Was sind ETL-Werkzeuge?

ETL ist eine Abkürzung für „Extract, Transform, Load“ (Extrahieren, Transformieren, Laden). Der ETL-Prozess zielt darauf ab, Rohdaten aus Quellsystemen zu extrahieren, diese aufzubereiten und in ein Zieldatenlager zu laden, wo sie für Entscheidungsfindung geschäftliche Entscheidungsfindung genutzt werden können.

Was sind ETL-Werkzeuge?

Dateningenieure und Datenexperten verwenden ETL-Tools, um ein Data Warehouse mit Daten von ausreichender Qualität zu füllen, auf die sie sich bei der Entscheidungsfindung verlassen können. ETL-Tools bieten die Möglichkeit, den ETL-Prozess zu vereinfachen und zu verwalten und ermöglichen es, die Datenbewegung in Data Warehouses durch Automatisierung zu skalieren.

ETL-Tools vereinfachen die Anbindung an Datenquellen und bieten Funktionen zum Filtern, Zusammenführen und Schließen von Datenlücken mithilfe einer Staging-Datenbank. Die Ausgabedaten aus dem Staging- und Datenbereinigung werden in das Zieldatenlager geladen. ETL-Tools ermöglichen eine durchgängige Überwachung des Datenübertragungs- und -transformationsprozesses und bieten Fähigkeiten laufende Betriebsmanagement. Die meisten Tools konzentrieren sich auf den Inhalt und das Format der Daten und nutzen Dateübertragungstechnologien von Drittanbietern, um Daten als Datenströme oder in Batches zu übertragen. 

Arten von ETL-Werkzeugen

ETL-Tools können in die folgenden Kategorien eingeteilt werden, wobei viele Tools mehrere Segmente abdecken:

• Batch-ETL-Tools, die Datenumwandlungen und -übertragungen über Nacht oder in Mikro-Batches planen.
• Echtzeit-ETL-Tools, die Streaming oder Datenreplikation durch CDC (Changed Data Capture) unterstützen.
• On-Premises-ETL-Tools, die herunterladbare Designstudio-Tools zur Erleichterung der Entwicklung anbieten.
• Cloud ETL-Tools, die den Deployment über mehrere Cloud hinweg ermöglichen.

Ist SQL ein ETL-Werkzeug?

Es gibt eine Klasse von ETL, die als ELT bekannt ist und Rohdaten in die Zieldatenbank lädt, wo sie innerhalb derselben Datenbank umgewandelt werden. Die strukturierte Anfrage (SQL) kann für einige ETL-Funktionen verwendet werden, verfügt aber nicht über die Überwachungs- und Verwaltungsaspekte der großen ETL-Tools. SQL kann für die Datenumwandlung mit Hilfe eingebauter Funktionen verwendet werden. SQL selbst kann Daten filtern, zusammenführen und sortieren. Wenn die Data-Warehouse-Technologie externe Daten unterstützt, kann der Schritt des Datenladens in einigen Fällen umgangen werden. Die Verwendung externer Daten ist jedoch mit einem erheblichen Leistungsverlust verbunden.

Viele kommerzielle Datenbanken bieten verteilte Fähigkeiten , so dass Sie z.B. mit CREATE REMOTE-TABLE-NAME AS SELECT * FROM LOCAL-TABLE-NAME entfernte Tabellen erstellen können. Daten können über entfernte Knoten mit INSERT INTO LOCAL-TABLE-NAME as SELECT * FROM REMOTE-TABLE verschoben werden.

Ist SSIS ein ETL-Werkzeug?

Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services) ist ein ETL-Tool, mit dem sich Workflows zur Unterstützung von Datenpipelines fürSQL Server-Data-Warehouses erstellen lassen. SSIS verfügt über eine grafische Nutzer , mit der sich ETL-Pakete entwickelt werden können, die sowohl prozedurale Logik als auch Fehlerbehandlung umfassen. SSIS ist stark auf die SQL Server-Plattform ausgerichtet und sollte daher nicht als allgemeines ETL-Tool betrachtet werden, das über Windows hinaus plattformübergreifend einsetzbar ist und mit Datenbanken anderer Hersteller als Microsoft verwendet werden kann.

