In der Welt der Datenintegration begegnen dir früher oder später zwei Akronyme: ETL und ELT.
Beide beschreiben Prozesse, mit denen Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein Data Warehouse oder Analytics-System geladen werden – der Unterschied liegt im Wann und Wo der Transformation.
Schauen wir uns an, wie beide Ansätze funktionieren, wo ihre Stärken liegen und wie du sie praktisch – etwa mit SQL Server, Power BI Dataflows oder Azure Data Factory – umsetzen kannst.
1️⃣ Was bedeutet ETL?
ETL steht für Extract – Transform – Load.
Der klassische Ansatz im Data Warehousing:
- Extract – Daten aus Quellsystemen (z. B. SAP, Excel, SQL Server, APIs) werden extrahiert.
- Transform – Diese Rohdaten werden in einer Zwischenstufe (Staging Area) bereinigt, standardisiert und umgerechnet.
- Load – Anschließend werden die transformierten Daten in das Data Warehouse geladen.
🔧 Typische ETL-Tools:
- SQL Server Integration Services (SSIS)
- Informatica PowerCenter
- Talend
- Pentaho Data Integration
💡 Vorteil: Kontrolle. Du hast die volle Flexibilität, Transformationen gezielt zu steuern – auch komplexe Geschäftslogiken.
⚠️ Nachteil: Transformationen passieren vor dem Laden – dadurch ist ETL oft langsamer bei sehr großen Datenmengen.
📊 Anwendungsbeispiel:
Ein Unternehmen lädt SAP-Daten (Kostenstellen, Materialbewegungen) in ein SQL Data Warehouse, berechnet dort Kennzahlen wie Herstellkosten und spielt die Ergebnisse in Power BI zurück.
2️⃣ Was bedeutet ELT?
ELT steht für Extract – Load – Transform.
Hier werden Daten zuerst vollständig geladen – und danach innerhalb des Zielsystems transformiert.
Dieser Ansatz ist mit modernen Cloud-Datenplattformen wie Azure Synapse, Snowflake oder Google BigQuery entstanden, da diese Systeme enorme Rechenleistung direkt im Warehouse bereitstellen.
🚀 Vorteile von ELT:
- Große Datenmengen lassen sich direkt im Zielsystem verarbeiten.
- Transformationen können mit SQL- oder Spark-Jobs parallel ausgeführt werden.
- Ideal für Near Real-Time Pipelines und Data Lakes.
🔧 Typische Tools:
- Azure Data Factory / Synapse Pipelines
- Databricks (SparkSQL)
- dbt (Data Build Tool)
- Power BI Dataflows / Fabric Data Pipelines
📊 Anwendungsbeispiel:
Sensor- und Logdaten werden direkt in einen Azure Data Lake geladen.
Dort werden sie mithilfe von SparkSQL transformiert, aggregiert und als saubere Datasets für Power BI bereitgestellt.
3️⃣ ETL vs. ELT im Vergleich
| Kriterium | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Reihenfolge | Transform vor dem Laden | Transform nach dem Laden |
| Rechenort | Separate ETL-Engine (z. B. SSIS) | Zielsystem (z. B. Synapse, Snowflake) |
| Performance | Gut bei kleineren Datenmengen | Hoch skalierbar bei Big Data |
| Flexibilität | Hohe Kontrolle über Transformation | Abhängig von SQL-Funktionalität |
| Typische Umgebung | On-Premises Data Warehouse | Cloud- oder Lakehouse-Architektur |
👉 Fazit:
- ETL = strukturierte, kontrollierte Prozesse mit klarer Transformationslogik.
- ELT = moderne, skalierbare Verarbeitung für Cloud-Umgebungen.
4️⃣ Kombination in der Praxis
In der Realität findet man oft hybride Ansätze:
- Rohdaten werden per ELT in einen Data Lake geladen.
- Danach werden ETL-Strecken genutzt, um geprüfte, konsolidierte Datasets ins Reporting zu bringen.
Beispiel-Architektur:
SAP → Azure Data Lake (ELT) → SQL Data Warehouse (ETL) → Power BI
So nutzt du die Vorteile beider Welten:
Effiziente Massendatenverarbeitung und kontrollierte Geschäftslogik.
5️⃣ Umsetzung in Power BI & Microsoft Fabric
Auch in Power BI kannst du zwischen ETL und ELT unterscheiden:
- Power Query (ETL): Transformationen finden vor dem Laden ins Modell statt.
- Dataflows / Fabric Pipelines (ELT): Daten werden erst in Lakehouses geladen und dort weiterverarbeitet.
💡 Praxis-Tipp:
Wenn du große Datenquellen hast, nutze Dataflows (ELT), um Performance zu sparen – kleine Quellen wie Excel oder CSV-Dateien transformierst du direkt per Power Query (ETL).
📌 Interne Links auf datenanalyst.com:
- Power BI Datumstabelle erstellen – Warum sie so wichtig ist
- SQL Performance: So vergleichst du Milliarden Datensätze effizient zwischen Servern
- Qualitätsprüfungen in SQL – Wie du KPIs mit Logik sicherstellst
💬 Fazit:
Ob ETL oder ELT – der Schlüssel liegt in der Architektur.
Während ETL seine Stärke in stabilen, kontrollierten Prozessen hat, glänzt ELT durch Skalierbarkeit und Cloud-Performance.
In modernen Data-Warehouse-Umgebungen lohnt sich oft ein hybrider Ansatz, um beide Strategien optimal zu kombinieren.