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iPaaS
6 Minuten Lesezeit

iPaaS vs. ETL

Verfasst von
Carla Hetherington
Veröffentlicht am
November 23, 2023
Updated on
June 12, 2024

Das 21. Jahrhundert wird oft als das Informationszeitalter bezeichnet, in dem Daten allgegenwärtig sind und zur treibenden Kraft hinter Geschäftsentscheidungen und -zielen geworden sind. Daher war die Nachfrage nach Datenintegration noch nie so hoch. Täglich werden neue Datenintegrationsstrategien entwickelt, und sie existieren alle nebeneinander. In diesem Blog werden zwei bekannte Datenintegrationslösungen behandelt: ETL-Tools (Extract, Transform, and Load) und die iPaaS (Integrationsplattform als Service). Obwohl sie beide Favoriten unter den Benutzern sind, ist es wichtig zu verstehen, wie sie sich voneinander unterscheiden und welchem Zweck sie dienen. Lassen Sie uns ins Wesentliche eintauchen!

Was ist ein iPaaS?

Ein iPaaS ist eine cloudbasierte Integrationsplattform das ermöglicht es Unternehmen, zwei oder mehr Systeme, SaaS-Lösungen, Cloud-Anwendungen oder Datenquellen von einem zentralen Hub aus zu verbinden. Daher bietet es eine Reihe von Tools und Diensten für die Verbindung, Zuordnung und Transformation von Daten zwischen verschiedenen Anwendungen und Systemen. Es ermöglicht Datensynchronisierung und Workflow-Automatisierung. Die besten iPaaS-Plattformen können das Beste aus beiden Welten verbinden — lokale Apps/Legacy-Systeme und Cloud-Apps innerhalb eines einzelnen Unternehmens oder zwischen verschiedenen Unternehmen.

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Was ist ETL?

ETL steht für Extract, Transform, Load und ist ein Prozess, der häufig bei Datenintegrations- und Datenverwaltungsaufgaben verwendet wird. Es bezieht sich auf den Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein gewünschtes Format umgewandelt und in ein Zielziel wie eine Datenbank oder ein Data Warehouse geladen werden.

Wie funktioniert ETL?

Hier ist eine Aufschlüsselung der einzelnen Schritte:

  1. Extrahieren: Daten werden aus mehreren Quellen extrahiert, zu denen Datenbanken, Tabellen, APIs, Protokolldateien oder andere strukturierte oder unstrukturierte Datenquellen gehören können.
  2. Transformieren: Sobald die Daten extrahiert wurden, werden sie transformiert, z. B. bereinigt und gefiltert, Duplikate entfernt, Daten aggregiert oder aufgeteilt und alle erforderlichen Datenmanipulationen oder Berechnungen durchgeführt. Die transformierten Daten werden so aufbereitet, dass sie die Anforderungen des Zielorts erfüllen.
  3. Belastung: Nach der Transformation der Daten werden sie in das Zielziel geladen, z. B. in eine Datenbank oder ein Data Warehouse. Die Daten werden strukturiert organisiert und gespeichert, sodass sie analysiert oder weiterverarbeitet werden können.

Was ist der Zweck von ETL?

ETL spielt eine entscheidende Rolle bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, ihrer Harmonisierung und Bereitstellung für Analyse-, Berichts- und Entscheidungszwecke.

In früheren Zeiten basierten traditionelle Geschäftsprozesse auf dem Konzept unabhängiger Datenprozesse, die statischen Stationen an einer Montagelinie ähnelten. Die an einer Stelle generierten Daten flossen nach und nach zur nächsten Station entlang der Linie. Ursprünglich wurden IT-Systeme so konzipiert, dass sie diesen Prozess der Wertschöpfungskette nachahmen. Die Einführung von ETL revolutionierte dieses Szenario jedoch. ETL ermöglichte die Datenintegration zwischen verschiedenen Systemen, indem Betriebsdaten zur Archivierung und Analyse in Data Warehouses repliziert wurden. Dieser Durchbruch ermöglichte einen reibungslosen Datenfluss und verbesserte die Integration zwischen Systemen.

Was sind die Herausforderungen von ETL?

Angesichts des raschen technologischen Fortschritts, der ETL-Verarbeitung, standen Unternehmen/Organisationen vor zwei großen Herausforderungen, die nicht länger ignoriert werden konnten.

Die erste Herausforderung war das exponentielle Wachstum der Daten und die damit verbundenen Kosten für deren Speicherung. Wenn Sie beispielsweise 10 Datensätze im Quellsystem haben und ETL-Prozesse verwenden, um diese zu replizieren und an zehn nachgelagerte Systeme zu verteilen, steht Ihnen am Ende das Zehnfache des Datenvolumens für Speicherung und Wartung zur Verfügung. Diese Duplizierung könnte vermieden werden, wenn die nachgeschalteten Systeme direkt von ihrer Quelle aus auf die Daten zugreifen könnten.

