Informationen gibt es heute mehr denn je. Um sie sinnvoll nutzen zu können, müssen sie aber erstmal zusammengebracht werden. Dieser Artikel erklärt dir, wie das funktioniert und zeigt dir zwei wichtige Methoden: ETL und ELT.
Daten zusammenführen leicht gemacht
Damit wir gute Entscheidungen treffen können, brauchen wir Daten aus verschiedenen Quellen. ETL und ELT sind zwei gängige Methoden, um Daten aus unterschiedlichen Systemen in ein Zielsystem zu bringen, wo man sie dann analysieren kann. Der Unterschied liegt in der Reihenfolge der Schritte und wo die Daten zwischengespeichert werden.
ETL: Sorgfältige Verwandlung
ETL steht für „Extrahieren, Transformieren, Laden“ (auf Englisch: Extract, Transform, Load). Hier werden die Daten zuerst „verwandelt“, bevor sie ins Zielsystem kommen. Das bedeutet, dass sie überprüft und angepasst werden, damit sie sauber und einheitlich sind und ins Zielsystem passen. Dafür braucht man oft spezielle Programme oder Skripte. Das macht ETL zwar sehr genau, aber es kann auch etwas dauern, vor allem bei großen Datenmengen.
ELT: Schnelles Laden, dann transformieren
ELT steht für „Extrahieren, Laden, Transformieren“ (auf Englisch: Extract, Load, Transform). Hier werden die Daten zuerst „geladen“, also direkt ins Zielsystem gebracht, meist in einen sogenannten „Data Lake“ (auf Deutsch: Daten See).Erst danach werden sie angepasst und umgewandelt. Das geht schneller als bei ETL, vor allem bei vielen Daten.Allerdings ist es dann besonders wichtig, dass man Zugriff und Veränderungen an den Daten genau kontrolliert.
Welche Methode ist besser?
Welche Methode (ETL oder ELT) besser ist, hängt von deinen Daten ab. Hier sind einige wichtige Punkte:
- Datenmenge und -art: Kleine, übersichtliche Daten mit komplexen Anpassungen eignen sich eher für ETL.Große, unterschiedliche Datenmengen funktionieren gut mit ELT.
- Verwandlung: Müssen die Daten stark verändert und angepasst werden, ist ETL besser. Braucht man nur einfache Anpassungen, kann man auch ELT nutzen.
- Leistung und Skalierbarkeit: ETL nutzt eigene Ressourcen für die Anpassung, was die Skalierbarkeit begrenzen kann. ELT nutzt die Leistung des Zielsystems und kann dadurch leichter wachsen.
- Datensicherheit: Bei ELT liegen die Daten (noch) unverändert im Zielsystem. Deshalb ist es wichtig, den Zugriff genau zu kontrollieren.
Fazit
ETL und ELT sind beide nützliche Werkzeuge für Daten-Experten. Wichtig ist zu verstehen, wie sie funktionieren und welche Methode für deine Daten und Ziele besser geeignet ist. Manchmal kann man sogar beide Methoden in einem Prozess kombinieren. Mit der richtigen Wahl kannst du stabile und flexible Daten-Architekturen bauen, die auch mit immer mehr Daten gut funktionieren.
Adapted from Shamsher Haider’s Data Engineering article ETL vs. ELT: A Comparative Analysis for Modern Data Architectures