ETL vs. ELT: Was ist der Unterschied?

Und was passt besser zu deinem Data Stack?

Wenn du Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführen und für Auswertungen nutzbar machen willst, begegnen dir schnell zwei Ansätze: ETL und ELT. Beide bringen Daten aus Quellsystemen in eine Zielumgebung – doch die Reihenfolge der Schritte beeinflusst Architektur, Kosten, Geschwindigkeit und die Zusammenarbeit im Team deutlich.

Der zentrale Unterschied liegt vor allem in zwei Punkten:

Wo Daten in nutzbare Business-Informationen umgewandelt werden (außerhalb oder innerhalb des Zielsystems)
Wie viele Daten (insbesondere Rohdaten/Historie) im Zielsystem vorgehalten werden

Was ist Data Integration?

Unternehmen treffen Entscheidungen idealerweise nicht aus dem Bauch heraus – sondern auf Basis von Daten. Data Integration bedeutet, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und so bereitzustellen, dass sie einheitlich, konsistent und nutzbar sind.

Das Ziel: ein „Gesamtbild“ zu schaffen, aus dem sich Erkenntnisse ableiten lassen – für Reporting, operative Steuerung, Data Science oder Automatisierung.

ETL und ELT: Ein Überblick

ETL (Extract – Transform – Load)

Bei ETL werden Daten zunächst aus der Quelle extrahiert, dann in einem Staging-/Verarbeitungsbereich in ein passendes Format gebracht und danach in das endgültige Repository (Datenbank/Data Warehouse) geladen.

Extract: Daten werden aus Quellsystemen gesammelt
Transform: Bereinigung, Anreicherung, Aggregation, Standardisierung, Business-Regeln
Load: Laden der transformierten Daten ins Zielsystem

Merksatz: ETL = erst transformieren, dann laden.

ELT (Extract – Load – Transform)

Bei ELT werden Daten nach der Extraktion zuerst ins Zielsystem geladen – ohne vorherige Formatierung. Die Transformation passiert im Zielsystem, oft iterativ oder „on demand“.

Extract: wie bei ETL
Load: Rohdaten direkt ins Ziel (Raw/Staging Layer)
Transform: Transformation im Warehouse/Lakehouse (z. B. SQL, Spark)

Merksatz: ELT = erst laden, dann transformieren.

Was ETL und ELT gemeinsam haben (wird oft vergessen)

Auch wenn es bei der Diskussion meist um Unterschiede geht: Beide Ansätze haben wichtige Gemeinsamkeiten.

Datenmanagement als Zielbild: Beide liefern einen systematischen Weg, Daten hochwertig, konsistent und korrekt nutzbar zu machen – damit daraus umsetzbare Erkenntnisse entstehen.
Automatisierung: Beide lassen sich planen, orchestrieren und über APIs/CLI betreiben. Das reduziert manuelle Routinearbeit und erhöht Stabilität.
Data Governance: Beide können strikte Richtlinien unterstützen – die Umsetzung unterscheidet sich, aber Governance ist in beiden Modellen möglich (und notwendig).

ETL vs. ELT: Die wichtigsten Unterschiede in der Praxis

1) Datenverfügbarkeit: „Du musst vorher wissen, was du willst“

Ein klassischer ETL-Punkt: Du musst relativ früh entscheiden, welche Daten du brauchst (und welche du verwirfst) und wie sie verwendet werden sollen – weil die Transformation vor dem Laden passiert.

ELT dreht das um: Du kannst strukturierte und unstrukturierte Daten erst einmal laden und Transformationsentscheidungen später treffen. Das erhöht die Verfügbarkeit – und eröffnet neue Use Cases, weil du die Rohdaten weiterhin hast.

2) Flexibilität: ETL ist linear, ELT ist iterativ

ETL ist geradlinig: Die Transformationslogik ist definiert, stabil und stark kontrolliert – Änderungen sind möglich, aber oft aufwendiger.

ELT ist flexibler: Die Originaldaten bleiben im Zielsystem, und du kannst sie je nach Use Case unterschiedlich modellieren (z. B. neue KPI-Definitionen, neue Granularität, neue Dimensionen).

3) Zugänglichkeit: Wer kommt an Daten ran?

In traditionellen ETL-Setups liegt Datenaufsicht oft stärker bei IT/Engineering. Das kann Konsistenz fördern, schränkt aber Self-Service manchmal ein.

ELT-/Lakehouse-Setups machen es (richtig geregelt) leichter, Rohdaten und neue Datentypen bereitzustellen – zum Beispiel auch Dateien/Media-Formate, die gar nicht „klassisch“ transformiert werden müssen.

4) Skalierbarkeit: Wo sitzt der Compute?

ETL skaliert schwieriger, weil Transformationen häufig außerhalb des Zielsystems stattfinden und die ETL-Engine zum Nadelöhr werden kann.

ELT nutzt die Skalierung des Zielsystems (Cloud DWH/Lakehouse) und kann dadurch leichter wachsen: erst laden, später transformieren, Compute nach Bedarf.

5) Tempo: ELT ist nicht automatisch schneller

ETL ist anfangs langsamer (Transformation vor Laden), danach sind Daten häufig sofort sehr schnell nutzbar, weil sie bereits bereinigt/standardisiert vorliegen.
ELT lädt schnell, aber Rohdaten sind zunächst „chaotischer“. Sobald ein Use Case genutzt wird, fällt Transformationsarbeit an – und ohne Standards kann das dauern.

6) Speicher: ELT braucht tendenziell mehr – und braucht Strategie

ELT lebt davon, dass Rohdaten (inkl. Historie) im Zielsystem liegen. Das ist super für spätere Fragestellungen, macht Storage-Bedarf aber schwieriger vorherzusagen.

