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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Beste Azure ETL-Tools für 2024

Abeeha Jaffery

Leitung – Kampagnenmarketing

26. Februar 2024

Azure SQL Data Warehouse, jetzt Azure Synapse Analytics genannt, ist eine leistungsstarke Analyse- und BI-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen an einem zentralen Ort zu verarbeiten und zu analysieren. Unternehmen müssen jedoch die richtigen Azure ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) einsetzen, um die leistungsstarken Funktionen voll nutzen zu können. In diesem Artikel werden wir die fünf besten ETL-Tools für Azure Data Warehouse untersuchen, die dabei helfen können, die Datenintegration zu optimieren und die Gesamtleistung der Analyse zu verbessern.

Warum Unternehmen ETL-Tools für Azure Data Warehouse benötigen

Unternehmen generieren heute riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, etwa aus sozialen Medien, Kundeninteraktionen und IoT-Geräten. Allerdings sind diese Daten oft über verschiedene Systeme verteilt, was eine Konsolidierung und effektive Nutzung erschwert. Hier kommen Azure ETL-Tools ins Spiel.

Diese Tools dienen dazu, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren, sie in ein konsistentes Format umzuwandeln und sie in ein zentrales Data Warehouse wie Azure Synapse zu laden. Durch die Automatisierung des Datenintegrationsprozesses ermöglichen ETL-Tools für Azure Data Warehouse Unternehmen, Daten aus mehreren Quellen zu zentralisieren und zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Angesichts des zunehmenden Bedarfs an datengesteuerter Entscheidungsfindung greifen Unternehmen auf Azure ETL-Tools zurück, um ihre Datenintegrationsprozesse zu optimieren. Diese Tools bieten eine Reihe von Vorteilen, darunter:

  • Effizienz: Automatisiertes ETL optimiert den Prozess des Extrahierens, Transformierens und Ladens von Daten und spart Unternehmen wertvolle Zeit und Ressourcen. Die manuelle Datenintegration kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein, während ETL-Tools für Azure Data Warehouse für Genauigkeit und Konsistenz bei der Datenverarbeitung sorgen.
  • Skalierbarkeit: Wenn Unternehmen wachsen und mehr Daten generieren, können Azure ETL-Tools das erhöhte Datenvolumen und die zunehmende Komplexität problemlos bewältigen. Sie bieten skalierbare Lösungen, die sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
  • Datenqualität: Azure ETL-Tools bieten integrierte Datenbereinigungs- und Validierungsfunktionen und stellen so sicher, dass die in Azure Data Warehouse geladenen Daten korrekt und zuverlässig sind. Dies hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten zu treffen.
  • Integration: ETL-Tools für Azure Data Warehouse unterstützen die Integration mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Cloud-Speicher, APIs und mehr. Dies ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen zu konsolidieren und so einen ganzheitlichen Überblick über ihre Abläufe zu erhalten.
  • Datentransformation: Azure ETL-Tools bieten eine breite Palette von Datentransformationsfunktionen, wie z. B. Datenanreicherung, Aggregation und Normalisierung. Diese Transformationen ermöglichen es Unternehmen, aus Rohdaten aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten und diese für die Analyse geeignet zu machen.

Die 5 besten ETL-Tools für Azure Data Warehouse

Astera

Astera Bestes Azure-ETL-Tool

Astera ist eine etablierte ETL/ELT-Lösung mit nativer Konnektivität zu diesen Azure-Datenbanken:

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • SQL Server
  • MariaDB

Es lässt sich auch in Azure Data Lake Gen 2 integrieren.

Astera Optimiert die Datenintegration mit einem vollständig codefreien Ansatz und ermöglicht es Geschäftsanwendern, ihre Datenverwaltungsaufgaben einfach auszuführen und gleichzeitig erhebliche Ressourcen zu sparen.  Astera verfügt über eines der besten Kundensupportteams auf dem Markt und genießt das Vertrauen zahlreicher Fortune-500-Unternehmen und KMU bei ihren ETL-Initiativen.

Darüber hinaus ist die Preisgestaltung flexibel – Nutzer zahlen nur für die Module, die sie nutzen. Astera bietet darüber hinaus zusätzlich zu seiner bereits robusten ETL/ELT-Engine zusätzliche unstrukturierte Datenverwaltung ohne Code, Data-Warehouse-Erstellung und API-Verwaltungsfunktionen.

