ETL (Extraktion, Transformation, Laden) ist ein zentraler Prozess im Datenmanagement und Business Intelligence, der sich auf die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in ein Data Warehouse oder ein anderes zentrales Datenspeichersystem bezieht.
Der ETL-Prozess besteht aus drei Hauptphasen:
- Extract (Extraktion): In dieser Phase werden Rohdaten aus unterschiedlichen internen und externen Datenquellen, wie Datenbanken, Dateien, APIs oder Webdiensten, gesammelt und extrahiert.
- Transform (Transformation): In der Transformationsphase werden die extrahierten Daten gereinigt, normalisiert, aggregiert, bereinigt und in das gewünschte Format gebracht, um sie für die Analyse und Berichterstattung konsistent, qualitativ hochwertig und kompatibel zu machen. Die Transformation kann auch die Anwendung von Geschäftsregeln, die Berechnung von Kennzahlen und die Anreicherung der Daten mit zusätzlichen Informationen umfassen.
- Load (Laden): Schließlich werden die transformierten Daten in das Data Warehouse oder das Zielsystem geladen und dort gespeichert, um sie für weitere Analysen, Berichte und Dashboards zur Verfügung zu stellen.
ETL-Prozesse werden in der Regel mithilfe spezialisierter ETL-Tools oder -Software automatisiert und periodisch ausgeführt, um die Aktualität, Genauigkeit und Verfügbarkeit der Business Intelligence- und Analyseinformationen zu gewährleisten. ETL ist ein wichtiger Bestandteil von Data Integration, Data Quality, Data Governance und Master Data Management-Strategien und -Praktiken.