Die 10 besten Datenpipeline-Tools im Jahr 2024 

Wenn Sie auf der Suche nach einem Datenpipeline-Tool sind, das die Anforderungen Ihres Unternehmens am besten erfüllt, dann sind Sie hier genau richtig. Dieser Artikel dient als Leitfaden für Datenpipeline-Tools und erklärt, was sie sind, welche Typen sie haben und bei welchen Herausforderungen sie Unternehmen helfen. Es bietet außerdem eine kuratierte Liste der besten Datenpipeline-Tools und die Faktoren, die bei der Auswahl eines Tools zu berücksichtigen sind.

Was sind Datenpipeline-Tools?

Datenpipeline-Tools sind Softwareanwendungen und -lösungen, die Ihnen das Erstellen ermöglichen Datenpipelines über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI). Die Begriffe „Datenpipeline-Tools“, „Datenpipeline-Software“, „Datenpipeline-Plattform“ oder „Datenpipeline-Builder“ bedeuten alle dasselbe und werden im Folgenden synonym verwendet Datenmanagement Raum. Diese Lösungen vereinfachen den Prozess der Datenextraktion aus verschiedenen Quellen, deren Transformation bei Bedarf und dem Laden in ein zentrales Repository zur Analyse.

Während das Zielsystem normalerweise ein ist Data Warehouse– ob lokal oder cloudbasiert – Unternehmen greifen immer häufiger darauf zurück Datenseen von ihrer Fähigkeit zu profitieren, große Mengen aller Arten von Daten zu speichern. Die zusätzliche Flexibilität ermöglicht es Ihnen, verborgene Erkenntnisse aufzudecken, die in einem herkömmlichen Data Warehouse nicht ohne weiteres erkennbar sind, und ermöglicht so eine umfassendere Datenanalyse.

Datenpipeline-Tools bieten die notwendige Infrastruktur, um die Automatisierung von Arbeitsabläufen zu ermöglichen und gleichzeitig sicherzustellen Datenqualität und Verfügbarkeit. Ein modernes Datenpipeline-Tool bietet alle Funktionen und Möglichkeiten, die den Anforderungen sowohl von Datenprofis als auch von Geschäftsanwendern gerecht werden. Da die Einhaltung regulatorischer Anforderungen immer wichtiger wird, verfügen diese Tools jetzt über integrierte Funktionen Data Governance Merkmale wie Datenherkunft, Datenkatalogund Datenklassifizierung.

Das Ziel von Datenpipeline-Tools besteht darin, den Bedarf an manuellen Eingriffen zu reduzieren und den reibungslosen Ablauf zu orchestrieren Bewegung von Daten von der Quelle bis zum Ziel für eine genaue Analyse und Entscheidungsfindung.

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Die 10 besten Datenpipeline-Tools im Jahr 2024

Schauen wir uns einige der besten Datenpipeline-Tools des Jahres 2024 im Detail an:

Astera

Astera ist ein umfassender, 100 % No-Code Datenverwaltungsplattform mit leistungsstarken Funktionen zum Aufbau von Datenpipelines. Es bietet eine leistungsstarke und dennoch einfach zu verwendende visuelle Benutzeroberfläche sowie integrierte Funktionen für die Verbindung zu einer Vielzahl von Quellen und Zielen, Datentransformation und -vorbereitung, Workflow-Automatisierung, Prozessorchestrierung, Datenverwaltung und die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten.

Es handelt sich um eine einheitliche Lösung, die Folgendes vereinfacht:

• unstrukturierte Datenverwaltung und -extraktion
• End-to-End-Datenintegration über ETL, ELT und CDC
• Datenmigration Prozessdefinierung
• der Prozess von Aufbau eines Data Warehouse
• API-Lebenszyklusverwaltung
• EDI-Management

Astera sticht aus mehreren Gründen auf dem Markt hervor. Es bietet eine umfassende und leistungsstarke Datenintegrationstool, das es Benutzern mit seinem breiten Funktionsumfang ermöglicht, Datenpipelines effizient zu entwerfen, bereitzustellen und zu überwachen. Die visuelle Designoberfläche vereinfacht den Pipeline-Erstellungsprozess und macht ihn sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer zugänglich – die Navigation ist einfach und die stundenlange Arbeit kann in nur wenigen Sekunden erledigt werden.

