ELT Extract, Load, Transform

ELT (Extract, Load, Transform): Moderne Datenintegrations-Architektur, die Rohdaten direkt ins Zielsystem lädt und Transformationen dort ausführt – nutzt die Rechenpower von Cloud Data Warehouses für schnellere, flexiblere Daten-Pipelines.

ELT ist die Cloud-native Evolution von ETL. Statt Daten vor dem Laden zu transformieren, lagern Sie Transformationen ins Data Warehouse aus – wo elastische Compute-Power und SQL-Engines optimiert sind.

Was ist ELT?

ELT ist ein Datenintegrationsprozess, der Rohdaten aus Quellsystemen direkt in ein Cloud Data Warehouse lädt und alle Transformationen dort ausführt – statt auf separaten ETL-Servern.

Die Reihenfolge macht den Unterschied:

ETL (Traditional): Extract → Transform (auf ETL-Server) → Load (in Warehouse)ELT (Modern): Extract → Load (in Warehouse) → Transform (im Warehouse via SQL/dbt)

Warum diese Umkehrung?

Historisch waren Data Warehouses teuer und langsam – Transformation vorher war effizienter. Moderne Cloud-Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) sind:

• Extrem schnell (massiv parallele Verarbeitung)
• Elastisch skalierbar (Compute nach Bedarf)
• Kosteneffizient (pay-per-use statt dedizierte Server)

→ Transformationen IM Warehouse sind jetzt schneller UND günstiger

Warum ELT für moderne Datenarchitekturen entscheidend ist

Konkrete Business-Vorteile:

3-5x schnellere Time-to-Insight – Rohdaten sind sofort nach Load verfügbar. Data Scientists können explorieren während Transformationen laufen. Bei ETL müssen Sie warten bis alle Transformationen fertig sind.

Flexibilität bei sich ändernden Anforderungen – Business will neue Metrik? Bei ELT: Schreiben Sie neue SQL-Query auf bestehenden Rohdaten. Bei ETL: Ändern Sie ETL-Pipeline + Re-Extract + Re-Transform.

Kostenreduktion durch elastisches Compute – Snowflake Warehouse hochskalieren für 2h Transformation nachts (€50), dann wieder runterskalieren. Dedizierter ETL-Server läuft 24/7 (€500/Monat).

Einfacheres Debugging – Transformation fehlerhaft? Bei ELT: Fix SQL, re-run auf bestehenden Rohdaten in Minuten. Bei ETL: Re-run gesamte Pipeline inkl. Extraction (Stunden).

Praxis-Beispiel: Ein SaaS-Unternehmen migrierte von Talend ETL (4h tägliche Pipeline-Laufzeit) zu Fivetran (Load) + dbt (Transform im Snowflake). Ergebnis: 30 Min Load + 45 Min Transform = 75% Zeitersparnis, €3k/Monat Infrastruktur-Kosten gespart.

Die 3 ELT-Phasen im Detail

Phase 1: Extract (Extraktion)

Identisch zu ETL – Daten aus Quellsystemen auslesen:

Quellsysteme:

• SaaS-APIs (Salesforce, HubSpot, Stripe)
• Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, MongoDB)
• Event-Streams (Kafka, Kinesis)
• Dateien (S3, SFTP)

Best Practice: Nutzen Sie spezialisierte Extraction-Tools (Fivetran, Airbyte, Stitch) statt custom Scripts – sie handeln Schema-Changes, API-Rate-Limits, Incrementals automatisch.

Phase 2: Load (Laden)

Der kritische Unterschied: Rohdaten werden 1:1 ins Warehouse geladen – OHNE Transformation.

Load-Ziele:

• Cloud Data Warehouses: Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse
• Data Lakehouses: Databricks, Dremio

Load-Patterns:

Full Load: Kompletter Dump bei Initial-Load

‍Incremental Load: Nur neue/geänderte Daten (via Timestamp, CDC)

‍Append-Only: Jedes Update ist neuer Record (für Historisierung)

Staging-Layer: Oft werden Daten erst in "Raw" oder "Staging"-Schema geladen, dann schrittweise transformiert in "Analytics"-Schema.

Phase 3: Transform (Transformation)

Der Game-Changer: Transformationen laufen IM Data Warehouse mit SQL.

Transformation-Tools:

dbt (data build tool) – Industry Standard für SQL-basierte Transformations

• Modular: SQL-Models statt Monolith-Scripts
• Versioniert: Git für alle Transformations
• Testbar: Data-Quality-Tests integriert
• Dokumentiert: Auto-generated Lineage-Graphs

Stored Procedures / Views – Native Warehouse-Features

Python/Spark (im Warehouse) – Snowpark, BigQuery DataFrames für komplexe Logik

Transformation-Layers (typische dbt-Struktur):

1. Staging: Minimal cleaning, renaming (raw_salesforce → stg_salesforce)
2. Intermediate: Business-Logic, Joins, Calculations
3. Marts: Final analytics-ready Tables für BI-Tools

Beispiel-Transformation-Flow:

Raw Salesforce Opportunities (as-is)
→ Staging (rename columns, cast types)
→ Intermediate (join with Accounts, calculate deal_age)
→ Mart (aggregate to sales_performance table for Tableau)

ELT vs. ETL: Wann was nutzen?