Das zweite Problem, das auftrat, war die Schwierigkeit, diese replizierten Daten auf dem neuesten Stand zu halten. Viele ETL-Operationen basieren auf einer Stapelverarbeitung, bei der sich ein Stapel von Transaktionen ansammelt und regelmäßig nachgeschoben wird. Einfacher ausgedrückt ist es wie ein Stapel Briefe in einem Postausgang, der einmal am Tag oder in der Woche vom Postdienst abgeholt und verteilt wird. Während die Stapelverarbeitung bei manuellen Geschäftsprozessen gut funktionierte, war sie angesichts der Echtzeitanforderungen moderner Geschäftsabläufe nicht mehr zeitgemäß.

Was sind die Unterschiede zwischen iPaaS und ETL?

Der erste bemerkenswerte Unterschied zwischen den beiden ist ihre Umfang und Funktionsweise. Zunächst einmal ist eine iPaaS eine umfassende Integrationsplattform, die über den herkömmlichen ETL-Prozess hinausgeht, da sie ein breiteres Spektrum an Integrationsfunktionen bietet, darunter Datenintegration in Echtzeit, Anwendungsintegration, API-Management, Workflow-Automatisierung und mehr. ETL hingegen konzentriert sich speziell auf die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten aus Quellsystemen in ein Zielziel.

Der zweite Unterschied ist ihr Bereitstellungsmodell. Während ein iPaaS in der Regel cloudbasiert ist und eine Plattform bereitstellt, die von einem Dienstanbieter gehostet und verwaltet wird, können ETL-Tools auf verschiedene Arten eingesetzt werden, auch vor Ort oder in der Cloud. Sie können sowohl eigenständige Lösungen als auch Teil einer größeren Datenintegrationssuite sein.

Ein weiterer wichtiger Unterschied ist ihre Flexibilität und Skalierbarkeit. iPaaS-Plattformen sind so konzipiert, dass sie hochflexibel und skalierbar sind und es Unternehmen ermöglichen, sich an verschiedene Systeme und Anwendungen anzupassen und zu integrieren, sowohl innerhalb ihrer Organisation als auch mit externen Partnern. ETL-Tools hingegen haben oft einen engeren Fokus auf bestimmte Datenintegrationsaufgaben und erfordern möglicherweise zusätzliche Anpassungen oder Entwicklungen, um komplexe Integrationsszenarien zu bewältigen.

Ein vierter Unterschied ist der Nutzerfreundlichkeit. Während ein iPaaS benutzerfreundliche Benutzeroberflächen, vorgefertigte Konnektoren und visuelle Tools für eine einfache Integration bietet, die auch für technisch weniger versierte Benutzer zugänglich sind, können ETL-Tools eine steilere Lernkurve haben und mehr technisches Fachwissen erfordern.

Ein weiterer erwähnenswerter Unterschied ist der Unterschied in Integrationszeiten. Während iPaaS sich durch die Integration in Echtzeit auszeichnet und den Datenaustausch zwischen Systemen und Anwendungen sofort ermöglicht, konzentriert sich ETL hauptsächlich auf die Batch-Verarbeitung mit geplanten Intervallen für die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten.

Zu guter Letzt die Erweiterbarkeit ihres Ökosystems ist bemerkenswert. Ein iPaaS bietet traditionell Marktplätze oder Ökosysteme mit einer Vielzahl von Konnektoren, APIs und Integrationstools zur Erweiterung der Funktionalität. Andererseits verfügt ETL möglicherweise über ein begrenzteres Ökosystem und ist zur Erweiterung der Integrationsmöglichkeiten auf kundenspezifische Entwicklungen angewiesen.

Warum entscheiden sich Unternehmen oft für iPaaS gegenüber ETL?

Einfach ausgedrückt, ein iPaaS kann alles, was ein ETL-Tool kann, und viel mehr.

Ein iPaaS bietet eine umfassende Integrationsplattform mit umfassenderen Funktionen zur Integration verschiedener Systeme und Datenquellen, einschließlich einer Echtzeitintegration, die aktuelle und synchronisierte Daten gewährleistet. Darüber hinaus vereinfacht ein iPaaS Integrationsaufgaben mit benutzerfreundlichen Benutzeroberflächen, vorgefertigten Konnektoren und APIs für erweiterte Funktionen sowie größere Marktplätze und Ökosysteme. ETL hingegen konzentriert sich speziell auf die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten und erfordert häufig Anpassungen an komplexe Integrationsanforderungen.

Vor diesem Hintergrund ist es kein Wunder, dass Unternehmen von ETL-Tools auf iPaaS umsteigen. Sei nicht der Letzte, der auf den Wagen steigt! Wenden Sie sich an einen unserer Spezialisten heute und planen Sie Ihre Integrationsstrategie für morgen!

Portrait of Leonie Becher Merli, 
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