ETL vs. ELT: Data Wrangling-Showdown für Ihr nächstes Projekt entschlüsseln

Als Entwickler sind Sie ständig bestrebt, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Aber bevor die Magie passiert, müssen Sie diese Daten organisieren und einsatzbereit machen. An dieser Stelle kommen ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) ins Spiel — die beiden Titanen der Datentransformation für Datenanalyse. Wenn Sie ihre Stärken und Schwächen verstehen, können Sie den richtigen Ansatz für Ihr nächstes Projekt wählen.

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Eine (sehr kurze) Geschichte des Datenwranglings

Machen wir einen kurzen Zeitsprung, um zu verstehen, wie wir hierher gekommen sind:

• Die frühen Tage: In den alten Tagen der Datenintegration herrschte ETL an erster Stelle. Daten wurden sorgfältig aus verschiedenen Quellen extrahiert und anschließend einem strengen Transformationsprozess unterzogen, um sicherzustellen, dass sie einem vordefinierten Schema entsprechen. Schließlich wurden die transformierten Daten in ein zentrales Data Warehouse geladen und waren bereit für die Analyse.
• Der Big-Data-Boom: Dann kam die Big-Data-Explosion. Das schiere Volumen und die Vielfalt der Daten überforderten traditionelle ETL-Workflows. Die Notwendigkeit eines agileren Ansatzes wurde deutlich.
• Geben Sie ELT ein: Cloud-basierte Data Lakes und leistungsstarke Data Warehouses läuteten eine neue Ära ein. ELT priorisiert das schnelle Laden von Daten, sodass Sie Ihre Informationen schnell in das System übertragen können. Die Transformationen finden dann im Data Lake oder Warehouse selbst statt, wobei dessen Verarbeitungsleistung und Flexibilität optimal genutzt werden.

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Der Kernunterschied: Wann findet die Transformation statt?

Sowohl ETL als auch ELT zielen darauf ab, dasselbe Ergebnis zu erzielen: strukturierte, analysebereite Daten. Der entscheidende Unterschied liegt im Zeitpunkt der Transformationsphase:

• ETL steht für Extract, Transform und Load.
  ‍Es ist ein Verfahren, das verwendet wird in Data Warehousing und Analysen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie in ein verwendbares Format umzuwandeln und sie dann zur Analyse und Berichterstattung in eine Zieldatenbank oder ein Data Warehouse zu laden. Im Folgenden finden Sie eine Abbildung, die jede Phase des ETL-Prozesses darstellt:
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  1. Auszug:
     • In dieser Phase werden Daten aus mehreren Quellen wie Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Protokollen, APIs usw. extrahiert.
     • Daten werden aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten Quellen gesammelt.
     • Extrahierte Daten können je nach Anforderung Rohdaten oder voraggregierte Daten enthalten.
  2. Transformieren:
     • In dieser Phase werden die extrahierten Daten Bereinigungs-, Validierungs- und Transformationsprozessen unterzogen.
     • Die Datenbereinigung umfasst den Umgang mit fehlenden Werten, das Entfernen von Duplikaten und das Korrigieren von Inkonsistenzen.
     • Die Datentransformation umfasst die Anwendung von Geschäftsregeln, Berechnungen und Aggregationen, um die Daten für die Analyse vorzubereiten.
     • Diese Phase kann auch eine Datenanreicherung beinhalten, bei der zusätzliche Daten aus externen Quellen hinzugefügt werden, um den Datensatz zu verbessern.
  3. Belastung:
     • Sobald die Daten transformiert sind, werden sie in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder den Data Mart geladen.
     • Das Laden kann inkrementell (nur neue oder geänderte Daten werden geladen) oder vollständig (der gesamte Datensatz wird geladen) erfolgen.
     • Geladene Daten werden organisiert und indexiert, um effiziente Abfragen und Berichte zu ermöglichen.
     • Metadaten zu den geladenen Daten, wie Quellinformationen und Transformationsregeln, können ebenfalls zu Dokumentations- und Prüfungszwecken gespeichert werden.