Entscheidungsmatrix:

Wählen Sie ELT wenn:

• Cloud Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift)
• Überwiegend strukturierte Daten
• Sich ändernde Analyse-Anforderungen
• SQL-affine Teams (Analytics Engineers)

Wählen Sie ETL wenn:

• On-Premise Data Warehouse
• Komplexe Custom-Transformations (z.B. Computer Vision auf Bildern)
• Compliance erfordert Transformation VOR Load (z.B. PII-Anonymisierung)
• Legacy-Infrastruktur mit etablierten ETL-Tools

Hybrid-Ansatz (häufig): ETL für kritische, komplexe Quellen + ELT für Standard-SaaS-Integrationen

Der moderne ELT-Stack

Layer 1: Extraction & Load

• Fivetran: 500+ pre-built Connectors, vollständig managed
• Airbyte: Open-Source Alternative, self-hosted möglich
• Stitch: Talend-owned, Mid-Market-fokussiert

Layer 2: Transformation

• dbt Cloud/Core: Industry Standard für SQL-Transformations
• Dataform (Google): dbt-Alternative, tight BigQuery-Integration
• SQLMesh: Neuerer Player mit Performance-Fokus

Layer 3: Orchestration

• Apache Airflow: Workflow-Management für komplexe Dependencies
• Dagster: Modern Alternative mit besserer Developer-Experience
• Prefect: Cloud-native, Python-native Orchestration

Layer 4: Data Quality

• Great Expectations: Automated Testing für Data Pipelines
• Monte Carlo / Soda: Data Observability Platforms
• dbt Tests: Built-in Testing im Transformation-Layer

ELT-Best-Practices für Production

1. Layered Transformation-Architektur Raw → Staging → Intermediate → Marts (nicht alles in einer riesigen Query)

2. Incremental Models wo möglich Statt daily Full Refresh: Nur neue/geänderte Records prozessieren (spart Compute-Kosten)

3. Data Quality Tests on every Level

• Source freshness (Daten aktuell?)
• Uniqueness constraints (keine Duplikate)
• Not-null checks (kritische Felder gefüllt?)
• Referential integrity (Foreign Keys valide?)

4. Version Control & CI/CD Alle dbt-Models in Git, Automated Testing vor Production-Deployment

5. Monitoring & Alerting

• Transformation failed? → Slack/PagerDuty
• Data Quality tests failed? → Alert Data-Team
• Unusual data volume? → Investigate

6. Documentation as Code dbt generiert automatisch Data Lineage + Column Descriptions → Self-Service-Analytics

Eine strukturierte Data Governance etabliert diese Standards.

Häufige ELT-Herausforderungen & Lösungen

Challenge 1: Data Warehouse wird zur "Junkyard"

‍Problem: Alle Rohdaten ungefiltert laden → Warehouse-Kosten explodieren

‍Lösung: Lifecycle-Policies: Raw-Data nach 90 Tagen in Cold-Storage, nur Aggregates behalten

Challenge 2: Transformation-Chaos ohne Struktur

‍Problem: Jeder schreibt eigene SQL-Scripts, keine Standards

‍Lösung: dbt-Framework mit klaren Layering-Conventions, Code-Reviews

Challenge 3: Lange Transformation-Laufzeiten

‍Problem: Full-Refresh aller Tabellen dauert 6 Stunden

‍Lösung: Incremental Materialization, Clustering/Partitioning, Query-Optimization

Challenge 4: Schwierige Debugging bei Data-Quality-Issues

‍Problem: "Warum sind die Zahlen im Dashboard falsch?" – wo ist der Fehler?

‍Lösung: Data Lineage via dbt, Intermediate-Tables inspizierbar, Automated Tests

Häufige Fragen zu ELT

Ist ELT immer besser als ETL? Nein. ELT ist optimal für Cloud-Warehouses + strukturierte Daten. ETL ist besser für: On-Premise, komplexe Custom-Transformations (z.B. ML-Feature-Engineering), Compliance-Anforderungen (PII-Redaction VOR Load).

Kann ich ETL und ELT mischen? Ja, Hybrid ist häufig: Kritische Quellen via ETL (volle Kontrolle), Standard-SaaS-Integrationen via ELT (schnell & günstig).

Wie teuer ist ELT verglichen mit ETL? Tools: Fivetran €20-100k/Jahr, dbt Cloud €0-50k/Jahr. Warehouse-Compute: €5-50k/Jahr je nach Datenvolumen. Oft günstiger als dedizierte ETL-Infrastruktur + Lizenzen (Talend, Informatica).

Brauche ich SQL-Skills für ELT? Ja, dbt basiert auf SQL. Analytics Engineers (Hybrid aus Data Engineer + Analyst) sind typische ELT-Rollen. Python ist Nice-to-Have für Advanced-Transformations.

Ihre nächsten Schritte zu modernem ELT

Die Implementierung eines ELT-Stacks erfordert Cloud-Architektur-Know-how, dbt-Expertise und Best Practices. Wir unterstützen Sie End-to-End:

• Data Engineering – Design und Implementierung Ihres ELT-Stacks: Tool-Auswahl, dbt-Setup, Orchestration
• Data Strategy – ETL vs. ELT Entscheidung, Cloud-Warehouse-Auswahl, Migrations-Roadmap
• Data Audit – Assessment Ihrer Datenquellen und ELT-Readiness
• Data Governance – Etablierung von Transformation-Standards, Testing-Frameworks, Data-Quality-Monitoring

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