Um Datengruppen in ein Data Warehouse zu integrieren und das Extrahieren zu vereinfachen, ist der ETL Prozess (Extract – Transform – Load) hilfreich. Besonders bei größeren Datenmengen kommen sie zum Einsatz und ermöglichen ein passgenaues Management. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, im Rahmen der Digitalisierung auf neue Maßnahmen zur Prozessautomatisierung zu vertrauen und für eine Verknüpfung zu den operativen Systemen zu sorgen. So haben Unternehmen die Chance, mit betriebswirtschaftlich interpretierbaren Daten zu arbeiten, die das Management ganzheitlich vereinfachen können. Doch was genau hat es rund um die damit verbundenen Prozesse auf sich?

Was ist der ETL Prozess?

Damit die Geschäftsprozesse eines Unternehmens spürbar vereinfacht werden können, sind operative Unternehmensdaten ein entscheidender Ansatz. Sie ermöglichen eine kontinuierliche Steuerung und Überwachung des Tagesgeschäfts, um die richtigen Entscheidungen für eine weitere inhaltliche Entwicklung zu treffen. Hierbei kommt es auf die folgenden drei Schritte an:

• Extraktion

Während der Extraktion werden Erfolgsdaten aus Quellsystemen und Dokumenten entnommen, um geeignete Bearbeitungsschritte zur Prüfung und Analyse auszuwählen. Dies muss nicht zwingend ganzheitlich erfolgen, sondern lässt sich durchaus über Teilaspekte der Quelldaten umsetzen. Durch die kontinuierliche Extraktion findet eine stetige Versorgung mit neuen Daten statt.

• Transformation

Um die Datenmengen vollständig nutzbar zu machen, kommt es auf die Transformation an. Diese sorgt für eine Umwandlung der Quelldatentypen in eine übersichtliche Zieltabelle, mit der sich die inhaltliche Überprüfung der Daten gewährleisten lässt. So fällt es leicht, mögliche Duplikate zu ermitteln, Berechnungen durchzuführen und die Datengrundlage ganzheitlich zu überblicken.

• Laden

Damit die wichtigen Erfolgsdaten transparent und umfassend genutzt werden können, müssen sie final ins Data Warehouse geladen werden. Dies ermöglicht eine strukturierte und normalisierte Speicherung. Dank der zusätzlichen Historisierung bleibt der Zeitverlauf stets nachvollziehbar. Protokolle und klare Loggings sind hierbei natürlich umsetzbar, um den Überblick zu behalten.

Die Einsatzbereiche des ETL Prozesses

Wenn es um branchentypische ETL Prozesse geht, lässt sich in vielen Anwendungsbereichen für eine deutliche und klar erkennbare Vereinfachung sorgen. Dies gilt beispielsweise für die klassische Datenspeicherung in einem Data Warehouse, aber auch rund um die Datenbereitstellung für BI-Anwendungen. Auch die Migration von Datensystemen zwischen verschiedenen Anwendungen ist einer der zentralen ETL Prozesse, um die Geschwindigkeit sämtlicher Maßnahmen zu steigern und die Ladezeiten wirksam zu verringern. So führen die Prozesse zu einer einfacheren Datenverwaltung.

Neben den bereits genannten Anwendungsbereichen sind auch die Datenextraktion verteilter Datenbankumgebungen oder direkt aus der Cloud ein wichtiger ETL Prozess. In allen vorgestellten Bereichen müssen große Mengen an Detaildaten verarbeitet, bereitgestellt und analysiert werden, weshalb sich eine kompakte und übersichtliche Prozesssteuerung hervorragend anbietet. Rund um die vielen Datenbankmanagementsysteme führender Hersteller wie Oracle, IBM und SAP gibt es bereits einige Möglichkeiten, Datensysteme und die damit verbundenen Anwendungen zu verwalten.

Diese Eigenschaften weist der ETL Prozess auf

In vielen Fällen ist der ETL Prozess unmittelbar mit konkreten ETL-Tools verbunden. Diese sorgen für eine schnellere und direkte Übermittlung, um die Umsetzung der einzelnen Prozessphasen kompetent und ganzheitlich zu vereinfachen. Mit den folgenden Funktionen lassen sich die ETL Prozesse auf diese Weise entlasten, um die modernen und praktischen Tools bestmöglich zu nutzen:

• Einfache Verknüpfung mit zahlreichen Clouds
• Benutzerfreundliche und optimierte Anwendung
• Strukturierte Visualisierung sämtlicher ETL Phasen
• Wirksame Verarbeitung mit höchster Leistung
• Übersichtliche Abwicklung größerer Datenmengen
• Verknüpfung mit hybriden Cloud-Architekturen

Vor allem für größere Datenmengen ist es daher sinnvoll, auf weiterführende Lösungen für die eigene Datenverwaltung zu setzen. Im ETL Prozess sind an dieser Stelle viele einzelne Schritte zu beachten, die sich ohne eine durchdachte Strategie schnell zur Belastung entwickeln. Die Auswahl des zugehörigen Tools wird daher zur zentralen Erfolgsgrundlage der datentechnischen Optimierung. Durch die Verbindung zur zusätzlichen Protokollierung lassen sich die einzelnen Maßnahmen auch zu einem späteren Zeitpunkt vollständig erfassen. So bleibt die Transparenz des Datensystems erhalten.

ELT vs. ETL Prozess – wo liegen die Unterschiede?

Rund um die Datenverarbeitung lassen sich die Schritte Transformation und Laden vertauschen. Dies bezieht sich konkret auf die Abkürzungen ELT und ETL, die für die Anordnung der Prozessschritte stehen. In diesem konkreten Fall erfolgt zunächst der Upload in die Cloud als Datenbank, um anschließend mithilfe spezieller Algorithmen für eine wirksame Entwicklung zu sorgen. Dies macht die Strukturierung deutlich einfacher, um die veränderten Inhalte an jedem Ort abrufen zu können.

Besonders für das Big Data Umfeld ist der ELT Prozess eine beliebte Lösung, um zunächst mögliche Datenmengen für eine strukturierte Auswertung zu sammeln. Hierbei sind keine speziellen Prozesse normalisierten Methoden zur Speicherung wie im klassischen Warehouse vorgesehen, wodurch die Datenverarbeitung synchron und umfassend gewährleistet werden kann. Dies macht es für Betriebe spürbar leichter, Rohdaten zu weiterführenden Informationen zu entwickeln und die Reihenfolge aus dem ETL Prozess entsprechend abzuwandeln.

Fazit

ETL Technologien verbessern den Zugriff auf Daten. So können beispielsweise bei einer Entscheidungsfindung rasch relevante Datensätze herangezogen werden. Das Verwalten großer Datenmengen ist keine Kleinigkeit. Ohne den ETL-Extraktionsprozess, um Daten zu organisieren und verständlich zu machen, würde ein Unternehmen in erster Linie Ressourcen verschwenden, um Daten zu sammeln. Durch die Implementierung der ETL-Prozess können alle gesammelten Daten sinnvoll genutzt werden.

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