Das Einzige, was Sie daran hindert, diese Daten zum Nutzen Ihres Unternehmens zu verwenden, ist der CODE. Wenn das für Sie und Ihr Unternehmen zutrifft, werden Sie alles über die Tools von ETL no-code lernen wollen. Mit diesem Wissen wird Ihnen der Extrahier-, Transformier- und Lademechanismus, den erfahrene Dateningenieure verwenden, nicht fremd sein. Sie erhalten wertvolle Informationen über Ihre Stakeholder, ähnlich denen, die Datenexperten und Dateningenieure nach jahrelanger Codierung mithilfe von Data Science und Datenintegration gesammelt haben. Hört sich das nicht nach einer Win-Win-Situation an? Lassen Sie uns tiefer eintauchen und die no-code ETL Tools im Detail.
Eine kurze Einführung in ETL
ETLDie Abkürzung steht für Extrahieren, Transformieren und Laden und ist ein wesentlicher Prozess im Data Warehousing. Während dieses Prozesses werden Daten aus verschiedenen Informationsquellen durch Datenintegration in eine einzige umgewandelt, um Entscheidungsträgern aussagekräftige Informationen zu liefern, auf die sie sich verlassen können.
Es wird erwartet, dass die low-code und no-code Entwicklungsbranche bis zum Jahr 2030 ein Umsatzvolumen von 187 Milliarden Dollar erreichen wird. Der jährliche Umsatzanstieg ist auf die zunehmende Nutzung der no-code ETL Technologie durch Unternehmen zurückzuführen. Es wird erwartet, dass über 75 % der Unternehmen diese Tools einsetzen und zum Wachstum der Datenintegrationsbranche beitragen werden.
Das Wachstum im Sektor no-code ist nicht spezifisch für die IT-Branche; stattdessen wird erwartet, dass die Hälfte des Wachstums dieses Sektors von Unternehmen außerhalb der IT-Branche kommt.
Hier eine Einführung in die einzelnen Schritte des Prozesses:
Extrahieren von Daten - in diesem Schritt wird auf die verschiedenen Datenströme Ihres Unternehmens zugegriffen, und alle Daten werden in einem einzigen Repository gespeichert, nachdem sie so aufbereitet wurden, dass sie zwischen verschiedenen Softwareprogrammen und Systemen für die weitere Verarbeitung mit Hilfe von Data Science verschoben werden können.
Transformieren - in diesem Schritt müssen die Daten und das Data Warehouse bereinigt und für die weitere Nutzung effizient gemacht werden. Zu den wichtigsten Regeln im Transformationsprozess gehören Deduplizierung, Überprüfung, Sortierung, Standardisierung und Datenintegration.
Laden - Das Laden beinhaltet die Bereitstellung von Daten an einem neuen Ort, die für die nächsten Prozesse wie Berichterstattung und Entscheidungsfindung verwendet werden können. Es gibt zwei Hauptlademechanismen: vollständiges Laden und inkrementelles Laden. Unabhängig vom verwendeten Lademechanismus ist das Ergebnis eine einfachere Datenanalytik.
Was ist no-code ETL?
No-code ETL bedeutet, dass der gesamte Prozess des Extrahierens, Transformierens und Ladens ohne jeglichen Code durchgeführt wird. Er bildet das Backend der Datenintegration. No-code ETL Tools sind darauf ausgelegt, den Prozess maximal zu automatisieren, und die Benutzer müssen keine Codezeilen eingeben, damit er effizient funktioniert. Unternehmen können solche Tools nutzen, ohne eigens ETL Entwickler oder Datenexperten einstellen zu müssen.
Die Tools von no-code ETL laufen in der Cloud und haben oft eine drag-and-drop Schnittstelle, die es dem Nicht-Techniker erleichtert, den richtigen Weg zu finden, sie zu nutzen. Mit diesen Tools von no-code ETL kann Ihr Unternehmen ganz einfach einen eigenen Data Mart oder ein Data Warehouse erstellen, das sich letztendlich auf die Strategiebildung und Entscheidungsfindung auswirken wird.
Arten von no-code ETL Tools
Es gibt vier Haupttypen von no-code ETL-Tools. Wir werden in diesem Abschnitt kurz auf jede dieser Arten eingehen:
Unternehmenssoftware ETL Tools
Dies sind Tools, die von kommerziellen Unternehmen entwickelt und unterstützt werden. Als Pioniere in der Entwicklung von no-code ETL Prozessen haben diese Unternehmen die Lerninhalte bereits weiterentwickelt und den Nutzern dieser Tools eine grafische Benutzeroberfläche, benutzerfreundliche Funktionen und andere Merkmale zur Verfügung gestellt, die eine bessere Zugänglichkeit und einfachere Nutzung ermöglichen.
