ETL-Tools als datenzentrierte Organisation verstehen

Das ETL Prozess ist definiert als das Verschieben von Daten von ihrem Quell- zum Zielspeicher (normalerweise ein Data Warehouse) zur zukünftigen Verwendung in Berichten und Analysen. Die Daten werden zunächst aus einer Vielzahl von Quellen extrahiert, bevor sie entsprechend den Geschäftsanforderungen in ein bestimmtes Format umgewandelt und konvertiert werden.

ETL ist einer der integralsten Prozesse, der für Business Intelligence- und Analytics-Anwendungsfälle erforderlich ist, da er auf den in Data Warehouses gespeicherten Daten beruht, um Berichte und Visualisierungen zu erstellen. Dies hilft bei der Entwicklung effektiver Strategien, die umsetzbare und operative Erkenntnisse liefern können. 

Den ETL-Prozess verstehen

Bevor du verstehst Was ist ein ETL-Tool?, müssen Sie zuerst den ETL-Prozess verstehen.

• Extrahieren: In diesem Schritt werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen extrahiert, die in verschiedenen Formaten wie Flat Files, Hadoop Files, XML, JSON usw. vorliegen. Die extrahierten Daten werden dann in einem Staging-Bereich gespeichert, in dem weitere Transformationen durchgeführt werden. Daher werden die Daten vor dem Laden in ein Data Warehouse gründlich geprüft. Sie benötigen eine Datenzuordnung zwischen Quelle und Ziel, da der ETL-Prozess unterwegs mit verschiedenen Systemen interagieren muss. 
• Transformieren: Dieser Schritt gilt als der wichtigste Schritt des ETL-Prozesses. Es gibt zwei Arten von Transformationen, die an den Daten durchgeführt werden können: grundlegende Transformationen wie Konsolidierung, Filterung, Datenbereinigung und Standardisierungen oder erweiterte Transformationen wie Duplikation, Schlüsselrestrukturierung und Verwendung von Lookups zum Zusammenführen von Daten.
• Laden Sie: In diesem Schritt laden Sie die transformierten Daten in das Data Warehouse, wo sie genutzt werden können, um verschiedene Berichte zu generieren und wichtige analytische Entscheidungen zu treffen.

Arten von ETL-Tools

Hier sind die verschiedenen Arten von ETL-Tools, die Sie für Ihr Unternehmen nutzen können:

Open-Source-ETL-Tools

In den letzten zehn Jahren haben Softwareentwickler verschiedene Open-Source-ETL-Produkte entwickelt. Diese Produkte können kostenlos verwendet werden und ihr Quellcode ist frei verfügbar. Auf diese Weise können Sie ihre Fähigkeiten verbessern oder erweitern. Open-Source-Tools können in Bezug auf Integration, Qualität, Akzeptanz, Benutzerfreundlichkeit und Verfügbarkeit von Support erheblich variieren. Viele Open-Source-ETL-Tools enthalten eine grafische Oberfläche zum Ausführen und Entwerfen von Datenpipelines.

Hier sind einige der besten Open-Source ETL-Tools auf dem Markt:

• Hadoop: Hadoop zeichnet sich als universelle Distributed Computing-Plattform aus. Es kann verwendet werden, um Daten beliebiger Struktur zu manipulieren, zu speichern und zu analysieren. Hadoop ist ein komplexes Ökosystem von Open-Source-Projekten, das über 20 verschiedene Technologien umfasst. Projekte wie MapReduce, Pig und Spark werden verwendet, um wichtige ETL-Aufgaben auszuführen.  
• Talend Open Studio: Talend Open Studio ist eines der beliebtesten Open-Source-ETL-Tools auf dem Markt. Es generiert Java-Code für die Datenpipelines, anstatt Pipeline-Konfigurationen über eine ETL-Engine auszuführen. Dieser einzigartige Ansatz verleiht ihm einige Leistungsvorteile.
• Pentaho-Datenintegration (PDI): Pentaho Data Integration ist auf dem Markt für seine grafische Benutzeroberfläche Spoon bekannt. PDI kann XML-Dateien generieren, um Pipelines darzustellen, und diese Pipelines über seine ETL-Engine ausführen.

