ETL vs. ELT: was ist der Unterschied?

Bei der Betrachtung von ETL- und ELT-Prozessen ist es wichtig, die Hauptunterschiede und die spezifischen Anwendungsfälle für zu berücksichtigen.

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) sind beides Datenintegrationsmethoden, die Daten von einer Quelle in ein Data Warehouse übertragen. Trotz ihrer Ähnlichkeiten unterscheiden sich ETL und ELT in wesentlichen Punkten.

ETL- Prozess – Überblick

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ist eine Methode der Datenintegration, bei der Rohdaten aus Quellen extrahiert, auf einem sekundären Verarbeitungsserver transformiert und dann in eine Zieldatenbank geladen werden.

ETL wird eingesetzt, wenn Daten so umgewandelt werden müssen, dass sie mit dem Datenregime einer Zieldatenbank übereinstimmen. Diese Methode ist vor allem bei der Nutzung von eigenen Servern mit begrenztem Speicher und begrenzter Verarbeitungsleistung weit verbreitet.

Online Analytical Processing (OLAP) Data Warehouses akzeptieren nur relationale SQL-basierte Datenstrukturen.

Bei dieser Art von Data Warehouse stellt ein Protokoll mit ETL-Prozess die Konformität sicher, indem es die extrahierten Daten an einen Verarbeitungsserver weiterleitet und dann die nicht konformen Daten in SQL-basierte Daten umwandelt.

Die extrahierten Daten gelangen erst dann vom Verarbeitungsserver in das Data Warehouse, wenn sie erfolgreich umgewandelt wurden.

ELT-Prozess – Überblick

Im Gegensatz zu ETL-Prozessen müssen beim Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) vor dem Ladevorgang keine Datenumwandlungen vorgenommen werden.

ELT lädt Rohdaten direkt in ein Ziel-Data-Warehouse, anstatt sie zur Transformation auf einen Verarbeitungsserver zu verschieben.

Mit ELT finden Datenbereinigung, -anreicherung und -umwandlung innerhalb des Data Warehouse selbst statt. Die Rohdaten werden auf unbestimmte Zeit im Data Warehouse gespeichert, so dass sie mehrfach umgewandelt werden können.

ELT ist eine relativ neue Entwicklung, die durch die Erfindung skalierbarer Cloud-basierter Data Warehouses ermöglicht wurde.

Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery und Microsoft Azure verfügen alle über die digitale Infrastruktur in Bezug auf Speicher- und Verarbeitungsleistung, um Rohdaten-Repositories und In-App-Transformationen zu erleichtern.

Obwohl ELT nicht universell eingesetzt wird, wird die Methode immer beliebter.

ETL vs. ELT: Wie unterscheidet sich der ETL-Prozess vom ELT-Prozess?

ETL und ELT unterscheiden sich vor allem in zwei Punkten. Ein Unterschied besteht darin, wo die Daten umgewandelt werden, und der andere darin, wie Data Warehouses die Daten aufbewahren.

  • ETL wandelt Daten auf einem separaten Verarbeitungsserver um, während ELT Daten innerhalb des Data Warehouse selbst umwandelt.
  • ETL überträgt keine Rohdaten in das Data Warehouse, während ELT Rohdaten direkt an das Data Warehouse sendet.

Bei ETL wird der Prozess der Datenaufnahme dadurch verlangsamt, dass die Daten vor dem Ladevorgang auf einem separaten Server transformiert werden.

ELT hingegen ermöglicht eine schnellere Datenaufnahme, da die Daten nicht zur Umstrukturierung an einen zweiten Server geschickt werden. Mit ELT können die Daten sogar gleichzeitig geladen und umgewandelt werden.

Die Rohdatenaufbewahrung von ELT schafft ein umfangreiches historisches Archiv für die Erstellung von Business Intelligence. Wenn sich Ziele und Strategien ändern, können BI-Teams die Rohdaten erneut abrufen, um neue Transformationen unter Verwendung umfassender Datensätze zu entwickeln. ETL hingegen erzeugt keine vollständigen Rohdatensätze, die endlos abgefragt werden können.

Diese Faktoren machen ELT flexibler, effizienter und skalierbarer, insbesondere für die Aufnahme großer Datenmengen, die Verarbeitung von Datensätzen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten, und die Entwicklung vielfältiger Business Intelligence.

Auf der anderen Seite ist ETL ideal für rechenintensive Transformationen, Systeme mit Legacy-Architekturen oder Daten-Workflows, die vor der Eingabe in ein Zielsystem manipuliert werden müssen, wie z. B. die Löschung von personenbezogenen Daten.

Fazit

Cloud Data Warehouses haben eine neue Dimension der Datenintegration eröffnet, aber die Entscheidung zwischen ETL und ELT hängt von den Bedürfnissen eines Teams ab.

Obwohl ELT Vorteile bietet, werden einige Teams bei ETL bleiben, weil die Methode für ihre spezielle Bereitstellung sinnvoll ist, ob mit oder ohne Legacy-Infrastruktur.