Allerdings ist der Preis, der im Gegenzug für all diese Funktionen verlangt wird, oft höher als bei anderen no-code ETL Lösungen, die auf dem Markt erhältlich sind. Große Unternehmen bevorzugen in der Regel solche Tools für die Datenintegration mit einem stetigen Datenstrom und dem Bedarf an vielen Informationen aus der Datenanalyse innerhalb der Datenpipelines.
Open-Source-Tool ETL
Wie jede andere Open-Source-Software sind auch die Open-Source-Tools von ETL kostenlos zu verwenden. Sie können den Benutzern die grundlegenden Funktionen zur Verfügung stellen, während Ihr Unternehmen den Quellcode finden und untersuchen kann. Aber die Funktionen und die Benutzerfreundlichkeit dieser Tools unterscheiden sich erheblich.
Wenn Sie sich also für ETL entscheiden, müssen Sie möglicherweise einen internen Entwickler beschäftigen, der den grundlegenden Code speziell für Ihr Unternehmen anpasst, wenn Sie sich nicht nur auf die grundlegenden Funktionen verlassen wollen. Open Source ETL bietet jedoch eine höhere Anpassungsfähigkeit als jeder andere ETL Tooltyp.
Cloud-basiertes ETL Tool
Mit der zunehmenden Verbreitung von Cloud-basierten Technologien sind auch ETL Tools mit dieser Arbeitsform verfügbar. Durch die Verwendung der Cloud-Technologie können Sie hohe Latenzzeiten, die Verfügbarkeit von Ressourcen und Elastizität erwarten. Sie ermöglicht die Skalierung der Rechenressourcen und erfüllt die Anforderungen des Unternehmens. Eines der Probleme mit Cloud-Datenplattformen ist jedoch, dass sie nur innerhalb der Umgebung des Cloud-Servers funktionieren.
Benutzerdefiniertes Werkzeug ETL
Die letzte Art von ETL Tools ist die benutzerdefinierte Version. Sie werden von großen Unternehmen mit Hilfe interner Softwareentwicklungsteams entwickelt. Sie können an die Anforderungen des Unternehmens angepasst werden. Einige Computersprachen, die bei der Erstellung dieser Software helfen können, sind SQL, Python, und Java.
Das Problem bei diesen Tools sind oft die Kosten und der übermäßige Bedarf an Ressourcen. Das Erstellen, Testen und Warten dieser Tools erfordert Zeit und ständige Aktualisierungen des Prozesses. Sie müssen also bereit sein, ein bestimmtes Budget für die benutzerdefinierten ETL Tools bereitzustellen.
Umfang der ETL Tools
Der Trend zum Einsatz von ETL Tools hat sich in den letzten Jahren deutlich verstärkt. Ursprünglich wurden die ETL Prozesse nur manuell abgewickelt, wobei Datenwissenschaftler für den gesamten Datenintegrationsprozess eingestellt wurden.
Doch mit der Einführung von no-code Tools durch leistungsstarke Software- und Entwicklungshäuser haben die ETL Tools an Bedeutung gewonnen. Es wird erwartet, dass der Markt für no-code jährlich um 40 % wächst und bis Ende 2022 ein Volumen von 21,2 Milliarden Dollar erreicht. Diese no-code ETL Tools haben also einen beträchtlichen Marktanteil.
Wie funktioniert die manuelle ETL?
Die manuellen ETL Prozesse erfordern die Datenwissenschaft und die Architektur der Datenanalysten, um den Prozess auszuführen. Es gibt keine Automatisierung, und jeder Schritt muss kodiert und von Experten überwacht werden. Außerdem müssen Sie für jeden Prozessschritt mit langen Arbeitszeiten rechnen. Diese zusätzliche Zeit ist nicht nur einmalig erforderlich, sondern muss jedes Mal für alle Datenquellen aufgewendet werden, wodurch sich der Gesamtaufwand erhöht. Außerdem bedeuten mehr Arbeitsstunden der Dateningenieure höhere Kosten auf Ihrer Seite.
