ELT: Ein leistungsstarker Ansatz zur Datenintegration

Einleitung

In der heutigen, von Daten getriebenen Welt befassen sich Organisationen mit riesigen Mengen an Rohdaten aus verschiedenen Quellen. 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 ist ein Prozess, der als Extrahieren, Laden, Transformieren bezeichnet wird. Er hilft Unternehmen dabei, große Datenmengen effizient zu verwalten. In diesem Artikel werden wir in die Grundlagen von ELT eintauchen, seine Vorteile untersuchen und sehen, wie Open-Source-Tools den Prozess vereinfachen können.

Was ist ELT?

ELT ist ein Ansatz zur Datenintegration, der drei wesentliche Schritte umfasst:

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

Der ELT-Prozess lädt zunächst die Rohdaten in das Zielsystem und transformiert sie anschließend. Dies unterscheidet sich vom herkömmlichen ETL-Prozess. Dadurch wird ein schnelleres Laden ermöglicht und die Rechenleistung des Zielsystems optimal genutzt.

Vorteile von ELT

Schnelleres Laden von Daten

ELT vereinfacht den Extraktionsprozess, indem es die Rohdaten direkt in das Zielsystem lädt, ohne dass komplexe Transformationen erforderlich sind. Dies führt zu kürzeren Ladezeiten, insbesondere bei großen Datensätzen.

Flexibilität bei Transformationen

Bei ELT erfolgen die Transformationen nach dem Laden der Daten. Dies ermöglicht einfachere Anpassungen der Transformationen, um neuen geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden, ohne den Extraktionsprozess zu beeinträchtigen.

Skalierbarkeit

ELT nutzt die Verarbeitungskapazitäten des Zielsystems, was es hoch skalierbar macht. Es kann wachsende Datenmengen verarbeiten und neue Datenquellen mühelos aufnehmen.

ELT in der Praxis: 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 Produktverwaltungssystem extrahiert. Die Rohdaten werden ohne Transformationen zusammengetragen.
2. Laden: Die extrahierten Daten werden in ein Zielsystem geladen, beispielsweise in ein Data Warehouse oder eine Big-Data-Plattform wie Hadoop. Während des Ladevorgangs behalten die Daten ihr ursprüngliches Format bei.
3. Transformation: Sobald die Daten geladen sind, werden im Zielsystem Transformationen angewendet. Dies kann Datenbereinigung, Aggregation, das Zusammenführen von Tabellen und die Anwendung von Geschäftslogik umfassen. Zum Beispiel:

• Korrektur inkonsistenter Kundennamen
• Berechnung der Gesamtverkäufe 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 Cluster-Computing-System. Es bietet APIs auf hoher Ebene für die Datenverarbeitung und unterstützt verschiedene Datenquellen. Dank der In-Memory-Berechnungsmöglichkeiten eignet sich Spark ideal für groß angelegte Datenintegrationsaufgaben.

Beispiel mit PySpark:

from pyspark.sql import SparkSession
# Erstellen einer SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("ELTExample") \
.getOrCreate()
# Extrahieren von Daten aus CSV-Dateien
sales_data = spark.read.csv("sales.csv", header=True)
customer_data = spark.read.csv("customers.csv", header=True)
# Laden der Daten in eine Zieltabelle
sales_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_raw")
customer_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("customers_raw")
# Transformation der 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
""")
# Speichern der transformierten Daten
transformed_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_transformed")

In diesem Beispiel werden Daten aus CSV-Dateien extrahiert. Anschließend werden die Daten in Zieltabellen geladen. Schließlich wird mittels SQL JOIN eine Verbindung zwischen Verkaufs- und Kundendaten hergestellt.

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 besonders geeignet macht.

Beispiel eines NiFi-Datenflusses:

1. Verwenden eines GetFile-Prozessors zum Extrahieren von Daten aus einem Quellverzeichnis.
2. Verwenden eines PutHDFS-Prozessors zum Laden der Daten in das Hadoop Distributed File System (HDFS).
3. Verwenden eines ExecuteSparkInteractive-Prozessors zum Ausführen von Spark-Transformationen auf den geladenen Daten.
4. Verwenden eines PutHiveQL-Prozessors zum Speichern der transformierten Daten in Apache Hive-Tabellen.

Talend Open Studio

Talend Open Studio (die kostenlose Version wurde ab dem 31. Januar 2024 eingestellt) war eine Open-Source-Datenintegrationsplattform, die eine grafische Oberfläche zum Erstellen von ELT-Jobs bot. Sie unterstützte verschiedene Datenquellen und -ziele und bot eine breite Palette integrierter Komponenten für die Datenverarbeitung und Transformation.

Beispiel eines Talend-Jobs:

1. Verwenden einer tFileInputDelimited-Komponente zum Extrahieren von Daten aus einer CSV-Datei.
2. Verwenden einer tMap-Komponente, um Transformationen und Zuordnungen anzuwenden.
3. Verwenden einer tOracleOutput-Komponente zum Laden der transformierten Daten in eine Oracle-Datenbanktabelle.

Best Practices für ELT

Um eine erfolgreiche ELT-Implementierung sicherzustellen, sollten die folgenden Best Practices beachtet werden:

1. Datenqualität: Implementieren Sie Prüfungen und Validierungen während der Extraktions- und Transformationsphasen, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
2. Inkrementelles Laden: Setzen Sie inkrementelle Ladeverfahren ein, um nur die geänderten oder neuen Daten zu verarbeiten, wodurch die gesamte Verarbeitungszeit reduziert wird.
3. Monitoring und Logging: Richten Sie robuste Mechanismen für Monitoring und Logging ein, um den Fortschritt der ELT-Jobs zu verfolgen und etwaige Probleme oder Fehler zu identifizieren.
4. Datensicherheit: Implementieren Sie angemessene Sicherheitsmaßnahmen, wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, 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, deren Laden in ein Zielsystem und anschließende Transformation umfasst. Diese Methode bietet kürzere 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 geeignete Tools einsetzen.

Da Daten weiterhin wachsen und sich weiterentwickeln, bleibt ELT ein wesentlicher Bestandteil moderner Datenarchitekturen, der Organisationen in die Lage versetzt, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und im Wettbewerbsumfeld die Nase vorn zu haben.