ETL-Tools für Unternehmenssoftware

Es gibt zahlreiche Softwareunternehmen, die kommerzielle ETL-Softwareprodukte unterstützen und verkaufen. Diese Produkte gibt es schon seit geraumer Zeit und sind im Allgemeinen in Bezug auf Funktionalität und Akzeptanz ausgereift. Alle Produkte bieten grafische Oberflächen zum Ausführen und Entwerfen von ETL-Pipelines und stellen Verbindungen zu relationalen Datenbanken her.

Hier sind die wenigen besten ETL-Tools für Unternehmenssoftware auf dem Markt:

• IBM Infosphere DataStage: DataStage ist ein ausgereiftes ETL-Produkt, das starke Fähigkeiten für die Arbeit mit Mainframe-Computern bietet. Es gilt als „komplex zu lizenzierendes und teures Tool“, das sich oft mit anderen Produkten dieser Kategorie überschneidet.
• Oracle Datenintegrator: Das ETL-Produkt von Oracle ist seit mehreren Jahren auf dem Markt. Es verwendet eine grundlegend einzigartige Architektur von anderen ETL-Produkten. Im Gegensatz zur Durchführung von Transformationen im ETL-Tool selbst mithilfe von Hardwareressourcen und einem dedizierten Prozess verschiebt Oracle Data Integrator Daten zuerst in das Ziel. Anschließend führt es Transformationen mithilfe des Hadoop-Clusters oder der Funktionen der Datenbank durch. 
• Informatik PowerCenter: Informatica PowerCenter wird von verschiedenen großen Unternehmen eingesetzt und wird von Branchenanalysten hoch geschätzt. Es ist Teil einer größeren Produktsuite, die als Informatica-Plattform gebündelt wird. Diese Produkte sind IT-zentriert, aber recht teuer. Informatica gilt als weniger ausgereift als einige andere Produkte auf dem Markt für unstrukturierte und halbstrukturierte Quellen. 

Cloudbasierte ETL-Tools

Cloudbasierte ETL-Tools haben den Vorteil, robuste Integrationen in andere Cloud-Dienste, nutzungsbasierte Preise und Elastizität bereitzustellen. Auch diese Lösungen sind proprietär und funktionieren nur im Rahmen des Cloud-Anbieters. Einfach ausgedrückt können Cloud-basierte ETL-Tools nicht auf der Plattform eines anderen Cloud-Anbieters verwendet werden.

Hier sind die wenigen besten Cloud-basierten ETL-Tools auf dem Markt:

• Hevo-Daten: Eine vollständig verwaltete No-Code Data Pipeline-Plattform wie Hevo Data hilft Ihnen bei der Integration von Daten aus 100+ Datenquellen (einschließlich 30+ kostenlose Datenquellen) mühelos und in Echtzeit zu einem Ziel Ihrer Wahl. Hevo mit seiner minimalen Lernkurve kann in nur wenigen Minuten eingerichtet werden, sodass die Benutzer Daten laden können, ohne die Leistung beeinträchtigen zu müssen. Seine starke Integration mit x-ten Quellen ermöglicht es Benutzern, Daten unterschiedlicher Art reibungslos einzubringen, ohne eine einzige Zeile codieren zu müssen.
• Azure Data Factory: Dies ist ein vollständig verwalteter Dienst, der eine Verbindung zu einer Vielzahl von On-Premise- und Cloud-Quellen herstellt. Es kann die Daten problemlos transformieren, kopieren und anreichern und schließlich als Ziel in Azure-Datendienste schreiben. Azure Data Factory unterstützt auch Spark, Hadoop und Machine Learning als Transformationsschritte.  
• AWS-Datenpipeline: AWS Data Pipeline kann verwendet werden, um regelmäßige Verarbeitungsaktivitäten wie SQL-Transformationen, benutzerdefinierte Skripte, MapReduce-Anwendungen und verteilte Datenkopien zu planen. Es ist auch in der Lage, sie für mehrere Ziele wie RDS, DynamoDB und Amazon S3 auszuführen.

Zusammenfassung

In diesem Blog geht es um die Grundlagen von ETL und ETL-Tools. Es gibt auch einen Einblick in einige der besten ETL-Tools auf dem Markt, die zu jeder Kategorie von ETL-Tools gehören.

Quelle: https://www.smartdatacollective.com/understanding-etl-tools-as-data-centric-organization/