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Die BI-Bausteine: Eine Einführung in die Datenextraktion

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Die BI-Bausteine: Eine Einführung in die Datenextraktion

In der Business Intelligence-Welt spielt die Datenextraktion eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse, die eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Technologien und Tools können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren sowie laden und so ein tieferes Verständnis ihrer Abläufe und des Kundenverhaltens erlangen. In diesem Artikel befassen wir uns mit den wichtigsten Konzepten der Datenextraktion und beleuchten beliebte Tools zur Datenextraktion.

Die Rolle von Data Engineers in Business Intelligence

Data engineering spielt eine entscheidende Rolle im Bereich Business Intelligence (BI), indem es Organisationen ermöglicht, umfangreiche Datenmengen zu sammeln, zu verarbeiten und in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Data Engineers sind die Fachleute, die für das Entwerfen und Umsetzen der für effektive BI-Operationen erforderlichen Dateninfrastruktur und Workflows verantwortlich sind. Sie beherrschen den Umgang mit Datenextraktionssoftware sowie verschiedenen Technologien und Tools, die für die Extraktion, Transformation und das Laden (ETL) von Daten verwendet werden. Sie setzen Programmiersprachen wie Python, SQL oder Scala ein, um strukturierte und unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren, die Daten zu bereinigen und integrieren um sie dann in Data Warehouses oder Data Lakes zu laden.

Datentypen enthüllt: Ein kurzer Überblick

In der riesigen Datenwelt ist das Verständnis der verschiedenen Datentypen für eine effektive Datenverwaltung und -analyse von entscheidender Bedeutung. Zu den allgemein anerkannten Datentypen gehören strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und halbstrukturierte Daten.

Strukturiere Daten

Strukturierte Daten, wie der Name schon andeutet, werden in einem strukturierten tabellenartigen Format gespeichert und sind so leicht durchsuchbar und analysierbar. Ein sehr häufig verwendetes und leistungsstarkes Tool zum Abfragen und Bearbeiten strukturierter Daten ist SQL (Structured Query Language). Beispiele für strukturierte Daten sind Daten, die in Excel Dateien, Datenbanken und CSV-Dateien gespeichert sind. Das kann zum Beispiel ein ERP-System sein, in dem Daten zu Kunden, Lieferanten, Produkten, Bestellungen, Verkäufen usw. hauptsächlich in einer klaren vordefinierten Struktur gespeichert werden.

Grafik 1: Strukturiere Date - z.B. Tabelle

Unstrukturierte Daten beziehen sich auf Daten, die keinem bestimmten Format entsprechen und denen eine vordefinierte Organisation fehlt. Sie sind in der Regel frei formuliert und können in verschiedenen Formen vorliegen, z. B. als Textdokumente, E-Mails, Social-Media-Beiträge, Bilder, Videos und Audioaufzeichnungen. Unstrukturierte Daten stellen aufgrund ihrer Komplexität und dem Fehlen einer standardisierten Organisation eine Herausforderung für herkömmliche Datenanalysemethoden dar. Beispiele für unstrukturierte Daten sind Kundenbewertungen, Social-Media-Feeds und Sensordaten.

Unstrukturierte Daten

Grafik 2: Unstrukturierte Daten - z.B. Dateien

Semi-strukturierte Daten

Semi-strukturierte Daten beziehen sich auf einen Datentyp, der keinem starren Schema oder einer vordefinierten Struktur folgt und Flexibilität und Variation in seinem Format ermöglicht. Es enthält Elemente sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten mit identifizierbaren Mustern oder Tags, die für eine gewisse Organisation sorgen und eine einfachere Datenanalyse und -verarbeitung ermöglichen. Beispiele für halbstrukturierte Daten sind XML-Dateien, JSON-Dokumente und Logdateien.

Die Macht der Daten freisetzen: Verschiedene Techniken zum Extrahieren und Laden von Daten

Beim Extrahieren und Laden von Daten sind verschiedene Ansätze zu berücksichtigen, darunter ETL- (Extract, Transform, Load) und ELT- (Extract, Load, Transform) Methoden sowie die Wahl zwischen voller und inkrementeller Datenladestrategie. Jeder Ansatz bietet seine eigenen Vorteile und Überlegungen im Datenintegrationsprozess.

ETL vs ELT

Der Hauptunterschied zwischen ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) lies in the sequence of data processing steps. In ETL, data is first extracted from various sources, then transformed or manipulated according to predefined rules, and finally loaded into the target system.