Astera Bietet durchgängige Transparenz und Kontrolle über Datenworkflows und ermöglicht es Benutzern, die Pipeline-Leistung zu verfolgen, Engpässe zu identifizieren und Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren. Die Plattform bietet auch umfassende Datenumwandlung Funktionen, die es Benutzern ermöglichen, Daten innerhalb der Pipeline selbst zu bereinigen, anzureichern und zu manipulieren.

Zusätzlich Astera bietet erweiterte Planungs- und Abhängigkeitsmanagementfunktionen und gewährleistet die nahtlose Ausführung komplexer Datenflüsse und Arbeitsabläufe. Astera legt außerdem Wert auf Zusammenarbeit und Teamarbeit. Die Plattform unterstützt eine rollenbasierte Zugriffskontrolle, sodass mehrere Benutzer gleichzeitig an der Pipeline-Entwicklung und -Verwaltung arbeiten können.

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Apache-Luftstrom

Apache-Luftstrom ist ein Open-Source-Datenpipeline-Tool zum Erstellen, Planen und Überwachen komplexer Datenflüsse und Arbeitsabläufe, das Flexibilität und umfassende Integrationen bietet.

Vorteile

• Eine flexible und skalierbare Datenpipeline-Lösung
• Aktive Community hilft bei der Lösung gemeinsamer Herausforderungen
• Möglichkeit, Aufgaben zu überwachen und Warnungen festzulegen

Nachteile

• Eine steile Lernkurve macht es schwierig, effektiv zu lernen und zu nutzen
• Da es sich um ein Open-Source-Tool handelt, müssen sich Benutzer für ihre Datenflüsse auf internes Fachwissen verlassen
• Die Planungsfunktion ist ziemlich langsam, insbesondere wenn mehrere Aufgaben geplant werden

Apache Kafka

Apache Kafka ist eine weitere Open-Source-Datenpipeline-Softwarelösung. Benutzer können Daten in Echtzeit erfassen und verarbeiten. Es stellt ein verteiltes Nachrichtensystem bereit, das es Produzenten ermöglicht, Nachrichten an Themen zu veröffentlichen, und Verbrauchern (nachgelagerte Verarbeitungssysteme, Datenbanken oder andere Anwendungen) ermöglicht, diese Themen zu abonnieren und die Nachrichten in Echtzeit zu verarbeiten.

Vorteile

• Echtzeit-Datenverarbeitung
• Bewältigt große Datenmengen mit horizontaler Skalierung
• Bietet fehlertolerante Replikation für geschäftskritische Daten

Nachteile

• Die steile Lernkurve erschwert das Erlernen und die effektive Nutzung, insbesondere bei der Konfiguration erweiterter Funktionen wie Replikation, Partitionierung und Sicherheit.
• Für einfache Szenarien oder geringe Datenmengen sind die Fähigkeiten von Kafka ein Overkill
• Während Kafka selbst Open Source ist, sind für die Bereitstellung und Verwaltung eines Kafka-Clusters Kosten im Zusammenhang mit Infrastruktur, Speicher und Betriebsressourcen erforderlich

AWS-Kleber

AWS Glue ist ein vollständig verwalteter ETL-Dienst auf Amazon Web Services. Das Datenpipeline-Tool bietet Integration mit verschiedenen AWS-Diensten und unterstützt Batch- und Streaming-Verarbeitung.

Vorteile

• Der größte Vorteil der Verwendung von AWS Glue als Datenpipeline-Tool besteht darin, dass es eine enge Integration in das AWS-Ökosystem bietet.
• Bietet integrierte Funktionen für Datenqualitätsmanagement
• Kann für grundlegende ETL-Prozesse kostengünstig sein

Nachteile

• Benutzer benötigen ein gutes Verständnis von Apache Spark, um AWS Glue vollständig nutzen zu können, insbesondere wenn es um die Datentransformation geht
• Obwohl es eine Integration mit externen Datenquellen bietet, liegt die Verwaltung und Kontrolle derselben weiterhin in der Verantwortung des Benutzers
• Ist in erster Linie für Anwendungsfälle der Stapelverarbeitung gedacht und weist Einschränkungen bei der Verarbeitung von Daten nahezu in Echtzeit auf.