Die Entwickler erstellen Pipelines für den manuellen Prozess der Extraktion, Umwandlung und des Ladens von Daten. Je größer der Datenbereich und die Data Warehouses sind, desto mehr Zeit und Personal wird benötigt. Auch der Datenintegrationsprozess erfordert mehr Kodierung, um ihn zum Laufen zu bringen.
Im Großen und Ganzen sind dies die wichtigsten Prozesse, die bei einer manuellen Datenintegration durchgeführt werden müssen:
- Der erste Schritt besteht darin, die Anforderungen zu dokumentieren und den gesamten Prozess zu skizzieren.
- Entwicklung von Datenintegration, Data Warehouses und Modellen für alle Datenbanken, aus denen die Informationen extrahiert werden müssen.
- Kodierung einer Pipeline für jede Datenquelle, die den gesamten Datensatz mit dem Data Warehouse verbindet.
- Erneutes Durchlaufen des gesamten Prozesses, um sicherzustellen, dass alles perfekt ist.
- Die Teilschritte für jede Aufgabe sind aufgrund der Art und des Formats der Daten für alle Datenströme unterschiedlich. Dies macht den Prozess komplex und zeitaufwändig.
Was ist der Unterschied zwischen der manuellen ETL und no-code ETL?
Die Durchführung von manuellen ETL Prozessen und die Verwendung der no-code ETL Tools sind sehr unterschiedlich. Letzteres ist zweifelsohne ein anspruchsvoller und komplexer Prozess. In diesem Abschnitt werden weitere Bereiche hervorgehoben, in denen sich die manuelle Datenkodierung von der Verwendung von Tools unterscheidet:
Verwendung von
Die Benutzerfreundlichkeit der Tools von no-code ETL ist unvorstellbar. Sie verfügen bereits über einen festen Prozess für die Extraktion unstrukturierter Daten, die Durchführung des Transformationsprozesses und das Laden der Daten in ein sauberes Repository. Sie müssen also nicht viel tun, außer die Speicherorte für die Datenpipelines anzugeben.
Die manuelle Durchführung des Prozesses ist jedoch selbst für fortgeschrittene Datenexperten nicht einfach, da es einen langwierigen Prozess erfordert, die wertvollen Informationen aus den Daten herauszuholen. Außerdem besteht die Gefahr von Fehlern bei der Kodierung, die den gesamten Datenintegrationsprozess zunichte machen können.
Wartung
Die Wartung des manuellen ETL Codes ist eine Herausforderung. Sie müssen mehrere Computersprachen beherrschen, um den gesamten Prozess im Griff zu haben. Möglicherweise müssen Sie Experten für all diese Sprachen einstellen oder Ressourcen, die die Arbeit mit begrenzten Variationen erledigen können.
Außerdem wird es mehrere Szenarien der Datenintegration geben, für die Sie den Prozess durchführen müssen. Der Prozess muss also für jede neue Art von benötigten Informationen erneut durchgeführt werden. Dies ist jedoch kein Grund zur Sorge für Ihr Unternehmen, wenn Sie sich für die Lösungen von no-code ETL entscheiden. Für die Wartung dieser Tools müssen Sie oder Ihr Team keine Computerexperten sein; jeder kann sie durchführen.
Kosten
Aus der Kostenperspektive erweisen sich die Lösungen von no-code ETL als die bessere Option, da die Nutzung dieser Tools mit vordefinierten Abonnementkosten verbunden ist, die in Anbetracht des Wertes, den Sie im Gegenzug erhalten, nicht teuer sind. Die Einstellung eines Datenwissenschaftlers erfordert jedoch eine hohe Investition. Da die jährliche Vergütung eines Entwicklers bei über 100.000 Dollar liegt, müssen Sie auch in andere Personen investieren, die zwar keine Experten sind, aber die ETL Prozesse kennen müssen, um den Datenwissenschaftler zu unterstützen. In ähnlicher Weise ist auch spezielle Hardware erforderlich, was die Kosten weiter in die Höhe treibt.
Leistung
In Bezug auf die Leistung hat die manuelle ETL Codierung eindeutig die Oberhand. Das liegt daran, dass Sie einen auf Ihre organisatorischen Bedürfnisse zugeschnittenen Prozess erhalten können. Sie können die Datenquellen reduzieren oder erweitern und während des Transformationsprozesses Ihre eigenen Regeln aufstellen. All diese Aktivitäten sind mit den Tools von no-code ETL nicht möglich. Diese no-code ETL Lösungen basieren bereits auf einem vordefinierten Code, der den Prozess wie definiert ausführt. Daher kann die Gesamtleistung der Ergebnisse leicht variieren.
