1. Datenintegration
a) Zusammenführen von Datenquellen
- Extrahieren von Daten aus mehreren Quellen (z. B. CSV, Excel, Datenbanken, APIs).
- Konsolidieren Daten in einem zentralen Data Warehouse oder Data Lake.
- Normalisieren Datenstrukturen aus unterschiedlichen Systemen.
b) Zeitreihenanalyse
- Aggregieren historische Daten für Trendsanalyse.
- Bereinigen und formatieren Zeitreihendaten (z. B. fehlende Werte auffüllen).
c) Geografische Daten
- Transformieren geografische Koordinaten in nutzbare Formate (z. B. GeoJSON, Shapefiles).
- Verbinden geografische Daten mit anderen Dimensionstabellen.
2. Datenaufbereitung
a) Datenreinigung
- Entfernen von Duplikaten.
- Korrigieren inkonsistente oder fehlerhafte Einträge.
- Auffüllen fehlender Werte basierend auf Logik oder statistischen Methoden.
b) Transformation
- Konvertieren Datentypen (z. B. String in Integer, Datum in Timestamp).
- Spalten umbenennen oder neu strukturieren.
- Anwenden von Business-Regeln (z. B. Berechnung von Kennzahlen).
c) Standardisierung
- Standardisieren Formatierungen (z. B. Telefonnummern, Adressen).
- Übersetzen Codierungen (z. B. Ländercodes in Text).
3. Reporting und Analyse
a) Erstellung von Reports
- Generieren aggregierte Tabellen für Dashboards.
- Berechnen Metriken wie Umsatz, Kosten, Gewinn.
- Filtern und segmentieren Daten für spezifische Zielgruppen.
b) Machine Learning-Datenvorbereitung
- Feature Engineering für maschinelles Lernen.
- Aufsplitten von Trainings- und Testdatensätzen.
- Skalieren numerische Werte (z. B. Min-Max-Skalierung, Standardisierung).
c) Realtime-Analyse
- Streamen von Daten aus Echtzeitquellen (z. B. IoT-Sensoren, Social Media).
- Transformieren Streaming-Daten in nutzbare Formate.
4. Compliance und Datenschutz
a) Maskierung sensibler Daten
- Anonymisieren personenbezogene Daten (PII).
- Verschlüsseln sensible Informationen.
- Implementieren GDPR-konforme Prozesse.
b) Audit Trails
- Protokollieren Änderungen an den Daten.
- Nachverfolgen der Herkunft der Daten (Data Lineage).
5. Branchenspezifische Anwendungen
a) Finanzdienstleistungen
- Importieren Transaktionsdaten aus Banken oder Broker-Houses.
- Berechnen Risikometriken (VaR, Stress-Tests).
- Detectieren Betrugsmuster.
b) Gesundheitswesen
- Integrieren Patientendaten aus verschiedenen Systemen (EMR, HIS).
- Analysieren medizinische Zeitreihen (z. B. Vitalwerte).
- Überprüfen Compliance mit gesundheitsrechtlichen Vorschriften.
c) E-Commerce
- Analyse von Kundengewohnheiten und Kaufverhalten.
- Preisoptimierung basierend auf Marktanalysen.
- Personalisierte Produktempfehlungen.
d) Produktion und Supply Chain
- Tracking von Materialflüssen und Lagerbeständen.
- Optimierung von Lieferketten durch Predictive Analytics.
- Qualitätskontrolle durch Analyse von Produktionsdaten.
e) Telekommunikation
- Analyse von Netzwerkdaten (z. B. Traffic-Patterns).
- Customer Churn Prediction.
- Fraud Detection.
6. Cloud-Integration
a) Migration von On-Premise zu Cloud
- Kopieren von lokalen Datenbanken in Cloud-Datenbanken.
- Synchronisieren lokale und cloudbasierte Systeme.
b) Multi-Cloud-Strategien
- Integrieren Daten aus mehreren Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure, Google Cloud).
- Harmonisieren Cloud-spezifische Formate.
7. Advanced Analytics
a) Textmining und NLP
- Extrahieren Informationen aus unstrukturierten Texten (z. B. Kundenfeedback, Support-Tickets).
- Sentiment-Analyse von Social Media-Daten.
b) Bild- und Videobearbeitung
- Extrahieren Metadaten aus Bildern oder Videos.
- Anwenden von Computer Vision-Algorithmen.
c) Graph-Daten
- Transformieren tabellarische Daten in graphbasierte Strukturen.
- Durchführen von Netzwerkanalysen.
8. Historische und Archivdaten
a) Historisierung
- Speichern historischer Versionen von Tabellen.
- Implementieren Slowly Changing Dimensions (SCD).
b) Archivierung
- Komprimieren und archivieren alte Daten.
- Sicherstellen langfristige Verfügbarkeit von Geschichtsdaten.
9. Performance-Optimierung
a) Caching
- Cache häufig verwendete Ergebnisse für schnellere Abfragen.
- Reduzieren redundante Berechnungen.
b) Parallelisierung
- Teilen große Aufgaben in kleinere Subtasks auf.
- Nutzen parallele Verarbeitungskapazitäten.
10. Fehlerbehandlung und Rücksicherung
a) Fehlererkennung
- Identifizieren und protokollieren Fehler während des ETL-Prozesses.
- Setzen automatische Workflows für Fehlerkorrektur ein.
b) Backup und Recovery
- Erstellen regelmäßige Backups der transformierten Daten.
- Implementieren Disaster Recovery-Strategien.
Fazit Diese Liste zeigt die Vielfalt der Fälle, die mit ETL abgedeckt werden können. Von grundlegenden Datenintegrationen bis hin
zu fortgeschrittenen Analyseanwendungen bietet ETL eine breite Palette an Funktionen, die in fast jedem Unternehmen nützlich sind. Die Wahl der spezifischen ETL-Lösung hängt von den Anforderungen, dem Datenumfang und der Komplexität der Pipelines ab.