
Ein möglicher Anwendungsfall für ETL ist die Umstellung einer zentralen Unternehmenssoftware: Daten aus der alten Version müssen vollständig ausgelesen, ins Format des neuen Produkts transformiert und dort abschließend importiert werden. Auch wenn bei der Transformation oft die Daten nicht nur syntaktisch (Formatänderungen) sondern auch semantisch (Bereinigung, Dubletten, etc.) bearbeitet werden, dürfen insgesamt keine relevanten Informationen verloren gehen.
ETL-Prozess überträgt Altdaten in ein neues System
Unser Kunde steht vor der Einführung eines neuen CRM-Vertriebssystems, in welches über 300.000 Kunden-, Vertrags- und Produktdaten aus einem bestehenden System zu übernehmen sind. Mit Hilfe der X4 BPM Suite kann der ETL-Prozess komfortabel und effizient gelöst werden:
- Mit Hilfe eines Adapters (hier: JDBC Connector) wird das Quellsystem angebunden. Damit können die Daten zu jedem Zeitpunkt extrahiert werden. In dem vorliegenden Projekt werden alle extrahierten Daten zunächst in einer Transfer-Datenbank persistiert, bevor sie weiterverarbeitet werden.
- Der Mapping Designer im X4 Designer wird genutzt, um die Transformation aus dem Quell- in das Zielformat zu modellieren. Dazu lassen sich die entsprechenden Datenfelder des Eingangsformats mit denen des Zielformats grafisch miteinander verknüpfen.
- Mit Hilfe eines weiteren Adapters (hier: Excel Converter) wird das Zielsystem angebunden. Nun lassen sich zu jedem Zeitpunkt die transformierten Daten importieren.
Die an dieser Lösung beteiligten Komponenten:
- X4 Designer: Mit dem integrierten Mapping Designer werden Datentransformationen modelliert
- X4 ESB: Server zur Verarbeitung der technischen Services
- X4 Adapter zur Anbindung von Drittsystemen
Qualitätsgesicherte, wiederverwendbare ETL-Prozesse mit X4 BPMS
Die Migration der Daten über den ETL-Prozess liefert ein qualitätsgesichertes Ergebnis, da die einzelnen Zwischenschritte jederzeit reproduzierbar sind und die eigentliche Transformation durch einen transparenten Abbildungsprozess erfolgt. Diese Lösung ist zudem leicht wiederverwendbar, indem einzelne Prozess-Schritte (Extract, Transform oder Load) einfach angepasst oder ausgetauscht werden können. Sie möchten auch einen ETL-Prozess umsetzen und suchen ein passendes ETL-Tool? Dann testen Sie jetzt X4 BPMS und transformieren Sie Ihre Daten!
Ihr Start in die professionelle ETL-Prozessautomatisierung!
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