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Was sind ETL und ELT?
ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind Prozesse zur Datenintegration: Daten werden aus Quellsystemen extrahiert, aufbereitet und in ein Zielsystem (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse) geladen.
Der Unterschied liegt in der Reihenfolge: Bei ETL werden Daten vor dem Laden transformiert — meist in einer separaten Umgebung. Bei ELT werden Rohdaten zuerst geladen und im Zielsystem transformiert. ELT nutzt die Rechenleistung moderner Cloud-Warehouses und Lakehouses aus.
Klassische ETL-Werkzeuge: SSIS, Informatica, Talend. Moderne ELT-Werkzeuge: Azure Data Factory, Fivetran, dbt, Airbyte. In Lakehouses ergänzt Streaming (Kafka, Event Hub, Autoloader) und Change Data Capture (CDC) das Bild.
Für den Mittelstand ist ELT heute Standard — in Kombination mit dbt für die Transformationen und Cloud-Data-Warehouses für die Ausführung.
Best Practices für ETL/ELT
Diese sechs Prinzipien helfen bei erfolgreichen Datenpipelines:
- ELT statt ETL: Rohdaten zuerst laden — Transformationen im Zielsystem sind flexibler und günstiger.
- dbt für Transformationen: SQL-basiert, versioniert, testbar — der moderne Standard.
- Medaillon-Architektur: Bronze/Silver/Gold — klar getrennte Qualitätsstufen.
- Managed Connectors nutzen: Fivetran oder Airbyte statt eigene Anbindungen — spart Wochen.
- Idempotente Pipelines: Mehrfaches Ausführen darf keine Duplikate erzeugen.
- Monitoring & Alerts: Fehler früh sichtbar — nicht erst wenn Reports leer bleiben.
Häufige Fehler bei ETL/ELT
Diese Fallstricke sehen wir häufig:
- Eigenbau statt Managed: Für Standardquellen eigene Konnektoren bauen — Zeitverschwendung.
- Keine Tests: Ohne Datenqualitätstests fließen kaputte Daten ins Reporting.
- Monolithische Pipelines: Ein einziger Riesen-Job — bei Fehlern schwer zu debuggen.
- Keine Historisierung: Änderungen an Stammdaten sind später nicht mehr nachvollziehbar.
- Vendor-Lock-in: Proprietäre ETL-Tools binden — offene Formate wählen.
ETL vs. ELT vs. Streaming
Drei Ansätze — in modernen Landschaften kombiniert:
- ETL (klassisch): Transformation vor dem Laden. Bei starker Ressourcen-Beschränkung im Zielsystem.
- ELT (modern): Rohdaten zuerst laden, dann im Zielsystem transformieren. Der neue Standard.
- Streaming: Echtzeit-Datenfluss über Kafka, Event Hub & Co. Für zeitkritische Use Cases.
Datenpipelines für Ihre Analytics & KI
In einem kostenlosen Erstgespräch schauen wir uns Ihre Datenlandschaft an und identifizieren die kritischen Pipeline-Themen — inklusive Aufwandsschätzung und Tool-Empfehlung.
Als Daten- und KI-Partner für den Mittelstand bauen wir moderne ELT-Pipelines mit Fabric, Databricks oder Snowflake — mit Tests, Monitoring und Governance.
Was wir dazu anbieten
- BI-Beratung — Datenpipelines für Reporting und Analytics.
- Software & Pipelines — Umsetzung mit Data Factory, dbt und Airflow.
- Data Lake / Lakehouse — Zielsystem für moderne ELT.
- Data Warehouse — der Klassiker als Zielsystem.
