ETL: Die Legacy Welt vs. Cloud – Was war (zu) teuer, komplex und wenig flexibel
In vielen Unternehmen sind klassische On-Premises-ETL-Prozesse teuer, unflexibel und wartungsintensiv. Monolithische Tools, hohe Lizenzkosten und langsame Bereitstellungen bremsen Innovation und Effizienz. In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie mit Cloud-basierten ETL-Architekturen Kosten senken, Datensilos aufbrechen und Ihre Datenpipelines skalierbar und wartbar gestalten.
Unternehmensweite On-Premises ETL-Prozesse sind häufig durch limitierenden und kostenintensive Eigenschaften geprägt.
Neben der reinen Geschwindigkeit der Systeme bietet eine Cloudbasierte ETL Lösung weitere eindeutige Vorteile. Dazu gehören die Lesbarkeit, die Wartbarkeit, die Modularisierung, eine geringere Komplexität sowie automatisierbare Deployments.
Apache Spark zeichnet sich besonders durch vier zentrale Vorteile aus.
Skalierbarkeit: Automatische Ressourcenverwaltung in Cloud-Umgebungen
Performance: In-Memory-Analyse und optimierter DAG-Planner (Data Aggregation Graph)
Ökosystem: Nathlose Integration mit Data Lake Architekturen, BI-Tools und ML-Frameworks
Community & Support: Stetige Weiterentwicklung und breite Anwenderbasis
Fachabteilungen setzen häufig eigene ETL- und Data-Warehouse-Lösungen auf – ein Kostentreiber und Hindernis für unternehmensweite Analysen.
Wir beleuchten die Ursachen, zeigen eine Lösung auf, erläutern das Vorgehen und legen den Nutzen dar.
Furcht vor Datenzugriff durch andere Abteilungen sowie langsame Bereitstellung zusätzlicher Kapazitäten in bestehenden Umgebungen.
Ein zentrales Data Governance Modell, das Zugriffskontrollen und Rollen definiert. Außerdem
(Teil-) automatisiertes Onboarding in zentrale Cloud Lösung inkl. Werkzeuge, Storage und Compute-Power, idealerweise in eigenem Workspace (Beispiel: Databricks Workspaces).
Fachbereiche exportieren Daten in einen gemeinsamen Cloud-Storage (z. B. AWS S3, Azure Data Lake Storage) und definieren sog. „Entitlements“ für User, um den Zugriff auf Daten zu schützen.
Außerdem Aufbau eines automatisierten und auditierten Freigabeprozesses.
Schnelles Onboarding neuer Fachbereiche und IT-Abteilungen
Einheitliche Werkzeuge und Standards
Zentrales Monitoring und Operations
Einheitliche Datenquelle für Reporting und ML
Reduzierte Hardware- und Lizenzkosten
Schnellerer Datenaustausch, Transparenz und bessere Kollaborationsmöglichkeiten
Moderne Schnittstellen (REST-APIs) zu Datensets innerhalb des Data Lake
Der Aufbau neuer On-Premises-Umgebungen ist aufwendig:
- Hardware-Beschaffung und Installation im Rechenzentrum
- Software-Installation und Konfiguration
- Einspielen von Patches und Lizenzschlüsseln
- Test und Abnahme durch Fachabteilung
Solche Projekte können Wochen bis Monate dauern und blockieren Ressourcen für Innovation.
Zudem sind sie ein immenser Kostentreiber der IT.
Annahmen für Lizenzkosten starrer On-Premise-Monolithen
Automatische Elastizität: Cloud-Dienste wie AWS Glue, Azure Managed Databricks oder Azure Data Factory passen Ressourcen on-the-fly an
Bedarfsorientierte Kosten: Nur für tatsächlich genutzte Rechenzeit bezahlen
Schnelle Test- und Dev-Environments: Mit Infrastructure as Code in Minuten provisionierbar
Bewährte Use Cases: Batch-Ende-Monat-Verarbeitung, Ad-hoc-Analysen oder Streaming-Pipelines
Aufbau und Zurücksetzen von Testumgebungen
Komplexes Patch- und Update-Management mit langen Testzyklen
Disaster Recovery und Backups
Kaum automatisierte CI/CD-Pipelines
