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ETL vs. Datenaufbereitung – Was ist das Richtige für Ihr Unternehmen?

Verwirrt zwischen ETL und Datenaufbereitung? Sie sind sich nicht sicher, welche Methode Sie anwenden sollen? Hier erfahren Sie alles, was Sie über ETL und Datenaufbereitung wissen müssen.

Dieser Artikel behandelt:

  • Ein kurzer Überblick über ETL
  • Warum ETL nicht mehr effektiv ist
  • Ein Überblick über die Datenaufbereitung
  • Hauptunterschiede zwischen ETL und Datenaufbereitung
  • Welche Methode für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist
  • Aufbereitung von Daten mit Data Ladder

Ein kurzer Überblick über ETL

Extrahieren, Laden, Transformieren (ETL) braucht kaum eine Einführung. Diese in den 1970er Jahren entwickelte Technologie wurde eingesetzt, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Die wichtigsten Maßnahmen sind:

Extrahieren: Ableiten, Kopieren oder Herausziehen von Daten aus einer Systemquelle

Transformieren: Neuformatierung der Daten für die Verwendung in einem neuen System

Laden: Eingabe von Daten in das neue System

Illustration of the ETL process: extract, transform and load
Quelle: Stitch Data

ETL-Lösungen halfen Unternehmen bei der Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen, vor allem in den 1980er und 90er Jahren, als Data Warehousing populär wurde. ETL wurde verwendet, um Daten aus verschiedenen Systemen – Mainframes, PCs, Tabellenkalkulationen usw. – in eine Datenbank zu integrieren. Das Problem? Mit der zunehmenden Komplexität der Daten begannen die Unternehmen, verschiedene ETL-Tools für die Verwaltung unterschiedlicher Arten von Data Warehouses einzusetzen.

Im Laufe der Zeit wurden die Datenformate, Systeme und Quellen immer komplexer und umfangreicher, so dass die traditionellen ETL-Methoden nicht mehr ausreichten. Obwohl der grundlegende ETL-Prozess nach wie vor eine Kernkomponente des Datenökosystems ist, haben seine Herausforderungen zu neueren Ansätzen und Prozessen geführt.

Herausforderungen mit ETL:

Ein typisches ETL-System ist effizient, wenn die Daten strukturiert und stapelorientiert sind und regelmäßig aktualisiert werden. Bei zeitkritischen Datenströmen neigen ETL-Systeme jedoch dazu, ins Stocken zu geraten, es sei denn, das System wird durch individuelle Programmierung optimiert. Selbst dann wird ein ETL-System in einer Echtzeitumgebung mit den Anforderungen einer niedrigen Latenzzeit und einer hohen Verfügbarkeit konfrontiert sein.

Der ETL-Prozess selbst wurde immer komplexer, da die Datenformate zunahmen und mehrere Skripte und APIs für jedes Format erforderlich waren, um die Daten zu analysieren. Wenn also keine kompatiblen APIs oder Treiber verfügbar waren, mussten ETL-Spezialisten einen ETL-Prozess speziell programmieren – eine mühsame Aufgabe, wenn man bedenkt, dass eine Datenquelle eines durchschnittlichen Unternehmens Millionen von Datenzeilen umfasst.

Obwohl es auf dem Markt viele kommerziell erhältliche ETL-Tools gibt, die in der Lage sind, komplexe Daten zu verarbeiten und ETL-Herausforderungen zu überwinden, ist immer noch eine erhebliche Lernkurve und zusätzliche Prozessimplementierung erforderlich, um Daten nutzbar zu machen.

Gibt Lösungen zur Datenaufbereitung ein.

Was ist Datenvorbereitung und wie unterscheidet sie sich von ETL?

ETL und Datenaufbereitung werden oft als ein Prozess verwechselt. Zwar ist daran etwas Wahres dran, da die Datenvorbereitung den Prozess der Datenextraktion und -umwandlung und die Lösung derselben Probleme beinhaltet, doch gibt es bestimmte Merkmale, die die Datenvorbereitung zu einer flexibleren Methode als ETL machen.