AsteraZu den Hauptmerkmalen gehören:

  • Benutzerfreundliches Bedienfeld
  • Umfangreiche native Konnektoren
  • Vielzahl vorgefertigter Transformationen.
  • Automatisierte Datenzuordnung
  • Datenqualität und Profilierung.
  • Pushdown-Optimierung.
  • Git-Integration.
  • Datenvorschau in Echtzeit
  • Workflow-Automatisierung
  • Jobplaner

Millionen

Matillion ETL ist auch eine Cloud-native Datenintegrationsplattform, die für die ETL-Datenübertragung in Cloud-Data-Warehouses wie Azure Synapse Analytisc, Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake entwickelt wurde. Es bietet eine visuelle Schnittstelle zum Entwerfen von Datenintegrations-Workflows und bietet Funktionen wie Datenprofilierung, Datenqualitätsprüfungen und Fehlerbehandlung.

Vorteile:

  • Vorgefertigte Konnektoren für zahlreiche Datenquellen und Anwendungen.
  • Nahtlose Integration mit verschiedenen Cloud-Anbietern.
  • Benutzerfreundliche Benutzeroberfläche.

Nachteile:

  • Mit zunehmender Nutzung steigen die Kosten.
  • Komplexe Aktualisierungen ohne klare Kommunikation.
  • Mangelnde Klarheit beim Debuggen.

Hier sind die Besten Matillion-Alternativen überlegen.

Fivetran

Fivetran ist eine automatisierte Datenbewegungsplattform, die ELT aus verschiedenen Quellen in zentrale Data Warehouses oder Ziele zur einfacheren Analyse und Nutzung ermöglicht. Seine automatisierten Datenpipelines gewährleisten die Datenreplikation. Fivetran bietet Benutzern außerdem die Flexibilität, ihre Datenpipelines anzupassen. Benutzer können Filter, grundlegende Transformationen und Aggregationen auf ihre Daten anwenden und so sicherstellen, dass nur relevante und aussagekräftige Informationen verwendet werden. Es bietet auch einige Datenvalidierungsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, die Genauigkeit und Konsistenz ihrer Daten während des Integrationsprozesses zu überprüfen.

Vorteile:

  • Inkrementelle Datensynchronisierung zur Minimierung der Datenübertragungskosten.
  • Datenreplikation nahezu in Echtzeit.
  • Gute Kundenbetreuung und Dokumentation.

Nachteile:

  • Steile Lernkurve für Nicht-Ingenieure.
  • Spätwarnungen und Benachrichtigungen.
  • Fehlende Datenmaskierungsoptionen.

Hier sind die Besten Fivetran-Alternativen überlegen.

Stichdaten

Stitch Data ist eine cloudbasierte Datenintegrationsplattform. Es bietet einen vollständig verwalteten Dienst, der Organisationen ETL ermöglicht, ohne dass eine Infrastrukturverwaltung erforderlich ist. Es wurde 2018 von Talend übernommen. Stitch bietet eine einfache Schnittstelle zum Verbinden und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen. Es ermöglicht Unternehmen, Daten in ein Azure Data Warehouse zu laden, ohne dass komplexe Codierung oder Skripterstellung erforderlich ist.

Vorteile:

  • Günstiger als einige andere Lösungen.
  • Robuste relationale Datenbankreplikation.

Nachteile:

  • Unterdurchschnittliche Replikation des Dokumentenspeichers.
  • Langsame Kundenbetreuung.
  • Schwierigkeiten beim Schreiben benutzerdefinierter SQL-Skripte.

Integrate.io

Integrate.io ist eine Low-Code-Data-Warehousing- und Integrationsplattform, die in der Cloud gehostet wird. Es ermöglicht Unternehmen, große Datenmengen zu verarbeiten, ohne hohe Investitionen in Hardware, Software oder Fachpersonal zu tätigen. Es bietet eine visuelle Benutzeroberfläche zum Entwerfen und Bereitstellen von Datenpipelines und macht sie sowohl für technische als auch für nichttechnische Benutzer zugänglich. Die Datentransformationsfunktionen und integrierten Datenqualitätsprüfungen von Integrate.io stellen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der in jedes Data Warehouse geladenen Daten sicher.

