Was ist eine ETL-Pipeline? Definition, Beispiel & Werkzeuge

Datenextraktion ist der Prozess der Identifizierung, Abrufung und Repliszierung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen in ein Zielrepository. Es ist der erste Schritt sowohl im ETL- als auch im ELT-Prozess, indem Daten für tiefere Analysen und Einblicke gesammelt werden.

Die Datentransformation passt Rohdaten in nützliche, vergleichbare Formate für Analysen (und andere Zwecke) an. Dabei werden Daten bereinigen, normalisiert, aggregiert, zusammengeführt und gefiltert.

Das Datenladen ist der letzte Schritt des ETL-Prozesses, bei dem die transformierten Daten zu ihrem endgültigen Ziel geladen werden. Das Ziel kann von einer einfachen Datenbank bis zu einem riesigen Data Warehouse reichen.

Je nach Ihren internen Fähigkeiten, Ihrer gewünschten Komplexität der Datenpipeline und den technischen Fähigkeiten Ihres Teams bestimmen Sie, ob die Erstellung der ETL-Datenpipeline intern oder mit einem ETL-Tool durchgeführt wird.

Interne ETL-Pipeline-Orchestrierung (über kundenspezifische Programmierung) eignet sich am besten für Organisationen, die einfache Orchestrierungen benötigen und/oder für solche mit einem hochqualifizierten Team.

ETL-Tools sind für die meisten Unternehmen die bessere Option, da sie komplexe ETL-Prozesse ausführen können, Dateningenieur-Engpässe reduzieren und hoch skalierbar sind. Viele ETL-Pipeline-Tools bieten zudem eine benutzerfreundliche, no-code-Einrichtung, was ideal ist, wenn Ihnen interne technische Fähigkeiten fehlen.

Organisationen sollten auch den Einsatz cloudbasierter ETL-Pipeline-Tools in Betracht ziehen, da diese erhebliche Vorteile in Bezug auf Skalierbarkeit und Kosteneffizienz bieten.

Je nach gewähltem Framework erstellen Sie ein detailliertes Datenflussdiagramm, um die gesamte Pipeline zu visualisieren.

Spezifizieren Sie die Logik der Datenextraktion, einschließlich der Abrufweise der Daten aus verschiedenen Quellen. Definieren Sie die Datentransformationsregeln, wie Reinigung, Filterung und Aggregation. Und die Lademechanismen bestimmen, um transformierte Daten an das Zielsystem zu übertragen.

Viele ETL-Pipeline-Tools bieten vorgefertigte Vorlagen und Anpassungen, um diesen Prozess zu beschleunigen. Sie können auch nicht-technischen Nutzern helfen, mehr zu erreichen, ohne zu programmieren oder ein Team von Data Engineers konsultieren zu müssen.

Stellen Sie Verbindungen zu Ihren Datenquellen mit den Anschlüssen des ETL-Tools her. Bei manueller Ausführung ist oft umfangreiches Codieren erforderlich.

Konfigurieren Sie den Extraktionsprozess so, dass Daten aus den Quellsystemen abgerufen werden. Wenden Sie notwendige Transformationen an, um Daten zu bereinigen, zu filtern und zu aggregieren. Übertragen Sie die transformierten Daten an das zugewiesene Zielsystem.

Obwohl Echtzeit-ETL-Datenpipelines erstellt werden können, sind sie nicht immer notwendig und können Ihre Systeme überlasten.

Planen Sie die Batch-Verarbeitung in regelmäßigen Abständen oder nachdem ein bestimmtes Ereignis eingetreten ist.

In den meisten Fällen sollte die Batch-Verarbeitung außerhalb der regulären Zeiten erfolgen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten aktuell sind – ohne andere Systeme zu beeinträchtigen. Wo möglich, automatisieren Sie Datenerfassung, Extraktion, Transformation und Laden.

Testen Sie einzelne Komponenten und die gesamte Pipeline gründlich, um die korrekte Funktionalität sicherzustellen.

Implementieren Sie robustes Monitoring, um Leistungskennzahlen zu verfolgen und potenzielle Probleme zu identifizieren. Definieren Sie Fehlerbehandlungsmechanismen, um Fehler zu beheben und Datenverlust zu verhindern.

Deploye die Pipeline in eine Live-Produktionsumgebung und plane deren Ausführung.

Überwachen Sie seine Leistung kontinuierlich und beheben Sie eventuelle Probleme umgehend. Optimieren Sie die Pipeline auf Effizienz, um eine reibungslose und zeitnahe Datenverarbeitung zu gewährleisten.

Der ETL-Prozess ist die Menge von Schritten zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten.

Die ETL-Pipeline ist die Hintergrundorchestrierung dieses Prozesses, der viele Komponenten wie Automatisierungen, Scheduler und Überwachung umfassen kann – all das ermöglicht den Betrieb des ETL-Prozesses.

Structured Query Language (SQL) ist kein ETL-Tool, sondern vielmehr eine Sprache, die zusammen mit einer ETL-Pipeline verwendet werden kann, insbesondere bei der Kommunikation mit und der Verarbeitung von Datenbanken.

Um die Beziehung besser zu verstehen, denke an SQL als einen erfahrenen Koch. Es wählt die richtigen Daten (oder "Zutaten") aus, reinigt und bereitet sie zu, kocht sie zu etwas Verdaulichem und serviert sie in einem gut aufgenommenen Format.

Egal, ob Sie nur Rohdaten "schneiden und würfeln" oder ein Gourmet-Gericht erstellen – SQL ist die Sprache, die das Endprodukt bestimmt.

Der Hauptunterschied zwischen dem ETL-Prozess und der ETL-Pipeline liegt in ihrem Anwendungsbereich.

Der ETL-Prozess bezeichnet eine bestimmte Art von Datenbewegungsprozess, bei der Daten aus einem Quellsystem extrahiert, transformiert und dann in ein Zielrepository geladen werden. Sobald die Daten geladen sind, ist der "ETL-Prozess" abgeschlossen.

Eine ETL-Pipeline umfasst den ETL-Prozess, jedoch kann es zusätzliche Schritte und Prozesse innerhalb der größeren Pipeline geben, darunter Datenaufnahme, Anreicherung und weitere Analyse nach dem Laden.

ETL-Pipelines können in Echtzeit arbeiten. Die Kernprozesse können jedoch leicht vom Standard-ETL-Prozess abweichen (der typischerweise in Chargen durchgeführt wird).

Echtzeit-ETL-Pipelines sind komplexer und erfordern oft das richtige ETL-Tool , das Ihnen hilft, diese Prozesse einfach zu verwalten.