„Extract, Transform, Load“ (ETL) bildet die Grundlage für fast jedes Reporting-Dashboard, jedes Migrationsprojekt und jedes heute im Einsatz befindliche Data Warehouse. Es ist zudem der Teil des Daten-Stacks, der – wenn er manuell abgewickelt wird – still und leise den größten Teil der Entwicklungszeit in Anspruch nimmt. Dieser Leitfaden erläutert, was ein ETL-Tool leistet, wie die drei Phasen konkret ablaufen, wann ELT das bessere Muster ist und wie ETL-Prozesse auf der X4-BPMS-Plattform aufgebaut und betrieben werden.
Was ist ETL?
ETL steht für „Extract, Transform, Load“ – also die Zusammenführung von Daten aus einem oder mehreren Quellsystemen in ein Zielsystem. Die Daten werden ausgelesen, in das Zielformat konvertiert und in das Zielsystem geschrieben. Ziel dieses Vorgangs ist es, eine nutzbare, konsistente Sicht auf den Datenbestand zu erhalten, der andernfalls fragmentiert über ein Dutzend Anwendungen verteilt wäre.
Der Begriff wird manchmal recht weit gefasst verwendet und bezeichnet damit jegliche Datenbewegung. Es lohnt sich jedoch, genau zu sein: ETL beschreibt eine bestimmte Abfolge, und genau diese Abfolge unterscheidet ETL von ELT, Streaming-Replikation und Change Data Capture – alles Themen, auf die weiter unten eingegangen wird.
So funktioniert der ETL-Prozess
Ein ETL-Prozess läuft in drei Phasen ab.
1. Extract
Die Daten werden aus den Quellsystemen ausgewählt und zur Transformation zwischengespeichert. Ein Teil dieser Phase besteht darin, einen Aktualisierungsrhythmus festzulegen. Bei der synchronen Extraktion bleiben die Daten stets auf dem neuesten Stand, was jedoch zu einer anhaltenden Belastung des Netzwerks und der Quellsysteme führt. Die asynchrone Extraktion – die zu festgelegten Zeiten, üblicherweise über Nacht, erfolgt – ist gerade deshalb weiter verbreitet, weil sie diese Belastung aus den Geschäftszeiten herausnimmt.
In der Praxis entscheiden sich die meisten Unternehmen letztendlich für eine Mischform: nächtliche Vollladungen für große Referenzdatensätze und ereignisgesteuerte oder inkrementelle Extraktion für alle Fälle, in denen die Latenzzeit eine Rolle spielt.
2. Transform
Die Daten werden an das Format und das Schema des Zielsystems angepasst. In dieser Phase geht es um mehr als nur die Konvertierung von Dateiformaten. Dabei werden fehlerhafte Datensätze bereinigt, Duplikate entfernt, inkonsistente Formate vereinheitlicht, Geschäftsregeln angewendet und Aggregate gebildet, wenn das Zielsystem Aggregate anstelle von Rohdatensätzen erwartet.
Entscheidend ist hier die Unterscheidung zwischen syntaktischer Transformation – also der Änderung von Formaten – und semantischer Transformation – also der Angleichung der Datenbedeutung über verschiedene Systeme hinweg. Gerade bei Letzterem treten bei Migrationen häufig Probleme auf.Ein Kundendatensatz im alten CRM und einer im neuen können denselben Feldnamen tragen und trotzdem Unterschiedliches bedeuten.
3. Load
Die transformierten und aggregierten Daten werden in die Zieldatenbank oder das Data Warehouse geschrieben. Parallel zum Schreibvorgang protokolliert das System, was sich geändert hat, sodass Änderungen nachverfolgbar bleiben und frühere Zustände wiederhergestellt werden können. In einem regulierten Umfeld ist dieser Prüfpfad nicht optional, und er gehört zu den ersten Dingen, die in einem manuell erstellten Skript häufig ausgelassen werden.
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Was ist ein ETL-Tool?
Ein ETL-Tool ist eine Software, die den gesamten Prozess von Extract, Transform und Load automatisiert. Es bezieht Rohdaten aus Quellsystemen – Datenbanken, Cloud-Anwendungen, Flatfiles, APIs –, wandelt diese in ein einheitliches Format um und überträgt sie in das Zielsystem. Das Ergebnis ist eine einheitliche Struktur und eine bessere Datenqualität, worauf die nachgelagerten Business-Intelligence-Prozesse tatsächlich angewiesen sind.
Moderne ETL-Tools bieten in der Regel eine visuelle Pipeline-Gestaltung, SQL-basierte oder grafische Transformation, Zeitplanung und Orchestrierung sowie die Überwachung der Datenintegrität. Die visuelle Ebene ist wichtiger, als es zunächst klingt: Sie macht den Unterschied zwischen einer Pipeline, die nur ihr Ersteller warten kann, und einer, die von einem Team betrieben werden kann.