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Grafik 3: ETL (Extrahieren, Transformiere, Laden)

ELT, andererseits, umfasst das Extrahieren von Daten, das Laden dieser unverändert in das Zielsystem und das anschließende Anwenden von Transformationen direkt im Zielsystem. ELT nutzt die Rechenleistung und Fähigkeiten des Zielsystems, beispielsweise eines Data Warehouse oder einer Big-Data-Plattform, um die Transformationen durchzuführen.

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Grafik 4: ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenintegration ist die Unterscheidung zwischen einem vollständigen Datenladevorgang und einem inkrementellen Datenladevorgang. Bei einem vollständigen Datenladen involves loading the entire dataset from source systems into the target system, replacing any existing data.

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Grafik 5: Vollständiger Datenladevorgang

An inkrementellen Datenladen, hingegen, werden nur die neuen oder geänderten Daten seit dem letzten Ladevorgang geladen.

Grafik 6: Inkrementeller Datenladevorgang

Entdecken Sie die Vielfalt der verfügbaren Tools zur Extraktion von Daten !

Es stehen verschiedene Datenextraktionstools zur Verfügung, die On-premis (also vor Ort) oder in der Cloud ausgeführt werden können. In der heutigen digitalen Landschaft tendieren die meisten Unternehmen eher dazu, cloudbasierte Lösungen zu implementieren. Führende Cloud-Anbieter wie Azure, Google Cloud Platform und AWS bieten Datenextraktionsdienste an, die ihre robuste Infrastruktur und Skalierbarkeit nutzen. Diese Plattformen bieten effiziente Datenextraktionsprozesse und ermöglichen es Unternehmen, Daten sicher in der Cloud zu extrahieren, zu verarbeiten und zu speichern. Die meisten Tools verfügen über eine große Auswahl vorgefertigter No-Code-Konnektoren zur einfachen Verbindung mit bestimmten Datenbanken (z. B. SQL, MongoDB, MariaDB) oder anderen Datenquellen wie Google Analytics, Facebook Ads oder Shopify. In einigen Fällen entscheiden sich Unternehmen jedoch möglicherweise für die Entwicklung maßgeschneiderter Datenextraktionslösungen, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, den Extraktionsprozess vollständig zu kontrollieren und ihn entsprechend ihren Datenanforderungen anzupassen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Business Intelligence (BI) Welt von der entscheidenden Rolle der Datenextraktion bestimmt wird, einem Prozess, der die wertvollen Erkenntnisse freisetzt, die für eine fundierte Entscheidungsfindung erforderlich sind. Data Engineers, die sich mit einer Vielzahl von Technologien auskennen, spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung und Implementierung der Dateninfrastruktur, die effektive BI-Operationen ermöglicht. Das Verständnis verschiedener Datentypen, wie strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, ist für eine erfolgreiche Datenverwaltung und -analyse von entscheidender Bedeutung.

Die zum Extrahieren und Laden von Daten verwendeten Techniken, einschließlich ETL- und ELT-Methoden, bieten verschiedene Vorteile im Datenintegrationsprozess. Darüber hinaus kann die Wahl zwischen vollständigen Datenladevorgängen und inkrementellen Datenladevorgängen erhebliche Auswirkungen darauf haben, wie Unternehmen ihre Daten verwalten und aktualisieren.

Es steht eine breite Palette an Tools zur Datenextraktion zur Verfügung. Viele Unternehmen entscheiden sich für cloudbasierte Lösungen führender Cloud-Anbieter wie Azure, Google Cloud Platform und AWS. Diese Plattformen nutzen ihre robuste Infrastruktur und Skalierbarkeit und bieten effiziente Datenextraktionsprozesse und sichere Datenspeicherung in der Cloud. Die meisten Tools bieten vorgefertigte Konnektoren zur Verbindung mit verschiedenen Datenbanken und Datenquellen und vereinfachen so den Datenextraktionsprozess. Für besondere Anforderungen können sich Unternehmen jedoch für die Entwicklung benutzerdefinierter Datenextraktionslösungen entscheiden, die ihnen die vollständige Kontrolle und Anpassung an ihre Datenanforderungen ermöglichen.

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Datenextraktion und Business Intelligence stehen Unternehmen unzählige Möglichkeiten zur Verfügung, die Macht der Daten zu nutzen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und sich im heutigen Geschäftsumfeld einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

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