ETL (Extract, Transform, Load)
Ein Drei-Schritt-Prozess, um Daten aus Quellsystemen in ein Zielsystem (meist Data Warehouse) zu überführen: Extract (auslesen), Transform (bereinigen, formatieren, anreichern), Load (laden). Seit ca. 2015 verbreiteter Variante: ELT, erst laden, dann transformieren.
ETL ist das Rückgrat fast jeder Datenarchitektur. CRM, ERP, Web-Analytics, Sheets liefern Rohdaten, ohne Verarbeitung sind sie nicht analysierbar. Der ETL-Layer normalisiert, dedupliziert, verknüpft und liefert konsumfähige Tabellen ans Warehouse.
Die drei Schritte
Extract: Daten aus Quelle holen, per API, Datei-Export, Datenbank-Replikation. Frequenz: Batch (nächtlich) oder Streaming (live). Transform: Spaltennamen vereinheitlichen, Typen casten, Joins, Aggregate, Geschäftslogik. Load: ins Ziel schreiben. Warehouse, OLAP-Cube, BI-Dataset.
ETL vs. ELT
Klassisches ETL transformiert vor dem Laden, sinnvoll, wenn Zielspeicher klein oder teuer war. Mit modernen Cloud-Warehouses (BigQuery, Snowflake, Databricks) ist Speicher billig und Compute skaliert, daher ELT: alles roh laden, im Warehouse mit SQL/dbt transformieren. Mehr Flexibilität, einfacher rückwirkend anzupassen.
Typische Tools
Klassisch: Talend, Informatica, SSIS. Modern Cloud: Fivetran, Stitch, Airbyte (Extract+Load), dbt (Transform). Im KMU oft Power Query (Excel/Power BI) als Mini-ETL. Self-hosted: Apache Airflow für Orchestrierung.
Beispiele aus der Praxis
Beispiel KMU: HubSpot-Deals + DATEV-Rechnungen → nightly Fivetran Sync ins BigQuery. dbt-Modell verknüpft per E-Mail-Adresse, deduplicate, berechnet Lifetime Value. Power BI liest die Result-Tabelle. Aufwand initial: 2 Wochen. Laufender Betrieb: <2h/Monat.
Beispiel Excel-ETL: Bestellungen.csv → Power Query lädt, vereinheitlicht Datumsformate, joint mit Kunden-Stammdaten, filtert Test-Aufträge. Geladen in einen Pivot-Cache. Bei neuem CSV nur Refresh klicken.
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