Der Paradigmenwechsel: ETL und ELT für die moderne Datenverarbeitung. Welche Datenintegrationsstrategie ist die richtige für dein Unternehmen?

Um den Wert deiner Daten voll auszuschöpfen, ist es entscheidend, eine zentralisierte Datenspeicherung zu haben und gleichzeitig einen flexiblen Zugang zu ermöglichen.

Gerade im Analyse-, Visualisierungs- oder Reporting-Bereich, aber auch dem Marketing ist der Einsatz von ELT essentiell.

In folgendem Blog-Post habe ich für dich die Unterschiede zwischen ETL und ELT, als auch die Vor- und Nachteile festgehalten.

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Effiziente Datenintegration: ETL vs. ELT – Unterschiede und Vor- und Nachteile im Vergleich

ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind Methoden der Datenintegration.

The Buchstaben stehen bei beiden Methoden für das Selbe: Extrahieren, Transformieren und Laden

Die Hauptaufgabe beider Methoden besteht im wesentlichen darin, Daten von einem Ort zum anderen zu übertragen.

Der wichtigste Unterschied, bei ETL werden die Daten vor dem Laden in das Zielsystem umgewandelt, während sie bei ELT erst danach umgewandelt werden.

ETL

ETL ist ein Akronym für "Extrahieren, Transformieren und Laden" und beschreibt die drei Stufen der traditionellen Datenpipeline. Dabei werden Rohdaten aus der Quelle extrahiert, in einem sekundären Verarbeitungsschritt transformiert und anschließend in eine Zieldatenbank geladen.

Diese Methode wurde in den 1970er-Jahren entwickelt und ist nach wie vor bei On-Premise-Datenbanken mit begrenztem Speicher und begrenzter Verarbeitungsleistung weitverbreitet.