Datenmanagement im Cloud Computing

Der Hauptunterschied zwischen On-Premises und Cloud besteht darin, dass Sie die Server- und Speicherressourcen eines Drittanbieters über eine sichere Internetverbindung nutzen. Bei einer lokalen Installation in Ihrem eigenen Rechenzentrum können Sie eine Anwendungsplattform von Grund auf selbst aufbauen. Sie können wählen, welches Betriebssystem (OS) Sie verwenden möchten, entscheiden, ob Sie Virtualisierungssoftware einsetzen wollen, und zwischen direkt angeschlossenem oder netzwerkgebundenem Speicher wählen. Alles ist über schnelle Gigabit-Netzwerkverbindungen miteinander verbunden.

Datenmanagement On-Premises einfach, da sich Ihre Daten und Server an einem einzigen Standort mit niedrige Latenz befinden. Da Sie die Hardware bereits erworben haben, fallen keine nutzungsabhängigen Kosten für CPU Speicherressourcen an. Der Nachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass Sie zusätzliche Hardware anschaffen müssen, sobald die verfügbare Kapazität ausgeschöpft ist, und dass Sie in der Regel größere Systeme kaufen, als Sie benötigen, da Sie Nutzungsspitzen einkalkulieren müssen.  

Datenmanagement Cloud bietet einige deutliche Vorteile. Da Sie ein Abrechnung als Pay-as-you-go nutzen, müssen Sie keine Investitionsbudgets für Erweiterungen einplanen; Sie können bei Bedarf zusätzlichen Speicherplatz erwerben. Ein weiterer großer Vorteil besteht darin, dass Cloud zunehmend softwaredefiniert sind, sodass Sie nicht gezwungen sind, Ihre Speicherkapazität auf Spitzenauslastungen auszulegen, da Sie Ihren Speicherbedarf je nach Bedarf erweitern oder reduzieren können. Wenn Sie im Einzelhandel tätig sind und Ihr Geschäft saisonabhängig ist, können Sie Ihre Speicher- und Rechenkapazitäten an die saisonalen Verarbeitungszyklen anpassen. 

Die Speichereigenschaften können in der Cloud sehr unterschiedlich sein. Jeder Anbieter bietet abgestuften Speicherplatz an, so dass Sie für teuren SSD-basierten Hochgeschwindigkeitsspeicher bezahlen können, oder wenn die Leistung nicht so wichtig ist, können Sie herkömmliche Festplatten verwenden, um Geld zu sparen. Die Datenbanktechnologie in der Cloud wird zunehmend serverlos, so dass Sie in den Genuss elastischer Rechen- und Speicherkapazitäten kommen, die von den Beschränkungen physischer Server und Speichergeräte losgelöst sind. Sie wählen einfach die verschiedenen Speicher- und Berechnungsklassen, die kennenlernen Anwendung benötigt.

Auch die Hochverfügbarkeit ist in der Cloud anders, denn Sie wählen ein Cloud in der Nähe des Ortes, an dem Sie Ihre Daten erzeugen und verarbeiten. Für hohe Verfügbarkeit können Sie Ihren Speicher auf mehrere Speichergeräte aufteilen, um sich vor Geräteausfällen zu schützen. Zum Schutz vor einem Ausfall des Rechenzentrums aufgrund von Katastrophen wie Feuer, Überschwemmung oder Erdbeben können Sie ein Standby-Rechenzentrum in einer anderen Region bestimmen.

Die Netzwerklatenz ist ein wichtiger Faktor, wenn Sie in der Cloud arbeiten. Die Netzwerkverbindungen zwischen Cloud sind nicht so schnell wie innerhalb eines einzelnen Rechenzentrums. Es empfiehlt sich, die Datenanalyse in derselben Cloud durchzuführen, in der sich Ihr Daten-Lake befindet. Cloud erheben in der Regel Ausgangsgebühren auf Basis des Datenvolumens, das Sie übertragen – ein weiterer Grund, Daten dort zu verarbeiten, wo sie entstehen. 

