Extract, Load, Transform (ELT)
Ein Verfahren zur Datenverarbeitung, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, geladen und anschließend transformiert werden.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Datenintegrität gefährdet
- Hohe Kosten für Ressourcen
- Datenverlust während der Migration
- Datenquellen regelmäßig überprüfen.
- Dokumentation von Prozessen anlegen.
- Automatisierung von häufigen Aufgaben ermöglichen.
I/O & Ressourcen
- Datenquellen identifizieren
- Zugriffsrechte einrichten
- Systemkonfiguration überprüfen
- Transformierte Daten
- Analytische Erkenntnisse
- Berichterstattung in Echtzeit
Beschreibung
ELT ist ein Ansatz zur Datenintegration, der es ermöglicht, große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten. Nach dem Laden der Daten in ein Zielsystem erfolgt die Transformation, was Flexibilität in der Analyse und Berichterstattung bietet.
✔Vorteile
- Erhöhte Datenverfügbarkeit
- Bessere Entscheidungsfindung
- Kosteneffizienz
✖Limitationen
- Komplexität bei der Implementierung
- Abhängigkeit von Infrastruktur
- Mögliche Performance-Probleme
Trade-offs
Metriken
- Ladezeit der Daten
Zeit, die benötigt wird, um Daten in das Zielsystem zu laden.
- Datenqualitätsbewertung
Bewertung der Integrität und Genauigkeit der geladenen Daten.
- Verfügbarkeit der Systeme
Verfügbarkeitsrate der beteiligten Systeme während der Datenverarbeitung.
Beispiele & Implementierungen
Datenübertragung bei einem großen Einzelhändler
Ein großer Einzelhändler nutzt ELT, um Verkaufsdaten täglich zu aggregieren.
Finanzdatenanalyse
Ein Finanzdienstleister verwendet ELT zur Analyse von Markttrends.
Datenintegration für ein E-Commerce-Unternehmen
Ein E-Commerce-Unternehmen integriert Daten aus verschiedenen Verkaufsplattformen.
Implementierungsschritte
Datenquellen analysieren.
Vorbereitungsmaßnahmen durchführen.
ELT-Prozess implementieren.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Technologien
- Mangelnde Dokumentation
- Fehlende Best Practices
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Daten ohne Transformation speichern
- Nicht autorisierte Datenquellen verwenden
- Überspringen von erforderlichen Schritten im Prozess
Typische Fallen
- Fehlerhafte Datenintegration
- Mangelnde Tests vor der Produktion
- Unrealistische Zeitpläne für die Implementierung
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Betriebssystem-abhängige Dienste
- • Compliance-Anforderungen
- • Datenformatstandards