ETL

Was bedeutet ETL?

Extrahieren, transformieren, laden – besser bekannt als ETL – ist ein Datenintegrationsprozess, der zum Kopieren, Kombinieren und Konvertieren von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten und zum Laden dieser Daten in ein neues Ziel, wie ein Data Warehouse oder einen Data Lake, verwendet wird.Sobald sie dort verfügbar sind, können die Daten analysiert werden, um informierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

ELT – extrahieren, laden,
transformieren – ist ähnlich, aber die Daten werden transformiert, nachdem sie in das neue Ziel geladen wurden.

Was macht ETL so wichtig?

Die Fähigkeit von ETL, Daten aus einer Vielzahl von Quellsystemen zu extrahieren und zu integrieren – einschließlich Kunden-, Geo-,
und demografische Daten – bedeutet eine geringere Belastung für die IT und mehr Möglichkeiten für Self-Service Analytics.

ETL ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Datenmanagementstrategie und wird häufig für die Migration von Daten im Falle einer Übernahme oder eines System-Upgrades verwendet. Sie ermöglicht es Unternehmen, schnell zu reagieren, bietet aber auch einen historischen Überblick, der die Daten in einen Kontext setzt.

So funktioniert ETL

ETL ist eine einfache, zugängliche und automatisierte Möglichkeit, verschiedene Daten zu aggregieren, sei es in unterschiedlichen Formaten oder aus
unterschiedlichen Systemen oder Datenquellen, und sie für die Analyse aufzubereiten.

A key part of the process,
data governance, outlines the policies and procedures surrounding data handling. This includes infrastructure and
technology as well as the people responsible for overseeing the entire process. Data governance is crucial for
businesses because it allows for more reliable data; reduced costs; a single source of truth; and regulatory, legal,
and industry compliance.

Extrahieren: Die automatisierte Datenextraktion verbessert die Effizienz und liefert schneller wertvolle Erkenntnisse. Während des Extraktionsprozesses werden strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und wahrscheinlich in verschiedenen Formaten (JSON, XML, nicht-relationale Datenbanken, gescrapte Websites usw.) abgerufen. Überprüfen Sie vor dem Abrufen der Daten deren Genauigkeit und Qualität, um sicherzustellen, dass die folgende Analyse fundiert ist. Dies ist besonders wichtig, wenn es um Altsysteme und externe Daten geht.

 

Transformieren: Datentransformation führt Daten unterschiedlicher Formate zusammen und speichert sie in den erforderlichen Formaten, damit sie im gesamten Unternehmen verwendet werden können. Damit sie erfolgreich ist, müssen die technischen Anforderungen der Zieldestination und die Bedürfnisse der Nutzer berücksichtigt werden. Dies kann bedeuten, dass überprüft wird, welche Zeichensätze vom System unterstützt werden, welche Art von Codierung das Warehouse verwendet oder dass ein neuer Wert erstellt wird, der für eine bestimmte Analyse relevant ist. Die Datenbereinigung ist ein weiterer wichtiger Schritt der Transformation und umfasst das Entfernen von Duplikaten, unerwünschter Nullen und Leerzeichen sowie das Ändern von Datentyp und -größe.

 

Laden: Beim Laden werden transformierte Daten an ihren Speicherort geschrieben, sei es ein Data Warehouse oder ein Data Lake, on-Premises oder in der Cloud. Bei einem wiederkehrenden ETL-Prozess, etwa der Speicherung neuer Mitarbeiterdaten, können Unternehmen wählen, ob sie vorhandene Informationen überschreiben oder neue Daten mit einem Zeitstempel versehen möchten. Stellen Sie nach dem Laden der Daten sicher, dass alle Daten migriert wurden, und prüfen Sie auf Fehler, um die Datenqualität sicherzustellen.

Die Zukunft von ETL

Traditionelle ETL-Tools, die auf SQL, manuelle Programmierung und IT-Fachkräfte angewiesen sind, führen zu einer starren, isolierten Umgebung, die Geschwindigkeit und Effizienz verhindert. Angesichts der sich ändernden Geschäftsanforderungen sind Daten – und die Fähigkeit, sie schnell und genau zu analysieren – wichtiger denn je.Moderne ETL-Programme ermöglichen Analytics Automation, eine effizientere Möglichkeit zur Umwandlung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen in wertvolle Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung unterstützen.

Erste Schritte mit ETL

Ein fein abgestimmtes ETL-Programm ermöglicht Ihnen eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung. Alteryx Analytics Automation macht den ETL-Prozess einfach, überprüfbar und effizient, und dank ihrer Low-Code/No-Code-Benutzeroberfläche mit Drag & Drop ist sie für jede Person leicht nutzbar.

Die Flexibilität der Alteryx Platform versetzt Unternehmen in die Lage, Folgendes zu tun:

• durch Nutzung des Eingabedatentools oder vorgefertigter Konnektoren Daten aus verschiedenen Quellen wie Snowflake, Tableau, Azure und AWS zu extrahieren, Die offene API erlaubt es Benutzer:innen auch, eigene API-Verbindungen zu erstellen.
• unordentliche, uneinheitlich strukturierte Daten mithilfe einer Suite an Drag & Drop-Automatisierungstools, wie Filtern, Datenbereinigung und Zusammenfassungen transformieren
• leistungsstarke Prognose-, Geodaten- und statistische Analysen zu erhalten.
• Laden Sie Daten mit dem Datenausgabe- oder dem In-DB-Daten-schreiben-Tool an ihren Zielort, ein Vorgang, der sich leicht reproduzieren lässt.