Oracle 12c - Das umfassende Handbuch

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Kapitel 24

ETL in der Praxis

ETL steht für »Extraction, Transformation and Loading«. ETL ist eine der aufwen-

digsten Aufgaben in einem Data Warehouse-Projekt und beginnt bei der Identifi-

zierung der Datenquellen. Dies ist keineswegs ein trivialer Vorgang. Häufig sind

Daten in den operativen Systemen redundant gespeichert. Dabei gilt es auch zu

überprüfen, wie zuverlässig die Datenquellen sind. Weiterhin ist die Frage der

Konsistenz der Quellen zu berücksichtigen. Die Sicherung der Datenqualität

beginnt bereits mit der Quellenidentifizierung.

Nach der Identifikation müssen die Daten extrahiert werden. In großen Unterneh-

men befinden sich die Datenquellen auf verschiedenen Systemen und unter-

schiedlichen Plattformen. Die Daten können weltweit über mehrere Standorte

verteilt sein.

Sind die Daten extrahiert, müssen sie zum Ziel transportiert werden. Da der

erfolgreiche Transport die Voraussetzung für das Laden der Daten ist, muss der

gesamte Prozess überwacht werden. An dieser Stelle ist es wichtig, den Sicherheit-

saspekt zu beachten. Eine Verschlüsselung ist notwendig, wenn der Transport

über öffentliche Netzwerke erfolgt

In der Regel liegen die Daten nach dem Transport zum Zielsystem in einem zur

Quelle identischen oder ähnlichen Format vor. Aufgrund der Vielfältigkeit der ope-

rativen Systeme ist beim Laden eine Transformation erforderlich.

Da die Menge der zu ladenden Daten sehr groß ist, werden hohe Anforderungen

an die Performance der Ladeprozesse gestellt. Schließlich werden die Daten nicht

im Originalformat geladen, sie müssen in die Struktur des Star-Schemas übertra-

gen werden.

Wie bereits erwähnt, spielt die Qualitätssicherung im ETL-Prozess eine wichtige

Rolle. Das betrifft nicht nur die operativen Tätigkeiten, d.h. die Absicherung, dass

alle Daten vollständig geladen werden. Auch die Auswahl der »richtigen« Daten in

den Quellsystemen ist bedeutsam. Schließlich ist das Data Warehouse die Basis

für die Entscheidungsfindung im Unternehmen. Falsche Daten implizieren fal-

sche Entscheidungen. Beachten Sie in diesem Zusammenhang auch, dass es

immer wieder zu Änderungen in den operativen Systemen kommt, die möglicher-

weise nicht an das DWH-Team kommuniziert werden.