Data Engineering: ETL oder ELT?
Ein Data Warehouse kann manchmal knifflig sein. Wir übersetzen Ihre Anforderungen.
Mit unserem Fachwissen im Bereich Data Engineering können wir Sie bei der Entwicklung und Implementierung eines Data Warehouse unterstützen, das Ihren spezifischen Anforderungen und Bedürfnissen entspricht. Ob durch den Einsatz von ETL- oder ELT-Prozessen, wir haben das Wissen und die Erfahrung, um ein erfolgreiches Ergebnis zu gewährleisten.
Wir wissen, dass Data Engineering ein komplexer Prozess sein kann, aber mit unserem Fachwissen in den Bereichen Innovationsmanagement und Datenqualität können wir Ihnen ein Krisenmanagement bieten und sicherstellen, dass das Data Warehouse so konzipiert ist, dass es den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.
Unabhängig davon, ob Sie im Sozialversicherungs-, Pharma- oder Gesundheitssektor tätig sind, verfügen wir über das Wissen und die Erfahrung, um Sie bei der Bewältigung der komplexen Anforderungen und Datenqualitätsprobleme zu unterstützen, die bei langfristigen Projekten auftreten können.
Unser Team hat es sich zur Aufgabe gemacht, sowohl der Industrie als auch BI-Herstellern zu helfen, ihre Data-Engineering-Projekte zum Erfolg zu führen.
Ganz gleich, ob Sie Hilfe bei der Implementierung eines Data Warehouse oder einfach Unterstützung bei der Übersetzung Ihrer Anforderungen benötigen, wir sind für Sie da.
Eine kurze Einführung in ETL, ELT
ETL oder ELT, wann ist welches Vorgehen besser ?
ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) sind Datenverwaltungsprozesse, bei denen Daten aus einer oder mehreren Quellen in einen Zieldatenspeicher übertragen werden. ETL und ELT beziehen sich auf die Reihenfolge, in der die Daten transformiert und in den Zieldatenspeicher geladen werden.
ETL wird in der Regel für bestehende Systeme oder ältere Data Warehouses verwendet, bei denen die Verarbeitungsleistung begrenzt ist. Die Daten werden aus den Quellsystemen extrahiert, in ein brauchbares Format umgewandelt und in den Zieldatenspeicher geladen. Diese Methode eignet sich gut für kleine bis mittelgroße Datenmengen und funktioniert gut mit Stapelverarbeitung.
ELT hingegen ist ein modernerer Ansatz, der die Leistungsfähigkeit moderner Data Warehouses nutzt. Die Daten werden aus den Quellsystemen extrahiert und zunächst in den Zieldatenspeicher geladen und dann mit leistungsstarken Data-Warehousing-Tools umgewandelt. Diese Methode eignet sich gut für größere Datenmengen und die Datenverarbeitung in Echtzeit.
Die Rolle der Dateningenieure
Dateningenieure spielen sowohl bei ETL- als auch bei ELT-Prozessen eine entscheidende Rolle. Sie sind verantwortlich für den Entwurf, die Entwicklung und die Pflege der Datenpipelines, die Gewährleistung der Qualität und Genauigkeit der Daten und die Optimierung der Leistung der Datensysteme. Dateningenieure sind auch für die Automatisierung der Datenverwaltungsprozesse und die Gewährleistung der Datensicherheit und des Datenschutzes zuständig.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ETL und ELT zwei unterschiedliche Ansätze für das Datenmanagement sind, die jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen haben. Die Wahl zwischen ETL und ELT hängt von der Größe und Komplexität der Daten und der Verarbeitungsleistung des Zieldatenspeichers ab. Dateningenieure sind für den Entwurf, die Entwicklung und die Pflege der Datenverwaltungsprozesse zuständig und gewährleisten die Qualität, Genauigkeit und Leistung der Datensysteme.
