Unterschiedliche Ansätze bei der Datentransformation \u2013 ETL / ELT

Beim Aufbau oder der Wartung eines Data Warehouse verwenden Sie das sogenannte ETL, um Ihre Daten zu integrieren. Die Abkürzung ETL selbst besteht aus den Anfangsbuchstaben von drei Wörtern – Extraktion, Transformation und Laden. ETL (extrahieren, transformieren, laden) gibt es schon seit Jahrzehnten. Es ist ein Ansatz, um Daten zu sammeln und zu strukturieren. Moderne ETL- und Datenpipeline-Lösungsdienste sind aufgrund des Aufkommens von Cloud-Data-Warehouses erforderlich, ELT (Extract, Load, Transform) entwickelt sich zu einem neueren Ansatz zur Datentransformation und -fusion.

Es ist wichtig zu beachten, dass sowohl ETL als auch ELT demselben Zweck dienen, sich jedoch in der Implementierung unterscheiden.

Was sind ETL und ELT?

ETL und ELT sind zwei verschiedene Modelle zum Verarbeiten und Laden von Daten in ein Data Warehouse.

In ETL werden Daten zunächst aus Datenquellen extrahiert, bei denen es sich in der Regel um Datenbanken handelt. Es wird dann in einer temporären Staging-Datenbank gespeichert. In der Staging-Datenbank werden Datentransformationsvorgänge durchgeführt. In dieser Phase werden die Daten bereinigt, verarbeitet und in die endgültige Form für das Ziel-Data-Warehouse-System strukturiert. Es gibt keine Datenbankanordnung. Informationen werden im Rahmen des Informationsspeichers für die anschließende Analyse geändert.

Mit ELT werden Daten unmittelbar nach der Extraktion aus den Datenquellen in das Data Warehouse geladen. Es gibt kein Datenbank-Staging. Die Daten werden innerhalb des Data-Warehouse-Systems für die anschließende Analyse transformiert.

Vorteile von ETL vom Visual Flow Team

Verfügbarkeit verarbeiteter Daten – Mit ETL machen wir ein Data Warehouse bereit für eine schnelle Datenanalyse, da die Transformation erfolgt, bevor die Daten in das Data Warehouse geladen werden. ETL eignet sich am besten für die Arbeit mit Datensätzen, die komplexe Transformationen erfordern.

1. Standards wie GDPR und HIPPA sind mit ETL einfacher zu implementieren, da Datendetektive sensible Daten auslassen können, bevor sie in das Ziel-Data Warehouse geladen werden.
2. Data-Warehouse-Speicherverwaltung – Wenn Ihr Data-Warehouse ein kostenintensives System ist, können Sie mit ETL die Kosten niedrig halten. ETL-Tools transformieren und filtern, um nur die Daten zu behalten, die Sie benötigen. Auf diese Weise können die Data Warehouse-Kosten drastisch gesenkt werden.
3. ETL ist seit mehreren Jahrzehnten in der Branche tätig und es stehen gut entwickelte Tools und Prozesse zur Verfügung.
4. Flexibel – da Änderungen nicht von vornherein gekennzeichnet werden sollen, koordinieren Sie ungenutzte und markante Informationsquellen mühelos in den ELT-Prozess.
5. Zugriff auf Rohdaten – Mit ELT können alle Informationen sofort gestapelt werden, und Kunden können entscheiden, welche Informationen sie später konvertieren und analysieren möchten.
6. Niedrige Gesamtkosten – ELT-Instrumente können den Informationskonsolidierungsvorgang effektiv mechanisieren. Da Sie Änderungen nicht charakterisieren sollten, ist der einführende abgerufene Wert niedriger als ETL.
7. Geschwindigkeit – Es besteht keine Notwendigkeit, im ELT-Prozess zu warten. Die besten ELT-Tools laden Daten sofort in Ihr Data Warehouse, wo sie für eine Transformation bereit sind.

ETL-Anwendungsfälle

Der ETL-Prozess ist für viele Branchen von entscheidender Bedeutung, da er Daten schnell und zuverlässig in Data Lakes für Analogien und Analysen sammeln und gleichzeitig hochwertige Modelle erstellen kann. ETL-Lösungen können auch Transaktionsdaten massenweise laden und transformieren, um eine organisierte Ansicht großer Datenmengen bereitzustellen. Auf diese Weise können Unternehmen Branchentrends visualisieren und prognostizieren. Viele Branchen verlassen sich auf den ETL-Prozess, um umsetzbare Erkenntnisse, schnelle Entscheidungsfindung und gesteigerte Effizienz zu erhalten.

