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ETLELTAnsätze

ETL- und ELT-Ansätze bezeichnen unterschiedliche Muster der Datenintegration, mit denen Daten aus Quellen in ein Zielsystem gebracht und dort nutzbar gemacht werden. Der zentrale Unterschied besteht in der Reihenfolge von Extraktion, Transformation und Laden: Bei ETL erfolgt die Transformation vor dem Laden in das Ziel, während bei ELT die Daten zuerst ins Ziel geladen und dort transformiert werden.

Beim klassischen ETL werden Daten aus Quellsystemen extrahiert, in einem Transformationsschritt bereinigt, angereichert und normalisiert und

ELT entlastet den Transformationsschritt vom Zwischenspeicher und nutzt die Rechenleistung des Zielsystems. Daten werden zunächst ins

Moderne Datenplattformen kombinieren oft beide Ansätze oder setzen auf ELT als Standard, insbesondere in Cloud-Umgebungen mit

Zur Steuerung beider Ansätze gehören Orchestrierung, Metadaten-Management, Data-Governance und Qualitätssicherung. Tools wie dbt (Transformationen im Warehouse),

erst
danach
in
das
Data
Warehouse
oder
BI-System
geladen.
Transformationslogik
wird
oft
in
einem
dedizierten
ETL-Tool
oder
Middleware
umgesetzt.
Vorteile
sind
konsistente,
geprüfte
Daten
und
gute
Qualitätskontrollen;
Nachteile
können
erhöhte
Latenz,
eingeschränkte
Skalierbarkeit
bei
sehr
großen
Volumen
und
zusätzliche
Infrastrukturanforderungen.
Warehouse
oder
Data
Lake
geladen,
dort
mit
SQL-
oder
scriptingbasierten
Transformationsprozessen
bearbeitet.
Vorteile
sind
schnelle
Datenzugriffe,
bessere
Ausnutzung
von
MPP-Datenbanken
und
flexiblere,
skalierbare
Transformationen.
Nachteile
können
höhere
Anforderungen
an
das
Zielsystem
sowie
Know-how
für
in-database
Transformationen
und
potenzielle
Sicherheits-
oder
Governance-Herausforderungen.
Data
Warehouses
wie
Snowflake,
BigQuery
oder
Azure
Synapse.
Hinzu
kommen
streaming-orientierte
Varianten
wie
Streaming-ETL
bzw.
Streaming-ELT
unter
Verwendung
von
Change-Data-Capture
(CDC),
um
nahezu
Echtzeit-Daten
bereitzustellen.
Informatica,
Talend,
Matillion
oder
SSIS
unterstützen
ETL-
oder
ELT-Fabriken;
moderne
Cloud-Plattformen
integrieren
oft
eigene
Lösungen.
Die
Wahl
hängt
von
Datenvolumen,
Latenzbedarf,
Architektur,
Kosten
und
Kompetenz
ab.