ETL & ELT-Prozesse (Datenpipelines)

Daten liegen fast immer am falschen Ort, im falschen Format und mit falschen Datentypen vor. Um diese Daten nutzbar zu machen, bauen wir Datenpipelines. Diese Systeme extrahieren Daten automatisiert aus APIs oder Datenbanken, bereinigen sie und laden sie in Ihr Data Warehouse.

Bei CodeLogiq ersetzen wir fehleranfällige Skripte und manuelle Excel-Exporte durch professionell orchestrierte ETL- und ELT-Architekturen, die Tag und Nacht absolut fehlerfrei laufen.

Von ETL zu ELT: Der moderne Workflow

Mit der massiven Rechenleistung moderner Cloud-Plattformen hat sich das Paradigma verschoben. Wir konzipieren den für Sie schnellsten Weg:

ETL (Extract, Transform, Load)

Der klassische Weg: Die Daten werden aus der Quelle (z.B. Salesforce) geholt, auf einem separaten Server transformiert (bereinigt, Währungen umgerechnet) und erst dann in die Zieldatenbank geladen. Ideal, wenn sensible Daten (PII) vor dem Speichern zwingend anonymisiert werden müssen.

ELT (Extract, Load, Transform)

Der moderne Standard: Wir laden die Rohdaten extrem schnell und ungefiltert in Ihr Cloud-Data-Warehouse (z.B. BigQuery). Die Transformation geschieht direkt dort, wo die Daten liegen, unter Ausnutzung der massiven, parallelen Cloud-Rechenleistung. Das ist deutlich schneller und reduziert den Wartungsaufwand (weniger Server-Infrastruktur).

Orchestrierung mit Apache Airflow

Wir nutzen den Industrie-Standard Apache Airflow, um Ihre Pipelines als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) in Python zu programmieren.

• Idempotenz: Unsere Pipelines können bei Netzwerkfehlern beliebig oft neu gestartet werden, ohne Daten zu duplizieren.
• Atomarität: Ein Verarbeitungsschritt ist entweder zu 100 % erfolgreich oder schlägt komplett fehl – wir verhindern korrupte Zwischenstände.
• Monitoring: Volle Transparenz über Laufzeiten, Bottlenecks und sofortige Warnungen (Alerts) bei API-Ausfällen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)