Daten & InfrastrukturETL

ETL-Pipeline

ETL

Eine ETL-Pipeline (Extract, Transform, Load) ist ein automatisierter Datenprozess, der Rohdaten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein einheitliches Format transformiert und in ein Zielsystem lädt. ETL-Pipelines bilden das Rückgrat jeder Dateninfrastruktur — sie sorgen dafür, dass Daten aus ERP, CRM und anderen Systemen sauber und konsistent bereitstehen.

Warum ist das relevant?

Ohne ETL-Pipelines bleiben Unternehmensdaten in Silos gefangen: Das ERP weiß nicht, was das CRM weiß, und die KI kann auf keines der Systeme zugreifen. Saubere ETL-Pipelines sind die Voraussetzung für jedes KI-Projekt, jedes Dashboard und jede datengetriebene Entscheidung im Mittelstand.

So setzt IJONIS das ein

Wir bauen ETL-Pipelines mit Apache Airflow, dbt und Python — je nach Komplexität und Bestandssystem. Für KI-Projekte ergänzen wir die klassische ETL um Embedding-Generierung und Vektorindizierung. Jede Pipeline wird mit Monitoring, Alerting und automatischer Fehlerbehandlung ausgestattet.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT?

Bei ETL werden Daten vor dem Laden transformiert, bei ELT erst danach im Zielsystem. ELT ist bei modernen Cloud-Data-Warehouses verbreitet, weil die Rechenleistung dort günstiger ist. Wir empfehlen ELT für analytische Szenarien und ETL für Echtzeit-Integrationen mit definierten Datenformaten.

Wie lange dauert es, eine ETL-Pipeline aufzubauen?

Eine einfache Pipeline mit zwei bis drei Quellsystemen steht in ein bis zwei Wochen. Komplexe Integrationen mit ERP-Anbindung, Datenqualitätsprüfungen und historischer Datenübernahme dauern vier bis acht Wochen. Entscheidend ist die Qualität der Quelldaten und die API-Verfügbarkeit.

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