ELT

ELT, eine Abkürzung für „Extract, Load, Transform“, ist ein Datenintegrationsprozess, der im Bereich Data Warehousing und Business Intelligence weit verbreitet ist. Es bezieht sich auf die Reihenfolge, in der Daten während der Datenintegration verwaltet werden. Bei ELT geht es darum, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie in ein Datenspeichersystem zu laden und sie dann in ein strukturiertes und nutzbares Format für Analysen und Berichte umzuwandeln. Dieser Artikel befasst sich mit der Geschichte, Funktionsweise, den Typen und Zukunftsperspektiven von ELT und untersucht gleichzeitig seine Verbindung mit Proxyservern.

Die Entstehungsgeschichte des ELT und seine erste Erwähnung

Das Konzept von ELT entwickelte sich als Variante des traditionellen ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load). Der ETL-Prozess war viele Jahre lang vorherrschend. Dabei wurden Daten zunächst aus Quellsystemen extrahiert, dann zur Erfüllung bestimmter Anforderungen transformiert und schließlich in ein Data Warehouse geladen. Mit dem Aufkommen von Big Data und der Notwendigkeit einer Echtzeitverarbeitung stand der traditionelle ETL-Ansatz jedoch vor Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Leistung.

Die ersten Erwähnungen von ELT gehen auf die frühen 2000er Jahre zurück, als Dateningenieure und -architekten begannen, mit alternativen Ansätzen zu experimentieren, um große Datenmengen effektiv zu verwalten. ELT wurde als Lösung vorgeschlagen, um die Verarbeitungslast vom ETL-Server auf das Ziel-Data Warehouse zu verlagern, das mit leistungsstärkeren Verarbeitungsfunktionen ausgestattet war. Diese Änderung der Verarbeitungslogik eröffnete neue Möglichkeiten für die Datenintegration und ermöglichte es Unternehmen, das Potenzial von Big Data auszuschöpfen.

Detaillierte Informationen zum ELT. Erweiterung des Themas ELT

Der ELT-Prozess kann in drei verschiedene Phasen unterteilt werden:

1. Extrakt: In dieser ersten Phase werden Daten aus heterogenen Quellen extrahiert, darunter Datenbanken, Cloud-Speicher, Web-APIs, Protokolle, Tabellenkalkulationen und mehr. Die Daten liegen normalerweise in Rohform vor.

2. Belastung: Nachdem die Daten extrahiert wurden, werden sie in das Zieldatenspeichersystem geladen, das ein Data Warehouse, ein Data Lake oder ein anderes geeignetes Repository sein kann. Die Daten werden in ihrem Rohzustand ohne größere Transformationen gespeichert.

3. Verwandeln: Die Transformationsphase findet im Zieldatenspeichersystem statt. Dateningenieure verwenden verschiedene Datentransformationstechniken, um die Daten zu verarbeiten, zu bereinigen, anzureichern und zu aggregieren, sodass sie für Analysen und Berichte geeignet sind. Transformationen können Datennormalisierung, Datendeduplizierung, Datenanreicherung und mehr umfassen.

Die interne Struktur des ELT. Wie das ELT funktioniert

Der ELT-Prozess wird normalerweise über spezielle Datenintegrationstools oder -plattformen ausgeführt. Diese Tools erleichtern die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen und automatisieren die Lade- und Transformationsprozesse. Zu den wichtigsten Komponenten eines ELT-Systems gehören:

1. Datenkonnektoren: Diese Konnektoren sind für die Herstellung von Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen verantwortlich, damit das ELT-Tool Daten von ihnen abrufen kann. Jede Datenquelle erfordert möglicherweise spezifische Konnektoren, die auf ihr Datenformat und Protokoll zugeschnitten sind.

2. Bühnenbereich: Nachdem die Daten extrahiert wurden, werden sie vorübergehend in einem Staging-Bereich gespeichert, bevor sie in das Zieldatenspeichersystem geladen werden. Der Staging-Bereich hilft bei der Verwaltung des Datenflusses und stellt die Datenintegrität während des Ladevorgangs sicher.

3. Data Warehouse oder Datenspeichersystem: Dies ist das endgültige Ziel, in das die extrahierten Daten geladen und transformiert werden. Je nach den Anforderungen der Organisation kann es sich dabei um ein Data Warehouse, einen Data Lake oder eine andere Datenspeicherinfrastruktur handeln.

4. Datentransformations-Engine: Diese Komponente übernimmt die Datentransformationsaufgaben. Sie führt vordefinierte Datentransformationslogik oder benutzerdefinierte Skripts aus, um die Daten zu bereinigen, zusammenzuführen und anzureichern.

5. Überwachung und Fehlerbehandlung: ELT-Systeme verfügen häufig über integrierte Überwachungsfunktionen, um den Fortschritt von Datenintegrationsaufträgen zu verfolgen und etwaige Fehler oder Probleme zu identifizieren, die während des Prozesses auftreten können.

Analyse der Hauptmerkmale von ELT

ELT bietet gegenüber dem herkömmlichen ETL-Prozess mehrere Vorteile und ist daher eine beliebte Wahl für moderne Datenintegrationsszenarien:

1. Skalierbarkeit: ELT nutzt die Verarbeitungsleistung des Zieldatenspeichersystems und kann so problemlos große Datenmengen verarbeiten. Mit der Skalierung des Datenspeichersystems kann ELT mit den wachsenden Datenanforderungen Schritt halten.

2. Echtzeitverarbeitung: ELT ermöglicht Datenintegration in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und eignet sich daher für Unternehmen, die aktuelle Einblicke in ihre Betriebsabläufe und Entscheidungsprozesse benötigen.

