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Der Paradigmenwechsel: ETL oder ELT welche Datenintegrationsstrategie ist die richtige fĂŒr dein Unternehmen?

Um den Wert deiner Daten voll auszuschöpfen, ist es entscheidend, eine zentralisierte Datenspeicherung zu haben und gleichzeitig einen flexiblen Zugang zu ermöglichen.

Gerade im Analyse-, Visualisierungs- oder Reporting-Bereich, aber auch dem Marketing ist der Einsatz von ELT essentiell.

In folgendem Blog-Post habe ich fĂŒr dich die Unterschiede zwischen ETL und ELT, als auch die Vor- und Nachteile festgehalten.

Visualisierung, ein Direktvergleich: ETL vs. ELT
Ein Direktvergleich: ETL vs. ELT

Effiziente Datenintegration: ETL vs. ELT – Unterschiede und Vor- und Nachteile im Vergleich

ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind Methoden der Datenintegration.

The Buchstaben stehen bei beiden Methoden fĂŒr das Selbe: Extrahieren, Transformieren und Laden

  • Extrahieren: Extrahieren bezieht sich auf den Prozess des Abrufens von Daten aus einer Quelle oder einem Datenproduzenten, wie einer Datenbank, einer XML, Excel oder einem anderen Dateiformat oder einer Softwareanwendung.
  • Transformieren: Unter Transformation versteht man den Prozess der Konvertierung des Formats oder der Struktur eines Datensatzes in das Format eines Zielsystems.
  • Laden: Unter Laden versteht man den Vorgang, einen Datensatz in ein Zielsystem zu ĂŒberfĂŒhren.

Die Hauptaufgabe beider Methoden besteht im wesentlichen darin, Daten von einem Ort zum anderen zu ĂŒbertragen.

Der wichtigste Unterschied, bei ETL werden die Daten vor dem Laden in das Zielsystem umgewandelt, wÀhrend sie bei ELT erst danach umgewandelt werden.

ETL

ETL ist ein Akronym fĂŒr “Extrahieren, Transformieren und Laden” und beschreibt die drei Stufen der traditionellen Datenpipeline. Dabei werden Rohdaten aus der Quelle extrahiert, in einem sekundĂ€ren Verarbeitungsschritt transformiert und anschließend in eine Zieldatenbank geladen.

Diese Methode wurde in den 1970er-Jahren entwickelt und ist nach wie vor bei On-Premise-Datenbanken mit begrenztem Speicher und begrenzter Verarbeitungsleistung weitverbreitet.

ETL Visualisierung
ETL Visualisierung

In der Vergangenheit und vor dem Aufkommen der modernen Cloud war ETL notwendig, weil Speicherplatz und Rechenleistung begrenzt und entsprechend kostenintensiv waren.

ETL ermöglichte es Unternehmen, weniger ihrer knappen technologischen Ressourcen (Rechenleistung und Speicherplatz) zu verwenden. FĂŒr alles, was man an Bandbreite und Speicherplatz einsparen konnte, musste man wiederum Unmengen an Geld fĂŒr Entwickler:innen ausgeben.

Hauptproblem

Das Hauptproblem war der Mangel an Standardisierung. Die Verwendung von ETL bedeutete, dass Daten-Pipelines auf der Grundlage jeder Datenquelle und jedes Ziels meist individuell entworfen und entwickelt werden mussten. Das bedeutete, dass man Entwickler:innen mit den richtigen FÀhigkeiten brauchte, um Daten-Pipelines zu erstellen, zu pflegen und weiterzuentwickeln, sobald sich die Datenquellen Àndern und weiterentwickeln.

ELT

ETL steht fĂŒr “Extrahieren, Laden und Transformieren”.

Dabei handelt es sich um eine Methode zur Datenaufnahme, bei der Daten aus mehreren Quellen in ein Cloud-Data-Warehouses – Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery -, Data Lake oder einen Cloud-Speicher ĂŒbertragen werden. Von dort aus können die Daten je nach Bedarf fĂŒr verschiedene Unternehmenszwecke und AnwendungsfĂ€lle umgewandelt und verwendet werden.

Im Gegensatz zu ETL mĂŒssen beim Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) vor dem Ladevorgang keine Datenumwandlungen vorgenommen werden.

ELT Visualisierung
ELT Visualisierung

Der Nutzen von ELT ist mit der zunehmenden Dynamik, Geschwindigkeit und Menge der Daten explodiert. Und sie wird durch eine zunehmend erschwingliche Cloud-Infrastruktur ermöglicht.

