ETL vs. ELT: Unterschiede und Anwendungsgebiete

1. ETL (Extract, Transform, Load)

• Definition: Beim ETL-Prozess werden Daten zuerst aus der Quelle extrahiert, dann transformiert (d.h., gereinigt und in das gewünschte Format konvertiert), und schließlich in das Data Warehouse geladen.
• Typische Anwendung:
  • Wenn die Transformationslogik komplex ist und eine intensive Datenqualitätsprüfung erfordert.
  • Wenn das Ziel-Data-Warehouse nicht massiv parallel verarbeitet (MPP) ist und daher nicht für komplexe Transformationen optimiert ist.
  • In Szenarien, in denen Daten aus mehreren Quellen aggregiert und vor dem Laden transformiert werden müssen, um Konsistenz und Integrität zu gewährleisten.
• Vorteile:
  • Ermöglicht eine gründliche Datenqualitätsprüfung und -bereinigung vor dem Laden.
  • Gut geeignet für Szenarien, in denen Daten aus vielen verschiedenen Quellen integriert werden müssen.
• Nachteile:
  • Kann zeitaufwändiger und ressourcenintensiver sein, insbesondere bei großen Datenmengen.
  • Die Komplexität der Transformationen kann die Performance beeinträchtigen und die Zeit bis zur Verfügbarkeit der Daten verlängern.

2. ELT (Extract, Load, Transform)

• Definition: Beim ELT-Prozess werden Daten zuerst extrahiert und direkt in das Data Warehouse geladen. Die Transformation der Daten erfolgt nach dem Laden, oft unter Nutzung der leistungsstarken Rechenkapazitäten moderner Data Warehouses.
• Typische Anwendung:
  • Wenn das Data Warehouse MPP-fähig ist und leistungsstarke und skalierbare Rechenressourcen bietet (z.B. Google BigQuery, Amazon Redshift).
  • In Szenarien, in denen Rohdaten für explorative Analysen und Data Science benötigt werden.
  • Wenn eine schnelle Datenverfügbarkeit im Data Warehouse erforderlich ist.
• Vorteile:
  • Kann Daten schneller in das Data Warehouse bringen, da die Transformation nach dem Laden erfolgt.
  • Nutzt die Rechenleistung moderner Cloud-Data-Warehouses und ermöglicht komplexe Transformationen auf großen Datenmengen.
• Nachteile:
  • Kann Herausforderungen in Bezug auf die Datenqualität und -konsistenz mit sich bringen, wenn nicht sorgfältig verwaltet.
  • Möglicherweise nicht ideal für Szenarien, in denen Daten aus vielen verschiedenen Quellen konsolidiert werden müssen.

Wann bietet sich was an?

• ETL ist oft besser geeignet, wenn:
  • Sie mit nicht-MPP-Data-Warehouses arbeiten.
  • Sie komplexe Transformationen und Datenbereinigungen durchführen müssen, bevor Daten für Benutzer verfügbar sind.
  • Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen integrieren und eine hohe Datenqualität und -konsistenz sicherstellen müssen.
• ELT ist oft besser geeignet, wenn:
  • Sie ein MPP-Data-Warehouse verwenden, das leistungsstarke und skalierbare Datenverarbeitung ermöglicht.
  • Sie eine schnelle Datenverfügbarkeit priorisieren und Rohdaten für Analysen zur Verfügung stellen möchten.
  • Ihre Daten bereits eine hohe Qualität aufweisen und weniger Vorverarbeitung benötigen.

Die Entscheidung zwischen ETL und ELT hängt stark von den spezifischen Anforderungen, der vorhandenen Technologieinfrastruktur und den Datenverarbeitungsanforderungen Ihres Projekts ab. Beide Ansätze haben ihre Stärken und können je nach Kontext die richtige Wahl sein.

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