ETL vs ELT

Hierbei handelt es sich um Verfahren der Datenintegration, bei dem Informationen aus mehreren Sourcen in einen Datenspeicher zusammengeführt werden. ETL vs ELT – beide Vorgehensweisen stehen für unterschiedliche Prozesse der Datenverarbeitung, die Reihenfolge und Ort der Datenumwandlung bestimmen.

Was ist ETL?

Extrahieren – Transformieren – Laden

Bei dieser Methode werden Daten aus Quellsystemen extrahiert, in einem zwischengeschalteten Staging-Bereich in das gewünschte Format umgewandelt und dann meist in ein Data Warehouse (DWH) geladen. In der Vergangenheit war ETL die vorherrschende Methode, insbesondere dann, wenn DWH nicht über die Rechenleistung verfügten, um komplexe Umwandlungen durchzuführen.

Was ist ELT?

Extrahieren – Laden – Transformieren

Die Daten werden in diesem Verfahren zu Beginn extrahiert und anschließend direkt in das Zielsystem (meist DWH) geladen. Die Transformation findet erst anschließend statt.

Bei diesem Ansatz wird die robuste Rechenleistung moderner Datenplattformen (z.B. cloudbasierter Plattformen), zur Bewältigung umfangreicher Transformationen genutzt.

ETL Process

Extrahieren

(Roh-)Daten werden aus diversen Quellsystemen gesammelt. Diese können strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein. Beispiele sind z. B. Datenbanken, Dateien, Software-as-a-Service-Anwendungen (SaaS), IoT-Sensoren (Internet der Dinge) oder Anwendungsereignisse. Bei diesem Schritt wird noch nicht zwischen ELT und ETL differenziert.

Laden

Ab diesem Schritt beginnt der wesentliche Unterschied zwischen den beiden Datenmanagement-Verfahren:

Beim ETL-Ansatz werden die Daten erst einmal für die Verarbeitung an einen Server (z.B. Data Warehouse) abgegeben.

Beim ELT-Ansatz hingegen erfolgt direkt die Übertragung an den Zielort (z.B. Data Lake). Zwischen der Extraktion und der Bereitstellung vergeht bei ELT weniger Zeit, dafür fällt der Aufwand auf der lokalen Serverstruktur deutlich höher aus.

Transformation

Bei der Transformation erfolgt die Strukturierung und Vereinheitlichung der Rohdaten in einer Datenbank oder DWH. Der Aufwand für die Datenspeicherung ist in diesem Fall zwar deutlich höher, bietet allerdings mehr Möglichkeiten für die weitere Verarbeitung und Auswertung wie Business Intelligence, Datenanalyse oder Reporting.

Der Unterschied ELT und ETL

Beide Methoden spielen eine zentrale Rolle bei der Datenverarbeitung. Durch ihre unterschiedlichen Ansätze stellen sie jedoch andere Vorteile und Herausforderungen, je nach Business-Anforderungen. In der folgenden Tabelle gehen wir auf die wichtigsten Unterschiede ein, um Ihnen zu helfen, den besten Weg für Ihre Datenstrategie zu finden.

Aspekt	ETL	ELT
Primäres System	Die Transformation findet im Zwischensystem oder ETL-Tool statt.	Die Transformation beginnt erst im Zielsystem (z. B. DWH).
Speicherung	Ein Zwischenspeicher kann für die Transformation verwendet werden.	Lädt Rohdaten direkt ins Zielsystem und transformiert diese anschließend. Die Speicherung von Rohdaten muss berücksichtigt werden.
Anwendungsfall	Historisch bevorzugt für traditionelle DWHs und sobald Transformationen komplex sind.	Wird mit Cloud-native DWH wie Snowflake, BigQuery und Redshift immer beliebter, insbesondere wenn Transformationen vom DWH effizient gehandhabt werden können.
Skalierbarkeit	Die Skalierbarkeit wird durch Kapazität des ETL-Tools und Leistung des Zwischensystems eingeschränkt.	Skaliert mit der Leistung und Fähigkeit des DWH, dessen Kosten und Performance ebenfalls berücksichtigt werden sollten.
Flexibilität	Die Flexibilität kann durch die vorgelagerte Transformation gemindert werden, sobald sich Geschäftsanforderungen ändern.	Transformationen können nach dem Laden angepasst werden. Dies bietet potenziell mehr Flexibilität, kann jedoch zu erhöhten Speicherkosten führen.

Umstellung ETL auf ELT

Lange Zeit galt ETL als der Standard der Datenintegration, da traditionell das Zielrepository ein Data Warehouse galt. Allerdings lassen hohe Kosten für Hardware, wachsende Anforderungen an IT und lange Wartezeiten bei Ad-hoc-Analysen den ETL-Prozess zunehmend in den Hintergrund rücken.

Die Umstellung von ETL auf ELT ist ein wachsender Trend, da Unternehmen mit zunehmenden geschäftlichen Anforderungen und bestehenden Cloud-integrationen mit ELT besser aufgestellt sind.

ETL oder ELT? Was ist besser?

Sowohl bei ETL als auch ELT handelt es sich um eine Methode, die Daten zusammenbringt, um daraus Informationen zu gewinnen. Welches der beiden Verfahren das Richtige für Ihr Unternehmen ist, hängt ganz von Ihren Anforderungen ab. Faktoren wie die bestehende Netzwerkarchitektur, der Einsatz von Cloud Technologien, die Menge an Daten und Datenquellsystemen oder das verfügbare Budget beeinflussen die Entscheidung.

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