Google Cloud-Datenfluss

Ein serverloser Datenverarbeitungsdienst von Google Cloud, der Batch- und Stream-Verarbeitung mit hoher Verfügbarkeit und Fehlertoleranz bietet.

Vorteile

• Bietet sowohl Batch- als auch Stream-Verarbeitung
• Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verschieben
• Bietet eine hohe Beobachtbarkeit des ETL-Prozesses

Nachteile

• Erfordert im Vergleich zu anderen No-Code-Datenpipeline-Tools einen erheblichen Entwicklungsaufwand
• Benutzer auf Bewertungsplattformen berichten, dass es schwierig zu erlernen und zu verwenden ist und dass die Dokumentation fehlt
• Das Debuggen eines Problems in einer Pipeline kann mühsam sein

Microsoft Azure Data Factory

Azure Data Factory ist ein ETL- und Datenintegration von Microsoft angebotener Dienst. Es erleichtert die Orchestrierung von Datenworkflows über verschiedene Quellen hinweg.

Vorteile

• Wie andere Datenpipeline-Tools bietet es eine No-Code-Umgebung
• Da Microsoft ein eigener Dienst ist, bedeutet dies eine engere Integration in das Ökosystem
• Azure Data Factory bietet ein einziges Überwachungs-Dashboard für eine ganzheitliche Ansicht der Datenpipelines

Nachteile

• Die visuelle Oberfläche wird schnell unübersichtlich, wenn die Arbeitsabläufe komplexer werden
• Bietet keine native Unterstützung für die Erfassung von Änderungsdaten aus einigen der gängigsten Datenbanken
• Die Fehlermeldungen sind nicht beschreibend und haben keinen Kontext, was die Fehlerbehebung erschwert

Informatik PowerCenter

Informatica PowerCenter ist eine Datenpipeline-Software mit der Fähigkeit dazu extrahieren, transformieren und laden Daten aus verschiedenen Quellen.

Vorteile

• Bietet Funktionen zur Aufrechterhaltung der Datenqualität
• Fähigkeit, mit großen Datenmengen umzugehen
• Wie andere Datenpipeline-Software bietet es integrierte Konnektoren für verschiedene Datenquellen und -ziele

Nachteile

• Steile Lernkurve, selbst für Einsteiger mit technischem Hintergrund aufgrund eines weitgehend unübersichtlichen und inkonsistenten Mix an Diensten und Schnittstellen
• Der Umgang mit großen Datenmengen ist mit Informatica ressourcenintensiv
• Ein weiteres Problem bei Informatica sind die Kosten, die insbesondere für kleine Unternehmen weitgehend unerschwinglich sind

Erfahren Sie mehr über Informatica-Alternativen.

Talend-Datenintegration

Talend Data Integration ist ein Tool zur Unternehmensdatenintegration. Es ermöglicht Benutzern das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in ein Data Warehouse oder einen Data Lake.

Vorteile

• Verarbeitet große Datenmengen
• Fähigkeit zur Integration von On-Premise- und Cloud-Systemen
• Kann in verschiedene Business-Intelligence-Plattformen (BI) integriert werden

Nachteile

• Erfordert eine beträchtlich hohe Rechenleistung und ist daher nicht so effizient
• Das Verknüpfen von Tabellen aus unterschiedlichen Schemata ist bei ETL nicht einfach
• Benutzer berichten häufig, dass die Dokumentation von Talend nicht umfassend genug ist

Erfahren Sie mehr über Talend-Alternativen.

Millionen

An ETL-Plattform Dadurch können Datenteams Daten extrahieren, verschieben und transformieren. Während es Benutzern ermöglicht, Arbeitsabläufe zu orchestrieren, konzentriert es sich hauptsächlich auf die Integration von Daten.

