Der ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) ist einer der kritischsten und schwierigsten Teile der Unternehmensdatenintegration. Aber was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass es eine Low-Code-ETL-Lösung für Ihre Probleme gibt?

Datenprofis nennen ETL oft liebevoll (und nicht so liebevoll) „extrem schwer zu laden.“

Dieser Prozess sollte nicht mit der ELT-Methode (extract, load, and transform) der Datenverarbeitung verwechselt werden.

Zu den häufigsten ETL-Herausforderungen gehören:

  • Der Bedarf an manueller Arbeit und fortgeschrittenem Fachwissen in vielen Phasen des ETL-Prozesses.
  • Die steile Lernkurve, die mit vielen ETL-Tools und -Plattformen verbunden ist.
  • Die Schwierigkeiten, die sich aus dem Volumen, der Vielfalt und der Geschwindigkeit von Unternehmensdaten ergeben, nehmen weiter zu.

Die gute Nachricht ist, dass es für jedes dieser Probleme eine Antwort gibt: Low-Code ETL.

Mit einer wachsenden Anzahl von ETL-Tools und -Plattformen können Sie produktionsreife ETL-Datenpipelines in der Cloud erstellen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen — und ja, dazu gehört auch Xplenty.

Allerdings ist noch nicht jeder bereit, auf den Low-Code-ETL-Zug aufzuspringen. Viele Unternehmen sind weiterhin daran gebunden, ihre ETL-Prozesse manuell zu codieren, und sind sich nicht sicher über die Vor- und Nachteile von Low-Code-ETL.

Also, was ist das Urteil über Low-Code-ETL-Plattformen, und wie stapeln Sie sich gegen die Codierung Ihrer eigenen ETL-Prozesse? In diesem Artikel werden wir die Frage der Low-Code-ETL im Vergleich zur manuellen ETL diskutieren, bevor wir ein endgültiges Urteil fällen.

Customer Story

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Keith hat mehrere Datenquellen mit Amazon Redshift verbunden, um ihre Kundendaten zu transformieren, zu organisieren und zu analysieren.

Amazon Rotverschiebung Amazon Rotverschiebung

 David Schuman

Keith Slater
Senior Entwickler bei Creative Anvil

Bevor wir mit Xplenty begonnen haben, haben wir versucht, Daten aus vielen verschiedenen Datenquellen in Redshift zu verschieben. Xplenty hat uns dabei geholfen, dies schnell und einfach zu tun. Das beste Merkmal der Plattform ist die Möglichkeit, Daten nach Bedarf zu bearbeiten, ohne dass der Prozess übermäßig komplex ist. Außerdem ist der Support großartig – sie sind immer ansprechbar und bereit zu helfen.

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Inhaltsverzeichnis:

  1. Was ist ETL-Code?
  2. Low-Code ETL erklärt
  3. Handbuch ETL erklärt
  4. Low-Code ETL vs. Handbuch ETL
  5. Ein letztes Wort zum ETL-Code

Was ist ETL-Code?

ETL bedeutet den Extrakt-, Transformations- und Ladevorgang zum Sammeln und Synthetisieren von Daten. Der Prozess sammelt und verarbeitet Daten aus verschiedenen Datenquellen in einem einzigen Datenspeicher, der für die Business Intelligence-Analyse verwendet wird.

Traditionell ist der ETL-Prozess fest codiert. Programmierer legen Anweisungen fest, um Daten aus ihrer Quelle zu extrahieren, in ein verwendbares Format umzuwandeln und die transformierten Daten in das entsprechende Zielsystem zu laden. Einige Organisationen synthetisieren Daten sogar durch manuelle Prozesse und Tabellenkalkulationen.

Diese Prozesse sind nicht mehr so rentabel, da Unternehmen ihre Datenpipelines skalieren und Daten schneller und effizienter verarbeiten und speichern müssen.

Die harte Codierung von Daten führt zu vielen Problemen, einschließlich laufender Wartung, ungültiger oder falscher Daten, eingeschränkter Fähigkeit, Datensätze zu mischen, Inflexibilität und im Allgemeinen ist es nur teurer.

Glücklicherweise haben einige Plattformen wie Xplenty Low-Code-Daten eingeführt, die diese Hindernisse beseitigen, wenn Unternehmen ihre Datenstruktur skalieren und anspruchsvollere Datenanalysen durchführen.

Low-Code-ETL erklärt

Der Begriff „Low-Code-ETL“ bezieht sich auf eine Softwareplattform, die ETL- und Datenintegrationspipelines nahezu automatisch erstellt und wenig oder gar keinen Input von Entwicklern erfordert. Low-Code-ETL-Plattformen werden häufig in der Cloud ausgeführt und verfügen in der Regel über eine einfache visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche, mit der Benutzer den Datenfluss im gesamten Unternehmen leicht verstehen können.

