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In drei Schritten ins Zielsystem Was sind ETL-Tools?

Von Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber 2 min Lesedauer

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ETL-Tools unterstützen und automatisieren in der IT die drei Schritte des ETL-Prozesses „Extract“, „Transform“ und „Load“. Mithilfe der Tools lassen sich Daten aus verschiedenen Datenquellen extrahieren, in das gewünschte Schema oder Format umwandeln und in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse laden.

Die wichtigsten IT-Fachbegriffe verständlich erklärt.(Bild:  © aga7ta - Fotolia)
Die wichtigsten IT-Fachbegriffe verständlich erklärt.
(Bild: © aga7ta - Fotolia)

ETL-Tools sind Software-Lösungen, Services oder Anwendungen, die die drei Phasen des ETL-Prozesses unterstützen. Mithilfe der Tools lassen sich die verschiedenen Schritte und Aufgaben des ETL-Prozesses vereinfachen, automatisieren und mit hoher Qualität ausführen. Sie sorgen für einen standardisierten und strukturierten Einsatz des ETL-Prozesses.

Das Kürzel ETL steht für die Anfangsbuchstaben der drei englischen Wörter extract, transform und load. Die deutschen Übersetzungen der Begriffe lauten „extrahieren“, „transformieren“ und „laden“. Die drei Begriffe beschreiben die einzelnen Prozessschritte, um Daten aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren, sie in das gewünschte Format oder Schema umzuwandeln und in ein Zielsystem wie eine Datenbank, ein Data Warehouse oder einen Data Lake zu laden.

Ziel des ETL-Prozesses ist es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren und sie für weitere Verarbeitungs- und Analyseprozesse vorzubereiten und bereitzustellen. Die letzten beiden Prozessschritte können auch in umgekehrter Reihenfolge ablaufen. In diesem Fall spricht man vom ELT-Prozess, der extrahierte Daten direkt in das Zielsystem lädt und den Transformationsschritt erst vor einem Datenverarbeitungs- oder Datenanalysevorgang vornimmt. Die für den Prozess genutzten Tools bleiben aber die gleichen.

Typische Einsatzbereiche des ETL-Prozesses und der ETL-Tools sind Business-Intelligence- und Big-Data-Anwendungen. Mit dem Einsatz von ETL-Tools lässt sich sicherstellen, dass die ETL-Prozesse mit großen Datenmengen umgehen können und in größtenteils automatisiert, mit hoher Performance und geringer Latenz ablaufen.

Typische Eigenschaften von ETL-Tools

ETL-Tools sind durch folgende typische Eigenschaften gekennzeichnet:

  • große Vielfalt an Schnittstellen und Konnektoren zu unterschiedlichen Datenquellen und Datenbanksystemen,
  • Verarbeitung großer Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit und geringer Latenz,
  • einfach zu bedienen und benutzerfreundliche Oberflächen,
  • Unterstützung vieler verschiedener Datentransformationen von einfach bis komplex,
  • Kompatibilität mit verschiedenen Cloud-Modellen und -Architekturen (Single Cloud, Multi-Cloud, Hybrid-Cloud etc.),
  • umfangreiche Automatisierungsfunktionen,
  • umfangreiche Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen der einzelnen Prozessschritte,
  • Visualisierung der verschiedenen Phasen des ETL-Prozesses,
  • kompatibel mit aktuellen Big-Data-Technologien und -Frameworks.

Die verschiedenen Arten von ETL-Tools

ETL-Tools sind in verschiedenen Ausprägungen und mit unterschiedlichem Funktionsumfang verfügbar. Führende Hersteller von Datenbanklösungen und Datenintegrations-Software bieten auch entsprechende Produkte und Tools zur Unterstützung des ETL-Prozesses an. Darüber hinaus gibt es zahlreiche kostenlos nutzbare ETL-Tools aus dem Open-Source-Umfeld. Ebenfalls verfügbar sind Cloud-basierte ETL-Tools, die über die Cloud-Plattform eines Providers bereitgestellt werden.

Vorteile durch den Einsatz von ETL-Tools

Der Einsatz von ETL-Tools bietet zahlreiche Vorteile. Der manuelle Aufwand für die Ausführung der ETL-Prozesse sinkt. Viele Aufgaben lassen sich automatisieren. Darüber hinaus steigen die Datenqualität und die Effizienz der Datenverarbeitungsprozesse. Eine hohe Performance und geringe Latenz ermöglichen die Echtzeitdatenverarbeitung. Dank der guten Skalierbarkeit können die Datenintegrationsprozesse mit großen Datenmengen umgehen. Darüber hinaus ermöglichen ETL-Tools durch ihren standardisierten Ansatz und die Durchsetzung von Geschäftsregeln und Compliance-Anforderungen einen konsistente, den Vorgaben entsprechende Datenhaltung. Die Fehlerwahrscheinlichkeit sinkt, und Entscheidungsprozesse werden schneller und fundierter.

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