Reverse ETL (Extract, Transform, and Load) ist eine Datenintegrationstechnik, die Geschäftsdaten operationalisiert. Es extrahiert Daten aus einem Quellsystem (z. B. einem Data Warehouse), wandelt sie um und lädt sie in ein Zielsystem (z. B. SaaS-Plattformen oder Geschäftsanwendungen, z. B. Marketing-Tools oder CRM-Systeme).
In den letzten zehn Jahren haben das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der weltweit generierten Daten erheblich zugenommen. Infolgedessen hat sich die Data-Engineering-Landschaft, wie z. B. der moderne Datenstapel, erheblich verändert. Unternehmen haben eine Reihe fortschrittlicher Datenintegrationstechniken eingeführt, um Geschäftsdaten effizient zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten.
Wie Reverse ETL funktioniert?
Um Daten zu operationalisieren, können Unternehmen Daten manuell extrahieren und transformiere es. Erstellen Sie entweder benutzerdefinierte API-Integrationen oder laden Sie CSV-Dateien manuell herunter/hoch, um Daten in Geschäftstools von Drittanbietern zu laden. Eine viel bessere und sicherere Option ist die Verwendung einer Reverse-ETL-Pipeline.
Reverse-ETL-Tools bieten eine effizientere und optimierte Lösung als die Erstellung benutzerdefinierter APIs. Sie können verschiedene Datenintegrationsvorgänge besser ausführen. Dazu gehören Datenextraktion, Transformation und das Zurückschieben der transformierten Daten in die Geschäftsanwendungen oder SaaS-Tools. Zu den SaaS-Tools gehören Salesforce, Marketo, Google Ads, Zendesk, Mailchimp usw. Lassen Sie uns jede Komponente besprechen, um festzustellen, wie sie Geschäftsdaten aktiviert.
Extrahieren: Der umgekehrte ETL-Prozess beginnt mit der Extraktion von Daten aus dem Quellsystem, das ein Data Warehouse ist, das als Single Source of Truth für die Organisation dient. Transformieren: Die extrahierten Daten werden transformiert, um sie an das Format und die Struktur des Zielsystems anzupassen, d. h. die SaaS-Plattformen. Dieser Transformationsprozess umfasst die Implementierung verschiedener Datenbereinigungs-, Formatierungs-oder Anreicherungstechniken gemäß den Anforderungen des Zielsystems.Laden: In dieser Phase werden die transformierten Daten für operative Analysen auf Geschäftstools von Drittanbietern übertragen.Synchronisierung: Die Synchronisierungsphase beinhaltet normalerweise die Planung des Synchronisierungsprozesses in regelmäßigen Abständen. Oder es wird basierend auf bestimmten Ereignissen oder Änderungen in den Quell-oder Zieldaten ausgelöst. Überwachung: Es ist wichtig, die Pipeline zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie reibungslos läuft und das gewünschte Geschäftsergebnis liefert, d. h. genaue Geschäftsdaten bereit für die Operationalisierung. Dazu gehört das Protokollieren von Fehlern, das Verfolgen von Leistungsmetriken oder das Durchführen von Qualitätsprüfungen der Daten.
Reverse ETL vervollständigt den modernen Datenstapel. Es legt die Daten in die Hände Ihrer Betriebsteams. Dadurch können sie datengesteuerte Maßnahmen ergreifen, die Ihrem Unternehmen zugute kommen.
Umgekehrte ETL-Anwendungsfälle
Lassen Sie uns unten einige wichtige Anwendungsfälle besprechen.
Effektive Vertriebsabläufe: Es kann die Daten auf Salesforce, eine CRM-Plattform, übertragen. Das Vertriebsteam kann diese Daten nutzen und schnell und effizient Entscheidungen treffen.Verbesserte Kundenpersonalisierung: Kundenbezogene Geschäftsdaten können an ein Marketingautomatisierungstool wie Mailchimp übertragen werden. Dies würde es dem Marketingteam ermöglichen, personalisierte E-Mails mit Mailchimp zu entwerfen und an Kunden zu senden und eine gezielte E-Mail-Marketingkampagne durchzuführen.Bessere Marketingstrategien: Marketingteams können unterschiedliche Werbedaten aus dem zentralisierten Data Warehouse extrahieren und weitergeben in die Google Ads-Plattform. Mit regelmäßigen Updates für die Marketingteams über den Status der Benutzeraktivität können sie eine bessere Strategie entwickeln, um ihre Kunden zu binden.