Arten von ETL-Tools
| Typ | Vorteile | Einsatz für: |
|---|---|---|
| On-premise | Volle Kontrolle über die Daten, umfassende Integration in interne Systeme, kein Datenausfluss in die Infrastruktur von Drittanbietern | Unternehmen mit strengen Sicherheits-, Souveränitäts- oder regulatorischen Anforderungen |
| Cloud | Elastische Skalierbarkeit, verbrauchsabhängige Kosten, schnelle Bereitstellung | Workloads mit hohem Datenvolumen, bei denen die Daten bereits in der Cloud gespeichert sind |
| Hybrid | Die Verarbeitung sensibler Daten erfolgt lokal, die Spitzenkapazität liegt in der Cloud | In der Praxis die meisten Unternehmen, sobald die Systemlandschaft mehr als ein paar Systeme umfasst |
| Open Source vs. proprietäre Software | Open Source bietet Flexibilität; proprietäre Tools umfassen in der Regel Support, SLAs und Wartung | Hängt stärker von den internen technischen Kapazitäten als vom Budget ab |
Warum Unternehmen ein ETL-Tool benötigen
Unternehmen beziehen Daten aus einer Vielzahl von Quellen: Betriebsdatenbanken, Cloud-Anwendungen, Partner-Feeds und externe Datendienste. Ohne einen strukturierten Integrationsansatz bleiben diese Informationen fragmentiert und schwer nutzbar.
Automatisierung statt manueller Arbeit. Anstatt Daten manuell zu extrahieren, zu bereinigen und zu laden, führt das Tool die Pipeline nach einem Zeitplan oder bei Auslösung eines Triggers aus. Dadurch entfällt eine wiederkehrende Arbeitslast und – was noch wichtiger ist – werden die damit verbundenen menschlichen Fehler vermieden.
Konsistenz bereits beim Dateneingang. Daten aus unterschiedlichen Quellen weisen unterschiedliche Formate, Konventionen und Lücken auf. Durch die innerhalb der Pipeline durchgeführte Deduplizierung, Normalisierung und Anreicherung erhält das Zielsystem niemals Datensätze, die später bereinigt werden müssen.
Rückverfolgbarkeit. Wenn eine Zahl in einem Bericht falsch erscheint, stellt sich immer die Frage, woher sie stammt. Eine geregelte Pipeline kann diese Frage beantworten; ein undokumentiertes Skript kann dies in der Regel nicht.
An dieser Stelle treffen ETL, Stammdatenmanagement und der Datenkatalog aufeinander. Die zuverlässige Datenübertragung ist eine Sache; sich darüber zu einigen, was die Daten bedeuten und wem sie gehören, ist eine andere – und beide Aspekte verstärken sich gegenseitig.
Kernfunktionen eines modernen ETL-Tools
- Konnektoren. Vorgefertigte Adapter für relationale Datenbanken, APIs, Nachrichtenwarteschlangen, Cloud-Plattformen und Dateiformate. Für jede Quelle ohne Konnektor ist eine Individualentwicklung nötig.
- Datenbereinigung. Automatische Erkennung und Korrektur inkonsistenter oder ungültiger Datensätze anhand von Regeln, die sichtbar sind und nicht im Code verborgen liegen.
- Anreicherung und Aggregation. Währungsumrechnung, Zeitzonenanpassung, Abfragen anhand von Referenzdaten, abgeleitete Felder.
- Planung und Koordination. Abhängigkeiten zwischen Aufträgen, das Verhalten bei Wiederholungsversuchen und eine klare Antwort darauf, was passiert, wenn Schritt drei von sieben fehlschlägt.
- Überwachung. Live-Einblick in laufende Pipelines – keine Protokolldatei, aus der sich der Ablauf erst im Nachhinein rekonstruieren lässt.
- Fehlerbehandlung und Wiederholung. Die Möglichkeit, einen fehlgeschlagenen Ladevorgang aus einem bekannten Zustand heraus erneut auszuführen, ohne Datensätze zu duplizieren.
ETL vs. ELT: In welcher Reihenfolge und wann?
Die Reihenfolge ist nicht festgelegt. In Big-Data-Umgebungen wird daraus häufig ELT – Extract, Load, Transform (Extrahieren, Laden, Transformieren). Rohdaten werden ohne vorherige Transformation in das Zielsystem geladen, wodurch ein Data Lake mit gemischten Formaten entsteht, und die Transformation erfolgt erst, wenn eine Analyse durchgeführt wird. Die transformierten Ergebnisse werden neben den Rohdaten gespeichert, anstatt diese zu ersetzen.
