Die besten Tools zur Datenerfassung im Jahr 2024

Datenaufnahme ist wichtig beim Sammeln und Übertragen von Daten aus verschiedenen Quellen an Speicher- oder Verarbeitungssysteme.

In diesem Blog vergleichen wir die besten Datenerfassungstools, die im Jahr 2024 auf dem Markt verfügbar sind. Wir gehen auf ihre Funktionen sowie Vor- und Nachteile ein, um Ihnen bei der Auswahl der besten Software für Ihren Anwendungsfall zu helfen.

Was ist Datenaufnahme?

Unter Datenerfassung versteht man das Sammeln und Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen in eine Datenbank zur weiteren Analyse, Speicherung oder Verarbeitung. Dieser Prozess kann Daten in zwei Hauptmodi verarbeiten: Echtzeitverarbeitung, bei der Daten sofort bei ihrer Generierung erfasst und verarbeitet werden. Der Andere ist StapelverarbeitungDabei werden Daten in bestimmten Abständen erfasst und gleichzeitig verarbeitet.

Was sind Datenerfassungstools?

Datenerfassungstools sind Software und Lösungen, die darauf ausgelegt sind, die Datenübertragung aus verschiedenen Quellen wie Cloud-Speicher, Dateisystemen usw. an bestimmte Speicher- oder Analysesysteme zu automatisieren. Diese Datenerfassungstools optimieren die Datenerfassung, reduzieren den Bedarf an manuellen Eingriffen und ermöglichen es Unternehmen, sich stärker auf die Datenanalyse und die Generierung von Erkenntnissen zu konzentrieren.

Es gibt verschiedene Arten von Datenerfassungstools, die jeweils auf den spezifischen Aspekt der Datenverarbeitung zugeschnitten sind.

1. Eigenständige Datenerfassungstools: Diese konzentrieren sich auf die effiziente Erfassung und Bereitstellung von Daten an Zielsysteme wie Data Lakes und Data Warehouses. Sie bieten Funktionen wie Datenerfassung, Stapel- und Echtzeitverarbeitung sowie grundlegende Datentransformationsfunktionen. Während eigenständige Datenerfassungstools für datenerfassungsspezifische Anwendungsfälle geeignet sind, bevorzugen Unternehmen flexiblere Lösungen.
2. ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden).: Während ETL-Tools Obwohl sie den gesamten Datenintegrationsprozess abwickeln können, werden sie häufig auch für die Datenaufnahme verwendet.
3. Datenintegrationsplattformen: Datenintegrationsplattformen bieten mehrere Datenverarbeitungsfunktionen, einschließlich Aufnahme, Integration, Transformation und Verwaltung.
4. Echtzeit-Daten-Streaming-Tools: Diese Tools erfassen Daten kontinuierlich so, wie sie erscheinen, und stellen sie für eine sofortige Analyse zur Verfügung. Sie eignen sich ideal für Szenarien, in denen es auf aktuelle Daten ankommt, etwa beim Finanzhandel oder bei der Überwachung von Online-Diensten.

Vorteile von Datenerfassungstools

Datenerfassungstools bieten mehrere Vorteile, darunter:

• Schnellere Datenbereitstellung: Die Automatisierung der Datenerfassung mithilfe von Tools beschleunigt die Verarbeitung und ermöglicht eine effizientere Planung.
• Verbesserte Skalierbarkeit: Automatisierte Datenerfassungstools erleichtern das Hinzufügen neuer Datenquellen, wenn das Unternehmen wächst, und ermöglichen Echtzeitanpassungen der Datenerfassungsprozesse.
• Dateneinheitlichkeit: Der Einsatz von Datenerfassungstools ermöglicht die Extraktion von Informationen und deren Umwandlung in einen einheitlichen Datensatz. Unternehmen können diese Informationen für Business Intelligence, Berichte und Analysen nutzen.
• Einfachere Kompetenzentwicklung: Datenerfassungstools sind für technisch nicht versierte Benutzer konzipiert und verfügen häufig über vereinfachte Schnittstellen, die das Erlernen und Verwenden dieser Tools erleichtern.