Herausforderungen und Überlegungen
Wie jeder Data-Engineering-Prozess hat Reverse ETL seine eigenen Herausforderungen und Überlegungen. Nachfolgend haben wir einige der größten Herausforderungen für Reverse ETL aufgelistet.
Datenqualität und-struktur: Die Gewährleistung der Genauigkeit und Konsistenz der Daten, die vom Quellsystem zum Zielsystem übertragen werden, ist ein wichtiger Aspekt bei der Durchführung von Reverse ETL. Dies beinhaltet die Implementierung verschiedener Datenbereinigungs-oder-anreicherungstechniken, um sicherzustellen, dass die Daten die erforderlichen Qualitätsstandards erfüllen. Darüber hinaus kann es die Zuordnung von Datenfeldern zwischen den Systemen, die Datentypkonvertierung, die Umwandlung von Daten in das erforderliche Format oder die Änderung des Datenschemas nach Bedarf umfassen.Datenvolumen: Die zu übertragende Datenmenge kann erheblich sein Auswirkungen auf die Leistung und Skalierbarkeit des Reverse-ETL-Prozesses haben. Große Datensätze erfordern möglicherweise mehr Ressourcen zum Extrahieren, Transformieren und Laden und können länger für die Verarbeitung dauern. Dies kann besonders problematisch sein, wenn der Reverse-ETL-Prozess in Echtzeit ausgeführt werden muss. Um dieses Problem zu lösen, verwenden Unternehmen verschiedene Strategien zum Laden von Daten, z. B. Batch-Laden, inkrementelles Laden oder Stream-Laden.Pipeline-Leistung: Um sicherzustellen, dass der Reverse-ETL-Prozess effizient läuft, müssen die Datentransformationsregeln optimiert und Daten implementiert werden Qualitätskontrollen oder Verwendung effizienter Datenübertragungstechniken.Datensicherheit: Der Schutz der übertragenen Daten vor unbefugtem Zugriff oder Manipulation ist ein kritischer Aspekt bei der Durchführung von Reverse ETL. Dies beinhaltet die Implementierung sicherer Datenübertragungsprotokolle, die Verschlüsselung der Daten oder die Implementierung von Identitätszugriffskontrollen, um die Datenautorisierung einzuschränken.
Vorteile
Die Verwendung von Reverse ETL bietet mehrere Vorteile, einschließlich einer verbesserten Datenintegration und einer verbesserten Datenbereinigung , erhöhte Effizienz, bessere Entscheidungsfindung und erhöhte Flexibilität. Einige Hauptvorteile von Reverse ETL sind wie folgt.
Schnelle datengesteuerte Entscheidungsfindung: In Unternehmen sind hauptsächlich Abteilungen oder Geschäftsteams wie Marketing, Vertrieb, Finanzen, Support oder Produkt betroffen mit dem Betrieb ihrer relevanten Business-Tools. Reverse ETL bietet ihnen Zugriff auf qualitativ hochwertige und formatierte Geschäftsdaten in Echtzeit, wodurch sie schnelle Entscheidungen treffen können. Sie müssen nicht auf den Zugriff auf das Data Warehouse warten.Datenintegration: Reverse ETL ermöglicht es Geschäftsteams, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren, wodurch sie einen umfassenderen Überblick über Ihre Daten erhalten. Beispielsweise sind Kundendaten in Looker verfügbar, aber das Vertriebsteam benötigt diese Daten in seinem Salesforce CRM. Reverse ETL ermöglicht es ihnen, diese Daten für eine bessere Kundenberichterstattung in Salesforce zu ziehen.Verbesserte Betriebseffizienz: Reverse ETL automatisiert viele der Geschäftsaufgaben, die mit der Datenintegrationspipeline verbunden sind, und vermeidet Datensilos, spart Zeit und reduziert die Fehlerrisiko.
Erweitern Sie Datenintegrations-Pipelines mit Reverse ETL
Reverse ETL führt die Datenintegration umgekehrt durch. In der Regel führen datengesteuerte Unternehmen eine traditionelle Datenintegration in eine Richtung durch, indem sie Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahieren, sie in einen einzigen Speicher integrieren und für die Analyse umwandeln.
Es bietet Unternehmen eine breitere Sicht auf Geschäftsdaten. Es hilft ihnen, Daten effektiver zu verwalten und zu analysieren, indem es sie für Geschäftstools nutzbar macht. Ein weiterer Vorteil ist die Entscheidungsfindung durch jedes kundenorientierte Geschäftsteam und verbesserte Geschäftsergebnisse.