Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein.

Begriffe und Definitionen zum Thema Big Data & Analytics

ETL (Extract, Transform, Load)

In modernen datengetriebenen Unternehmen stammen Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Damit sie konsistent und auswertbar zusammengeführt werden können, braucht es strukturierte Prozesse – hier kommt ETL ins Spiel: ein zentrales Verfahren für die Aufbereitung und Integration von Daten.

Definition: ETL steht für Extract, Transform, Load und beschreibt den dreistufigen Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen:

  1. Extrahiert (Extract),

  2. Transformiert (Transform) und

  3. Geladen (Load)
    werden, um sie in einem Zielsystem wie einem Data Warehouse oder Data Lake zu speichern und für Analysen nutzbar zu machen.

Erklärung:

  • Extract: Daten werden aus unterschiedlichen Ursprungsquellen (z. B. Datenbanken, APIs, Logfiles, CRM-Systemen) gesammelt.

  • Transform: Die Rohdaten werden aufbereitet – etwa durch Formatierung, Datenbereinigung, Anreicherung, Zusammenführung oder Aggregation.

  • Load: Die transformierten Daten werden in ein Zielsystem (z. B. Data Warehouse) geladen, oft in standardisierter und strukturierter Form.

Moderne Varianten nutzen auch ELT (Extract, Load, Transform), bei dem die Transformation erst im Zielsystem erfolgt, besonders in Cloud-Architekturen.

ETL-Prozesse sind häufig automatisiert und wiederkehrend und werden mit spezialisierten Tools wie Talend, Informatica, Apache Nifi, Microsoft SSIS oder cloudbasierten Plattformen wie AWS Glue umgesetzt.

Praxisbeispiele:

  • Einzelhändler extrahieren Verkaufsdaten aus Kassensystemen, transformieren sie (z. B. Währungsumrechnung) und laden sie täglich in ein Data Warehouse für Umsatzanalysen.

  • Banken integrieren Kundendaten aus Filialsystemen, Mobile Banking und CRM in ein einheitliches Data Warehouse für 360-Grad-Kundenansichten.

  • Versicherungen nutzen ETL, um Schadensmeldungen aus unterschiedlichen Systemen zusammenzuführen und Risiken besser zu bewerten.

  • Industrieunternehmen aggregieren Maschinendaten aus IoT-Sensoren zur Überwachung von Produktionsprozessen.

Für wen relevant?
ETL ist essenziell für Data Engineers, Data Analysts, BI-Architekt:innen, IT-Systemintegrator:innen und alle, die sich mit Datenintegration, Data Warehousing oder Analytics-Projekten befassen.

Alle Begriffe zum Thema Big Data & Analytics

Business Intelligence

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, Informationen schnell und präzise auszuwerten, zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Business Intelligence (BI) umfasst die Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

Data Governance

In einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten erzeugen und nutzen, wird Data Governance immer wichtiger: Sie schafft Verantwortlichkeiten, Regeln und Strukturen, um den sicheren, konsistenten und gesetzeskonformen Umgang mit Daten zu gewährleisten.

Data Lake

Moderne Unternehmen erzeugen täglich enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Um diese effizient und skalierbar speichern, analysieren und nutzen zu können, setzen viele Organisationen auf sogenannte Data Lakes – flexible Datenspeicher für die Anforderungen der datengetriebenen Welt.

Data Mining

Data Mining ist ein Schlüsselprozess in der datengetriebenen Wirtschaft. Es ermöglicht Unternehmen, verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datenbeständen zu entdecken, die für bessere Entscheidungen, neue Geschäftsmodelle oder Prozessoptimierungen genutzt werden können.

Data Visualization

Daten sind das neue Gold – doch erst durch klare, visuelle Aufbereitung werden sie für Menschen wirklich greifbar und nutzbar. Data Visualization hilft dabei, komplexe Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Warehouse

In einer Welt wachsender Datenmengen benötigen Unternehmen zentrale Orte, an denen sie strukturierte, konsistente und analysierbare Datenbestände aufbauen und pflegen können. Das Data Warehouse ist genau dafür konzipiert: als Grundlage für Business Intelligence, Reporting und strategische Entscheidungsfindung.

ETL (Extract, Transform, Load)

In modernen datengetriebenen Unternehmen stammen Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Damit sie konsistent und auswertbar zusammengeführt werden können, braucht es strukturierte Prozesse – hier kommt ETL ins Spiel: ein zentrales Verfahren für die Aufbereitung und Integration von Daten.

Predictive Analytics

Predictive Analytics macht Unternehmen zukunftsfähig: Statt nur Daten der Vergangenheit auszuwerten, wird die Fähigkeit geschaffen, zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorauszusagen – auf Basis mathematischer Modelle, Machine Learning und statistischer Methoden.

Digital Academy | A-Z