ETL-Prozesse

ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) sind das Rückgrat der Datenintegration. Sie extrahieren Daten aus verschiedenen Quellen, transformieren (bereinigen, strukturieren, aggregieren) diese nach Geschäftsregeln und laden sie in ein zentrales Data Warehouse oder Data Lake. Dies ermöglicht konsistente Daten für Business Intelligence, Analysen und KI.

Die drei Phasen des ETL-Prozesses:

Extract (Extrahieren): Rohdaten werden aus diversen Quellen wie SQL/NoSQL-Datenbanken, ERP-Systemen, CRM-Tools oder IoT-Geräten abgerufen.
Transform (Transformieren): Die extrahierten Daten werden bereinigt, gefiltert, formatiert, dedupliziert und validiert, damit sie dem Zielschema entsprechen und qualitätsgesichert sind.
Load (Laden): Die aufbereiteten Daten werden in das Zieldatenbanksystem (Data Warehouse) geladen, um für Analysen verfügbar zu sein.

Wichtige Aspekte:

ELT vs. ETL: Bei ELT (Extract, Load, Transform) erfolgt die Transformation erst im Zielsystem, was oft schneller bei Big Data ist.
Anwendungsbereich: Einsatz bei Data Warehousing, Data Migration und zur Verbesserung der Datenqualität.
Tools: Verbreitete ETL-Tools umfassen Azure Data Factory und SSIS.