Wie funktionieren Datenerfassungstools?

Datenerfassungstools helfen dabei, Daten aus verschiedenen Quellen dorthin zu übertragen, wo sie gespeichert und angezeigt werden können. Diese Tools nutzen mehrere Protokolle und APIs wie HTTP/HTTPS, ODBC, JDBC, FTP/SFTP, AMQP und WebSockets, um effizient eine Verbindung zu Quellen wie Datenbanken, Cloud-Speicher, Dateien und Streaming-Plattformen herzustellen und Daten von diesen zu übertragen.

Erstens sammeln diese Tools Daten aus den Quellen, indem sie Set-Befehle oder benutzerdefinierte Befehle verwenden, um die Daten zu finden. Manchmal können Daten aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Formaten oder Strukturen vorliegen. Daher transformieren die Datenerfassungstools Daten, um Konsistenz in Format und Struktur sicherzustellen. Anschließend übertragen diese Tools diese Daten zur Analyse in Datenbanken oder Data Warehouses.

Datenerfassungstools ermöglichen auch die direkte Datenverschiebung in das Zielsystem für Situationen, in denen das schnellstmögliche Laden der Daten Priorität hat.

Warum sind Datenerfassungstools wichtig?

Daten gibt es in vielen Formen und von vielen Orten. Ein Unternehmen verfügt möglicherweise über Daten in Cloud-Speichern wie Amazon S3, Datenbanken wie MySQL und Live-Zugriffen über Web-Apps. Ohne Datenerfassungstools wäre die Übertragung dieser Daten an die erforderlichen Standorte langsam und schwierig.

Datenerfassungslösungen vereinfachen und beschleunigen diesen Prozess. Sie erfassen automatisch eingehende Daten und ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten schnell zu analysieren und zeitnahe Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Ereignisse statt veralteter Informationen zu treffen.

Diese Tools sind außerdem flexibel, da sie dynamische Datenquellen effizient verwalten und Daten aus neuen Quellen nahtlos integrieren können, ohne dass ein vollständiges System erforderlich ist. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, ihre Systeme zu aktualisieren und zu erweitern Datenmanagement Strategien ohne Unterbrechung kontinuierlich umsetzen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise beginnt, Daten aus einer neuen Quelle zu beziehen, kann das Tool diese hinzufügen, ohne bei Null anfangen zu müssen.

Die 8 besten Tools zur Datenerfassung im Jahr 2024

Verschiedene Datenerfassungstools auf dem Markt bieten zahlreiche Funktionen und sind auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten. Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger der besten Datenerfassungslösungen und ihrer wichtigsten Funktionen.

1. Astera

Astera ist eine Datenplattform der Enterprise-Klasse, die die Datenverwaltung vereinfacht und rationalisiert. Von der Datenaufnahme und -validierung über die Transformation und Vorbereitung bis hin zum Laden in ein Data Warehouse beschleunigt es die Zeit bis zur Einsicht durch die Automatisierung der Datenbewegung. AsteraDie Lösungssuite von bietet unstrukturierte Datenextraktion, Datenaufbereitung, Datenintegration, EDI- und API-Management, Data-Warehouse-Aufbau und Daten-Governance.