3. Kosteneffektivität: Durch die Auslagerung der Datentransformation auf das Zieldatenspeichersystem reduziert ELT den Bedarf an teuren ETL-Servern, was zu Kosteneinsparungen führt.

4. Flexibilität: ELT ermöglicht Dateningenieuren, Datentransformationen direkt im Datenspeichersystem durchzuführen, was ihnen mehr Flexibilität gibt, mit verschiedenen Transformationstechniken zu experimentieren.

5. Vereinfachte Architektur: ELT vereinfacht die gesamte Datenintegrationsarchitektur, indem es den Bedarf an Zwischen-Staging-Datenbanken beseitigt und die Komplexität reduziert.

Arten von ELT

ELT kann je nach Implementierung und Umfang in verschiedene Typen eingeteilt werden:

Möglichkeiten zur Verwendung von ELT, Probleme und ihre Lösungen im Zusammenhang mit der Verwendung

ELT findet Anwendung in verschiedenen Szenarien in verschiedenen Branchen, darunter:

1. Business Intelligence: ELT ermöglicht die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und bietet einen umfassenden Überblick über die Betriebsabläufe eines Unternehmens. Dies hilft bei der Generierung umsetzbarer Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung.

2. Datenspeicherung: ELT ist das Rückgrat von Data-Warehousing-Systemen, wo es Daten lädt und in ein für die historische Analyse geeignetes Format transformiert.

3. Datenmigration: Bei der Migration von Daten von einem System zu einem anderen spielt ELT eine entscheidende Rolle bei der effektiven Verschiebung und Transformation von Daten.

4. Echtzeitanalysen: Für Unternehmen, die Echtzeitanalysen benötigen, stellt ELT sicher, dass Daten kontinuierlich aufgenommen und transformiert werden, sobald sie verfügbar sind.

Häufige Probleme und Lösungen:

1. Probleme mit der Datenqualität: Daten von geringer Qualität können zu ungenauen Erkenntnissen führen. Um dies zu vermeiden, implementieren Sie während der Transformationsphase Datenvalidierungsprüfungen und Datenbereinigungsprozesse.

2. Datenvolumen und Latenz: Der Umgang mit großen Datenmengen und niedrigen Latenzanforderungen kann eine Herausforderung sein. Erwägen Sie verteilte Verarbeitungsframeworks und Caching-Mechanismen, um hohe Datenmengen effizient zu verarbeiten.

3. Datensicherheit: Datenschutz und Sicherheit haben oberste Priorität. Verwenden Sie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um vertrauliche Informationen während des gesamten ELT-Prozesses zu schützen.

4. Fehlerbehandlung: Implementieren Sie umfassende Fehlerbehandlungsmechanismen, um alle Probleme zu erfassen und zu verwalten, die während des Datenintegrationsprozesses auftreten.

Hauptmerkmale und andere Vergleiche mit ähnlichen Begriffen

Perspektiven und Technologien der Zukunft im Zusammenhang mit ELT

Die Zukunft des ELT ist vielversprechend. Seine Entwicklung wird von mehreren Trends und Technologien geprägt:

1. Erweiterte Datenintegration: KI und maschinelles Lernen werden bei der Automatisierung von Datenintegrationsaufgaben eine wichtigere Rolle spielen und die Effizienz des ELT-Prozesses steigern.

2. Serverlose Architekturen: Serverloses Computing kann ELT durch Abstraktion des Infrastrukturmanagements weiter vereinfachen und so einen stärkeren Fokus auf Datentransformationen ermöglichen.

3. Datennetz: Das Data Mesh-Konzept befürwortet dezentralen Datenbesitz und domänenspezifische Datenteams, die ELT-Praktiken innerhalb von Organisationen beeinflussen können.

Wie Proxy-Server verwendet oder mit ELT verknüpft werden können

Proxyserver können bei ELT eine entscheidende Rolle spielen, insbesondere bei Cloud-basierten und Echtzeitimplementierungen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Proxyserver verwendet oder mit ELT verknüpft werden können:

1. Datenquellenumleitung: Proxyserver können Datenanforderungen aus verschiedenen Quellen an bestimmte ELT-Server umleiten und so die Datenextraktion optimieren.

2. Caching und Lastenausgleich: Proxys können häufig angeforderte Daten zwischenspeichern, wodurch die Belastung der ELT-Systeme verringert und die Reaktionszeiten verbessert werden.

3. Sicherheit und Privatsphäre: Proxys fungieren als Vermittler und fügen eine zusätzliche Sicherheitsebene zwischen Datenquellen und der ELT-Infrastruktur hinzu, um den Datenschutz zu gewährleisten.

4. Globale Datenerfassung: In einer verteilten ELT-Umgebung können Proxys Daten von verschiedenen geografischen Standorten sammeln und an zentrale ELT-Server weiterleiten.

verwandte Links

Weitere Informationen zu ELT, Datenintegration und Data Warehousing finden Sie in den folgenden Ressourcen:

1. ELT vs. ETL: Was ist der Unterschied?
2. Einführung in die Datenintegration
3. Data Warehousing und Business Intelligence
4. Der Aufstieg von Data Mesh und seine Auswirkungen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ELT zu einem grundlegenden Prozess der modernen Datenintegration geworden ist, der es Unternehmen ermöglicht, das Potenzial unterschiedlicher Datenquellen zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen zu gewinnen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Data Warehousing und fortschrittlichen Datentransformationstechniken wird ELT auch weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft datengesteuerter Unternehmen spielen.