ELT: Ein Mächtiger Datenintegrationsansatz

Einleitung

In der heutigen datengesteuerten Welt haben Organisationen es mit riesigen Mengen an Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu tun. Um diese Daten zu verstehen und nützliche Einblicke zu gewinnen, müssen sie organisiert und in ein nutzbares Format umgewandelt werden. Hier kommt ELT ins Spiel.

ELT steht für Extract, Load, Transform (Extrahieren, Laden, Transformieren). Es hilft Unternehmen, große Datenmengen effizient zu verwalten. In diesem Artikel tauchen wir in die Grundlagen von ELT ein, untersuchen seine Vorteile und sehen, wie Open-Source-Tools den Prozess vereinfachen können.

Was ist ELT?

ELT ist ein Datenintegrationsansatz, der drei Hauptschritte umfasst:

1. Extrahieren von Daten aus Quellsystemen
2. Laden der Rohdaten in ein Zielsystem
3. Transformieren der Daten innerhalb des Zielsystems

Der ELT-Prozess lädt die Rohdaten zuerst in das Zielsystem und transformiert sie dann. Das unterscheidet ihn vom traditionellen ETL-Prozess. Dadurch wird ein schnelleres Laden ermöglicht und die Verarbeitungskapazitäten des Zielsystems werden genutzt.

Vorteile von ELT

Schnelleres Datenladen

ELT vereinfacht den Extraktionsprozess, indem Rohdaten direkt in das Zielsystem geladen werden, ohne dass komplexe Transformationen notwendig sind. Dies führt zu schnelleren Ladezeiten, insbesondere bei großen Datensätzen.

Flexibilität bei Transformationen

Bei ELT erfolgen die Transformationen nach dem Laden der Daten. Dadurch lassen sich Transformationen leichter anpassen, um neuen geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden, ohne den Datenauszug zu beeinträchtigen.

Skalierbarkeit

ELT nutzt die Verarbeitungskapazitäten des Zielsystems, was es hochskalierbar macht. Es kann wachsende Datenmengen bewältigen und problemlos neue Datenquellen integrieren.

ELT in Aktion: Ein Beispiel

Stellen Sie sich einen Online-Shop vor, der Daten aus verschiedenen Bereichen wie Verkauf, Kundendetails und Produktlisten kombinieren möchte. So kann ELT angewendet werden:

1. Extraktion: Daten werden aus Quellsystemen wie der Verkaufsdatenbank, dem CRM und dem Produktmanagementsystem extrahiert. Die Rohdaten werden ohne Transformationen gesammelt.
2. Laden: Die extrahierten Daten werden in ein Zielsystem geladen, wie beispielsweise ein Data Warehouse oder eine Big-Data-Plattform wie Hadoop. Die Daten behalten während des Ladeprozesses ihr ursprüngliches Format.
3. Transformation: Sobald die Daten geladen sind, werden Transformationen innerhalb des Zielsystems durchgeführt. Dies kann Datenbereinigung, Aggregation, Zusammenführen von Tabellen und die Anwendung von Geschäftslogik umfassen. Zum Beispiel:

• Bereinigung inkonsistenter Kundennamen
• Berechnung der Gesamtsumme der Verkäufe pro Produktkategorie
• Zusammenführung von Kundendaten mit Verkaufstransaktionen

Die transformierten Daten sind dann bereit für Analysen und Berichte.

Open-Source-Tools für ELT

Mehrere Open-Source-Tools können den ELT-Prozess vereinfachen. Hier sind einige beliebte Optionen:

Apache Spark

Apache Spark ist ein schnelles und universelles System für Cluster-Computing. Es bietet High-Level-APIs für die Datenverarbeitung und unterstützt verschiedene Datenquellen. Die In-Memory-Berechnungskapazitäten von Spark machen es ideal für die Handhabung groß angelegter Datenintegrationsaufgaben.

