Extract, Transform, Load (ETL)
ETL ist ein Prozess zur Datenintegration, der Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und in ein Zielsystem lädt.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypTechnisch
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Datenverlust während des Prozesses.
- Fehlerhafte Datenübertragung.
- Niedrige Benutzerakzeptanz.
- Regelmäßige Überprüfung der Datenqualität
- Detaillierte Dokumentation der Prozesse
- Schulung des Personals zur Nutzung der ETL-Tools
I/O & Ressourcen
- Rohdaten aus verschiedenen Quellen
- Datenqualitätsanforderungen
- Zugriffsrechte auf Datenquellen
- Bereinigte und transformierte Daten
- Aggregierte Berichte
- Datenvisualisierungen
Beschreibung
Der ETL-Prozess ist entscheidend für die Datenverarbeitung in Business Intelligence und Analytics. Er ermöglicht es Organisationen, ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, zu bereinigen und in strukturierte Formate zu bringen. Durch ETL können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre Daten gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.
✔Vorteile
- Verbesserte Datenqualität.
- Schnellere Entscheidungsfindung.
- Bessere Datenintegration.
✖Limitationen
- Hohes initiales Setup.
- Komplexe Wartung.
- Abhängigkeit von Quell-Systemen.
Trade-offs
Metriken
- Datenverarbeitungszeit
Die Zeit, die benötigt wird, um Daten zu verarbeiten.
- Datenqualität
Bewertung der Genauigkeit und Konsistenz der verarbeiteten Daten.
- Ressourcenauslastung
Der Prozentsatz der Ressourcen, die während des ETL-Prozesses verwendet werden.
Beispiele & Implementierungen
ETL-Anwendung in der Finanzindustrie
Eine Bank verwendet ETL, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, um das Risikomanagement zu verbessern.
Handelsanalysen mit ETL
Ein Handelsunternehmen nutzt ETL, um Verkaufsdaten zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
ETL im Gesundheitswesen
Ein Krankenhaus verwendet ETL, um Patientendaten aus verschiedenen Systemen zu integrieren und die Pflege zu verbessern.
Implementierungsschritte
Analyse der Anforderungen
Auswahl der ETL-Tools
Durchführung von Tests
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete ETL-Tools
- Fehlende Automatisierung
- Schwierigkeiten bei der Integration neuer Datenquellen
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Nichtbeachtung der Datenqualität
- Unzureichende Tests vor dem Live-Betrieb
- Falsche Transformationsregeln
Typische Fallen
- Unrealistische Projekterwartungen
- Fehlendes Stakeholder-Engagement
- Mangelhafte Dokumentation
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
- • Technologische Einschränkungen der Quell-Systeme.
- • Budgetierungsgrenzen.