Skalierbarkeit
Die Tools von ETL werden in der Regel in Abhängigkeit von den Datenquellen des Unternehmens und den veränderten Anforderungen skaliert. Es wird also nicht viel passieren, wenn Sie sich in Zukunft vergrößern. Wenn Sie jedoch den manuellen Prozess der Datenintegration verwenden, müssen Sie noch mehr umfangreiche Codezeilen erstellen, um das Ergebnis zu erhalten.
Workflow-Automatisierung
ETL Tools ermöglichen auch die Automatisierung von Arbeitsabläufen, da die Daten extrahiert, umgewandelt und in das erforderliche Repository geladen werden, je nachdem, wann und wie Sie den Prozess geplant haben. All diese Informationen werden in der Regel aus Data Warehouses gewonnen. Sie müssen nicht jeden Schritt der Datenpipeline durch Kodierung ausführen. Im Falle eines manuellen ETL Prozesses müssen alle Datenbanken und Repositories manuell mit einem umfangreichen Code verbunden werden, um den gesamten Prozess durchzuführen.
Anwendungsfälle
Die Tools von no-code ETL sind ideal, wenn Sie über umfangreiche Datenbanken verfügen, die einen hohen Codierungsaufwand erfordern. Wenn Ihre Datenbanken jedoch nicht sehr weit entwickelt sind oder die benötigten Informationen nicht dringend sind, können Sie sich für die manuelle ETL entscheiden. Aber auch in diesem Fall müssen Sie bereit sein, umfangreiche Codezeilen zu schreiben.
Datenquellen
Ein weiterer Unterschied zwischen der manuellen ETL und no-code ETL ist die Anzahl der Datenquellen. Sie können diese Methoden jedoch für eine beliebige Anzahl von Datenquellen verwenden. Aber je geringer die Anzahl der Datenquellen ist, desto geringer ist die Komplexität des Prozesses bei der manuellen ETL. Mit den Tools von no-code ETL können Sie eine beliebige Anzahl von Datenbanken miteinander verbinden, ohne dass zusätzliches Coding erforderlich ist.
Technische Weiterentwicklung
Wenn Sie die aktuelle Datenkarte oder den Pfad zur Durchführung von ETL aktualisieren oder ändern möchten, können die Tools von no-code eine große Hilfe sein. Bei einer manuellen Kodierung müssen Sie den gesamten Kodierungsprozess für einen neueren Code neu durchführen. Wenn Sie sich für die Open-Source-Tools von ETL entschieden haben, wird die Anpassung an Ihre Bedürfnisse oder das Anpassen der Tools noch komplexer.
No-code ETL: Wie hilft es Ihnen?
No-code ETL Lösungen können für Ihr Unternehmen hilfreich sein, weil sie ohne Kodierung funktionieren. Bei einer typischen no-code ETL können Sie mit einem einfachen Tool für die Benutzeroberfläche eine Datentabelle erstellen, um dem Server den Weg zu zeigen. Anschließend kann der Server den gesamten Prozess automatisiert ausführen, ohne dass Sie weitere Unterstützung benötigen.
Das Hinzufügen von Transformationsregeln ist ebenfalls eine der Möglichkeiten, wie ETL Ihnen helfen kann. Bereinigen, Umstrukturieren, Trennen oder Entfernen von Datensätzen ist möglich, um die Bereitstellung aktueller und relevanter Informationen zu gewährleisten. Die Überprüfung der Datenqualität der extrahierten Daten ist ebenfalls möglich, indem Sie einige einfache Regeln auf den Prozess anwenden.
Der gesamte Prozess ETL kann geplant werden, so dass er nicht manuell ausgeführt werden muss, um aktualisierte Datensätze und Informationen für strategische Entscheidungen zu erhalten. Außerdem sorgt die visuelle, intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche dafür, dass jeder diese ETL Tools nutzen kann, um Zeit zu sparen, die Produktivität zu steigern und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Wie funktioniert es: Datenimport und drag-and-drop Workflows?