Beispiel mit PySpark:

from pyspark.sql import SparkSession
# Erstelle eine SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("ELTBeispiel") \
.getOrCreate()
# Extrahiere Daten aus CSV-Dateien
sales_data = spark.read.csv("sales.csv", header=True)
customer_data = spark.read.csv("customers.csv", header=True)
# Lade Daten in eine Zieltabelle
sales_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_raw")
customer_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("customers_raw")
# Transformiere Daten mittels SQL
transformed_data = spark.sql("""
SELECT
s.transaction_id,
s.customer_id,
c.name,
s.amount
FROM sales_raw s
JOIN customers_raw c ON s.customer_id = c.customer_id
""")
# Speichere die transformierten Daten
transformed_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_transformed")

In diesem Beispiel extrahieren wir Daten aus CSV-Dateien. Anschließend laden wir die Daten in Zieltabellen. Schließlich verwenden wir einen SQL JOIN, um Verkaufs- und Kundendaten zu kombinieren.

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein leistungsstarkes System zur Automatisierung von Datenflüssen zwischen Systemen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche zum Entwerfen, Steuern und Überwachen von Datenpipelines. NiFi unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten und Protokollen, was es für ELT-Workflows geeignet macht.

Beispiel eines NiFi-Datenflusses:

1. Verwenden Sie einen GetFile-Processor, um Daten aus einem Quellverzeichnis zu extrahieren.
2. Verwenden Sie einen PutHDFS-Processor, um die Daten in das Hadoop Distributed File System (HDFS) zu laden.
3. Verwenden Sie einen ExecuteSparkInteractive-Processor, um Spark-Transformationen auf die geladenen Daten anzuwenden.
4. Verwenden Sie einen PutHiveQL-Processor, um die transformierten Daten in Apache Hive-Tabellen zu speichern.

Talend Open Studio

Talend Open Studio (kostenlose Version eingestellt ab dem 31. Januar 2024) war eine Open-Source-Datenintegrationsplattform, die eine grafische Oberfläche zum Entwerfen von ELT-Jobs bietet. Es unterstützte verschiedene Datenquellen und -ziele und bot eine breite Palette an eingebauten Komponenten für Datenverarbeitung und -transformation.

Beispiel eines Talend-Jobs:

1. Verwenden Sie eine tFileInputDelimited-Komponente, um Daten aus einer CSV-Datei zu extrahieren.
2. Verwenden Sie eine tMap-Komponente, um Transformationen und Zuordnungen anzuwenden.
3. Verwenden Sie eine tOracleOutput-Komponente, um die transformierten Daten in eine Oracle-Datenbanktabelle zu laden.

Best Practices für ELT

Um eine erfolgreiche Implementierung von ELT sicherzustellen, sollten die folgenden Best Practices berücksichtigt werden:

1. Datenqualität: Etablieren Sie Datenqualitätsprüfungen und Validierungen während der Extraktions- und Transformationsphasen, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
2. Inkrementelles Laden: Implementieren Sie Techniken zum inkrementellen Laden, um nur die geänderten oder neuen Daten zu verarbeiten und so die Gesamtverarbeitungszeit zu reduzieren.
3. Überwachung und Protokollierung: Richten Sie robuste Überwachungs- und Protokollierungsmechanismen ein, um den Fortschritt von ELT-Jobs zu verfolgen und etwaige Probleme oder Fehler zu identifizieren.
4. Datensicherheit: Implementieren Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen, wie z.B. Verschlüsselung und Zugriffssteuerungen, um sensible Daten während des ELT-Prozesses zu schützen.

Fazit

ELT ist ein leistungsstarker Ansatz für die Datenintegration, der es Organisationen ermöglicht, große Mengen an Rohdaten effizient zu verarbeiten. ELT ist ein Prozess, der das Extrahieren von Daten aus Quellsystemen, das Laden in ein Zielsystem und die Anwendung von Transformationen beinhaltet. Diese Methode bietet schnellere Ladezeiten, Flexibilität und Skalierbarkeit.

Open-Source-Tools wie Apache Spark, Apache NiFi und Talend Open Studio bieten robuste Möglichkeiten zur Implementierung von ELT-Workflows. Unternehmen können ihre Datenintegrationsprozesse verbessern und das Potenzial ihrer Daten maximieren, indem sie Best Practices und entsprechende Tools einsetzen.

Da Daten weiterhin wachsen und sich entwickeln, wird ELT ein wesentlicher Bestandteil moderner Datenarchitekturen bleiben, der Organisationen befähigt, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und im Wettbewerbsumfeld voraus zu sein.