DieDatenaufbereitung kann als Prozess der „Vorbereitung“ oder Vorbereitung von Daten für die Analyse und Berichterstattung beschrieben werden. Obwohl es dem ETL ähnelt, handelt es sich um eine visuelle, benutzerfreundliche Selbstbedienungslösung, die dem Geschäftsanwender die Möglichkeit gibt, Daten aufzubereiten, im Gegensatz zum ETL, das in erster Linie ein IT-Prozess war, der ausschließlich von der IT-Abteilung durchgeführt wurde.

Laut Jon Pikington von Dataversity ist die Datenaufbereitung,
„die Technologie, die es Administratoren ermöglicht, durch Datenqualität und Datenzugriff schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen“.

Unternehmen nutzen die Datenaufbereitung, um:

  • Geschäftsanwendern die Aufbereitung ihrer Daten entsprechend den Analyseanforderungen zu erleichtern
  • Entlastung der IT-Abteilung und Automatisierung der Datenaufbereitung
  • Komplexe Daten sinnvoll nutzen
  • Abgleichen, Konsolidieren, Bereinigen und Beheben von Datenproblemen ohne technische oder programmiertechnische Kenntnisse.

ETL ist zwar ein technischer Prozess, der zum Verschieben von Daten eingesetzt wird, doch fehlen ihm die zusätzlichen Funktionen, die Datenaufbereitungslösungen in der Regel bieten. Zu den wichtigsten Vorteilen der Datenaufbereitung gehören:

  1. Daten werden von denjenigen aufbereitet, die sie am besten kennen

Der Hauptvorteil der Datenaufbereitung besteht darin, dass die Daten von den Geschäftsanwendern aufbereitet werden können, die sie am besten kennen. Geschäftsanwender in der Marketingabteilung können beispielsweise ein Datenaufbereitungstool verwenden, um ihre aktivsten Social-Media-Nutzer zu ermitteln, was, wenn es der IT-Abteilung überlassen bliebe, keine genauen Ergebnisse liefern würde. Daten sind mehr als nur Zahlen und Text – jedem Datensatz ist ein Kontext inhärent, der nur von den Personen verstanden und identifiziert werden kann, die diese Daten verwenden werden.

  1. Vereinfachung der prädiktiven Analyse

Die prädiktive Analyse bezieht sich auf den Prozess der Vorhersage des Verhaltens und der Erwartungen von Entitäten (Kunden) durch die Untersuchung oder Analyse von aktuellen Datensätzen. Unternehmen müssen mehrere Datenquellen wie soziale Medien, Online-Umfragen, Kaufverhalten, Kaufhistorie, Tickethistorie usw. abgleichen, um sich ein Bild von ihrer Zielgruppe zu machen und so Vorhersagen treffen zu können.

ETL ermöglicht nicht dieses Maß an intelligentem Datenabgleich und -konsolidierung und ist daher für Unternehmen, die strategische Erkenntnisse gewinnen wollen, unbrauchbar. Datenaufbereitungstools hingegen ermöglichen es Unternehmen, komplexe Datenfelder innerhalb von oder über mehrere Datensätze hinweg abzugleichen und eine konsolidierte, einheitliche Quelle der Wahrheit zu schaffen, ohne dass dafür technische Fähigkeiten oder Kenntnisse erforderlich sind.

  1. Flexibilität bei der Datenbereinigung

ETL-Tools basieren auf Regeln und strukturierten Arbeitsabläufen. Probleme wie abgekürzte Namen, zusätzliche Zeichen, Rechtschreibfehler oder sogar Zeichensetzungen in Telefonnummern müssen vordefiniert werden, damit das ETL sie erkennen kann. Meistens sind einige Fehler jedoch so täuschend (z. B. die Verwendung von Spitznamen im Gegensatz zu echten Namen), dass es schwierig ist, sie im Voraus zu definieren und Regeln dafür aufzustellen. Zweitens impliziert ETL, dass ein Benutzer die Fehler in seinen Daten kennen muss, bevor sie behoben werden können – es gibt jedoch viele Fälle, in denen ein Benutzer einfach nichts von den Problemen weiß, die seine Daten plagen.

