ELT, eine Abk\u00fcrzung f\u00fcr \u201eExtract, Load, Transform\u201c, ist ein Datenintegrationsprozess, der im Bereich Data Warehousing und Business Intelligence weit verbreitet ist. Es bezieht sich auf die Reihenfolge, in der Daten w\u00e4hrend 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 f\u00fcr 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.<\/p>\n
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 zun\u00e4chst aus Quellsystemen extrahiert, dann zur Erf\u00fcllung bestimmter Anforderungen transformiert und schlie\u00dflich 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.<\/p>\n
Die ersten Erw\u00e4hnungen von ELT gehen auf die fr\u00fchen 2000er Jahre zur\u00fcck, als Dateningenieure und -architekten begannen, mit alternativen Ans\u00e4tzen zu experimentieren, um gro\u00dfe Datenmengen effektiv zu verwalten. ELT wurde als L\u00f6sung vorgeschlagen, um die Verarbeitungslast vom ETL-Server auf das Ziel-Data Warehouse zu verlagern, das mit leistungsst\u00e4rkeren Verarbeitungsfunktionen ausgestattet war. Diese \u00c4nderung der Verarbeitungslogik er\u00f6ffnete neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Datenintegration und erm\u00f6glichte es Unternehmen, das Potenzial von Big Data auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n
Der ELT-Prozess kann in drei verschiedene Phasen unterteilt werden:<\/p>\n
Extrakt<\/strong>: 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.<\/p>\n<\/li>\n Belastung<\/strong>: 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 gr\u00f6\u00dfere Transformationen gespeichert.<\/p>\n<\/li>\n Verwandeln<\/strong>: Die Transformationsphase findet im Zieldatenspeichersystem statt. Dateningenieure verwenden verschiedene Datentransformationstechniken, um die Daten zu verarbeiten, zu bereinigen, anzureichern und zu aggregieren, sodass sie f\u00fcr Analysen und Berichte geeignet sind. Transformationen k\u00f6nnen Datennormalisierung, Datendeduplizierung, Datenanreicherung und mehr umfassen.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Der ELT-Prozess wird normalerweise \u00fcber spezielle Datenintegrationstools oder -plattformen ausgef\u00fchrt. Diese Tools erleichtern die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen und automatisieren die Lade- und Transformationsprozesse. Zu den wichtigsten Komponenten eines ELT-Systems geh\u00f6ren:<\/p>\n Datenkonnektoren<\/strong>: Diese Konnektoren sind f\u00fcr die Herstellung von Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen verantwortlich, damit das ELT-Tool Daten von ihnen abrufen kann. Jede Datenquelle erfordert m\u00f6glicherweise spezifische Konnektoren, die auf ihr Datenformat und Protokoll zugeschnitten sind.<\/p>\n<\/li>\n B\u00fchnenbereich<\/strong>: Nachdem die Daten extrahiert wurden, werden sie vor\u00fcbergehend in einem Staging-Bereich gespeichert, bevor sie in das Zieldatenspeichersystem geladen werden. Der Staging-Bereich hilft bei der Verwaltung des Datenflusses und stellt die Datenintegrit\u00e4t w\u00e4hrend des Ladevorgangs sicher.<\/p>\n<\/li>\n Data Warehouse oder Datenspeichersystem<\/strong>: Dies ist das endg\u00fcltige 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.<\/p>\n<\/li>\n Datentransformations-Engine<\/strong>: Diese Komponente \u00fcbernimmt die Datentransformationsaufgaben. Sie f\u00fchrt vordefinierte Datentransformationslogik oder benutzerdefinierte Skripts aus, um die Daten zu bereinigen, zusammenzuf\u00fchren und anzureichern.<\/p>\n<\/li>\n \u00dcberwachung und Fehlerbehandlung<\/strong>: ELT-Systeme verf\u00fcgen h\u00e4ufig \u00fcber integrierte \u00dcberwachungsfunktionen, um den Fortschritt von Datenintegrationsauftr\u00e4gen zu verfolgen und etwaige Fehler oder Probleme zu identifizieren, die w\u00e4hrend des Prozesses auftreten k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n ELT bietet gegen\u00fcber dem herk\u00f6mmlichen ETL-Prozess mehrere Vorteile und ist daher eine beliebte Wahl f\u00fcr moderne Datenintegrationsszenarien:<\/p>\n Skalierbarkeit<\/strong>: ELT nutzt die Verarbeitungsleistung des Zieldatenspeichersystems und kann so problemlos gro\u00dfe Datenmengen verarbeiten. Mit der Skalierung des Datenspeichersystems kann ELT mit den wachsenden Datenanforderungen Schritt halten.<\/p>\n<\/li>\n Echtzeitverarbeitung<\/strong>: ELT erm\u00f6glicht Datenintegration in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und eignet sich daher f\u00fcr Unternehmen, die aktuelle Einblicke in ihre Betriebsabl\u00e4ufe und Entscheidungsprozesse ben\u00f6tigen.<\/p>\n<\/li>\n Kosteneffektivit\u00e4t<\/strong>: Durch die Auslagerung der Datentransformation auf das Zieldatenspeichersystem reduziert ELT den Bedarf an teuren ETL-Servern, was zu Kosteneinsparungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/li>\n Flexibilit\u00e4t<\/strong>: ELT erm\u00f6glicht Dateningenieuren, Datentransformationen direkt im Datenspeichersystem durchzuf\u00fchren, was ihnen mehr Flexibilit\u00e4t gibt, mit verschiedenen Transformationstechniken zu experimentieren.<\/p>\n<\/li>\n Vereinfachte Architektur<\/strong>: ELT vereinfacht die gesamte Datenintegrationsarchitektur, indem es den Bedarf an Zwischen-Staging-Datenbanken beseitigt und die Komplexit\u00e4t reduziert.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n ELT kann je nach Implementierung und Umfang in verschiedene Typen eingeteilt werden:<\/p>\nDie interne Struktur des ELT. Wie das ELT funktioniert<\/h2>\n
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Analyse der Hauptmerkmale von ELT<\/h2>\n
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Arten von ELT<\/h2>\n