Außerdem erfordert ELT im Gegensatz zu ETL weniger technische Mitarbeitende. Durch die Trennung von Extraktion und Transformation ermöglicht ELT Analysten, Transformationen mit SQL durchzufĂŒhren. Diese Idee ist der SchlĂŒssel zum Erfolg von ELT, da sie es mehr Abteilungen ermöglicht, ihren Datenzugriff selbst zu verwalten.

Ein wesentlicher Aspekt, warum ELT so viel weniger arbeitsaufwendig ist, besteht darin, dass es eine grĂ¶ĂŸere Standardisierung ermöglicht.

Techniker:innen und Entwickler:innen können auf vorgefertigten Extraktions- und Ladelösungen fĂŒr gĂ€ngige Datenquellen aufbauen. Und fĂŒr individuelle und kompliziertere Datenquellen können sie das Fachwissen externer Anbieter und die standardisierten Grundlagen von bestehenden Systemen zurĂŒckgreifen.

Vorteil

  • Weniger Arbeitsaufwendig
  • Kosteneffizienter
  • Geschwindigkeit: Daten und Informationen immer bereit zur Verwendung
  • Weniger Entwickler:innen und Techniker:innen benötigt

Was sind die Vorteile von ELT versus ETL?

Mit der ETL-Methode jedoch, bei der die Daten umgewandelt werden, bevor sie in Ihr Zielsystem geladen werden, gehst du bereits im Vorhinein von Annahmen darĂŒber aus, wie diese Daten in der Zukunft verwendet werden.

Wenn sich die Anforderungen Ă€ndern, muss die gesamte ETL-Pipeline angepasst werden. Das erfordert unter UmstĂ€nden spezielle Kenntnisse, erhöhte Sicherheitsberechtigungen und UnterstĂŒtzung von Expert:innen.

Das ETL-Paradigma entstand in den 1970er Jahren und wurde in der Vergangenheit verwendet, um Daten zu entfernen und/oder zu Ă€ndern, bevor sie an ein Ziel gesendet wurden. Das Entfernen von Daten war in der Vergangenheit aufgrund der hohen Kosten fĂŒr die Rechenleistung und Speicherung notwendig. Die Kosten fĂŒr die Rechen- und Speicherleistung sind jedoch im Laufe der Jahre drastisch gesunken, wie die folgende Abbildung zeigt. Dadurch sind ELT-Pipelines, die sowohl die Rohdaten als auch die umgewandelten Daten am Zielort speichern, wirtschaftlich rentabel geworden.

Historical computer memory and storage costs

Im Gegensatz zu ETL entspricht der ELT-Ansatz der RealitĂ€t des sich schnell Ă€ndernden Datenbedarfs. Da der ELT-Prozess die Daten nach dem Laden umwandelt, ist es nicht erforderlich, im Voraus genau zu wissen, wie die Daten verwendet werden – neue Umwandlungen können an den Rohdaten vorgenommen werden, wenn der Bedarf entsteht.

DarĂŒber hinaus können Analysten immer auf die ursprĂŒnglichen Rohdaten zugreifen, da deren IntegritĂ€t durch nachfolgende Transformationen nicht beeintrĂ€chtigt wird.

Dies gibt den Analysten UnabhÀngigkeit von den Entwicklern und der IT, da es nicht notwendig ist, die Pipelines zu Àndern. Wenn am Zielort eine unverÀnderte Rohfassung der Daten vorhanden ist, können diese Daten umgewandelt werden, ohne dass eine erneute Synchronisierung der Daten aus den Quellsystemen erforderlich ist.

Fazit

Der wichtigste Unterschied zwischen beiden Methoden besteht darin, dass bei ETL die Daten vor dem Laden in das Zielsystem transformiert werden, wÀhrend sie bei ELT erst nach dem Laden umgewandelt werden.

Businessanforderungen und Anforderungen an die Datenanalyse Àndern sich schnell.

Daher ist ELT gerade im Analyse, Visualisierungs- oder Reporting-Bereich, aber auch Marketing essentiell.

Daten-Endanwender:innen, also Personen, die Reports erstellen, (Daten Analysten, Business Analysten, das Marketing etc.) benötigen einen flexiblen Zugriff auf diese Daten.

Denn nur dadurch können deine Daten wertstiftend fĂŒr Visualisierungen und Reports fĂŒr den Vertrieb, das Service-Team und das Management oder das Marketing, fĂŒr Marketingmaßnahmen und Marketingautomatisierung eingesetzt werden.

Daher lÀsst sich im Fazit sagen, dass ETL und ELT beide Methoden zur Integration von Daten sind, die in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden können.

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Blog Datenmanagement

In 3 Schritten zu deinem modernen Datenmanagement im Handel

Was sind die entscheidenden Komponenten, um heute modernes Datenmanagement in dein Handelsunternehmen zu integrieren?

