Reverse ETL als datengetriebenes Erfolgsgeheimnis

Reverse ETL als datengetriebenes Erfolgsgeheimnis
Daten und Kontext
Kategorien
Data Management
Schlagworte
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Autor
Laura Schumacher
Lesedauer
4 Minuten

Reverse ETL: Schlüsselkomponente im Modern Data Stack

Ein Data Warehouse ermöglicht die Beseitigung von Datensilos, kann jedoch ironischerweise selbst zu einem werden. Die gesammelten Daten liegen oft nutzlos im Warehouse herum, denn ihre Weiterverwendung stellt Unternehmen vor eine große Herausforderung. Hilfreich ist die Integration von Reverse ETL Pipelines.

Moderne Unternehmen speichern riesige Mengen an Transaktions- und Analysedaten in Data Warehouses wie Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift oder Azure Synapse. Das Data Warehouse hat sich für ein Unternehmen zum zentralen Nervensystem entwickelt und funktioniert als Single Source of Truth, in der alle Daten gesichert und organisiert zusammengeführt werden. Mit der Investition in ein Data Warehouse forcieren Unternehmen unter anderem die Beseitigung von Datensilos, die bekannterweise eine Blockade für eine effiziente und leistungsfähige Unternehmensausrichtung sind.

Denn sind wichtige Daten nicht zentralisiert an einem Ort zu finden, sondern liegen unvollständig und verteilt in diversen Tools, werden Fachbereiche letztlich mit unterschiedlichen Informationen und Perspektiven arbeiten. Mit Reverse ETL Pipelines werden Daten aus dem Data Warehouse in die täglich verwendeten Tools und Abläufe der Mitarbeitenden integriert, um ihr volles Potenzial ausschöpfen zu können.

Datenintegrationsansätze: Die Herleitung von Reverse ETL

Um Reverse ETL zu verstehen, ist ein Blick auf die Integrationsansätze ETL und ELT hilfreich.

ETL bezeichnet die Abfolge von klassischen Data Pipelines: Extraction – Transform – Load. Hierbei werden Rohdaten abgerufen, transformiert und in eine Datenbank eingespeist. Der Prozess der Transformation bezeichnet das Bereinigen, Filtern, Formatieren, Anreichern und Organisieren dieser Daten, um das Erstellen von Modellen in der Datenbank zu vereinfachen.

Die meisten cloudbasierten Datenbanken folgen jedoch dem modernen ELT-Ansatz: Extraction – Load – Transform. Die Datenquellen werden direkt in das Zielsystem übertragen und erst dort transformiert. Insbesondere bei großen Datenmengen ist diese Herangehensweise von Vorteil, da die Skalierbarkeit unterstützt wird und weniger Ressourcen verbraucht werden.

Reverse ETL hingegen bezeichnet einen Integrationsansatz, bei dem aktuelle Daten anders als bei den zuvor beschriebenen Ansätzen aus dem Data Warehouse heraus extrahiert, für die weitere Verwendung transformiert und in operative Geschäftsanwendungen oder betriebsbereite Systeme geladen werden.

Wieso sollten Daten aus dem Warehouse verschoben werden, wenn diese bereits dort lagern?

Reverse ETL ermöglicht Unternehmen die Operationalisierung von Daten in den verwendeten Systemen und Prozessen sowie das Ergreifen von sinnvollen Maßnahmen mit verifizierten und vertrauenswürdigen Daten. Nach dem Prinzip “Close the Loop” werden relevante und nützliche Erkenntnisse gewonnen und dann gezielt weiterverwendet und eingesetzt. Zusätzlich kann eine unternehmensweite einheitliche Definition der Kernmetriken sichergestellt werden. Vorteile von Reverse ETL sind:

Datenautomatisierung
Arbeitsabläufe können direkt innerhalb des Betriebssystems automatisiert und übertragen werden. Reverse ETL ermöglicht einen effizienten und optimierten Aufbau von Workflows und den Abbau von zeitaufwendigen manuellen Anfragen nach Daten.

Abbau teamübergreifender Datensilos
Eine verifizierte Datenbasis erleichtert eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und vermeidet Fehler. Für Entscheidungen und Strategien notwendige Daten müssen nicht gesucht werden, sondern können direkt in die passenden Tools und Systeme integriert werden.

Steigerung der Kundenzufriedenheit
Mit Reverse ETL kann die Customer Experience verbessert werden und sich positiv auf den Verkauf auswirken. So wird das Kundenerlebnis mit Hilfe vorhandener Daten einer Customer Data Platform personalisiert, um einfache Lösungen für Probleme zu finden, mit denen Kunden eventuell konfrontiert sind. Außerdem können personalisierte Marketingkampagnen potenziellen Kunden und Kundinnen ausgespielt werden und den Kundenstamm erweitern.

Die Rolle von Reverse ETL im Modern Data Stack

Reverse ETL stellt einen elementaren Bestandteil für die adäquate Aufbereitung von Daten innerhalb des Modern Data Stack dar. Der Modern Data Stack ist ein vielschichtiges System aus modular aufgebauter Tools, welche die Daten eines Unternehmens von der Anbindung der Datenquellen über die Datenspeicherung bis hin zur Datenvisualisierung vollumfänglich verarbeiten. Dieses System folgt dem Prinzip, Daten entlang der digitalen Wertschöpfungskette zuverlässig herauszufiltern, um sie unternehmensstrategisch, skalierbar und performant nutzen zu können. Dabei verläuft das Data Management idealerweise nach folgendem Prinzip:

Schritt 1: Akquisition

Wie bereits zu Beginn erläutert, ist die Investition in ein Cloud Data Warehouse als Single Source of Truth von modernen und datengetriebenen Unternehmen unerlässlich. Dieses dient primär als zentraler Speicherort für alle Daten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen.

Schritt 2: Preparation

Bevor die gesammelten Daten verwendet werden können, müssen sie für verschiedene Systeme nutzbar gemacht werden. An dieser Stelle kommen auch Reverse ETL Pipelines ins Spiel, die Lücken schließen und Daten aus dem Data Warehouse in Zielsysteme integrieren. Transformationen und Modellierungen bereiten die Daten so vor, dass ihr Format, ihre Werte und Eigenschaften optimal für die Analyse vorbereitet werden.

Schritt 3: Analyse

Um den Wert der Daten voll ausschöpfen zu können, sollte ein Analyseprozess inklusive der Erstellung von Visualisierungen etabliert werden. Dies ermöglicht es, Erkenntnisse abzuleiten, Korrelationen zu entdecken und Prognosen zu erstellen.

Reverse ETL für agiles Data Warehouse Management

Ein bidirektionaler ETL-Ansatz ermöglicht es, Daten und die daraus gewonnen Erkenntnisse schneller im Unternehmen sowie in den täglich verwendeten Tools zu integrieren und bei Entscheidungstragenden zu platzieren. Demnach sind Reverse ETL Tools Schlüsselkomponenten des Modern Data Stack, vermeiden die Entstehung von Datensilos im Data Warehouse, automatisieren manuelle Datenabfragen und steigern die Effizienz. Außerdem können aktualisierte Daten ein nahtloseres sowie personalisiertes Kundenerlebnis sicherstellen und demnach die Zufriedenheit von Kunden und Kundinnen steigern.

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