• Mit der AsteraMit der No-Code-Plattform von können Sie Daten aus verschiedenen Quellen in Ihr Datenökosystem aufnehmen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.
• Astera bietet native Konnektoren zu Datenbanken, Dateiformaten, Data Warehouses, Data Lakes und anderen Quellen. Sie können problemlos auf Daten aus jeder Quelle zugreifen und diese aufnehmen, unabhängig von Format oder Speicherort.
• AsteraDie integrierten Transformationen helfen dabei, Ihre Daten zu bereinigen, anzureichern und zu transformieren. Von der einfachen Datenbereinigung bis hin zu komplexen Datentransformationen, Astera bereitet Ihre Daten ohne technisches Fachwissen für die Analyse und Entscheidungsfindung auf.
• AsteraDie intuitive Benutzeroberfläche und das einheitliche Design vereinfachen die Datenerfassung. Navigieren Sie einfach auf der Plattform, entwerfen Sie Datenpipelines und führen Sie Workflows schnell aus.
• AsteraMit der parallel verarbeitenden ETL-Engine von können Sie große Datenmengen effizient verarbeiten. Es bietet optimale Leistung und Skalierbarkeit, sodass Sie den wachsenden Datenanforderungen Ihres Unternehmens gerecht werden können.
• Astera bietet preisgekrönten Kundensupport sowie umfassende Schulungen und Dokumentation, um Sie bei der Maximierung Ihrer Datenerfassungsbemühungen zu unterstützen. Die Plattform bietet den Support und die Ressourcen, die Sie benötigen, vom Onboarding bis zur Fehlerbehebung.

2. Keboola

Keboola ist eine ETL-Plattform zur Ausführung komplexer Aufgaben. Es bietet benutzerdefinierte Optionen für die Datenaufnahme. Keboola ermöglicht eine klare Sicht und ein klares Verständnis der ETL-Setups. Die Plattform unterstützt verschiedene Stores wie Snowflake, Redshift usw. und ermöglicht SQL-, Python- und R-Transformationen.

Vorteile  

• Bietet vorgefertigte Konnektoren zur Optimierung der Datenaufnahme über mehrere Datenquellen und -ziele hinweg.

• Benutzer können Transformationen in verschiedenen Sprachen schreiben und die Daten in Keboola laden oder direkt speichern.
• Bietet maßgeschneiderte Datenbeschaffung für authentische Analysen.

Nachteile  

• Das Ändern des Schemas oder das Manipulieren von Daten kann bei interner dateibasierter Speicherung komplex sein.
• Bei der branchenübergreifenden Änderungsüberprüfung werden die Änderungen manchmal nicht erkannt.
• Benutzer müssen die Webhooks oder API-Trigger manuell einrichten, um Ereignisdaten zu importieren.

3. Airbyte

Airbyte ist eine Open-Source-Datenintegrationsplattform. Es ermöglicht Unternehmen den Aufbau von ELT-Datenpipelines. Es ermöglicht Dateningenieuren, eine protokollbasierte inkrementelle Replikation einzurichten.

Vorteile  

• Mit dem Connector Development Kit (CDK) können Sie Connectors in nahezu jeder Programmiersprache erstellen oder ändern.
• Repliziert ein anständiges Datenvolumen mithilfe von Change Data Capture (CDC) und SSH-Tunneln.
• Benutzer können reines SQL oder DBT verwenden, um die Daten zu transformieren.

Nachteile  

• Der Scheduler unterbricht Jobs manchmal unerwartet.
• Regelmäßige Updates erfordern, dass Benutzer häufig neue Versionen installieren.
• Mit zunehmenden Datenmengen wird es schwieriger, die Nutzung vorherzusagen und die Kosten zu kontrollieren.

4. Millionen

Matillion ETL ist ein Datenerfassungstool, mit dem Benutzer Pipelines mithilfe einer No-Code-/Low-Code-Drag-and-Drop-Weboberfläche erstellen können.

Vorteile  

• Der Schwerpunkt liegt auf der Batch-Datenverarbeitung, die für die Transformations- und Ladephase des ETL-Prozesses innerhalb der Cloud-Data-Warehouses optimiert ist.

• Es repliziert SQL-Tabellen standardmäßig mit Change Data Capture (CDC).
• Die cloudnative Transformations-Engine von Matillion lässt sich skalieren, um große Datenmengen zu verwalten.

Nachteile  

• Manchmal ist es schwierig, die Hardware-Infrastruktur, insbesondere EC2-Instanzen, für ressourcenintensivere Transformationen zu skalieren.
• Benutzer beschweren sich häufig über veraltete Dokumentation bei neuen Versionsveröffentlichungen.
• Matillion hat Probleme mit der Zusammenarbeit. Teams mit mehr als fünf Mitarbeitern stehen vor Herausforderungen, wenn sie gemeinsam an denselben Datenerfassungs-Workflows arbeiten.