In den letzten Jahren gab es einen großen Hype um sogenannte „Low-Code“ – oder „No-Code“ -Lösungen. Laut dem IT-Forschungsunternehmen Forrester wird der Markt für Low-Code-Entwicklungsplattformen bis 2022 einen Wert von 21,2 Milliarden US-Dollar erreichen und jährlich um 40 Prozent wachsen. Darüber hinaus haben 45 Prozent der Entwickler bereits eine Low-Code-Plattform verwendet oder erwarten dies in naher Zukunft.

Wenn Sie in die Low-Code-Richtung gehen, können Unternehmen nicht nur ihren ETL-Prozess überarbeiten, sondern auch zu komplexeren Datentransformationen wie einem Data Lake oder Data Mart übergehen.

Es wird auch die Datenqualität verbessern und es einfacher machen, unterschiedliche Datentypen beim Data Warehousing zu mischen.

Manual ETL Explained

Der Begriff „manual ETL“ bezieht sich auf die traditionelle Art der Durchführung von ETL: Schreiben von ETL-Code mit Hilfe eines oder mehrerer ETL-Entwickler.

Die manuelle ETL-Entwicklung erfordert eine Vielzahl von Fähigkeiten, darunter:

  • Dokumentation der Anforderungen und Darstellung des ETL-Prozesses.
  • Erstellen von Modellen zur Beschreibung der während der ETL stattfindenden Datenextraktion.
  • Formulierung der Architektur des Ziel-Data Warehouses.
  • Entwicklung der Datenpipelines, die Informationen von Quelldatenbanken zum Data Warehouse transportieren.
  • Testen des Systems und Ausführen regelmäßiger Leistungsprüfungen.

Auch hier hat sich die manuelle ETL als ineffizient für Organisationen erwiesen, die stark auf große Datensätze angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen. Ihre ETL-Pipeline sollte sauber, unkompliziert und flexibel sein. Die Datenverwaltung kann für Ihr Unternehmen mit Low-Code-ETL so viel einfacher sein.

Low-Code-ETL vs. Manuelle ETL: Hauptunterschiede

Nachdem wir nun Low-Code-ETL und manuelle ETL definiert haben, wollen wir die Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Alternativen diskutieren.

Benutzerfreundlichkeit

Das Schreiben Ihres eigenen ETL-Codes ist selbst für erfahrene Entwickler keine triviale Aufgabe. Wie oben erläutert, erfordert die ETL-Entwicklung viele verschiedene Data Science- und Data Analytics-Fähigkeiten sowie fundierte Kenntnisse einer oder mehrerer Programmiersprachen. Der Extraktionsprozess allein kann große Kopfschmerzen bereiten.

Low-Code-ETL-Plattformen sind vom Design her viel einfacher zu verwenden als eine manuell geschriebene Codebasis. Selbst nicht-technische Mitarbeiter können ETL-Prozesse entwerfen und ausführen und Datenmodelle erstellen, dank einer intuitiven Benutzeroberfläche, die eine visuelle Darstellung von ETL-Datenflüssen bietet.

Fazit: Das Programmieren eigener ETL-Prozesse ist verlockend, aber selbst für erfahrene Entwickler schwierig. Low-Code-ETL-Plattformen halten die ETL-Entwicklung überschaubar und unter Kontrolle.

Wartung

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Lassen Sie uns klar sagen: Die manuelle Pflege Ihres ETL-Codes ist zum Kotzen.

Zunächst gibt es die Frage der Programmiersprache. ETL-Code kann in SQL, Java, Python, Apache Pig oder einer beliebigen Anzahl von Alternativen vorliegen. Um diesen Code zu verwalten, müssen Sie einen erfahrenen ETL-Entwickler finden, der die richtige Sprache fließend genug spricht, um ihn zu verstehen und bei Bedarf Änderungen vorzunehmen.

Zweitens ist Ihr ETL-Code möglicherweise veraltet oder schlecht gewartet, was für jeden, der versucht, in die Codebasis einzutauchen, massive Kopfschmerzen verursacht. Wenn das Beheben von Fehlern und das Durchführen von Optimierungen schwierig genug sind, werden Versionsverwaltung und Upgrades ein Albtraum sein.

Die Situation könnte bei Low-Code-ETL-Plattformen nicht anders sein, bei denen die Wartung ein Kinderspiel ist. Sie benötigen keinen Abschluss in Informatik, um Änderungen vorzunehmen – Sie können einfach die einfache Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche verwenden.