Vorteile

• Bietet eine grafische Benutzeroberfläche
• Große Auswahl an integrierten Transformationen
• Im Allgemeinen einfach zu bedienen im Vergleich zu Informatica und Talend

Nachteile

• Die Git-Integration ist nicht so robust wie Astera
• Obwohl es integrierte Anschlüsse bietet, ist die Einrichtung in manchen Fällen nicht einfach
• Bietet keine erweiterten Datenqualitätsfunktionen

Erfahren Sie mehr über Matillion-Alternativen.

StreamSets-Datenkollektor

Eine Datenerfassungsplattform, die sich auf Echtzeit-Datenpipelines mit Überwachungs- und Fehlerbehebungsfunktionen konzentriert.

Vorteile

• Möglichkeit, Jobs zu planen
• Verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche
• Unterstützt sowohl Batch- als auch Stream-Verarbeitung

Nachteile

• Das Verstehen und Filtern der Protokolle ist keine einfache Aufgabe
• Die Verarbeitung mit JDBC ist erheblich langsam
• Das Debuggen nimmt viel Zeit in Anspruch

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Wie wähle ich ein Datenpipeline-Tool aus?

Die Auswahl des richtigen Datenpipeline-Tools ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre Daten effektiv verwalten und verarbeiten zu können. Es gibt mehrere Faktoren, die eine Rolle spielen:

1. Skalierbarkeit: Bewerten Sie, ob das Tool Ihren aktuellen und zukünftigen Datenvolumen- und Geschwindigkeitsanforderungen gerecht wird. Achten Sie auf horizontale und vertikale Skalierbarkeit, um den wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden.
2. Datenquellen und -ziele: Stellen Sie sicher, dass das Datenpipeline-Tool die für Ihr Unternehmen relevanten Datenquellen und -ziele unterstützt, einschließlich Datenbanken, Dateiformate, Cloud-Dienste, Data Warehouses, Data Lakes usw APIs.
3. Datentransformation und -integration: Bewerten Sie die Fähigkeiten des Tools für Datenreinigung, Transformation und Integration. Suchen Sie nach Funktionen, die Komplexes vereinfachen Datenmapping, Zusammenführen und Bearbeiten verschiedener Datentypen.
4. Echtzeit vs. Stapelverarbeitung: Stellen Sie fest, ob das Datenpipeline-Tool Ihren bevorzugten Datenverarbeitungsmodus unterstützt. Bewerten Sie, ob Echtzeit-Streaming oder Stapelverarbeitung für Ihre Pipeline-Anforderungen geeignet ist.
5. Benutzerfreundlichkeit und Lernkurve: Berücksichtigen Sie die Benutzeroberfläche, die Einfachheit der Konfiguration und die Benutzerfreundlichkeit des Tools. Suchen Sie nach intuitiven Schnittstellen, visuellen Arbeitsabläufen und Drag-and-Drop-Funktionen, um die Pipeline-Entwicklung und -Verwaltung zu optimieren.
6. Überwachung und Alarmierung: Prüfen Sie, ob das Datenpipeline-Tool umfassend ist Überwachungs- und Alarmierungsfunktionen. Es sollte Einblick in den Zustand, die Leistung und den Status der Pipeline bieten, einschließlich Protokollen, Metriken, Fehlerbehandlung und Benachrichtigungen für eine effiziente Fehlerbehebung.
7. Sicherheit und Compliance: Stellen Sie sicher, dass das Tool beim Umgang mit sensiblen oder regulierten Daten robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und die Einhaltung relevanter Vorschriften (z. B. DSGVO, HIPAA) bietet.
8. Integration in Ihre bestehende Infrastruktur: Bewerten Sie, wie gut sich das Datenpipeline-Tool in Ihre aktuelle Infrastruktur integrieren lässt, einschließlich Datenspeichersystemen und Analyseplattformen. Durch die nahtlose Integration können Sie Zeit und Aufwand bei der Einrichtung und Wartung der Pipeline sparen.
9. Support und Dokumentation: Bewerten Sie den Umfang des Supports und die Verfügbarkeit der Dokumentation durch den Anbieter des Tools. Suchen Sie nach umfassender Dokumentation, Benutzerforen und reaktionsschnellen Supportkanälen, die Sie bei der Fehlerbehebung unterstützen.
10. Gesamtbetriebskosten (TCO): Berücksichtigen Sie die Gesamtkosten des Datenpipeline-Tools, einschließlich Lizenzierung, Wartung und zusätzlicher Ressourcen, die für Implementierung und Support erforderlich sind. Bewerten Sie, ob das Tool aufgrund seiner Funktionen und Fähigkeiten einen guten Wert bietet.