Cloud verfügen über eigene Datenmanagement wie Google BigQuery, Azure Synapse und Amazon Redshift, um überzeugende Argumente dafür zu liefern, sich an ihre Plattform zu binden. Die meisten Unternehmen möchten jedoch kritische Technologien nicht von einem einzigen Anbieter beziehen, damit sie bei Bedarf stets das beste Preis-Leistungs-Verhältnis erzielen können. Aus diesem Grund On-Premises Datenmanagement , die mehrere Cloud abdecken und auch On-Premises betrieben werden können, maximale Flexibilität. Die Actian Analytics AI Platform bietet diese Flexibilität. Die Actian Data Platform ist darauf ausgelegt, hohe Leistung zu liefern und sich hinsichtlich Datenvolumen, gleichzeitiger Nutzer und abfragen skalieren zu lassen. 

Zu vermeidende Fehler beimDatenmanagement

Zu den zu vermeidenden FehlernDatenmanagement gehören:

• Vermeiden Sie Lieferanten-Lock-in Sie sich für eine Datenmanagement entscheiden, die Cloud-Umgebungen übergreift und On-Premise-Optionen bietet. Die Entscheidung für Redshift beispielsweise erschwert die Migration auf andere Cloud außerhalb von AWS.
• Legen Sie Ihre Daten nicht in einer anderen Cloud ab als dort, wo Sie die Daten verarbeiten, da Sie sonst hohe Auslagerungsgebühren riskieren. Manchmal ist es kostengünstiger, große Datenmengen per Lkw zu versenden als über Internetverbindungen.
• Verwenden Sie kein Cloud , das mit Ihrer On-Premise-Technologie nicht kompatibel ist, um Training niedrig zu halten und sich Migrationsoptionen offen zu halten. Actian bietet in der Cloud dieselben Datenbank-Engines Cloud vor Ort an.
• Vermeiden Sie eine Fragmentierung Ihrer Daten. Versuchen Sie, die Daten auf möglichst wenige Plattformen zu bündeln. Wenn Sie für eine IoT Daten am Netzwerkrand erfassen, sollten Sie diese auf drei oder vier Rechenzentren bündeln, um die Fragmentierung in Grenzen zu halten.
• Systeme, die die Speicherung an die Datenverarbeitung koppeln, können verschwenderisch sein. Suchen Sie daher nach Datenmanagement , die eine unabhängige Skalierung von Datenverarbeitung und Speicherung ermöglichen. Actian und Snowflake nutzen die entkoppelten Rechen- und Fähigkeiten in Cloud .

Achten Sie auf eine erstklassige Infrastruktur, einschließlich modernster Hardware und GPUs, umfassender Anwendungsunterstützung, solider Sicherheit, kompetentem Support sowie einer angemessenen und leicht nachvollziehbaren Kostenstruktur.

Die Entwicklung von ETL

• In den 1970er Jahren wurden Datenbanken mit Hilfe von benutzerdefiniertem Code geladen oder von Menschen durch manuelle Dateneingabe eingegeben.
• In den 1980er Jahren importierten Batch-Loader flache Dateien in Datenbanken wie DB2, Ingres und Oracle.
• In den 1990er Jahren begannen Data Warehouses, einen formalen ETL-Prozess zu verwenden.
• In den 2000er Jahren wurde ETL stärker formalisiert, und es entstanden neuere spezielle ETL-Tools.
• In den 2010er Jahren erlebte das Cloud mit SaaS-Data-Warehouses einen Aufschwung. 

Actian und die Data Intelligence Platform

DieActianData Intelligence Platformwurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu vereinheitlichen, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Datenherkunft, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform. So können Teams nachvollziehen, woher Daten stammen, wie sie genutzt werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Über seine zentralisierte Schnittstelle ermöglicht Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich entwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen.Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.