Der Vorteil von ELT liegt in der Geschwindigkeit der Migration: Große Datenmengen lassen sich schnell übertragen, da die Daten beim Einlesen nicht umgestaltet werden. Der Nachteil dabei ist, dass Qualitätsprobleme lediglich aufgeschoben statt gelöst werden und sich der Rechenaufwand auf die Abfragezeit verlagert.
| ETL | ELT | |
|---|---|---|
| Transformation erfolgt | Vor dem Laden | Nach dem Laden, zum Zeitpunkt der Abfrage |
| Inhalt des Zielsystems | Bereinigte, vereinheitlichte Daten | Rohdaten sowie daraus abgeleitete Datensätze |
| Am besten geeignet für | Strukturierte Ziele, regulierte Daten, Systemmigrationen | Große Datenmengen, explorative Analysen, Data Lakes |
| Hauptrisiko | Die Pipeline wird zum Engpass, je mehr Regeln hinzukommen | Qualitätsprobleme treten erst spät zutage, direkt vor den Augen der Geschäftsanwender |
Daneben haben sich sowohl Change Data Capture als auch Streaming-Replikation als Standard für Fälle etabliert, in denen ein nächtlicher Batch-Lauf einfach zu langsam ist – beispielsweise bei Auftragsstatus, Lagerbeständen und Sensorwerten. Diese Verfahren sind kein Ersatz für ETL, sondern bieten ein anderes Latenzprofil für einen Teil der Datenflüsse, und in den meisten Systemlandschaften werden mehrere Ansätze parallel eingesetzt.
Wo ETL zum Einsatz kommt
- Datenmigration in eine neue Anwendung oder einen operativen Datenspeicher
- Befüllen und Pflegen eines Data Warehouse
- Synchronisierung von Business-Intelligence- und Berichtssystemen
- Verlagerung von Workloads in eine Cloud-Infrastruktur
- Zusammenführung von Stammdaten aus parallelen Systemen nach einer Fusion oder Übernahme
- Einspeisung von Trainings- und Inferenzdaten in KI- und Analysesysteme
Die Vorteile ergeben sich aus derselben Grundlage: Jeder Geschäftsbereich arbeitet mit denselben internen Daten, diese Daten sind schnell verfügbar, und durch die Aggregation lassen sich auf praktische Weise KPIs ableiten, die abteilungsübergreifend Gültigkeit haben.
Fallstudie: Migration von 300.000 Datensätzen mit X4 BPMS
Ein typisches ETL-Szenario ist die Ablösung eines Kerngeschäftssystems. Die Daten aus der alten Version müssen vollständig ausgelesen, in das Format des neuen Produkts konvertiert und dort importiert werden – ohne dass dabei relevante Informationen verloren gehen und wobei nicht nur die Formatkonvertierung, sondern auch die semantische Aufbereitung ordnungsgemäß durchgeführt wird.
Ein Kunde stand genau vor dieser Herausforderung: ein neues CRM-System für den Vertrieb, in das mehr als 300.000 Kunden-, Vertrags- und Produktdatensätze aus der bestehenden Plattform übernommen werden mussten. Das X4 BPMS hat diesen Prozess wie folgt abgewickelt.
- Extract. Das Quellsystem war über einen Adapter – in diesem Fall den JDBC-Konnektor – angebunden, sodass Daten an jeder Stelle extrahiert werden konnten. Alle extrahierten Daten wurden vor der weiteren Verarbeitung zunächst in einer Übergangsdatenbank gespeichert, wodurch jeder Durchlauf aus einem reproduzierbaren Zustand heraus gestartet wurde.
- Transform. Der Mapping Designer im X4 Designer wurde verwendet, um die Konvertierung vom Quell- zum Zielformat zu modellieren, wobei die relevanten Felder der Eingabestruktur grafisch – und nicht per Code – mit denen des Ziels verknüpft wurden.
- Load. Ein zweiter Adapter stellte die Verbindung zum Zielsystem her, sodass die transformierten Daten bei Bedarf importiert werden konnten.
Die beteiligten Komponenten: X4 Designer mit seinem integrierten Mapping Designer zur Modellierung der Transformationen, X4 ESB als Server zur Ausführung der technischen Dienste sowie die X4-Adapter zur Anbindung der Drittsysteme.
Da jeder Zwischenschritt reproduzierbar ist und die Transformation selbst über eine transparente Zuordnung statt über undurchsichtigen Code erfolgt, liefert die Migration ein qualitätsgesichertes Ergebnis. Außerdem lässt es sich problemlos wiederverwenden: Einzelne Schritte – Extract, Transform und Load – können angepasst oder ausgetauscht werden, ohne dass die Pipeline neu aufgebaut werden muss.
Ausführung von ETL auf X4 BPMS
Drei Aspekte unterscheiden die Ausführung von ETL auf einer Prozessplattform von der Ausführung auf einem eigenständigen ETL-Produkt.
