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ETL (Extract, Transform, Load)

Daten extrahieren, umformen und ins Zielsystem laden.

ETL (Extract, Transform, Load) ist ein Verfahren, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein einheitliches Format umgewandelt und anschließend in ein Zielsystem (z. B. Data Warehouse) geladen werden. Ziel ist, dass Sie verlässliche Zahlen für Reporting und Entscheidungen bekommen – auch wenn Ihre Daten heute noch in Excel, ERP, Shop und CRM verteilt sind.

Was bedeutet ETL (Extract, Transform, Load)?

ETL steht für:

  • Extract (Extrahieren): Daten werden aus Quellsystemen abgeholt, z. B. aus ERP, CRM, Onlineshop, Zeiterfassung oder Excel-Dateien.
  • Transform (Transformieren): Daten werden bereinigt, vereinheitlicht und angereichert, z. B. Währungen umrechnen, Datumsformate harmonisieren, Dubletten entfernen, Kundennummern matchen.
  • Load (Laden): Die aufbereiteten Daten werden ins Zielsystem geschrieben, z. B. in ein Data Warehouse, eine Reporting-Datenbank oder ein BI-Modell.

Wie funktioniert ETL in der Praxis? (typischer Ablauf)

  • 1) Quellen festlegen: Welche Systeme sind „führend“ (z. B. Umsatz aus ERP, Leads aus CRM)?
  • 2) Extraktion planen: Voll- oder Delta-Load (nur Änderungen), Zeitplan (stündlich/täglich), Zugriffe (API, Datenbank, Dateien).
  • 3) Transformation definieren: Geschäftslogik und Kennzahlenregeln (z. B. „Umsatz“ = netto, ohne Storno; „Neukunde“ = erste Bestellung).
  • 4) Laden & Modellieren: Daten in Tabellen/Modelle schreiben, sodass BI-Tools schnell filtern und aggregieren können.
  • 5) Qualität sichern: Checks (fehlende Werte, Ausreißer), Protokolle, Fehlermeldungen, Wiederholungsmechanismen.

Warum ist ETL für KMU-Geschäftsführer wichtig?

In vielen KMU entstehen Entscheidungen aus „gefühlten“ Zahlen, weil Daten widersprüchlich sind (z. B. Shop vs. ERP) oder zu spät vorliegen. ETL schafft eine einheitliche Datenbasis, damit Sie Fragen zuverlässig beantworten können: Welcher Vertriebskanal ist wirklich profitabel? Wie entwickeln sich Deckungsbeiträge? Wo entstehen Retouren- oder Projektkosten?

Ein einfaches Beispiel: Ihr Onlineshop liefert Bestellungen, das ERP liefert Rechnungen, das CRM liefert Kampagnenkosten. ETL kann diese Daten über gemeinsame Schlüssel (Bestell-ID, Kunde, Datum) zusammenführen, bereinigen (Stornos, Doppelungen) und so ein Management-Dashboard ermöglichen, das nicht bei jeder Monatsauswertung „neu diskutiert“ werden muss.

ETL vs. ELT – wann welches?

Bei ETL wird vor dem Laden transformiert. Bei ELT wird erst geladen und dann im Zielsystem transformiert. Moderne Cloud-DWH nutzen oft ELT, weil Rechenleistung günstig skalierbar ist. Für viele KMU ist die wichtigste Frage jedoch nicht das Buzzword, sondern: Wo ist die Transformation am stabilsten, nachvollziehbarsten und am einfachsten zu betreiben? (siehe auch ETL/ELT für KI (Data Pipelines)).

Was kostet ETL?

Die Kosten hängen stark von Datenquellen, Datenqualität und Aktualitätsbedarf ab. Typische Kostentreiber sind: Anzahl der Systeme/Connectoren, Komplexität der Transformationsregeln, historische Datenmigration, Monitoring sowie Datenschutzanforderungen. In der Praxis gibt es oft einen Einstieg „klein“ (z. B. 1–2 Kernquellen für ein KPI-Dashboard) und danach eine schrittweise Erweiterung.

Worauf Sie achten sollten (damit ETL wirklich Nutzen bringt)

Unterm Strich ist ETL der „Lieferdienst“ für Ihre Entscheidungsdaten: Es bringt Rohdaten in eine Form, die Management-Reports, Forecasts und Analysen zuverlässig macht – ohne dass Sie dafür ein Data-Science-Team aufbauen müssen.