In der Ära datengetriebener Entscheidungen sind performante und zuverlässige ETL-Prozesse (Extract – Transform – Load) das Rückgrat moderner Datenarchitekturen.
Besonders in Cloud-Umgebungen ergeben sich neue Chancen – aber auch Herausforderungen.
In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, worauf es bei ETL-Prozessen in der Cloud ankommt, welche Best Practices sich bewährt haben und wie Sie typische Fallstricke vermeiden.
ETL bezeichnet die drei Kernphasen im Datenmanagement:
Extract: Daten aus verschiedenen Quellen (ERP, CRM, Web, IoT etc.) werden gesammelt.
Transform: Die Daten werden bereinigt, vereinheitlicht und in ein zentrales Format gebracht.
Load: Die transformierten Daten werden in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse geladen.
Die Cloud verändert dabei die Spielregeln. Sie bietet nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit, flexible Speicherlösungen, regionale Verfügbarkeit und nahtlose Integration moderner Tools – allerdings nur, wenn die ETL-Prozesse entsprechend angepasst werden.
Setzen Sie auf Tools, die speziell für die Cloud entwickelt wurden – z. B. AWS Glue, Google Cloud Dataflow, Azure Data Factory oder Fivetran.
Sie bieten eine bessere Integration mit Cloud-Diensten, automatische Skalierung und reduzieren den Wartungsaufwand.
Cloud-Plattformen wie Snowflake oder BigQuery erlauben es, Rechen- und Speicherressourcen unabhängig voneinander zu skalieren.
Das ermöglicht performante ETL-Prozesse auch bei Lastspitzen, ohne die Infrastruktur zu überlasten oder Kosten unnötig zu treiben.
In Cloud-Umgebungen kann es effizienter sein, zunächst alle Daten in das Zielsystem zu laden (Extract & Load) und die Transformation direkt dort durchzuführen (Transform).
Dies nennt man ELT – insbesondere bei Massendaten (Big Data) ein smarter Ansatz.
Strukturieren Sie Ihre ETL-Prozesse modular. Verwenden Sie Pipelines als wiederverwendbare Bausteine (z. B. via Apache Airflow oder dbt). Das steigert Wartbarkeit, Transparenz und Reaktionsgeschwindigkeit bei Fehlern oder Änderungen.
Ein ETL-Prozess ist nur so gut wie sein Monitoring. Nutzen Sie Logging-Dienste wie CloudWatch, Stackdriver oder integrierte Dashboards, um Datenflüsse, Fehler, Laufzeiten und Lastverteilungen in Echtzeit zu überwachen – idealerweise mit automatisierten Alerts.
Verankern Sie Data Quality Checks bereits in der Extraktions- oder Transformationsphase. So vermeiden Sie, dass fehlerhafte oder unvollständige Daten Ihre Downstream-Systeme beeinträchtigen.
Tools wie Great Expectations oder eigene Validierungsregeln helfen enorm.
Verschlüsselung (at rest & in transit), Rollen- und Rechtemanagement, DSGVO-konforme Speicherung und Logging von Zugriffen sind Pflicht.
Nutzen Sie native Cloud-Sicherheitsfunktionen und vermeiden Sie Schatten-IT oder unkontrollierte Datenreplikationen.
Integrieren Sie Unit Tests, Integrationstests und End-to-End-Tests für ETL-Pipelines in Ihre DevOps-Prozesse.
Mit Continuous Integration und Deployment vermeiden Sie Fehler bei Änderungen und beschleunigen Innovation.
Sie möchten Ihre ETL-Prozesse modernisieren oder neu aufbauen? Wir unterstützen Sie von der Architektur über Toolauswahl bis zur Umsetzung.
Auch wenn Cloud-Plattformen vieles erleichtern, sind sie kein Selbstläufer. Viele Unternehmen machen beim Aufbau oder der Migration ihrer ETL-Prozesse ähnliche Fehler – oft mit gravierenden Auswirkungen auf Kosten, Performance und Zuverlässigkeit.
Im Folgenden zeigen wir typische Stolpersteine und wie Sie ihnen effektiv begegnen.
