ETL steht für Extract, Transform, Load — die drei Schritte, die Daten von dort, wo sie entstehen, dorthin bringen, wo sie nutzbar sind. Aus der Quelle ziehen, bereinigen und umformen, dann zum Analysieren laden. Das ist das Rückgrat fast aller Datenarbeit.
Die drei Schritte
- Extract: Daten aus Quellen ziehen — Datenbanken, Dateien, APIs, Ihr Shop, Ihr CRM.
- Transform: bereinigen, Formate korrigieren, Dubletten entfernen, Quellen verbinden.
- Load: das Ergebnis in ein Warehouse oder eine Datenbank zur Analyse schreiben.
Warum Unternehmen es brauchen
Ihre Daten liegen an vielen Orten und widersprechen sich selten selbst: verschiedene Datumsformate, doppelte Kunden, unpassende Produktcodes. ETL macht aus diesem Chaos einen sauberen, vertrauenswürdigen Datensatz — die Voraussetzung für jeden verlässlichen Bericht oder jedes Dashboard.
ETL vs. ELT
Sie hören auch „ELT“ — erst laden, dann im Warehouse transformieren. Mit modernen Warehouses kann das schneller und einfacher sein. Die Wahl hängt von Tools und Datenmenge ab; das Ziel ist identisch: saubere, nutzbare Daten.