Umfassende Konnektivität. X4 BPMS unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen über mehr als 200 vorgefertigte Konnektoren und deckt damit strukturierte und unstrukturierte Daten in heterogenen Systemlandschaften ab. Dienste können über das API-Management bereitgestellt und genutzt werden, wenn die Integration in beide Richtungen funktionieren soll.
Pipelines und Prozesse in einem Modell. Ein ETL-Job existiert selten isoliert – er ist in der Regel ein Schritt innerhalb eines größeren Geschäftsprozesses, der mit Genehmigungen, Ausnahmebehandlung und nachgelagerten Aktionen verbunden ist. Die Modellierung beider Komponenten in derselben Umgebung vermeidet die übliche Trennung zwischen einem ETL-Tool und einer separaten Workflow-Engine, die manuell synchronisiert werden müssen.
Betriebliche Transparenz. Pipelines werden über dieselbe visuelle Benutzeroberfläche modelliert, überwacht und angepasst, sodass auch Nutzer mit weniger technischem Hintergrund an der Gestaltung und Überprüfung von Datenflüssen mitwirken können, anstatt lediglich Supportanfragen zu stellen. Durch die Integration von Bereinigungsschritten in die Pipeline selbst wird sichergestellt, dass nur qualitätsgeprüfte Datensätze das Ziel erreichen – eine Voraussetzung für jede darauf aufbauende Analyse.
Um sich einen umfassenderen Überblick über die Architektur zu verschaffen, lesen Sie unseren Überblick über nahtlose Integration, den Leitfaden zur Auswahl einer Datenintegrationsplattform sowie den Vergleich zwischen ESB, Middleware und Microservices.
Beginnen Sie mit der Automatisierung Ihrer ETL-Prozesse
Wenn Sie einen ETL-Prozess planen und nach dem richtigen Tool suchen, können Sie am schnellsten beurteilen, ob es zu Ihren eigenen Quellsystemen und Zielformaten passt. Wir führen Sie gerne anhand Ihres Szenarios durch die Plattform.
Edouard Cante ist als Chief Product Officer für die strategische Ausrichtung und Weiterentwicklung des Produktportfolios von SoftProject verantwortlich. Mit seinem fundierten Marktverständnis und seiner hohen Innovationskraft treibt er kundenorientierte Lösungen voran und sichert die langfristige Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.
Häufig gestellte Fragen zu Datenhubs
Was ist ein ETL-Tool?
Ein ETL-Tool ist eine Software, die das Extrahieren von Daten aus Quellsystemen, deren Umwandlung in ein einheitliches Zielformat und das Laden in ein Zielsystem wie beispielsweise eine Datenbank oder ein Data Warehouse automatisiert. Es ersetzt die manuelle Datenextraktion und die Erstellung von Skripten durch zeitgesteuerte, überwachte und reproduzierbare Pipelines.
Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT?
Bei ETL werden die Daten vor dem Laden transformiert, sodass das Zieldatenbank gereinigte und standardisierte Datensätze enthält. Bei ELT werden zunächst Rohdaten geladen und erst bei der Durchführung einer Analyse transformiert. ETL eignet sich für strukturierte Zieldatenbanken, regulierte Daten und Systemmigrationen; ELT eignet sich für große Datenmengen und explorative Analysen in einem Data Lake.
Ist ein ETL-Tool dasselbe wie eine Datenintegrationsplattform?
Nein. ETL ist nur ein Ansatz innerhalb der Datenintegration. Eine Datenintegrationsplattform umfasst auch den Echtzeitaustausch, die API-basierte Integration, Event-Streaming und die Prozessorchestrierung. Ein ETL-Tool, das ausschließlich Batch-Ladevorgänge durchführt, deckt nur einen kleinen Teil der Integrationsanforderungen in einer typischen Unternehmensumgebung ab.
Wie lange dauert eine ETL-Migration?
Die Extraktion und das Einlesen stellen selten die größte Herausforderung dar. Der größte Teil des Aufwands entfällt auf die semantische Zuordnung – also die Abstimmung darüber, was die einzelnen Felder im alten und im neuen System bedeuten – sowie auf die Validierung des Ergebnisses. Eine Migration von einigen hunderttausend Datensätzen wird in der Regel in Wochen für die Analyse und in Tagen für die Ausführung gemessen, nicht umgekehrt.
Brauchen wir ETL noch, wenn wir über eine Echtzeit-Integration verfügen?
In der Regel ja. Streaming und Change Data Capture eignen sich für Szenarien, in denen die Latenz eine Rolle spielt; Batch-ETL bleibt hingegen die praktische Wahl für große Referenzdatensätze, regelmäßige Abgleiche und das Laden historischer Daten. Die meisten Unternehmen setzen beide Ansätze ein, anstatt den einen durch den anderen zu ersetzen.
