Daten aus mehreren Datenquellen werden mithilfe der Datenintegrationsmethode ETL (Extract, Transform, Load) in einen einzigen, konsistenten Datenspeicher zusammengeführt. Dieser konsistente Datenspeicher wird dann in ein Data Warehouse oder ein anderes Zielsystem geladen. Als Methode zur Integration und zum Laden von Daten für Berechnungen und Analysen wurde ETL erstmals vorgestellt. Schließlich entwickelte es sich zur Hauptmethode für die Datenverarbeitung in Data-Warehousing-Projekten. Auf der Grundlage von ETL werden Arbeitsabläufe in der Datenanalyse und im Machine Learning aufgebaut. ETL kann fortschrittlichere Analysen durchführen, die Backend-Operationen oder Endbenutzererfahrungen verbessern können. Es bereinigt und organisiert Daten mithilfe einer Reihe von Geschäftsregeln, um spezifische Business-Intelligence-Anforderungen wie monatliche Berichte zu erfüllen. Unternehmen nutzen ETL häufig, um Daten aus alten Systemen zu extrahieren, die Daten zu bereinigen, um ihre Einheitlichkeit und Qualität zu erhöhen, und die Daten in die gewünschte Datenbank einzufügen.
Was ist ETL (Extract, Transform, Load)?