Problem:
Alle Prozesse (z. B. Extraktion, Transformation, Ladevorgänge) sind in einem einzigen, unflexiblen Skript oder Workflow gebündelt. Änderungen oder Fehler an einer Stelle wirken sich auf das gesamte System aus.
Lösung:
Zerlegen Sie Ihre ETL-Prozesse in modulare Bausteine (Microservices). Tools wie Apache Airflow, dbt oder Dagster ermöglichen eine saubere Trennung von Aufgaben, Versionierung, Wiederverwendbarkeit und einfaches Debugging.
Problem:
Bestehende On-Premise-ETL-Jobs werden einfach „in die Cloud kopiert“, ohne auf Skalierbarkeit, Cloud-Kosten oder Latenzen zu achten. Das führt oft zu teuren, ineffizienten Prozessen.
Lösung:
Nutzen Sie Cloud-native Dienste, optimieren Sie Lade- und Verarbeitungsprozesse gezielt für verteilte Systeme und berücksichtigen Sie neue Paradigmen wie ELT, asynchrone Verarbeitung und serverlose Architekturen.
Problem:
ETL-Jobs sind für fixe Datenmengen ausgelegt. Wenn das Volumen sprunghaft steigt (z. B. durch neue Quellsysteme), brechen Prozesse ab oder werden extrem langsam.
Lösung:
Planen Sie für Skalierung von Anfang an. Wählen Sie Dienste, die horizontal skalieren können (z. B. BigQuery, Snowflake), und automatisieren Sie die Ressourcenanpassung mit Autoscaling-Funktionen.
Problem:
Fehler in ETL-Prozessen bleiben oft unentdeckt – vor allem nachts oder außerhalb der Geschäftszeiten. Datenlücken oder -fehler fallen erst spät auf, z. B. im Reporting.
Lösung:
Setzen Sie ein strukturiertes Logging- und Monitoring-Konzept auf. Nutzen Sie z. B. AWS CloudWatch, Google Cloud Operations Suite oder Prometheus/Grafana, um Status, Laufzeiten, Fehler und Datenvolumen in Echtzeit zu beobachten – inklusive Alerting bei Anomalien.
Problem:
Fehlerhafte, unvollständige oder falsch formatierte Daten fließen unbemerkt ins Data Warehouse. Das senkt die Qualität von Reports und Forecasts – und untergräbt das Vertrauen der Fachabteilungen.
Lösung:
Integrieren Sie Datenqualitätsprüfungen bereits in der ETL-Pipeline. Tools wie Great Expectations oder benutzerdefinierte Validierungslogiken helfen, die Integrität Ihrer Daten zu sichern – bevor sie weiterverarbeitet oder analysiert werden.
Problem:
Ohne klare Sicherheitsstrategie entstehen ungewollte Risiken: unverschlüsselte Übertragungen, zu weit gefasste Zugriffsbefugnisse, fehlende Audit-Trails oder Verstöße gegen Datenschutzrichtlinien (z. B. DSGVO).
Lösung:
Implementieren Sie Security by Design: Verschlüsselung (in Transit und at Rest), rollenbasiertes Berechtigungskonzept (RBAC), Zugriffslogs und regionale Datenhaltung. Achten Sie bei sensiblen Daten auf Tokenisierung oder Pseudonymisierung.
Problem:
Änderungen an ETL-Prozessen werden manuell eingespielt, ohne Tests oder Rollback-Möglichkeiten. Das führt zu Fehlern, langen Release-Zyklen und mangelnder Transparenz.
Lösung:
Führen Sie Continuous Integration/Deployment (CI/CD) auch im Data-Engineering-Umfeld ein. Tools wie GitLab CI/CD, Jenkins, dbt Cloud oder Terraform ermöglichen automatisierte Tests, Versionierung und Rollbacks – auch für Datenprozesse.
Die Cloud bietet enorme Vorteile für ETL-Prozesse – von der Skalierbarkeit über Performance bis hin zu Kosteneffizienz. Wer moderne Tools nutzt, modular denkt, auf Monitoring und Sicherheit achtet, schafft eine robuste Basis für eine zukunftssichere Datenstrategie.
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