ETL steht für Extract Transform Load (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ist ein Verfahren, mit dem Daten von einem System in ein anderes übertragen werden. Es wird häufig in Business Intelligence (BI)-Projekten verwendet, um Daten aus externen Systemen in ein Data Warehouse oder eine andere Art von Repository zu übertragen. Bei diesem Prozess werden in der Regel Daten aus mehreren Quellen extrahiert, in ein für das Zielsystem geeignetes Format umgewandelt und dann in das Zielsystem geladen.
Der Extraktionsschritt des ETL-Prozesses umfasst die Extraktion von Daten aus den Quellsystemen. Dazu wird in der Regel eine Verbindung zum Quellsystem mit einem ETL-Tool hergestellt, und anschließend werden die entsprechenden Daten für die Extraktion ausgewählt. In einigen Fällen kann es sich bei dem Quellsystem um eine Datenbank handeln, in anderen Fällen um eine Datei. Sobald die Daten extrahiert sind, werden sie in der Regel in einem Staging-Bereich gespeichert, bevor sie transformiert und geladen werden.
Der Transformationsschritt des ETL-Prozesses beinhaltet die Umwandlung der Daten aus dem Quellsystem in das vom Zielsystem benötigte Format. Dabei werden normalerweise Operationen wie Sortieren, Filtern und Aggregieren der Daten durchgeführt. In einigen Fällen können die Transformationen recht einfach sein, während sie in anderen Fällen recht komplex sein können.
Der Ladeschritt des ETL-Prozesses beinhaltet das Laden der Daten in das Zielsystem. Dies beinhaltet in der Regel die Verbindung zum Zielsystem mit einem ETL-Tool und das Einfügen der Daten in die entsprechenden Tabellen. In einigen Fällen kann es sich bei dem Zielsystem um eine Datenbank handeln, in anderen Fällen um eine Datei.
Ein ETL-Tool ist eine Software, die den ETL-Prozess erleichtert. Mit diesen Werkzeugen können die Daten aus dem Quellsystem extrahiert, umgewandelt und dann in das Zielsystem geladen werden. ETL-Tools können auch zusätzliche Funktionen bieten, z. B. Zeitplanung, Prüfung und Protokollierung.
Die besten Praktiken für ETL umfassen die Gestaltung und Implementierung des ETL-Prozesses in einer Weise, die zuverlässig, effizient und sicher ist. Dazu gehört die Auswahl der geeigneten ETL-Tools für das Projekt und die Gewährleistung, dass die Daten korrekt extrahiert, transformiert und geladen werden. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die Daten sicher sind und der ETL-Prozess mit Vorschriften wie der GDPR konform ist.
Zu den Herausforderungen von ETL gehört der Umgang mit der Komplexität des ETL-Prozesses. Dazu gehören der Umgang mit großen Datenmengen, der Umgang mit komplexen Quell- und Zielsystemen und der Umgang mit Problemen der Datenqualität. Dazu gehört auch die Bewältigung von Änderungen an den Quell- und Zielsystemen und die Gewährleistung der Datensicherheit.
Die ETL-Architektur umfasst die Komponenten und Prozesse, die zur Umsetzung des ETL-Prozesses verwendet werden. Dazu gehören die Quellsysteme, das ETL-Tool, der Staging-Bereich, das Data Warehouse und das Zielsystem. Es geht auch darum zu verstehen, wie diese Komponenten miteinander interagieren und wie die Daten vom Quellsystem zum Zielsystem fließen.
Bei der ETL-Überwachung geht es darum, sicherzustellen, dass der ETL-Prozess korrekt abläuft. Dazu gehört die Überprüfung des ETL-Prozesses, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt extrahiert, transformiert und geladen werden. Außerdem wird die Leistung des ETL-Prozesses überwacht, um sicherzustellen, dass er schnell und effizient abläuft.
ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Es handelt sich dabei um einen Prozess, der dazu dient, Daten von einem Ort zum anderen zu verschieben. Die Daten werden zunächst aus der Quelle extrahiert, dann in das gewünschte Format umgewandelt und schließlich in den Zielort geladen.
In ETL bezieht sich der Begriff Transformation auf den Prozess der Umwandlung von Daten von einem Format in ein anderes. Dabei kann die Datenstruktur, der Inhalt oder beides geändert werden. Transformationen werden in der Regel durchgeführt, um die Daten besser mit dem Zielsystem kompatibel zu machen oder um sie für die weitere Verarbeitung vorzubereiten.
Die drei Phasen der Datenverarbeitung sind die Dateneingabe, die Datenverarbeitung und die Datenausgabe. Die Dateneingabe ist der Prozess der Eingabe von Daten in einen Computer oder ein anderes Datenverarbeitungssystem. Die Datenverarbeitung ist der Prozess der Manipulation von Daten zur Erzeugung von Informationen. Die Datenausgabe ist der Prozess, bei dem aus Daten Informationen erzeugt werden.
Die drei wichtigsten Schritte in der Datenpipeline sind die Aufnahme, die Umwandlung und das Laden von Daten. Die Datenaufnahme ist der Prozess der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen. Die Transformation ist der Prozess der Bereinigung und Normalisierung der Daten. Beim Laden werden die Daten in einer Datenbank oder einem Data Warehouse gespeichert.
ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Der ETL-Lebenszyklus ist der Prozess des Extrahierens von Daten aus einem Quellsystem, des Transformierens dieser Daten, damit sie den Anforderungen des Zielsystems entsprechen, und des Ladens in das Zielsystem.
Die Extraktionsphase beinhaltet die Extraktion von Daten aus dem Quellsystem. Dies kann mit einer Vielzahl von Methoden geschehen, z. B. mit SQL-Abfragen, Flat-File-Exporten und APIs.
In der Transformationsphase werden die Daten so umgewandelt, dass sie den Anforderungen des Zielsystems entsprechen. Dies kann eine Vielzahl von Aufgaben umfassen, wie z. B. Datenbereinigung, Datenaggregation und Datentransformation.
Die Ladephase beinhaltet das Laden der Daten in das Zielsystem. Dies kann mit einer Vielzahl von Methoden geschehen, z. B. mit SQL-Inserts, Flat-File-Importen und APIs.