ELT: Ein leistungsstarker Datenintegrationsansatz

Einführung

In der heutigen datengetriebenen Welt haben Organisationen mit großen Mengen an Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu tun. Um diese Daten zu verstehen und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie sie organisieren und in ein nutzbares Format umwandeln. An dieser Stelle kommt ELT ins Spiel.

ELT ist ein Prozess namens Extract, Load, Transform. Es hilft Unternehmen, große Datenmengen effizient zu verwalten. In diesem Artikel tauchen wir in die Grundlagen von ELT ein, erkunden seine Vorteile und sehen, wie Open-Source-Tools den Prozess optimieren können.

Was ist ELT?

ELT ist ein Datenintegrationsansatz, der drei wichtige Schritte umfasst:

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

Der ELT-Prozess lädt Rohdaten zuerst in das Zielsystem und transformiert sie dann. Das unterscheidet sich vom traditionellen ETL-Prozess. Dies ermöglicht schnellere Ladezeiten und nutzt die Rechenleistung des Zielsystems.

Vorteile von ELT

Schnelleres Laden von Daten

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

Flexibilität bei Transformationen

ELT lässt Transformationen nach dem Laden der Daten stattfinden. Dies ermöglicht einfachere Änderungen an Transformationen, um neuen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, ohne die Datenextraktion zu beeinträchtigen.

Skalierbarkeit

ELT nutzt die Verarbeitungskapazitäten des Zielsystems und ist daher hoch skalierbar. Es kann wachsende Datenvolumen bewältigen und problemlos neue Datenquellen aufnehmen.

ELT in Aktion: Ein Beispiel

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

1. Extraktion: Daten werden aus Quellsystemen wie der Verkaufsdatenbank, CRM und dem Produktverwaltungssystem extrahiert. Die Rohdaten werden ohne Transformationen gesammelt.
2. Laden: Die extrahierten Daten werden in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse oder eine Big Data Plattform wie Hadoop geladen. Die Daten behalten während des Ladevorgangs ihr ursprüngliches Format bei.
3. Transformation: Nachdem die Daten geladen wurden, werden Transformationen im Zielsystem angewendet. Dies kann Datenbereinigung, Aggregation, das Verbinden von Tabellen und die Anwendung von Geschäftslogik umfassen. Beispielsweise:

• Bereinigung unbeständiger Kundennamen
• Berechnung der Gesamteinnahmen pro Produktkategorie
• Zusammenführung von Kundendaten mit Verkaufstransaktionen

Die transformierten Daten sind dann bereit für Analyse und Berichterstellung.

Open-Source-Tools für ELT

Verschiedene Open-Source-Tools können den ELT-Prozess optimieren. Hier sind einige beliebte Optionen:

Apache Spark

Apache Spark ist ein schnelles und allgemeines Cluster-Computing-System. Es bietet High-Level-APIs zur Datenverarbeitung und unterstützt verschiedene Datenquellen. Die In-Memory-Berechnungsfähigkeiten von Spark machen es ideal für große 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 von Daten in eine Zieltabelle
sales_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_raw")
customer_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("customers_raw")
# Transformieren der Daten mit 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 extrahieren wir Daten aus CSV-Dateien. Anschließend laden wir die Daten in Zieltabellen. Schließlich verwenden wir 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 breite Palette von Datenformaten und Protokollen, wodurch es für ELT-Workflows geeignet ist.

Beispiel für einen NiFi-Datenfluss:

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

Talend Open Studio

Talend Open Studio (kostenlose Version ab dem 31. Januar 2024 eingestellt) war eine Open-Source-Datenintegrationsplattform, die eine grafische Benutzeroberfläche zum Entwerfen von ELT-Jobs bereitstellte. Es unterstützte verschiedene Datenquellen und -ziele und bot eine Vielzahl integrierter Komponenten zur Datenverarbeitung und -transformation.

Beispiel Talend Job:

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

Für eine erfolgreiche Implementierung von ELT sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

1. Datenqualität: Richten Sie Datenqualitätsprüfungen und -validierungen während der Extraktions- und Transformationsphasen ein, 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 gesamte Verarbeitungszeit zu reduzieren.
3. Überwachung und Protokollierung: Richten Sie robuste Überwachungs- und Protokollierungsmechanismen ein, um den Fortschritt der ELT-Jobs zu verfolgen und etwaige Probleme oder Fehler zu identifizieren.
4. Datensicherheit: Implementieren Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um sensible Daten während des ELT-Prozesses zu schützen.

Fazit

ELT ist ein leistungsstarker Ansatz zur Datenintegration, der es Organisationen ermöglicht, große Mengen an Rohdaten effizient zu verwalten. ELT ist ein Prozess, der das Extrahieren von Daten aus den Quellsystemen, das Laden in ein Zielsystem und die Anwendung von Transformationen umfasst. 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 Tools verwenden.

Da Daten weiterhin wachsen und sich weiterentwickeln, wird ELT ein wesentlicher Bestandteil moderner Datenarchitekturen bleiben, der es Organisationen ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und im Wettbewerb voraus zu bleiben.