5. Talend

Talend ist eine Low-Code-Plattform, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Erkenntnisse umwandelt. Das Tool integriert Datenaufnahme, -transformation und -zuordnung mit automatisierten Qualitätsprüfungen.

Vorteile  

• Es bietet vorgefertigte Komponenten für die Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen.
• Benutzer können Datenpipelines in der Cloud entwerfen oder wiederverwenden.
• Es bietet Low-Code und automatisierte Datenreplikation.

Nachteile  

• Die Software von Talend ist komplex und erfordert Lernzeit, bevor man sie sicher verwenden kann, selbst für einfache Datenaufnahme-Pipelines.
• Die Dokumentation zu Funktionen ist oft unvollständig.
• Versionsaktualisierungen, Kapazitätsänderungen und andere häufige Konfigurationsaufgaben werden nicht automatisiert.

6. Hevo-Daten

Hevo Data ist eine cloudbasierte ETL-Plattform ohne Code, die für Geschäftsanwender ohne Programmierkenntnisse entwickelt wurde und die Datenerfassung vereinfacht.

Vorteile  

• Die API ermöglicht eine einfache Integration von Hevo in den Datenworkflow und ermöglicht die Durchführung von Pipeline-Aktionen ohne Zugriff auf das Dashboard.

• Es bietet Ende-zu-Verschlüsselung und Sicherheitsoptionen.
• Die No-Code-Datenerfassungspipelines verwenden eine grafische Benutzeroberfläche, um die Erstellung von Erfassungsworkflows zu vereinfachen.

Nachteile  

• Es schränkt die Datenintegration in BI-Tools oder den Export von Daten in Dateien über Integrationsworkflows ein.
• Es bietet keine Anpassung von Komponenten oder Logik. Außerdem kann der Benutzer keinen Code selbst schreiben.
• Es bietet nur sehr begrenzte Datenextraktionsquellen.

7. Apache Kafka

Apache Kafka ist eine verteilte Open-Source-Plattform, die sich für die Datenerfassung in Echtzeit eignet.

Vorteile  

• Es unterstützt niedrige Latenzzeiten für Echtzeit-Datenstreaming.
• Es kann die Speicherung und Verarbeitung anpassen, um Petabytes an Daten zu verarbeiten.
• Die Plattform gewährleistet die Datenpersistenz über verteilte und dauerhafte Cluster hinweg.

Nachteile  

• Es handelt sich um eine komplexe Software, die eine steile Lernkurve erfordert, um ihre Architektur zu verstehen.
• Benutzer stehen bei der Arbeit an kleinen Datenquellen vor Herausforderungen.
• Die Replikations- und Speichermechanismen von Kafka erfordern erhebliche Hardwareressourcen.

8. Amazon Kinesis

Amazon Kinesis ist ein in der Cloud gehosteter Datendienst, der Ihre Datenströme in Echtzeit extrahiert, verarbeitet und analysiert. Diese Lösung erfasst, speichert und verarbeitet Datenströme und Videos.

Vorteile  

• Es bietet eine geringe Latenz, was bedeutet, dass Analyseanwendungen innerhalb von 70 Millisekunden nach der Erfassung auf Streaming-Daten zugreifen können.

• Die Kinesis-App lässt sich in viele andere AWS-Dienste integrieren, sodass Benutzer vollständige Anwendungen erstellen können.
• Es stellt Ressourcen automatisch im On-Demand-Modus bereit und skaliert sie.

Nachteile  

• Es ist kein geeignetes Tool für die Datenerfassung vor Ort oder in der Multi-Cloud, da es in das AWS-Ökosystem integriert ist.
• Benutzer müssen separate Dienste zum Analysieren oder Speichern von Daten nutzen, da der Schwerpunkt nur auf der Datenmigration liegt.
• Es bietet keine klare Dokumentation, was für die Verbraucher oft verwirrend ist.

Wie wählt man die richtige Datenerfassungsplattform aus?