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Welche geschäftlichen Herausforderungen müssen mit Datenpipeline-Tools bewältigt werden?

Unternehmen verlassen sich auf Automatisierung und fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um extrem große Datenmengen zu ihrem Vorteil zu verwalten und zu nutzen. Der Umgang mit großen Datenmengen ist nur eine von vielen Herausforderungen, die Unternehmen mit Data-Pipeline-Tools meistern können. Diese Tools adressieren ein Spektrum von Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Bewältigung der Komplexität der Datenverarbeitung konfrontiert sind.

Datenintegration und -konsolidierung

• Herausforderung: In Unternehmen sind die Daten oft auf verschiedene Systeme und Quellen verteilt, was die Integration und Konsolidierung für eine einheitliche Ansicht erschwert.
• Lösung: Datenpipeline-Tools erleichtern die Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse und ermöglichen eine nahtlose Integration Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen in a zentrales Repository.

Entscheidungsfindung in Echtzeit

• Herausforderung: Herkömmliche Stapelverarbeitungsmethoden führen zu verzögerten Erkenntnissen und behindern die Entscheidungsfindung in Echtzeit.
• Lösung: Die Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglicht es Unternehmen, die generierten Daten zu analysieren und darauf zu reagieren, was eine zeitnahe Entscheidungsfindung unterstützt.

Datenqualität und -konsistenz

• Herausforderung: Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und schlechte Datenqualität können zu unzuverlässigen Erkenntnissen und Entscheidungen führen.
• Lösung: Moderne Datenpipeline-Tools, wie z Astera, bieten Datenqualitätsfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, Daten zu bereinigen, zu validieren und zu verbessern und so Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.

Skalierbarkeit und Leistung

• Herausforderung: Der Umgang mit wachsenden Datenmengen kann herkömmliche Systeme belasten und zu Leistungsproblemen und Skalierbarkeitsproblemen führen.
• Lösung: Cloudbasierte Datenpipeline-Tools bieten eine skalierbare Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, Ressourcen je nach Arbeitslastanforderungen dynamisch anzupassen und so eine optimale Leistung sicherzustellen.

Effiziente Betriebsabläufe

• Herausforderung: Die manuelle Verwaltung und Orchestrierung komplexer Datenworkflows kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein.
• Lösung: Tools zur Workflow-Orchestrierung automatisieren und rationalisieren Datenverarbeitungsaufgaben, verbessern die betriebliche Effizienz und verringern das Risiko menschlicher Fehler.

Unter dem Strich

Datenpipeline-Tools sind zu einem wesentlichen Bestandteil des modernen Datenstapels geworden. Da die Datenmenge weiter zunimmt, werden diese Tools für die Verwaltung des Informationsflusses aus immer größeren Quellen immer wichtiger.

Allerdings sind keine zwei Werkzeuge gleich. Die Wahl des richtigen Werkzeugs hängt von mehreren Faktoren ab. Einige Tools zeichnen sich durch die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen aus, während andere besser für die Stapelverarbeitung großer Datenmengen geeignet sind. Ebenso bieten einige Lösungen benutzerfreundliche Schnittstellen mit Drag-and-Drop-Funktionen, während andere für die Anpassung Programmiererfahrung erfordern. Letztendlich ist das beste Datenpipeline-Tool dasjenige, das die Geschäftsanforderungen erfüllt.

Verwenden Sie die Asteraist die No-Code-Datenpipeline zur Lösung Ihrer Datenverwaltungsprobleme!

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