Extract, Transform, Load (ETL) ist ein grundlegender Prozess im Zusammenhang mit Datenbanken, der insbesondere bei Datenintegrations- und Migrationsbemühungen verwendet wird. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in das erforderliche Schema oder Format umgewandelt und die transformierten Daten in ein Zielsystem geladen, bei dem es sich in der Regel um eine Datenbank handelt. ETL ist von entscheidender Bedeutung für die Datenübertragung zwischen heterogenen Systemen, die Konsolidierung von Data Warehouses und die Synchronisierung betrieblicher Datenspeicher. Da ETL die Datenanalyseaufgaben vereinfacht, ist es zu einem Eckpfeiler von Business-Intelligence-Initiativen (BI) und Data-Warehouse-Systemen geworden.
Der erste Schritt des ETL-Prozesses, die Extraktion, umfasst das Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen wie relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Flatfiles, ERP-Systemen, CRM-Systemen oder sogar externen APIs und Webdiensten. Daten können entweder homogen oder heterogen sein und Inkonsistenzen, fehlende Attribute oder sogar beschädigte Einträge aufweisen. Während der Extraktionsphase werden die Daten aus diesen Quellen gelesen und extrahiert, ohne dass Änderungen oder Transformationen daran vorgenommen werden, wodurch sichergestellt wird, dass die Rohdaten intakt bleiben.
Transform, der zweite Schritt, konzentriert sich auf die Konvertierung der extrahierten Rohdaten in ein konsistentes Format. Dieser Schritt kann mehrere Unterprozesse umfassen, wie z. B. Datenbereinigung, Datenprofilierung, Formatstandardisierung, Deduplizierung, Anreicherung und mehr. Da Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten stammen können, ist es wichtig, das Datenformat zu standardisieren und zu harmonisieren, um sicherzustellen, dass es dem Datenschema und den Geschäftsregeln des Zielsystems entspricht. Die Datentransformation kann manchmal komplex sein und fortgeschrittene Datenmanipulationen wie Pivotieren, Aggregieren oder Filtern von Daten erfordern. Dieser Schritt zielt darauf ab, die Gesamtqualität und Nutzbarkeit der Daten im Zielsystem sicherzustellen und letztendlich die Anforderungen für Reporting, Analyse und andere Geschäftsprozesse zu erfüllen.
Im letzten Schritt, dem Laden, werden die transformierten Daten in das Zielsystem eingefügt. Dabei kann es sich um ein Data Warehouse, einen Data Lake oder jede andere Art von Datenbankverwaltungssystem (DBMS) handeln. Der Ladevorgang kann ressourcenintensiv sein und muss möglicherweise in kleineren Chargen durchgeführt werden, um die Leistung zu optimieren und das Risiko von Systemausfällen zu verringern. Während dieses Schritts führt der ETL-Prozess auch notwendige Aufgaben wie Datenvalidierung, Durchsetzung der referenziellen Integrität und Indizierung durch und stellt so sicher, dass die Daten korrekt und effektiv im Zielsystem gespeichert werden.
ETL spielt eine entscheidende Rolle in der No-Code- Plattform AppMaster, die eine effiziente Möglichkeit zur Erstellung von Backend-, Web- und Mobilanwendungen bietet. Durch die Anwendung von ETL-Prozessen verbessert und vereinfacht AppMaster die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in seine Anwendungen erheblich. Darüber hinaus ist der ETL-Prozess aufgrund seiner Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit für die Verarbeitung der riesigen Datenmengen geeignet, die in Unternehmens- und Hochlastanwendungsfällen anfallen.
Gartner schätzt, dass ETL-Prozesse über 70 % des Aufwands und der Arbeitskraft in Data-Warehouse-Projekten verschlingen. Trotz der mit ETL verbundenen Herausforderungen müssen Unternehmen und Organisationen jeder Größe Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, um wichtige Aufgaben wie Berichterstellung, Entscheidungsfindung und Prognosen auszuführen. Infolgedessen wurden zahlreiche Tools und Technologien entwickelt, um den ETL-Prozess zu vereinfachen und zu automatisieren, indem sie drag-and-drop Schnittstellen, vorgefertigte Konnektoren und visuelle Flussdiagramme bieten.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) und Google Cloud Data Fusion sind beliebte ETL-Tools, die eine umfassende Suite von Funktionen bieten, um Datenextraktions-, Transformations- und Ladeprozesse zu erleichtern. Diese Tools bieten Benutzern Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten und ermöglichen es ihnen, komplexe ETL-Workflows zu entwerfen und zu verwalten und die Leistung ihrer Datenintegrationsprozesse zu überwachen.
Mit der zunehmenden Beliebtheit cloudbasierter Lösungen haben sich auch ETL-Prozesse weiterentwickelt, um cloudnative Architekturen zu unterstützen und serverlose und skalierbare ETL-Workloads zu unterstützen. Big-Data-Plattformen wie Apache Hadoop und Apache Spark bieten außerdem leistungsstarke ETL-Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, riesige Datenmengen effizient und kostengünstig zu verarbeiten.
Der Prozess „Extrahieren, Transformieren, Laden“ (ETL) ist ein wichtiger Bestandteil der Datenintegrations- und Migrationsbemühungen und gewährleistet einen nahtlosen Datenfluss zwischen heterogenen Systemen. Da Unternehmen weiterhin große Datenmengen generieren und verbrauchen, werden ETL-Prozesse für den Geschäftsbetrieb und die Entscheidungsfindung immer wichtiger. Die no-code Plattform AppMaster nutzt ETL-Prozesse, um die Anwendungsentwicklung zu beschleunigen und zu vereinfachen, sodass Unternehmen hoch skalierbare und robuste Anwendungen mit minimalem technischem Aufwand erstellen können.