Um heute modernes Datenmanagement zu betreiben, benötigt man eine Vielzahl von unterschiedlichen Anwendungen aus dem „modern data stack“. Diese Anwendungen bewegen sich meist in ihrer eigenen Kategorie und erfĂŒllen einen speziellen Zweck.

Was sind die entscheidenden Komponenten, um ein holistisches Gesamtkonstrukt zu erschaffen und die Grundlage fĂŒr ein modernes Datenmanagement zu bilden.

Durch die folgenden drei Schritte eröffnest du dir und deinem Handelsunternehmen ganz neue Möglichkeiten:

  1. Integration: Datensynchronisation
  2. Speicherung: Data Warehouse
  3. Visualisierung: Business Intelligence

1. Integration: Datensynchronisation – der zentrale Knotenpunkt fĂŒr den bidirektionalen Austausch

Mit dem Aufbau der Datensynchronisation wird die Grundlage und der wesentlichste Teil eines modernen Datenmanagements gesetzt. Dabei ist wichtig darauf zu achten, dass Standards verwendet werden, um eine einfache Integration, Wartung und Weiterentwicklung gewÀhrleisten zu können.

Datensynchronisation ermöglichen dir und deinem Handelsunternehmen, Daten bidirektional und in Echtzeit mit deinen Systemen auszutauschen.

Hierzu gehört unter anderem der Austausch in Anwendungen, wie einem Produktinformationsmanagement (PIM) zum Verwalten der Produktinformationen oder einem Customer Relationship Management (CRM) fĂŒr die vertrieblichen Kundendaten oder Marketinganwendungen.

Zudem mĂŒssen Kundensysteme wie Bestellplattformen oder Shopsysteme als auch Kundeninformationssysteme zum Verwalten von den eigenen Daten und Informationen mit Daten beliefert werden.

Wesentlich dabei ist jedoch nicht nur der Austausch in eine Richtung. Zentrale Datensynchronisation synchronisiert auch Daten wie Bestellungen, Adressen und wesentliche Kundendaten aus Kundensystemen, wie Enterprise Resource Planning (ERP) oder Shopsystemen in die Anwendungen in deinem Unternehmen.

Ein bidirektionaler Austausch ist essentiell, um die DatenaktualitÀt in allen Systemen zu gewÀhrleisten.

Tools: Kafka, Confluent, Airbyte, Matillion

2. Speicherung: Die zentrale Datenhaltung und -speicherung in einem Data Warehouse

Die Kosten von Cloud-Datenspeichern haben sich in der Vergangenheit drastisch reduziert. Demnach werden in der Regel alle Unternehmensdaten in einem Data Warehouse gespeichert. Diese werden meist ĂŒber ELT-Prozesse in der Datenintegration zur weiteren Verwendung unstrukturiert in einem Cloud-basierten Data Warehouse gespeichert.

Anschließend können diese Daten fĂŒr BI (Business Intelligence)– oder Machine Learning-AktivitĂ€ten verwendet werden, um Analysen zu erstellen und die Daten wertschöpfend zu nutzen.

Tools: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift

3. Visualisierung: Nutze die Potentiale deiner Daten durch Business Intelligence

Die Daten aus dem Warehouse können nun bereits genutzt werden.

Mit einem Business Intelligence (BI) Tool können Unternehmen ihre Daten analysieren und anschließend mithilfe von Dashboards visualisieren.

Der Zugriff auf Daten ĂŒber BI-Anwendungen eröffnet dir und deinen Mitarbeitenden ganz neue Möglichkeiten. Der Außendienst kann sich besser auf GesprĂ€che vorbereiten, um den Kund:innen eine umfassendere Beratung zu bieten. Der Innendienst wiederum kann die UnterstĂŒtzung und das Anleiten der Kund:innen am Telefon verbessern. Das Management bekommt Reports und Informationen zu vergangenen, aktuellen und kommenden Ereignissen.

Die Zugriffsmöglichkeit fĂŒr alle Mitarbeitenden im Unternehmen sollte dabei dringend gewĂ€hrleistet sein. FĂŒr alle Personen im Unternehmen sollten datenbasierte Entscheidungen möglich sein. Durch die entsprechende BI-Anwendung wird die Self-Service-MentalitĂ€t im Unternehmen stark gefördert.

Tools: Metabase, Power BI, Tableau

Wrap Up

Die Integration der Datensynchronisation ist im Wesentlichen der entscheidende Grundstein fĂŒr ein modernes Datenmanagement. Um den der Wert deiner Daten und des modernen Datenmanagements noch weiter auszuschöpfen und dir und deinem Team neue Möglichkeiten zu eröffnen, benötigt es einer zentralen Datenspeicherung fĂŒr alle relevanten Unternehmensdaten, als auch der Visualisierung und Auswertung deiner Daten.

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