ETL

Kompetenzziele

• Die Phasen Extract, Transform und Load eines ETL-Prozesses unterscheiden und planen
• Rohdaten mit SQL aus Datenbanken extrahieren
• Transformationen und Bereinigungen in Power Query umsetzen
• Entitäten und zentral gesteuerte Datenflüsse mit Power BI Dataflows anlegen
• ETL-Pipelines mit Power BI Pipelines automatisieren und die Aktualisierung zeitlich planen
• Datenqualität und Konsistenz in einem Workflow zur Datenintegration absichern

Themen und Zusammenhänge

Am Anfang steht die Extraktion: Daten aus Datenbanken werden mit SQL ausgewählt und als Rohdaten übernommen. In der Transformation bereinigt Power Query fehlerhafte Werte, vereinheitlicht Formate und strukturiert Datenmodelle schrittweise. Entitäten in Power BI Dataflows machen diese Transformation zentral verfügbar, sodass mehrere Berichte auf dieselben aufbereiteten Daten zugreifen. Die Ladephase übergibt die Datenbestände an Auswertungen und Berichte. Power BI Pipelines automatisieren den gesamten Ablauf, planen die Aktualisierung und halten Datenstände in komplexen BI-Projekten konsistent. Ein vollständiger Workflow zur Datenintegration zeigt das Zusammenspiel von SQL, Power Query und Power BI und legt den Schwerpunkt auf wiederverwendbare Datenflüsse und gesicherte Datenqualität.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder entstehen überall dort, wo Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt und regelmäßig aktualisiert werden.

• ETL-Entwickler oder ETL Developer mit Aufbau und Pflege von Ladeprozessen
• Data Engineer mit Schwerpunkt Datenintegration
• BI-Entwickler mit Verantwortung für Power BI Dataflows und Pipelines
• Spezialistin für Datenqualität in Berichtsprojekten