Wartung ist auf ETL-Plattformen ein Kinderspiel. Änderungen sind einfach zu implementieren und erfordern keine Programmierkenntnisse. Wenn Sie jedoch ein Kontrollfreak sind, der es vorzieht, alles selbst zu verwalten, obwohl es nicht bequem ist, schreiben Sie weiterhin Ihren eigenen Code.

Das Endergebnis: ETL-Plattformen erfordern wenig Wartung, was sie zum Gewinner in dieser Kategorie macht. Wenn Sie jedoch ein Kontrollfreak sind, der es vorzieht, das letzte Wort in Ihrer ETL-Codebasis zu haben, klingt das Schreiben Ihres eigenen Codes möglicherweise ansprechender.

Leistung

Das Codieren Ihrer eigenen ETL kann ein großer Vorteil in Bezug auf die Leistungsoptimierung sein. Wenn Sie einen erfahrenen Dateningenieur an Bord haben, der Ihre ETL-Prozesse kennt, können Sie Ihren ETL-Prozess wirklich so optimieren, dass er so reibungslos wie möglich abläuft.

Verwandte Lektüre: So verbessern Sie Ihre ETL-Leistung

Aber lassen Sie uns noch nicht auf die manuelle ETL-Entwicklung eingehen. Angesichts des landesweiten Mangels an Datenwissenschaft ist die Suche und Schulung eines erfahrenen ETL-Entwicklers sowohl herausfordernd als auch zeitaufwändig. Wenn Sie nicht bereits über eine solche Person verfügen, kann die Verwendung einer Low-Code-ETL-Plattform zu höherwertigem Code führen als Ihr durchschnittlicher ETL-Entwickler.

Hier bei Xplenty berichteten beispielsweise einige unserer Kunden, dass unsere Low-Code-ETL-Plattform Code generiert hat, der doppelt so schnell lief wie ihre eigene Codebasis.

Das Endergebnis: Wenn Sie bereits einen Elite Data Engineer haben, wird Ihr eigener ETL-Code wahrscheinlich eine bessere Leistung erbringen. Low-Code-ETL-Plattformen können jedoch häufig Code erzeugen, der schneller ausgeführt wird als der durchschnittliche Entwickler. Und es kann über Ihre Organisation verteilt werden – jede Person kann Echtzeitzugriff auf den ETL-Prozess haben.

Organisation

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Wenn Sie Ihren eigenen ETL-Code schreiben, müssen Sie sicherstellen, dass alles schön und ordentlich ist. Sie müssen beispielsweise gut formatierte Protokolle generieren, Ausnahmen und Fehler behandeln und alles in einem gut organisierten Repository speichern.

Low-Code-ETL-Plattformen beseitigen all diese Bedenken für Sie. Mit einem ETL-Tool können Sie die verschiedenen Datenflüsse mithilfe einer visuellen Darstellung verwalten. Auf diese Weise können alle Mitglieder Ihres Teams das Gesamtbild sowie die kleineren Details sehen, ohne verstehen zu müssen, wie man Code liest. Es erleichtert auch die Wiederverwendung von Logik, ohne denselben Code mehrmals neu schreiben zu müssen, und plant Jobs so, dass die Abhängigkeiten zwischen den Komponenten im Datenfluss gesteuert werden. In dem seltenen Fall, dass Sie sich die Codebasis selbst ansehen müssen, ist der von diesen Plattformen generierte Code sauber und leicht verständlich.

Das Fazit: Low-Code-ETL-Plattformen sind besser organisiert als das Schreiben Ihres eigenen Codes.

Customer Story

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Keith hat mehrere Datenquellen mit Amazon Redshift verbunden, um ihre Kundendaten zu transformieren, zu organisieren und zu analysieren.

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Amazon Rotverschiebung Amazon Rotverschiebung

 David Schuman

Dave Schuman
CTO und Mitbegründer bei Raise.me

Sie haben wirklich eine Schnittstelle zu dieser Welt der Datentransformation geschaffen, die funktioniert. Es ist intuitiv, es ist einfach zu handhaben und wenn es uns ein wenig zu verwirrend wird, arbeiten sie manchmal einen ganzen Tag lang daran, uns bei der Lösung unseres Problems zu helfen, und sie geben nie auf, bis es gelöst ist.

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Skalierbarkeit

Ihr manueller ETL-Code kann skalierbar sein oder nicht, je nachdem, welches Framework Sie verwenden. Dasselbe gilt jedoch, wenn Sie eine Low-Code-ETL-Plattform verwenden, da diese auch auf einem Framework basiert — sei es Hadoop, Spark oder eine andere Open-Source- oder kommerzielle Lösung.

Es ist wichtig sicherzustellen, dass Ihr Framework eher skaliert als hochskaliert wird. Mit anderen Worten, stellen Sie sicher, dass Sie dem Cluster problemlos weitere Knoten hinzufügen können, anstatt eine einzelne Maschine aktualisieren zu müssen.