Vorteile:

  • Guter Kundendienst.
  • Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche.
  • In hohem Grade kundengerecht.

Nachteile:

  • Fehlerprotokolle können detaillierter sein.
  • Die API kann robuster sein.
  • Die Transformation von JSON und anderen verschachtelten Formaten ist schwierig.

Auswahl des richtigen Azure ETL-Tools

Wenn es um die richtige Auswahl geht ETL-Tool (Extrahieren, Transformieren, Laden). Für Azure Data Warehouse müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Zu diesen Faktoren gehören Benutzerfreundlichkeit, Integrationsmöglichkeiten, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Jedes der oben genannten Tools hat seine einzigartigen Stärken und ist auf unterschiedliche Anwendungsfälle ausgerichtet. Lassen Sie uns näher auf diese Faktoren eingehen, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen können.

  • Integrationsfähigkeiten: Der wichtigste zu berücksichtigende Faktor ist, wie einfach Benutzer mithilfe des Azure ETL-Tools eine Verbindung zu verschiedenen Quellen und Zielen herstellen können. Es sollte sich nahtlos in Azure-Datenbanken integrieren lassen. Das Tool sollte außerdem verschiedene Datenformate unterstützen und Konnektoren für gängige Datenquellen bereitstellen, um Kompatibilität und einfache Datenverschiebung sicherzustellen.
  • Einfache Bedienung: Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Benutzerfreundlichkeit. Einige Tools bieten eine visuelle Benutzeroberfläche mit Drag-and-Drop-Funktionalität, sodass Benutzer ihre Arbeitsabläufe entwerfen und verwalten können, ohne Code schreiben zu müssen. Dieser Ansatz ist besonders für Geschäftsanwender von Vorteil.
  • Skalierbarkeit: Azure Data Warehouse ist für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Unterstützung leistungsstarker Analysen konzipiert. Daher ist es wichtig, ein Azure ETL-Tool zu wählen, das mit Ihren Datenanforderungen skaliert werden kann. Das Tool sollte in der Lage sein, steigende Datenmengen ohne Leistungseinbußen zu bewältigen. Es sollte auch Parallelverarbeitung und verteiltes Rechnen unterstützen, um die Funktionen des Azure Data Warehouse voll auszunutzen. Durch die Skalierbarkeit stellen Sie sicher, dass Ihre ETL-Prozesse mit den wachsenden Anforderungen Ihres Unternehmens Schritt halten können.
  • Kosteneffizienz: Bei der Auswahl einer Technologielösung sind die Kosten immer ein wichtiger Gesichtspunkt. Verschiedene Azure ETL-Tools verfügen über unterschiedliche Preismodelle, einschließlich nutzungsbasierter Bezahlung, abonnementbasierter oder einer Kombination aus beidem. Es ist wichtig, die Preisstruktur jedes Tools zu bewerten und das Budget Ihres Unternehmens sowie die langfristigen Anforderungen an die Datenintegration zu berücksichtigen. Berücksichtigen Sie außerdem alle zusätzlichen Kosten, die mit der Datenspeicherung, Datenverschiebung oder anderen damit verbundenen Diensten verbunden sind. Ein kostengünstiges ETL-Tool für Azure Data Warehouse sollte die erforderlichen Funktionen und Leistung bieten und gleichzeitig Ihren Budgetbeschränkungen entsprechen.

Zusammenfassung

Astera Testimonial

Azure Data Warehouse ist eine vielseitige und skalierbare Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Und wenn es um ETL-Tools für Azure geht, Astera ist die beste Option.

Astera Bietet robuste integrierte Konnektivität zu Azure-Datenbanken. Es bietet außerdem automatisierte Datenzuordnung und Workflow-Automatisierung zur Optimierung von ETL/ELT-Workflows. Astera bietet außerdem im Vorfeld ein äußerst anpassbares Preismodell. Darüber hinaus profitieren Benutzer von unserer preisgekrönten Onboarding-Unterstützung und dem Support nach der Einrichtung.

Mit der Asteraerhalten Sie außerdem Zugriff auf:

  • Eine No-Code-Lösung zum Erstellen und Füllen von Azure Data Warehouses.
  • Eine API-Verwaltungslösung ohne Code.

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