Datenaufbereitungstools erlegen den Benutzern keine solchen Regeln auf. Die besten Datenaufbereitungstools auf dem Markt verfügen über vordefinierte Algorithmen, die jedes mögliche Problem mit einem Datenfeld erfassen und dem Benutzer die Probleme mit seinen Daten aufzeigen. Das Tool bietet dem Benutzer eine visuelle Darstellung des Zustands seiner Daten – Spalten mit fehlenden oder ungültigen Daten, Felder mit Rechtschreib- oder Zeichenfehlern, zusätzlichen Leerzeichen zwischen Zeichen usw. können vom Benutzer gesehen und korrigiert werden, bevor er die Daten verwendet.

Wie Sie jetzt sehen können, haben ETL und Datenaufbereitung, obwohl sie im Wesentlichen dieselben Funktionen erfüllen, unterschiedliche Verwendungszwecke. Während es sich bei ETL um einen Back-End-Prozess zur Datenextraktion handelt, ist ein Datenvorbereitungstool ein Geschäftswerkzeug, mit dem die Benutzer ihre Daten weiter verfeinern und für die geschäftliche Nutzung vorbereiten können.

Verwendung der API eines Datenvorbereitungstools mit einer ETL-Pipe – ein Beispiel

Viele Unternehmen nutzen sowohl ETL als auch Datenaufbereitung, um ihre Daten effektiv zu verwalten. Ermöglicht wird dies durch die Integration der API des Datenaufbereitungstools in die ETL-Pipe des Datenökosystems des Unternehmens. Auf diese Weise werden die Echtzeitdaten bereinigt und abgeglichen, bevor das ETL-Tool diese Daten in eine neue Datenquelle lädt.

Hier ein kleines Beispiel eines Kunden von Data Ladder, der sowohl ETL als auch unsere Datenaufbereitungssoftware einsetzt, um seine Ziele zu erreichen.

Stellen Sie sich ein ETL-Szenario vor, in dem das Unternehmen über eine große Menge an Kern-/Stammdaten verfügt und täglich/wöchentlich Tausende, Zehntausende, Hunderttausende oder Millionen von Transaktionen verarbeitet. Diese Daten sollen gegen die Kerndaten gestreamt und die Kerndaten mit den Transaktionsdetails angereichert werden.

Der Anwendungsfall für Streaming ist die prädiktive Analytik. Das Unternehmen verfügt über Kerndaten und bezieht darüber hinaus große Mengen zusätzlicher Daten zur Anreicherung seiner Kerndaten ein, wie z. B. Verbraucherinteressen, Kreditwürdigkeit und geografische Informationen. usw., können ETL-Lösungen den Abgleich nicht sehr gut durchführen. Sie wollen also diese Kerndaten in Echtzeit mit einer Menge neuer Daten anreichern, und das funktioniert nicht, wenn der Name in ihrer Kerndatenbank Peggy Sheridan und der Name in den neuen Daten Margaret Sheridan lautet.

Die ETL-Pipe des Unternehmens kann die API von Data Ladder verwenden, um die Bereinigung und den Abgleich aufzurufen, um die eindeutige ID aus den Kerndaten zu ziehen und diese eindeutige ID an die passenden neuen Daten anzuhängen, um die Kerndaten mit diesen neuen Attributen zu aktualisieren.

Wie hilft die Data Ladder bei der Datenaufbereitung?

Das Flaggschiff vonData Ladder, DataMatch Enterprise, ermöglicht eine einfache Datenvorbereitung, indem es den Benutzern ermöglicht,:

Integrieren Sie Daten: Integrieren Sie Daten aus mehr als 150 Anwendungen und leiten Sie Datensätze ab, die Sie für Ihre Analysen und Berichte benötigen.

