ELT Extract, Load, Transform

ELT steht für Extract, Load, Transform und ist ein Prozess zur Datenintegration, der Daten aus verschiedenen Quellen in ein Zielsystem migriert.

Bedeutung im Detail Kontaktiere uns

Was drei Phasen des ELT-Prozess?

1. Extrahieren

Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren.
Quellen können Datenbanken, Dateien, Cloud-Anwendungen, Social-Media-Plattformen und andere Datenspeicher sein.
Verschiedene Techniken wie APIs, Konnektoren oder benutzerdefinierte Skripte können verwendet werden.

2. Laden

Extrahierte Daten in das Zielsystem laden.
Das Zielsystem kann ein Data Warehouse, Data Mart, Data Lake oder ein anderes Datenspeichersystem sein.
Verschiedene Techniken wie APIs, Batch-Jobs oder Streaming-Prozesse können verwendet werden.

3. Transformieren

Daten im Zielsystem transformieren.
Transformationen können Bereinigung, Standardisierung, Aggregation, Anreicherung und andere Aufgaben umfassen.
Flexibilität, da Transformationen näher an der Analysezeitpunkt stattfinden.

Welche Vorteile hat ELT?

Schneller und Effizienter, besonders bei großen Datenmengen. Reduzierte Vorabverarbeitung im Zielsystem.
Flexibler bei der Anpassung der Transformationen an Analyseanforderungen. Spätere Anpassungen möglich.
Geringere Hardwareanforderungen: Transformation im Zielsystem verteilt.
‍Gut geeignet für Cloud-Umgebungen: Skalierbarkeit und Flexibilität durch Cloud-Infrastruktur.

Was sind Nachteile von ELT?

Höhere Komplexität des Zielsystems: Transformationen erfordern zusätzliche Ressourcen und Prozesse.
‍Mögliche Beeinträchtigung der Datenqualität: Transformation nach dem Laden kann Fehler verschleiern.
‍Erfordert gute Datenkenntnisse: Transformationen müssen im Zielsystem definiert werden.

Wann ist ELT die richtige Wahl?

Große Datenmengen und komplexe Transformationen.
Flexible Analyseanforderungen mit möglichen Änderungen.
Cloud-basierte Datenumgebung.
Fokus auf schnelle Datenintegration und -verfügbarkeit.

Was Alternativen zu ELT?

ETL (Extract, Transform, Load): Traditioneller Ansatz mit Vorabtransformation.
Data Lakes: Speicherung von Rohdaten für flexible Analysen.
Cloud-basierte Datenintegrationsplattformen: Vereinfachter Prozess in der Cloud.

Die Wahl der Methode hängt von den spezifischen Datenanforderungen, der Datenqualität, der Flexibilität, den Kosten und der Skalierbarkeit ab. Gern schauen wir uns das gemeinsam in der Architektur und Datenmanagement an.

Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.