Egal wie groß Ihr Budget ist, eine einzelne Maschine hat immer eine Silikondecke, wenn es darum geht, mehr Speicher und CPU hinzuzufügen. Dies wird unweigerlich zu Problemen führen, da die Größe Ihrer Daten weiter zunimmt. Unabhängig davon, ob Sie Ihre eigene ETL codieren oder eine Low-Code-ETL-Plattform verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie skalieren können.

Das Fazit: In beiden Fällen hängt die Skalierbarkeit Ihrer Codebasis vom Framework ab. Stellen Sie sicher, dass Sie eine Lösung auswählen, mit der Sie skalieren können.

Workflow-Management

Das Entwerfen und Verwalten von Workflows ist ein wichtiger Teil des ETL-Prozesses. Zu viele Entwickler programmieren Workflows selbst, was viel Management und Wartung erfordert. Die Verwendung eines Workflow-Management-Frameworks wie Luigi ist eine bessere Alternative, aber auch diese Option erfordert einige manuelle Codierung.

ETL-Plattformen bieten Workflow-Management, das viel einfacher zu bedienen ist, in der Regel über eine einfache Point-and-Click-Schnittstelle. Sie müssen kein Framework verwalten, wenn Entwicklung und Wartung viel einfacher sind.

Fazit: Low-Code-ETL-Plattformen bieten ein einfacheres Workflow-Management als die manuelle ETL-Entwicklung.

Wenn Sie Ihren eigenen ETL-Code schreiben, ist die Einstellung eines ETL-Entwicklers ein absolutes Muss. Laut dem Jobsuchmarkt ZipRecruiter liegt das durchschnittliche Vollzeitgehalt eines ETL-Entwicklers in den USA bei über 110.000 US-Dollar.

Manuelle ETL-Entwicklung kann zusätzliche Kosten erfordern oder auch nicht. Wenn Sie ein kostenloses Open-Source-Framework wie Hadoop oder Spark verwenden, können Sie Ihre Kosten auf ein Minimum beschränken.

Die Kosten variieren bei Low-Code-ETL-Plattformen. Die ETL-Datenintegrationsplattform von Xplenty hält die ETL-Kosten niedriger als selbst das niedrigste Entwicklergehalt.Neue Xplenty-Benutzer erhalten eine kostenlose 7-Tage-Testversion und eine kostenlose Einrichtungssitzung mit unserem Implementierungsteam.

Fazit: Die Verwendung einer Low-Code-ETL-Plattform kann die Kosten senken, da Sie nicht das Gehalt eines oder mehrerer ETL-Entwickler zahlen müssen.

Flexibilität

Wenn Sie Flexibilität suchen, ist die Codierung Ihrer eigenen ETL der richtige Weg. Mit der manuellen ETL-Entwicklung können Sie komplexe Transformationen und einzigartige Algorithmen schreiben, die Low-Code-ETL-Plattformen nicht über eine einfache Benutzeroberfläche bereitstellen können. Wenn Ihre ETL-Workflows diese Art der Nischendatenverarbeitung erfordern, ist Flexibilität nicht nur ein Vorteil, sondern ein Muss.

Dennoch können Sie den Vorteil der Flexibilität genießen, wenn Sie mit Ihrer Low-Code-ETL-Plattform auch Ihren eigenen Code schreiben können. Abhängig von der Plattform können Sie bei einigen Low-Code-ETL-Lösungen benutzerdefinierte Datenmanipulationen durchführen oder nicht.

Das Endergebnis: Das Schreiben Ihres eigenen Codes bietet mehr Flexibilität, es sei denn, Sie können auf Ihrer Low-Code-ETL-Plattform auch benutzerdefinierte Änderungen an der Codebasis vornehmen.

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Ein letztes Wort zum ETL-Code

Wie wir in diesem Artikel besprochen haben, hat die Verwendung einer Low-Code-ETL-Plattform viele Vorteile. Die Vorteile von Low-Code-ETL-Plattformen sind:

  • Höhere Benutzerfreundlichkeit
  • Langfristigbesser handhabbar
  • Weniger Wartung erforderlich
  • Besser organisiert
  • Einfacheres Workflow-Management
  • Geringere Kosten

Möchten Sie die Vorteile von Low-Code-ETL erkunden für dich selbst? Xplenty ist eine Low-Code-ETL-Datenintegrationsplattform, mit der Sie ganz einfach Pipelines für Ihre Unternehmensdaten erstellen können. Setzen Sie sich noch heute mit unserem Team in Verbindung, um eine personalisierte Demo und eine kostenlose 7-Tage-Testversion der Xplenty-Plattform zu erhalten.

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