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• ELT (Extract, Load, Transform) ist ein Datenintegrationsprozess, der in modernen Datenarchitekturen verwendet wird.
  ‍Im Gegensatz zum herkömmlichen ETL-Prozess, bei dem Daten extrahiert, außerhalb des Zielsystems transformiert und dann in die Zieldatenbank geladen werden, dreht ELT den Transformationsschritt um, sodass er nach dem Laden der Daten in das Zielsystem erfolgt.
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  1. Auszug:
     • Der Prozess beginnt mit der Datenextraktion aus verschiedenen Quellsystemen wie Datenbanken, Anwendungen, Dateien oder APIs.
     • Rohdaten werden ohne nennenswerte Verarbeitung gesammelt und extrahiert, wobei ihre ursprüngliche Form und Struktur beibehalten werden.
     • Die extrahierten Daten können je nach Quellsystem strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten enthalten.
  2. Belastung:
     • Sobald die Daten extrahiert sind, werden sie ohne vorherige Transformation direkt in die Zieldatenbanken oder Datenspeichersysteme geladen.
     • Beim Laden werden die extrahierten Daten effizient und sicher in die Zielumgebung übertragen.
     • Das Laden von Daten kann je nach Anforderungen und Datenvolumen mithilfe von Stapelverarbeitung, Streaming oder anderen Datenübertragungsmethoden durchgeführt werden.
  3. Transformieren:
     • Nachdem die Daten in die Zielumgebung geladen wurden, werden Transformationsprozesse angewendet, um die Daten für die Analyse und Berichterstattung vorzubereiten.
     • Die Transformation kann komplexe Analysen, Algorithmen für maschinelles Lernen oder Datenmanipulationstechniken beinhalten, um Erkenntnisse aus den Rohdaten abzuleiten.
     • Erweiterte Analysetools wie KI-, Spark- oder SQL-Abfragen werden häufig in der Zielumgebung verwendet, um Transformationen an den geladenen Daten durchzuführen.
     • Die Transformation kann Datenbereinigung, Aggregation, Anreicherung und Normalisierung umfassen, um die Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen.

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ETL vs. ELT: Entschlüsselung der Datenvorbereitungsstrategien für Ihr nächstes Projekt

Als Entwickler wissen Sie, dass es keine Zauberei ist, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln — es bedarf einer sorgfältigen Planung. ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind zwei leistungsstarke Strategien zur Organisation und Aufbereitung Ihrer Daten. Jede von ihnen bringt einzigartige Stärken und Kompromisse mit sich. Der Hauptunterschied ist dezentrale Datenquellen im Vergleich zu einem zentralen Datenpool. Lass uns eintauchen:

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden):

Vorteile:

• Kontrolle über die Datenqualität: ETL bietet die Kontrolle über die Datenqualität und -konsistenz im Voraus und ermöglicht die Bereinigung, Anreicherung und Aggregation von Daten, bevor sie in das Zielsystem geladen werden.
• Strukturierte Transformation: Die Transformation erfolgt vor dem Laden, was eine strukturierte Verarbeitung der Daten ermöglicht und sicherstellt, dass sie den vordefinierten Qualitätsstandards für die Analyse entsprechen.
• Geeignet für traditionelle Architekturen: ETL eignet sich gut für strukturierte Daten und traditionelle Data-Warehousing-Architekturen, bei denen für die Transformation spezielle Tools oder Rechenressourcen erforderlich sind.

Nachteile:

• Komplexität und Wartung: ETL-Prozesse können komplex sein und aufgrund der Verwaltung und Aktualisierung der Transformationslogik fortlaufend gewartet werden, was zu einem höheren Aufwand führt.
• Latenz bei der Datenverarbeitung: Die Batchverarbeitung in ETL kann zu Latenzen zwischen Datenaktualisierungen und Analysen führen, was sich auf Erkenntnisse in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit auswirkt.
• Herausforderungen bei der Skalierbarkeit: Die Skalierung von ETL-Prozessen zur Verarbeitung großer Datenmengen kann eine Herausforderung sein und zu Leistungsengpässen und einer erhöhten Ressourcenauslastung führen.

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ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren):

Vorteile:

• Agilität und Skalierbarkeit: ELT vereinfacht die Datenintegration, indem Rohdaten ohne vorherige Transformation direkt in das Zielsystem geladen werden, was Agilität und Skalierbarkeit für die Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.
• Einblicke in Echtzeit: Durch die Reduzierung der Latenz zwischen Datenextraktion und Analyse ermöglicht ELT Analysen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und liefert zeitnahe Einblicke für Entscheidungsprozesse.
• Nutzt die Funktionen des Zielsystems: ELT nutzt die Rechenleistung des Zielsystems für die On-Demand-Transformation und reduziert so die Abhängigkeit von speziellen Tools oder Rechenressourcen.