Bei der Arbeit mit den no-code ETL Prozessen werden Sie auf viele Szenarien stoßen, bei denen die ETL Tools hilfreich sind. Dazu gehören:
- Konnektoren
Wenn Sie über verschiedene Datenpipelines verfügen, können Sie diese ganz einfach miteinander verbinden, ohne eine Zeile Code hinzufügen zu müssen. Wenn beispielsweise die Daten Ihrer Kunden in Oracle und die Bestellinformationen in Microsoft Excel gespeichert sind, kann das Tool eine Verbindung zu diesen Datenlagern herstellen. - Datenprofilierung
Sie müssen die Daten definieren, um sie optimal nutzen zu können. Die Prozesse von ETL ermöglichen Ihnen die Eingabe von Datenvariablen wie Typ, Integrität und Qualität. Auf der Grundlage der definierten Werte werden die Daten dann automatisch sortiert. - Vorgefertigte Transformationen
In der Software ETL können vorgefertigte Transformationen zur Verfügung stehen, die direkt auf die Rohdaten angewendet werden können, was die Arbeit für Sie erheblich erleichtert. - Bequeme Zeitplanung
Sie können die Pipeline von ETL mit bestimmten Auslösern planen, so dass die Dinge automatisiert bleiben und Sie nicht zu einem bestimmten Zeitpunkt einen offensichtlichen Aufwand betreiben müssen.
Das beste ETL Tool für Unternehmen - AppMaster
Eines der besten no-code ETL Tools ist AppMaster. Es kann den gesamten Prozess der Extraktion, Umwandlung, des Ladens und der Datenvalidierung automatisieren.
Erstellen von Datenpipelines mit AppMaster
Open-Source-Tools ETL sind möglicherweise nicht in jeder Situation hilfreich. Sie benötigen spezielle Software, um Pipelines zu erstellen, die Daten extrahieren und die manuelle ETL in eine automatisierte Datenarchitektur überführen. Sie können Ihre organisatorische Datenextraktion und Datenintegration sicherlich mit Open Source ETL Tools beginnen. Dennoch benötigen Sie eine spezialisierte Software, die alle erforderlichen Funktionen enthält, um eine nahtlose Datenpipeline zu erstellen, die letztendlich bei der Datenaufbereitung und -analyse hilft. AppMaster ist eine Software, die Ihre Anforderungen vollständig erfüllen kann.
Implementieren Sie die besten Praktiken des Data Warehousing
Mit AppMaster können Sie die DatenbankPostgreSQL nutzen, um Daten zu integrieren, zu laden und in ein Format zu konvertieren, das Ihnen hilft, wichtige Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen. Alle diese Aspekte können durch manuelle ETL Mechanismen abgedeckt werden; mit AppMaster an Ihrer Seite können Sie jedoch die Datenintegration ohne Programmierung verwalten.
Integrieren Sie Datenquellen
Sie müssen lediglich die verschiedenen Datenstrukturen, die Ihr Unternehmen verwendet, in das manuelle ETL integrieren und das Tool seine Aufgaben ausführen lassen. Das Ergebnis der Datenintegration sind die Informationen, die Sie benötigen, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Im Vergleich zu den manuellen ETL Tools können die Datenintegrationsprozesse in relativ kurzer Zeit durchgeführt werden. Sie müssen keine Kompromisse bei der Datenqualität oder anderen Faktoren eingehen.
Bietet eine einfach zu bedienende Oberfläche
AppMaster wurde speziell entwickelt, um eine benutzerfreundliche Oberfläche zu bieten, die Ihnen bei der Extraktion der Daten hilft. Mit verschiedenen Dashboard-Funktionen für verschiedene Interessengruppen wird die Ausrichtung der benötigten Informationen viel leichter zugänglich. Der Zugriff auf die richtigen Informationen zur richtigen Zeit trägt zu einer besseren Entscheidungsfindung bei. Außerdem spart eine solche Schnittstelle Zeit und bietet alle wichtigen Daten auf einem einzigen Bildschirm.
Warum ist no-code ETL besser als handcodierte ETL?
No-code ETL Tools können eine einfache Lösung für die Verwaltung von Daten bieten, die Ihrem Unternehmen mehr Wachstumschancen bietet. Sie brauchen keine ETL Entwickler, um den ETL Prozess auszuführen, was die Dinge sehr viel einfacher, benutzerfreundlicher und kostengünstiger macht.
Aufgrund der zahlreichen Vorteile, die mit den no-code ETL Tools verbunden sind, sind diese Tools die neue Realität in der Geschäftswelt, insbesondere für Unternehmen mit großen Datenmengen. Unter den zahlreichen verfügbaren Open-Source-Tools ETL sollten Sie sich auf die Plattform verlassen, die fortschrittliche Funktionen und eine einfache Nutzung bietet, wie AppMaster.
