Extract, Load, Transform (ELT)

Einführung

Sie haben sich bestimmt schon gefragt: Was ist eigentlich Extract, Load, Transform – kurz ELT – und wie unterscheidet es sich vom klassischen ETL-Prozess? Im modernen Business Intelligence spielt ELT eine immer größere Rolle, nicht zuletzt wegen leistungsfähiger Cloud-Lösungen wie Power BI.

Bei ELT werden zunächst die Rohdaten ins Zielsystem geladen – etwa direkt ins Power BI Datenmodell oder ein Data Warehouse. Erst danach erfolgen die notwendigen Transformationen und Anpassungen, oft mit den Tools direkt im BI-System.

Gerade für Geschäftsführer, IT-Leiter sowie BI Consultants und Freelancer aus dem DACH-Raum ist dieses Vorgehen besonders spannend. Denn ELT eröffnet neue Möglichkeiten im Self-Service BI und beschleunigt den Datenzugriff enorm.

ELT macht Datenprozesse flexibler und gibt Ihnen mehr Kontrolle über die Datenaufbereitung – direkt in Power BI.

Eine gute Übersicht zu ELT und Dataflows in Power BI finden Sie auf Microsoft Learn – Dataflows in Power BI.

Funktionsweise & Komponenten

Wie läuft ELT ab? Und wie setzt man es in Power BI um? Die Schritte im Überblick:

• Extract (Extrahieren): Daten werden aus unterschiedlichen Quellen wie Cloud-Datenbanken, APIs, Excel oder On-Premise-Systemen abgefragt.
• Load (Laden): Die Rohdaten werden direkt und weitgehend unverändert ins Zielsystem – etwa Power BI oder ein Cloud Data Warehouse – geladen.
• Transform (Transformieren): Die Transformation (z. B. Filtern, Spalten berechnen, Daten zusammenführen) geschieht erst nach dem Laden im Zielsystem, meist mit Power Query oder DAX in Power BI.

Im Gegensatz zu ETL werden die Daten also erst nach dem Laden für die Analyse vorbereitet. Besonders praktisch: In Power BI können Sie Transformationen per Mausklick oder mit eigenen Formeln durchführen – auch ohne Coding.

ELT nutzt die Rechenleistung moderner Cloud-Systeme. So lassen sich auch große Datenmengen schnell transformieren – direkt in Power BI.

Anwendungsbeispiele

Wann lohnt sich ELT besonders? Hier sind meine Lieblingsbeispiele aus dem Power BI-Alltag – vielleicht erkennen Sie Ihr eigenes Szenario wieder:

• Self-Service Berichte mit Dataflows: Marketing-Teams laden Rohdaten aus Google Analytics oder Facebook Ads über Dataflows direkt ins Power BI-Workspace. Die eigentliche Transformation übernehmen die Anwender später im Power Query Editor.
• Datenintegration für verschiedene Fachbereiche: Rohdaten aus ERP, CRM und Buchhaltung werden zentral in Power BI importiert. Jeder Fachbereich kann die Transformationen für eigene Auswertungen individuell gestalten.
• Schnelle Prototypen & Ad-hoc-Analysen: Daten werden direkt und „ungeschliffen“ geladen, um sie im Team gemeinsam zu analysieren. Transformationen werden je nach Fragestellung flexibel angepasst – ohne IT-Freigabe.

Gerade für Freelancer und Consultants ist ELT ideal, um Kundenprojekte schnell zu starten und flexibel auf neue Anforderungen zu reagieren.

„Mit ELT in Power BI legen Sie Ihre Daten erst einmal zentral ab – Transformationen können später, bedarfsorientiert und teamnah erfolgen.“

Vor- & Nachteile

ELT bringt viele Chancen – aber auch Herausforderungen. Schauen wir uns beides im Power BI-Kontext genauer an:

• Höhere Flexibilität: Transformationen können jederzeit angepasst oder erweitert werden – ideal für agile Projekte und Self-Service BI.
• Skalierbarkeit: Große Datenmengen lassen sich effizient mit der Power von Cloud- und BI-Systemen transformieren.
• Schneller Datenzugriff: Rohdaten sind sofort verfügbar, auch wenn die Transformation noch nicht abgeschlossen ist.

Aber Achtung – ELT ist kein Allheilmittel. Hier sind die wichtigsten Nachteile:

• Rohdaten können unübersichtlich sein: Ohne frühzeitige Transformation besteht das Risiko, dass Daten wild wachsen und schwer zu verstehen sind.
• Performance-Einbußen möglich: Werden viele oder komplexe Transformationen erst im Zielsystem durchgeführt, kann das die Systemleistung beeinträchtigen.
• Mehr Verantwortung beim Anwender: Die Qualität der Berichte hängt stark davon ab, wie sorgfältig die Transformationen im Team umgesetzt werden.

Mit klaren Prozessen und guter Schulung lassen sich diese Risiken aber meist gut in den Griff bekommen.

Best Practice

Wie holen Sie das Maximum aus ELT und Power BI heraus? Hier meine drei wichtigsten Best Practices aus unzähligen Projekten:

• Zentrale Dataflows für Rohdaten: Nutzen Sie Power BI Dataflows als zentrales Lager für Rohdaten. So können viele Berichte darauf zugreifen und Transformationen teamübergreifend gestalten.
• Transformationen dokumentieren: Halten Sie alle Schritte im Power Query Editor nachvollziehbar fest. So bleibt das Datenmodell wartbar und bleibt auch bei Teamwechseln verständlich.
• Rollen und Berechtigungen klar definieren: Wer darf Rohdaten verändern oder Transformationen anpassen? Mit klaren Verantwortlichkeiten vermeiden Sie Datenchaos.

ELT entfaltet seine Stärke, wenn Sie Datenmanagement und Self-Service BI kombinieren – mit klarer Struktur und flexiblen Tools.

„ELT ist der perfekte Ansatz, wenn Sie Dynamik, Teamwork und schnelle Ergebnisse in Ihrem BI-Projekt suchen.“

Fazit

Extract, Load, Transform (ELT) ist ein moderner Ansatz zur Datenintegration, bei dem Rohdaten zuerst geladen und anschließend im Zielsystem transformiert werden. Gerade mit Power BI profitieren Sie von mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und schnellerem Zugriff auf Ihre Daten.

Im Self-Service BI können Fachbereiche, Consultants und Freelancer eigenständig Transformationen vornehmen und Reports gestalten – ohne auf die IT warten zu müssen. Mit klarer Struktur, zentralen Dataflows und gut dokumentierten Prozessen vermeiden Sie dabei typische Stolpersteine.

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Wichtiger Hinweis: Dieser Beitrag enthält Inhalte, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erstellt wurden. Wir überprüfen alle Informationen sorgfältig auf Richtigkeit und Relevanz. Dennoch können Fehler oder Ungenauigkeiten nicht vollständig ausgeschlossen werden.