Eine ETL-Pipeline umfasst verschiedene Prozesse, mit denen Daten von einer oder mehreren Quellen in eine Datenbank verschoben werden, beispielsweise in ein Data Warehouse. ETL steht für „Extract, Transform, Load“ (Extrahieren, Umwandeln, Laden). Mit diesen drei ineinandergreifenden Datenintegrationsprozessen werden Daten aus einer Datenbank abgerufen und in eine andere verschoben. Nachdem die Daten geladen wurden, können sie für Berichte und Analysen verwendet werden, um daraus verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen.
VORTEILE EINER ETL-PIPELINE
Zweck der ETL-Pipeline ist es, Daten für Analytics und Business Intelligence vorzubereiten. Um wertvolle Einblicke zu gewinnen, müssen Quelldaten aus verschiedenen Systemen (CRMs, Social-Media-Plattformen, Web-Reporting usw.) abgerufen, konsolidiert und angepasst werden, um den Parametern und Funktionen der Zieldatenbank zu entsprechen. Eine ETL-Pipeline bietet folgende Vorteile:
Zentralisierung und Standardisierung von Daten, damit Analyst:innen und Entscheidungstragende sie einfach nutzen können
Mehr Zeit für Entwickler:innen, die sich nicht mehr um technische Implementierungsaufgaben für Datenbewegung und -pflege kümmern müssen, sondern sich stattdessen auf wichtigere Arbeit konzentrieren können
Datenmigration von Altsystemen zu einem Data Warehouse
Tiefergehende Analytics, nachdem die Einblicke aus der grundlegenden Umwandlung ausgeschöpft sind
EIGENSCHAFTEN EINER ETL-PIPELINE
Durch die Kombination aus cloudbasierten Software-Services und verbesserten ETL-Pipelines können Unternehmen ihre Datenverarbeitung erheblich vereinfachen. Unternehmen, die sich derzeit noch auf Batch-Verarbeitung verlassen, können diese kontinuierliche Verarbeitung implementieren, ohne hierfür ihre aktuellen Prozesse zu unterbrechen. Anstelle eines kostspieligen Komplettaustauschs kann die Implementierung schrittweise und evolutionär erfolgen – angefangen bei spezifischen Datentypen oder Geschäftsbereichen.
Letztlich können Unternehmen mithilfe von ETL-Pipelines einen Wettbewerbsvorteil erzielen, indem sie Entscheidungstragenden die nötigen Daten bereitstellen. Doch damit das effektiv funktioniert, müssen ETL-Pipelines folgende Voraussetzungen erfüllen:
Kontinuierliche Datenverarbeitung
Elastizität und Agilität
Isolierte, unabhängige Verarbeitungsressourcen
Erweiterter Datenzugriff
Einfache Einrichtung und Pflege
ETL- UND DATEN-PIPELINE IM VERGLEICH
Der Begriff „Daten-Pipeline“ bezieht sich auf sämtliche Prozesse, die auf Daten angewendet werden, wenn sie von einem System in ein anderes übertragen werden. Da sich „ETL-Pipeline“ auf die Prozesse bezieht, mit denen Daten extrahiert, umgewandelt und in eine Datenbank geladen werden (beispielsweise in ein Data Warehouse), sind ETL-Pipelines eine Unterart von Daten-Pipelines. Der Begriff „Daten-Pipeline“ ist jedoch breiter gefasst: So muss eine Daten-Pipeline weder Datenumwandlungen noch das Laden in eine Zieldatenbank beinhalten. Der Ladeprozess im Rahmen einer Daten-Pipeline könnte zum Beispiel auch einen anderen Prozess oder einen Workflow aktivieren.
ETL-Pipelines mit Snowflake
Neue Tools und Self-Service-Pipelines sorgen derzeit dafür, dass klassische Aufgaben wie ETL-Programmierung und Datenbereinigung wegfallen.
Snowpark ist ein Developer-Framework für Snowflake, das in Python, Java und Scala geschriebene Datenverarbeitungen und -Pipelines mit der elastischen Verarbeitungs-Engine von Snowflake verbindet. Mit Snowpark können Data Engineers, Data Scientists und Data Developers Pipelines ausführen, um ML-Modelle (maschinelles Lernen) und Datenapplikationen schneller und sicherer mit Daten zu versorgen – auf einer einzigen Plattform und in der Programmiersprache ihrer Wahl.
Dank der einfachen ETL- und ELT-Optionen von Snowflake können Data Engineers mehr Zeit in wichtige Projekte stecken, um ihre Datenstrategie und -Pipeline zu optimieren – ohne sich dabei Gedanken um Datenumwandlung und Datenerfassung zu machen. Und wenn Sie die Snowflake Data Cloud als Data Lake und Data Warehouse verwenden, fällt ETL komplett weg, da keine Vorabumwandlungen oder -Schemas erforderlich sind.
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