Letztlich bestimmen Sie mit der Art des Einsatzes, welche Rolle ETL-inside für Sie spielt. Die Möglichkeiten sind vielfältig. Für unsere Kunden ist ETL-inside ...
ETL-inside ist ein mächtiges und flexibles Werkzeug. Unsere Erfahrung zeigt, dass Sie ETL-inside am schnellsten beurteilen können, wenn wir Sie bei den ersten Schritten begleiten. Aus diesem Grund machen wir Ihnen ein Angebot:
Wenn Sie uns Ihre Aufgabenstellung beschreiben und uns eventuell sogar Testdaten überlassen, demonstrieren wir Ihnen den schnellen Weg zu einer fertigen Lösung. Sehen Sie dazu auch Service & Evaluation.
ETL steht für die drei Begriffe "Extract", "Transform" und "Load". Darunter versteht man einen mehrstufigen Bearbeitungsvorgang unter anderem beim Datenimport in ein Data Warehouse. Unsere ETL-Lösung ETL-inside arbeitet nach dem erweiterten ETL-Prinzip Extract Transform Load + Validate. Dabei bedeuten:
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Extract: | Auslesen aus einer Datenbank, Text-Datei, Excel ... |
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Transform: | Normieren, Modifizieren und Anpassen von Daten |
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Validate: | Überprüfen der Daten vor dem Load nach festgelegten Kriterien |
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Load: | Import in ein Datawarehouse |
ETL-inside hilft Ihnen als ETL-Applikation (ETL = Extraction, Transformation and Load) dabei, die Datenströme in Ihren Geschäftsprozessen zwischen bestehenden Applikationen in den Griff zu kriegen. Bei der Übertragung der Daten kommen in der Regel Transformationen zur Anwendung, die viele Zwischenschritte enthalten können. Technisch gesehen handelt es sich bei diesem Vorgang durchaus um einen Prozess, aber weniger um einen Geschäftsprozess als einen technischen Prozess, dessen Realisierung sich auf die regelbasierte Transformation von Daten bezieht. Um hier sauber zu unterscheiden, spricht 'ETL-inside' für derartige Vorgänge von 'Services', die eine fest definierte Aufgabe erfüllen.
Um Applikationen dazu zu bringen, miteinander zu reden ("getting apples to talk to oranges"), müssen unter Umständen passende Adaptoren implementiert werden. Hier können neben ETL-inside auch solche Technologien wie SOAP und XML zur Anwendung kommen. Aber auch dies ist zunächst eine rein technische Aufgabenstellung.
Ein Business Information System (BI, Betriebs Informationssystem) zeigt Daten aus einem Datawarehouse als aufbereite Informationen meist in Form von Tabellen oder Diagrammen an. Durch den Einsatz von Kennzahlen - auch Key Performance Indicators (KPI) genannt - werden Daten zu Informationen für das Management und bilden die Grundlage für Entscheidungen. ETL bedeutet hier Extract aus einer Datenbank, Aufbereiten der Daten in Transform-Services und Load in HTML- oder PDF-Dokumente.
Die ETL-Lösung ETL-inside kann auf Wunsch in Web-Anwendungen integriert werden.
Fast alle Datenbanken bieten Funktionen an, Daten – zum Beispiel aus CSV-Dateien – zu importieren. Diese Bulk-Import- Tools gehen jedoch meist von syntaktisch korrekten Daten aus und brechen den Import oft ab, wenn eine Zeile zu viele oder zu wenig Spalten enthält.
Bulk-Import-Tools sind auf Geschwindigkeit optimiert und bieten deshalb – im Gegensatz zu ETL-Tools – meist keine Möglichkeit an, Fehlerbehandlung zu konfigurieren. Die ETL-Lösung ETL-inside besitzt sehr flexible Extract-Services, um Daten auch aus fehlerhaften und schwierigen Quelldateien auslesen zu können.
Ein Datawarehouse ist eine Datenbank, die zum Beispiel die Unternehmensdaten beinhaltet, die für ein BI-System (Business Information System) notwendig sind. Da dort häufig nur Summen von Artikelgruppen über Zeiträume betrachtet werden, werden die Daten nach dem Auslesen aus dem Quellsystem meist aggregiert und die auszuwertenden Daten periodisch in das Data Warehouse importiert. Das reduziert das Datenvolumen und beschleunigt die Abfragen.
Bei der Quelle handelt es sich häufig um ein OLTP-System (Online Transaction Processing) und beim Ziel um ein OLAP-System (Online Analytical Processing). Daten aus OLTP-Systemen werden meist im Batchbetrieb mit einem ETL-Tool in das OLAP-System importiert. Der ETL-Prozess kann dabei sehr komplex sein. Mehrstufige ETL-Prozesse nutzen oft eine Staging Area.