Nachteile:

• Eingeschränkte Kontrolle über die Datenqualität: Das Laden von Daten ohne vorherige Transformation kann die Kontrolle über die Datenqualität und -konsistenz einschränken und möglicherweise eine zusätzliche Validierung und Bereinigung innerhalb des Zielsystems erfordern.
• Abhängigkeit von der Zielumgebung: ELT stützt sich bei der Datentransformation und -analyse auf die Fähigkeiten des Zielsystems, was sich auf Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten auswirken kann.
• Bedenken hinsichtlich der Aktualität der Daten: Eine Transformation, die nach dem Laden erfolgt, kann zu Problemen mit der Aktualität der Daten führen, insbesondere in Szenarien, die Einblicke in Echtzeit erfordern und in denen eine sofortige Transformation erforderlich ist.

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Der beste Ansatz hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. Konzentrieren Sie sich auf Faktoren wie das Datenvolumen, wie dringend Sie Erkenntnisse benötigen, die Compliance-Anforderungen und die Fähigkeiten Ihres Teams. Benötigen Sie makellose Daten und strenge Qualitätskontrollen? ETL könnte Ihre erste Wahl sein. Willst du maximale Geschwindigkeit und Flexibilität? ELT könnte der Gewinner sein. Der optimale Ansatz zur Datenintegration hängt von den für Ihr Projekt spezifischen Faktoren ab:

• Datenlandschaft: Mit welcher Art von Daten arbeitest du? Sind sie in erster Linie strukturiert, wie Finanzunterlagen, oder benötigen Sie Flexibilität für unstrukturierte Formate wie Social-Media-Feeds? Es ist entscheidend, die Struktur und Vielfalt Ihrer Daten zu verstehen.
• Geschwindigkeit versus Genauigkeit: Wie schnell benötigen Sie Einblicke? Für die Entscheidungsfindung in Echtzeit ist das schnelle Laden von Daten von ELT ein erheblicher Vorteil. Wenn jedoch eine eingehende historische Analyse Ihre Priorität ist, können die Datenqualitätsprüfungen von ETL im Voraus unerlässlich sein.
• Überlegungen zur Einhaltung der Vorschriften: Unterliegt Ihre Branche strengen Data-Governance-Vorschriften? Der Fokus von ETL auf die Kontrolle der Datenqualität während der Transformation passt gut zu Branchen wie Finanzen oder Gesundheitswesen, die sich intensiv mit der Einhaltung von Vorschriften befassen.
• Technisches Fachwissen: Ist Ihr Team mit der Verwaltung komplexer Transformationen im Ziel-Data Warehouse/Lake vertraut? ELT erfordert ausgeprägte Fähigkeiten zur datenbankinternen Transformation.

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Beispiele aus der Praxis: ETL und ELT zum Leben erwecken

Beispiele aus der Praxis: Einführung von ETL und ELT in LifeLassen Sie uns anhand einiger Beispiele die praktischen Anwendungen von ETL und ELT veranschaulichen:

• Behördliche Berichterstattung: Stellen Sie sich Folgendes vor: Eine globale Bank muss vierteljährliche Finanzberichte erstellen, die den strengen SEC-Vorschriften entsprechen. ETL glänzt in diesem Szenario und gewährleistet vollständige Genauigkeit und Einhaltung eines vordefinierten Formats, bevor die Daten analysiert werden.
• E-Commerce-Riese: Ein großer Online-Händler möchte das Kundenverhalten in Echtzeit verstehen. ELT ist ideal, da es das schnelle Laden strukturierter Verkaufsdaten zusammen mit der unstrukturierten Stimmung in den sozialen Medien ermöglicht (denken Sie an Tweets und Bewertungen). Dies bietet nahezu in Echtzeit Einblicke in Kundenzufriedenheit und Kauftrends.
• Gesundheitsdienstleister: Im Gesundheitswesen sind Datensicherheit und Genauigkeit von größter Bedeutung. ETL ist oft der bevorzugte Ansatz für den Umgang mit sensiblen Patientendaten. Der sorgfältige Transformationsprozess gewährleistet die Datenqualität und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen vor der Analyse.