Die Entscheidung für das richtige Datenerfassungstool wirkt sich direkt auf die Datenverwaltungsstrategie eines Unternehmens aus. Bei der Auswahl der Datenerfassungsplattform sollten verschiedene Faktoren berücksichtigt werden.

• Datenquellen und Formate

Unternehmen sollten prüfen, ob das Tool die Konnektivität mit allen relevanten Datenquellen unterstützt, einschließlich Datenbanken, Cloud-Diensten usw. APIs, und Streaming-Plattformen. Außerdem müssen sie überprüfen, ob das Tool verschiedene Datenformate wie strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten kann, um ihre spezifischen Datenaufnahmeanforderungen zu erfüllen.

• Skalierbarkeit und Leistung

Die Skalierbarkeit des Datenerfassungstools ist der Schlüssel zur Bewältigung steigender Datenmengen ohne Leistungseinbußen. Unternehmen sollten nach Funktionen wie Parallelverarbeitung und verteilten Architekturen suchen. Diese können große Datensätze effektiv verarbeiten und stellen so sicher, dass die Daten bei der Expansion des Unternehmens reibungslos und schnell verarbeitet werden.

• Datentransformationsfunktionen

Es ist wichtig, die Datentransformationsfunktionen des Tools zu bewerten, einschließlich der Funktionen zur Datenbereinigung, -anreicherung, -aggregation und -normalisierung. Unternehmen sollten die Tools zur Durchführung dieser Transformationen in Betracht ziehen, bevor sie die Daten in ihre Speicher- oder Verarbeitungssysteme aufnehmen, um die Datenqualität und -konsistenz aufrechtzuerhalten.

• Benutzerfreundlichkeit und Bereitstellung

Unternehmen sollten sich für ein Tool entscheiden, das eine benutzerfreundliche Oberfläche und intuitive Arbeitsabläufe bietet, um den Lernaufwand für ihre Teammitglieder zu minimieren. Darüber hinaus müssen sie ein Tool mit flexiblen Bereitstellungsoptionen wählen, z. B. cloudbasierte, lokale oder hybride Bereitstellungen, das ihren Geschäftsanforderungen und -präferenzen entspricht.

• Integration und Interoperabilität

Das richtige Datenerfassungstool lässt sich nahtlos in die vorhandene Dateninfrastruktur und -tools integrieren. Unternehmen sollten nach vorgefertigten Konnektoren und APIs suchen, die die Integration mit Datenbanken, Data Warehouses, BI-Tools und anderen Systemen in ihrem Datenökosystem erleichtern. Diese Vorgehensweise ermöglicht einen reibungslosen Datenfluss und nutzt bestehende Investitionen effektiv.

• Kosten und ROI

Unternehmen sollten die Gesamtbetriebskosten (TCO) des Datenerfassungstools bewerten, einschließlich Lizenzgebühren, Implementierungskosten und laufender Wartungskosten. Sie müssen das Preismodell des Tools berücksichtigen und den potenziellen Return on Investment (ROI) berechnen, der auf der verbesserten Effizienz, der schnelleren Bereitstellung von Erkenntnissen und der besseren Entscheidungsfindung durch das Tool basiert.

Abschließende Gedanken

Datenerfassungstools spielen eine wesentliche Rolle bei Datenintegrationsaufgaben, indem sie die Übertragung großer Datensätze optimieren. Sie helfen Ihnen dabei, eine starke Aufnahmepipeline für die Datenverwaltung einzurichten und so Zeit und Aufwand zu sparen. Der Einsatz eines erstklassigen Datenerfassungstools ist ein grundlegender Schritt im Datenanalyseprozess. Mit diesen Tools können Sie auch die Datenqualität überwachen und verbessern und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsstandards gewährleisten.

Wenn Sie ein umfassendes Datenerfassungstool suchen, Astera ist die richtige Wahl. AsteraDie moderne Datenintegrationslösung ohne Code kann den Prozess der Datenerfassung aus mehreren Quellen vereinfachen und automatisieren.

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