Daten, die aus mehreren Systemen zusammengeführt werden, werden hinsichtlich ihrer Bezeichner etc. standardisiert. Doppelte und inkonsistente Daten werden von ETL-inside im ETL-Prozess herausgefiltert. Zusammen mit den unter Data Quality genannten Prüfungen bilden die bereinigten Datenbestände eine zuverlässige Basis für BI-Systeme. Im ETL-Prozess können Daten aus System A (Oracle) ausgelesen, mit Daten im System B (Access) überprüft und in System C (SQL Server) geschrieben werden.
Bei der Migration geht es meist um ein Datenbank- oder Systemwechsel, ein
Legacy System (Altsystem) wird dabei ersetzt. Die Daten eines OLTP-Systems
müssen dabei einmalig in ein anderes OLTP-System überführt werden.
Bei einem solchen ETL-Prozess werden die Daten im Extract Service aus einer
anderen Datenbank gelesen als im Load Service geschrieben. Im einfachsten
Fall enthält der ETL-Prozess weder Transformations- noch
Validatierungs-Services. Hier liegt der Vorteil der ETL-Software ETL-inside,
dass Daten, die das Zielsystem nicht akzeptiert, protokolliert werden, der
ETL-Prozess jedoch fortgesetzt wird.
Im Vergleich zu anderer ETL-Software prüft ETL-inside Daten unabhängig von der verwendeten Datenbank. Somit ist der Austausch des Datenbanksystems wesentlich einfacher. Auch konnten mit der ETL-Software ETL-inside Datenbestände migriert werden, bei denen die datenbankeigenen Migrationstools versagt haben.
Data Quality umfasst alles rund um das Thema Datenqualität. Speziell für ETL-inside bedeutet dies, dass Daten syntaktisch und semantisch geprüft werden können. Damit BI-Systeme verlässliche Informationen liefern können, müssen die zugrundeliegenden Daten eine hohe Qualität besitzen.
Da ETL-inside die klassischen ETL-Schritte um sehr leistungsfähige Validate-Services erweitert, können die Daten on-the-fly überprüft werden. Gegenüber dem klassischen ETL-Konzept gelangen so nur überprüfte Daten in das Zielsystem bzw. den generierten HTML-/PDF-Bericht.
EAI ist über ETL hinaus ein Sammelbegriff für die Vereinheitlichung von ausgewählten Anwendungssystemen eines oder mehrerer Unternehmen mit dem Ziel, höherwertige Lösungen und Prozesse zu ermöglichen.
EAI setzt sich zum Ziel, die Anwendungssysteme eines Unternehmens in einem gemeinsam nutzbaren Zusammenhang zu bringen. Diese Umschreibung macht deutlich, dass ein EAI-Projekt sich notwendig mit bestehenden Lösungen und Legacy-Systemen auseinandersetzt. Die Herausforderung eines EAI-Projekt besteht in der Integration in eine bereits bestehende Infrastruktur. Diese kann - zum Beispiel nach vorhergehenden Firmenfusionen - historisch bedingt beliebig heterogen sein.
EAI-Projekte beginnen also nicht auf der "grünen Wiese", sondern haben sich bestehenden IT-Landschaften anzupassen, die unter Umständen aus isolierten und unabhängig voneinander entstandenen Insellösungen bestehen. Das Errichten von "Brücken" zwischen bestehenden "Inseln" stellt nur einen ersten Schritt bei EAI dar. Eine Insel in diesem Sinne kann aus jeder Software und jedem Dateiformat bestehen, die in Geschäftsprozessen zum Einsatz kommen:
Die "Enterprise Application Integration" stellt also keinen Selbstzweck dar, sondern hat die "Enterprise Process Optimization" zum Ziel. Ein EAI Projekt wird in der Regel ETL als Mittel zu dem einen Zweck einsetzen, höherwertige neue Applikationen und Prozesse zu ermöglichen.
Aus diesem Grund wird im Zusammenhang mit EAI als Zielvorstellung häufig die Schaffung "kollaborativer Geschäftsprozesse" genannt. Die Anwendungsintegration ist nur ein erster Schritt, um das Managen von Geschäftsprozessen zu ermöglichen.
Das Management kann durch eine neue EAI-Lösung auf unterschiedliche Weise bei seinen Aufgaben unterstützt werden: Erste Schritte bestehen sicher in der Aufbereitung der Daten der Geschäftsprozesse, um diese zeitnah und transparent sichtbar zu machen. In weiteren Stufen können Möglichkeiten geschaffen werden, die Prozesse nicht nur passiv zu sehen, sondern auch aktiv zu steuern.
ETL-inside hilft Ihnen als ETL-Applikation dabei, die Datenströme in Ihren Geschäftsprozessen zwischen bestehenden Applikationen in den Griff zu kriegen. Um Applikationen dazu zu bringen, miteinander zu reden ("getting apples to talk to oranges"), müssen unter Umständen passende Adaptoren implementiert werden. Hier können neben dem ETL-inside auch solche Technologien wie SOAP und XML zur Anwendung kommen.