ETL vs ELT: Was sind die Unterschiede?

ETL vs ELT ist vor allem im Bereich von Data Warehouses relevant. Denn ETL und ELT sind zwei verschiedene Ansätze, um Daten zu manipulieren und Informationen in ein Data Warehouse zu bringen.

Was ist ETL?

Ein frühes Werkzeug für die Datenbewegung

ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Bei ETL-Tools handelt es sich in der Regel um serverbasierte Datenintegrationslösungen zum Verschieben und Bearbeiten von Daten aus ihren Quellen in ein Zieldatenlager. Als ETL-Tools vor vier Jahrzehnten aufkamen, verfügten die Server, auf denen Datenbanken liefen, noch nicht über die Rechenleistung von heute. Daher wurden ETL-Lösungen entwickelt, um die Arbeitslast der Datenverarbeitung zu verringern. Sie boten in der Regel zusätzliche Datenbank- und Anwendungskonnektivität sowie Datenmanipulationsfunktionen, die zuvor in Datenbank-Engines begrenzt waren.

Was ist ELT?

Ein verbesserter Ansatz

ELT steht für Extrahieren, Laden und Transformieren. Anstelle der älteren ETL-Methode wird heute teilweise ein ELT-Ansatz verwendet. Bei ELT findet die Datenumwandlung im Zieldatenlager statt und erfordert keinen ETL-Server auf der mittleren Ebene. Dieser Ansatz nutzt die Vorteile der heutigen Datenbank-Engines, die eine massiv parallele Verarbeitung unterstützen, sowie deren Verfügbarkeit in Cloud-basierten Datenplattformen wie Snowflake, Amazon Redshift und Microsoft Azure SQL Data Warehouse.

ETL vs. ELT?

ETL verschiebt die Daten von der Quelle zum Staging im Data Warehouse. ELT nutzt das Data Warehouse zur Durchführung grundlegender Transformationen, wodurch die Notwendigkeit der Datenbereitstellung entfällt. ELT eignet sich besser für die Durchführung komplexerer Datentransformationen, da es sich bei der Durchführung auf die parallele Verarbeitung der zugrunde liegenden Datenbank stützt.

Vorteile der Verwendung von ELT

Da immer mehr Unternehmen auf Cloud-basierte Data Warehouses umsteigen, gewinnt ELT an relativer Beliebtheit. Mit ELT arbeiten Datenexpert:innen direkt im Data Warehouse, was eine schnellere Produktivität, höhere Skalierbarkeit und weniger Fehler ermöglicht. Die Infrastruktur und die Architektur sind viel einfacher als bei lokalen Data Warehouses und können je nach Bedarf nach oben oder unten skaliert werden. Der ELT-Prozess reduziert die Verschwendung, verbessert die Geschwindigkeit und beseitigt lästige Engpässe.

Data Warehouse Automation & ETL/ELT

Um den Wert von Unternehmensdaten zu nutzen, müssen Unternehmen eine moderne Data-Warehousing-Umgebung schaffen, die agiles Design und Entwicklung, eine schnelle Time-to-Value und eine anpassungsfähige Infrastruktur umfasst, die sich schnell und einfach an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen lässt. Es überrascht nicht, dass zum Erreichen dieses Ziels nicht nur der richtige Ansatz, sondern auch das passende Toolset erforderlich ist.

Weitere Infos dazu erhalten Sie in unserem nächsten Blogbeitrag.