ETL speichert häufig nur eine ausgewählte, transformierte Teilmenge → weniger Storage, mehr Vorab-Entscheidung.

7) Compliance & Sicherheit: ETL kann einfacher sein – ELT muss sauber designt werden

ETL erleichtert es, sensible Daten vor dem Speichern zu maskieren/zu entfernen.

ELT speichert zuerst → ohne Zugriffskonzept, Klassifizierung, Masking/Tokenization, Retention und Auditierbarkeit kann das zu Problemen führen (z. B. DSGVO).

Warum ELT so stark geworden ist

ELT gibt es schon länger, hat aber durch Big Data und Cloud Rückenwind bekommen. Moderne Plattformen (virtuelles Clustering, skalierbarer Compute) erlauben es, viele Transformationen effizient am Ort der Daten auszuführen.

Dazu kommt: ELT funktioniert besonders gut in Data-Lake-/Lakehouse-Architekturen, weil diese strukturierte und unstrukturierte Daten aufnehmen – und je nach Zielgruppe unterschiedlich aufbereiten:

Data Science eher roh/experimentell
BI eher normalisiert/standardisiert

Typische Einsatzfälle: Wann ETL? Wann ELT?

ETL passt gut, wenn…

Datenquellen eher überschaubar sind, aber Transformationen komplex (z. B. anspruchsvolle Cleansing-/Enrichment-Logik),
du Transformation bewusst vom Zielsystem „weg“ verlagern willst,
Datensicherheit zentral ist und du sensiblen Inhalt vor dem Laden maskieren/verschlüsseln musst,
du Daten aus vielen Quellen in ein einheitliches, stark strukturiertes Format bringen willst (Datensynchronisierung),
du Legacy-/Altsysteme migrierst und Konsistenz vor dem Laden sicherstellen musst,
Compliance-Anforderungen extrem streng sind (z. B. Finance/Health).

ELT passt gut, wenn…

große Datenvolumen regelmäßig verarbeitet werden und Skalierung absehbar ist,
schnelle Aufnahme wichtiger ist als perfekte Vor-Kuration,
du flexibel bleiben willst (KPI-Änderungen, neue Analysefragen),
du strukturierte und unstrukturierte Daten im Data Lake/Lakehouse zentral halten willst,
du ein modernes Cloud-Zielsystem nutzt (massiv parallele Verarbeitung).

Praxisrealität: Häufig ist Hybrid ideal: ELT als Standard – ETL gezielt dort, wo Security/Compliance/Technik es erfordern.

ELT in der Cloud: Warum Snowflake, BigQuery & Co. das Spiel verändert haben

Der Aufstieg von ELT hängt stark mit Cloud Data Warehouses zusammen. Plattformen wie Snowflake, BigQuery oder Redshift haben genug Rechenleistung, um Transformationen effizient im Warehouse auszuführen.

ELT-Vorteile, die in der Cloud besonders stark werden:

Flexibilität: Transformationslogik kann später entschieden und geändert werden
Effizienz: Transformationen skalieren mit Warehouse-Compute
Eignung für große Datenmengen: Parallelisierung spielt ELT in die Karten

ETL mit Python: Warum das immer noch extrem relevant ist

ETL ist nicht „alt“ – es ist in vielen Unternehmen nach wie vor ein sehr praktisches Muster. Und in der Praxis ist Python oft das Schweizer Taschenmesser dafür.

Typischer Python-Toolkasten:

pandas für Transformation und Analyse auf Datenframes
SQLAlchemy für Datenbankzugriff (Extract & Load)
PySpark für verteilte Verarbeitung bei größeren Volumina
Luigi / Apache Airflow für Orchestrierung und Scheduling

Warum Python dafür so beliebt ist:

Flexibilität: Custom-Logik, exakt auf den Use Case
Skalierbarkeit: von klein bis groß (mit Spark)
Community: riesige Auswahl an Best Practices, Libraries und Know-how

Databricks-Kontext: ETL & ELT im Lakehouse umsetzen

Wenn du in Richtung Lakehouse gehst (z. B. Databricks), lassen sich ETL und ELT beide abbilden — inklusive hybrider Varianten.

Für ETL-/Streaming-ETL wird häufig Delta Live Tables eingesetzt: Orchestrierung, Data-Quality-Checks, Fehlerbehandlung, Versionierung – besonders relevant für kontinuierliche Pipelines.
Für Orchestrierung allgemein eignen sich Databricks Workflows als Managed Ansatz, um sowohl ETL- als auch ELT-Abläufe zu bauen, zu überwachen und mit Monitoring/Benachrichtigungen stabil zu betreiben.

Lakehouse-Idee dahinter: Data-Lake-Flexibilität + Warehouse-Nutzbarkeit kombinieren – und Datensilos abbauen.

Best Practices: Damit ELT nicht zum „SQL-Sumpf“ wird

Layering: Raw → Staging → Core → Data Marts
Security & Zugriff: Raw restriktiv, Marts für BI sauber freigeben
Compliance & Retention: Klassifizierung, Löschkonzepte, Auditierbarkeit
Kostenkontrolle: inkrementelle Modelle, Partitionierung, Job-Scheduling
Governance entlang der 5 W: Wer/Was/Wann/Wo/Warum klar definieren

Fazit

ETL transformiert vor dem Laden – stark für kuratierte, compliance-nahe Pipelines und maximale Kontrolle.
ELT lädt erst Rohdaten und transformiert im Zielsystem – stark bei Cloud/Lakehouse, Flexibilität und schneller Aufnahme.
Am häufigsten ist Hybrid die beste Antwort: ELT als Default, ETL selektiv für Security/Compliance/Performance.

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