Bisher bezog sich ETL (Extract, Transform, Load) auf die Architektur, mit der Daten aus operativen Quellen, wie Anwendungen, Datenbanken, Dateien und Ereignisströmen, in analytische Destinationen wie Data Warehouses und Data Lakes verschoben wurden. Während ELT (Extract, Load, Transform) ETL für die moderne Datenzentralisierung weitgehend ersetzt hat, bleibt der Begriff ETL eine Kurzform für Data Movement im Allgemeinen.

Reverse ETL ist das Gegenteil: ein Prozess, der angereicherte, geschäftsfähige Daten von Analyseplattformen zurück in betriebliche Systeme bringt. Auf diese Weise können Teams im gesamten Unternehmen auf Erkenntnisse reagieren, indem sie diese direkt in ihre alltäglichen Tools einbetten.

Data Movement stellt eine Herausforderung dar – und die Synchronisierung von Daten mit operativen Systemen ist besonders komplex. APIs stellen strenge Anforderungen, und fehlerhaft geschriebene Daten lassen sich nur schwer wieder rückgängig machen. Automatisierte, widerstandsfähige Pipelines – in beide Richtungen – sind unerlässlich, um Daten wirklich nutzbar zu machen.

Warum es wichtig ist, den Kreis mit Reverse ETL zu schließen

Traditionelle ETL (oder ELT) ermöglicht Analysen durch die Zentralisierung von Daten in Data Warehouses oder Data Lakes.. Analysen allein sind jedoch nicht das Ziel – der wahre Mehrwert ergibt sich aus der Nutzung dieser Daten zur Förderung von Geschäftsergebnissen.

Business-Intelligence-Tools (BI) und Dashboards helfen den Teams, die Daten zu verstehen, aber sie sind oft von den Systemen getrennt, in denen die Entscheidungen getroffen werden. Einblicke, die nur in einem Bericht enthalten sind, können leicht übersehen werden oder unterwegs verloren gehen.

Das Schließen des Kreises mit Reverse-ETL macht Daten wirklich nutzbar. Durch die Synchronisierung angereicherter Daten mit operativen Tools – CRMs, Marketingplattformen, Supportsystemen usw. – können Teams sofort auf Erkenntnisse reagieren, und zwar innerhalb der Tools, die sie bereits verwenden.

So sieht die Architektur eines geschlossenen Kreislaufs mit Reverse-ETL aus:

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Diese Architektur ermöglicht auch die Automatisierung. Wenn modellierte Daten in betriebliche Systeme eingespeist werden, können sie in Workflows einfließen, die auf der Grundlage definierter Regeln oder Schwellenwerte Aktionen auslösen. Dies reduziert den manuellen Aufwand und ermöglicht Reaktionen in Echtzeit.

Warum Automatisierung sowohl für ETL als auch für Reverse ETL wichtig ist

ETL/ELT und Reverse ETL bieten zwar eindeutige Vorteile, Aufbau und Pflege zuverlässiger Datenpipelines sind jedoch komplex und ressourcenintensiv. Pipelines müssen Grenzfälle, Fehler, Schemaänderungen und Aktualisierungen bewältigen und diese Änderungen gleichzeitig ohne Unterbrechung weiterleiten. Diese Komplexität geht einher mit steigenden Anforderungen an die Data Governance und Datensicherheit.

Die Lösung: die Automatisierung durch Standardplattformen, die nur minimalen technischen Aufwand erfordern. Eine robuste Reverse ETL-Engine muss die wichtigsten Herausforderungen meistern:

• Schema Drift und API-Änderungen: SaaS-Schemata und APIs entwickeln sich häufig und unvorhersehbar weiter. Die Engine muss diese Änderungen automatisch erkennen und die Daten inkrementell synchronisieren, sodass nur das übertragen wird, was wirklich benötigt wird.
• Leistung und niedrige Latenz: Operative Anwendungsfälle verlangen häufig nach Daten, die innerhalb von Sekunden oder Minuten aktualisiert werden, um zeitnahe Entscheidungen zu ermöglichen.
• Governance und Erweiterbarkeit: Eine sichere Verarbeitung unter Einhaltung von Standards wie SOC 2, HIPAA und DSGVO ist unerlässlich. Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle, Prüfprotokolle und APIs ermöglichen eine nahtlose Integration in das gesamte Datenökosystem.

Data Movement von einer beliebigen Quelle zu einem beliebigen Ziel

Mit der Übernahme von Census durch Fivetran bieten wir nun eine Komplettlösung für beide Aspekte des Data Movement. ELT ermöglicht zentralisierte Analysen – Reverse ETL gibt die Erkenntnisse zurück in die Geschäftstools und ermöglicht so eine durchgängige Datenaktivierung.

Ein typisches Beispiel: Canva

Durch die gemeinsame Nutzung von Fivetran und Census konnte Canva Daten aus Marketing-, Vertriebs- und Engagement-Plattformen vereinheitlichen, sie in ihrem Warehouse anreichern und in Tools wie Braze einspeisen. Die Ergebnisse sprechen für sich:

• 33%ige Verbesserung der Öffnungsrate von E-Mails
• 2,5 % mehr Engagement auf der Plattform
• 200.000 USD Einsparung an technischen Kosten
• Schnellere, selbständige Marketing-Segmentierung

ELT hat die Dateneingabe modernisiert, während Reverse ETL die Art und Weise, wie Teams Erkenntnisse umsetzen, verändert hat. Gemeinsam ermöglichen sie es Unternehmen, den Kreis zu schließen: Mitarbeiter können nun intelligentere Entscheidungen treffen und Arbeitsabläufe mit zuverlässigen Daten werden genau automatisiert, wo es sinnvoll ist.

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