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Kundenerfolg: Skalierung von KI-Erkenntnissen mit Datenschutz

Ein großes Gesundheitsnetzwerk nutzte Scalytics Connect zur Optimierung Laden von Daten aus ihren verteilten Patientenaktensystemen in einen zentralen Datensee. Dies ermöglichte es ihnen, schnell KI-Modelle für prädiktive Analysen zu entwickeln und gleichzeitig die strikte HIPAA-Konformität einzuhalten. Föderiertes Lernen, unterstützt von Wayang, ermöglichte es ihnen, Modelle zu trainieren, ohne den Datenschutz der Patienten zu gefährden, was ihre Fähigkeit zur personalisierten Versorgung revolutionierte.

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Jenseits von ETL und ELT: Ein Blick in die Zukunft

Die Datenwelt entwickelt sich ständig weiter und neue Trends prägen die Zukunft der Datenintegration:

• Hybrid-Modelle: Immer mehr Unternehmen kombinieren ETL und ELT für verschiedene Teile ihrer Datenprojekte und optimieren sie auf der Grundlage der Stärken der einzelnen Ansätze.
• Transformation in Echtzeit: Mit der Verbesserung der Tools zur Transformation von Streaming-Daten („Streaming ETL“) wächst die Fähigkeit, unmittelbare Erkenntnisse aus der Nähe der Datenquelle abzuleiten, wodurch die Grenzen zwischen ETL und ELT verschwimmen.
• Cloud-Leistung: Cloud-basierte Datenplattformen demokratisieren die ELT-Funktionen und bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz.
• Föderiertes Lernen: Scalytics glaubt, dass die nächste Entwicklung der Datenplattformen im föderierten Lernen liegt. Dieser revolutionäre Ansatz ermöglicht es Ihnen, KI-Modelle für verteilte Datensätze zu trainieren, ohne den Datenschutz zu gefährden. Beim föderierten Lernen bleiben die Daten an ihrem ursprünglichen Speicherort, während die Modelle gemeinsam trainiert werden, wodurch Erkenntnisse gewonnen und vertrauliche Informationen geschützt werden.

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Datenintegration für das KI-Zeitalter: ETL, ELT und mehr

ELT bietet zwar Geschwindigkeit und Flexibilität, aber die Erstellung von KI-Modellen auf verteilten Datensätzen in verschiedenen Systemen ist mit eigenen Herausforderungen verbunden. Scalytics Connect vereinfacht diesen Prozess und unterstützt ELT-Workflows, die für KI-Anwendungen der nächsten Generation entwickelt wurden. Unser leichter Connector optimiert das Laden von Daten in verschiedene Cloud-Datenplattformen. Und im Mittelpunkt steht Apache Wayang, eine leistungsstarke Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine. Wayang ermöglicht föderiertes Lernen — einen revolutionären Ansatz, bei dem KI-Modelle über unterschiedliche Datenquellen hinweg trainiert werden, ohne dass die Daten jemals ihren sicheren Standort verlassen. Dadurch wird der Datenschutz gewahrt und gleichzeitig Erkenntnisse aus zuvor isolierten Daten gewonnen.

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Fazit: Aufbau der Datenplattform von morgen

In der Debatte zwischen ETL und ELT gibt es keinen einzigen „Gewinner“. Die beste Wahl hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Ihrem technologischen Ökosystem ab. Das Verständnis der jeweiligen Stärken und Grenzen ist entscheidend für den Aufbau der Datenplattform von morgen — eine, die skalierbar, sicher und darauf vorbereitet ist, die nächste Generation von KI-gestützten Erkenntnissen zu fördern. Scalytics stellt sich eine Zukunft vor, in der Datenintegration nahtlos mit föderiertem Lernen verbunden ist, sodass kollaborative KI für jedes Unternehmen zugänglich ist und gleichzeitig Datenschutz und Vorschriften eingehalten werden. Diese Vision treibt unser Engagement für die Entwicklung innovativer Lösungen voran, die das Laden von Daten vereinfachen, Erkenntnisse beschleunigen und Sie an die Spitze des datengetriebenen Zeitalters bringen.