Daten profilieren: Erkennen Sie die Schwachstellen Ihrer Daten visuell. Sie können die Probleme sehen, die Ihre Daten betreffen, einschließlich Rechtschreibfehler, Zahlenfehler, Probleme mit der Zeichensetzung und vieles mehr.

Saubere Daten: DieDatenbereinigung erfolgt durch einfache Anwendung vordefinierter Regeln auf Ihre Daten. Duplikate werden entfernt, ungültige E-Mail-Adressen werden hervorgehoben und korrigiert, physische Adressen werden überprüft und validiert, zusammen mit vielen anderen Funktionen. Das Ziel ist es, Ihnen zu helfen, Daten zu erhalten, denen Sie vertrauen können.

Daten abgleichen: Abgleich von Daten innerhalb, zwischen oder über mehrere Datenquellen hinweg unter Verwendung einer Kombination aus Fuzzy-Matching-Algorithmen und dem softwareeigenen Algorithmus.

Zusammenführen: Führen Sie korrigierte und abgeglichene Daten in einer einzigen Masterdatei zusammen und machen Sie diese zu Ihrer einzigen Quelle der Wahrheit, bevor Sie diese neuen Informationen in ein neues System oder eine neue Quelle laden.

Darüber hinaus können Sie DataMatch Enterprise verwenden, um Ihre Daten auf der Grundlage vordefinierter Regeln oder zusätzlicher Geschäftsregeln, die Sie erstellen möchten, zu profilieren und zu korrigieren. Und das Beste daran? Sie müssen keine Programmiersprache beherrschen, um Ihre Daten mit DataMatch Enterprise aufzubereiten.

Was ist das Beste für Ihr Unternehmen?

Die Entscheidung ist ganz einfach. Wenn Sie über ein vorausschauendes IT-Team verfügen, das die Komplexität moderner Daten bewältigen und die Daten durch regelmäßiges Optimieren und Überwachen des ETL-Prozesses ständig aktualisieren kann, dann können Sie sich bei der Sortierung Ihrer Daten auf ETL verlassen. Es gibt viele Situationen, in denen eine ETL-Lösung immer noch vorzuziehen ist, insbesondere in Fällen, in denen Milliarden von Datenzeilen umgewandelt und in Massen in Data Warehouses geladen werden und sich die Art der Daten im Laufe der Zeit nicht wesentlich ändert. Beachten Sie jedoch, dass ETL ein zeitaufwändiger Prozess ist. Selbst wenn Sie kommerzielle Software verwenden, müssen Sie diese in erheblichem Umfang programmieren, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.

Datenaufbereitungstools wie das von DataMatch Enterprise ermöglichen eine viel größere Flexibilität, so dass Unternehmen zeitnahe Ergebnisse erhalten und Daten für eingehende Analysen und Berichte von Geschäftsmanagern selbst nutzen können. Um die Daten sinnvoll zu nutzen, sind keine weiteren Anpassungen, Programmierkenntnisse oder zusätzliche Fähigkeiten erforderlich.

Schlussfolgerung

Das Datenökosystem ist komplex und erfordert eine Kombination verschiedener Tools und Prozesse, um Ergebnisse zu erzielen. Es ist ratsam, sich darüber klar zu werden, welche Software oder welches Tool für die Anforderungen Ihres Unternehmens am besten geeignet ist. Auch wenn Sie glauben, dass Sie ein ETL-Tool brauchen, ist es vielleicht nur eine Datenaufbereitung. Die Wahl hängt von Ihren Geschäftszielen, Ressourcen und der Art der Informationen ab, die Sie aus Ihren Daten gewinnen möchten.

Wenn Sie wissen möchten, wie unser Datenaufbereitungstool Sie bei der Erstellung präziser Analysen und Berichte unterstützen kann, nehmen Sie noch heute Kontakt mit unserem Lösungsarchitekten auf.

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