Finanzdienstleistungen

Finanzdienstleistungsinstitute sammeln große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, um dadurch vollständige Einblicke in das Verbraucherverhalten zu gewinnen. Die gewonnenen Informationen können verwendet werden, um Risiken zu analysieren, Finanzdienstleistungen von Banken zu optimieren, Online-Plattformen zu verbessern und sogar Bargeld an Geldautomaten zu liefern.

Öl-und Gasindustrie

Die Öl- und Gasindustrie verwendet ETL-Lösungen, um Vorhersagen über Nutzung, Lagerung und Trends in bestimmten geografischen Gebieten zu erstellen. ETL sammelt so viele Informationen wie möglich von allen Sensoren an einem Produktionsstandort und bereitet sie auf, um sie besser lesbar zu machen.

Automobilindustrie

ETL-Lösungen ermöglichen es Händlern und Herstellern, Verkaufsmuster zu verstehen, Marketingkampagnen zu kalibrieren, Bestände aufzufüllen und potenzielle Kunden weiter zu betreuen.

Telekommunikation

Aufgrund der beispiellosen Menge und Vielfalt der heute produzierten Daten verwenden Telekommunikationsanbieter ETL-Lösungen, um sie besser zu verstehen und zu verwalten. Sobald diese Daten verarbeitet und analysiert wurden, können Unternehmen sie nutzen, um ihre Werbung, Social Media, SEO, Kundenzufriedenheit, Rentabilität usw. zu verbessern.

Gesundheitspflege

Angesichts der Notwendigkeit, Kosten zu senken und gleichzeitig die Versorgung zu verbessern, verwendet die Gesundheitsbranche ETL-Lösungen. Sie können Patientendaten verwalten, Versicherungsinformationen sammeln und sich ändernde regulatorische Anforderungen erfüllen.

Biowissenschaften

Klinische Labore verwenden ETL- und künstliche Intelligenz (KI)-Lösungen, um verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten. Insbesondere Daten von Forschungseinrichtungen. Beispielsweise erfordert die Zusammenarbeit bei der Entwicklung von Impfstoffen das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren riesiger Datenmengen.

Öffentlicher Sektor

Mit den sich schnell entwickelnden Funktionen des Internet der Dinge (IoT) nutzen intelligente Städte ETL und die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz, um den Verkehr zu optimieren, die Wasserqualität zu überwachen, das Parken zu verbessern usw.

Wann sollten Sie ELT oder ETL verwenden?

Nachdem Sie nun die Unterschiede zwischen ETL und ELT kennen, fragen Sie sich vielleicht, welche Option für Sie am besten geeignet ist.

Hier sind einige praktische Anwendungsfälle, bei denen die Verwendung von ETL zu besseren Ergebnissen führen würde

• Datenbereinigung. Dadurch werden persönliche Informationen oder andere sensible Daten entfernt, bevor sie gespeichert werden und für alle zugänglich sind.
• Extrem umfangreiche Informationsmengen. In diesem Fall müssen wir möglicherweise keine parallelen Informationen von Bildern oder nutzergenerierten Stoffen speziell in unserem Shop speichern. Zumal es teuer oder langsam sein kann.
• Streamen. Die meisten Informationsverteilungszentren unterstützen Stream-Änderungen nicht. Diese können insbesondere bei großen Datenmengen Latenz und Kosten reduzieren.

Fazit

Der größte Vorteil des ELT-Ansatzes besteht darin, dass Sie einfach alle Rohinformationen aus zahlreichen Quellen in ein zusammengebundenes Repository verschieben können. So haben Sie jederzeit grenzenlosen Zugriff auf alle Informationen. Sie werden anpassungsfähiger und es wird einfacher, neue, unstrukturierte Informationen zu speichern. Informationsanalysten haben Freizeit, wenn sie mit modernen Daten arbeiten, da sie jetzt keine komplexen ETL-Formulare erstellen müssen. Auf diese Weise sparen Sie Zeit beim Stapeln von Informationen im Geschäft.