Top 15 Datenintegrationstools und -software für 2025

Unternehmen verwalten heute riesige Datenmengen aus verschiedenen Abteilungen und Systemen. Jede Abteilung oder jeder Standort verarbeitet seine Daten oft separat. Beispielsweise speichern sie Verkaufsdaten in einer Datenbank, Mitarbeiterinformationen in einer anderen und Bestandsaufzeichnungen in einem weiteren System.

Das manuelle Zusammenführen all dieser Daten zu einer einheitlichen Ansicht wird jedoch schnell zu einer Herausforderung. Es ist, als würde man jedes Puzzleteil einzeln von Hand zusammensuchen, um es zu vervollständigen. Datenintegrationstools vereinfachen und beschleunigen den Prozess und sparen Zeit und Ressourcen.

Um zu verstehen, warum diese Tools wichtig sind, beantworten wir zunächst eine einfache Frage.

Was sind Datenintegrationstools?

Vereinfacht ausgedrückt sind Datenintegrationstools oder -software Computerprogramme, die die DatenintegrationsprozessSie ermöglichen Ihnen das Sammeln, Kombinieren und Verwalten von Daten aus einer Vielzahl von Quellsystemen, ohne dass Sie sich umfassend auf die IT verlassen müssen.

Die meisten modernen Anbieter von Datenintegrationslösungen integrieren KI-Funktionen in eine grafische Benutzeroberfläche und zunehmend auch in eine dialogorientierte KI-Schnittstelle. Diese Ergänzungen vereinfachen den Prozess der Erstellung und Automatisierung DatenpipelinesSie ermöglichen es Geschäftsbenutzern, die oft als Citizen Integrators bezeichnet werden, sogar, in einfacher Sprache mit dem System zu interagieren und Daten-Workflows intuitiver zu verwalten.

Hier ist ein Blick auf die Liste der besten Datenintegrationstools:

Bevor wir ins Detail gehen, klären wir zunächst die Grundlagen zu Datenintegrationstools. Beachten Sie, dass sich die Begriffe „Datenintegrationstools“, „Datenintegrationssoftware“, „Datenintegrationsplattformen“ und „Datenintegrationslösungen“ alle auf Technologien beziehen, die die Datenintegration erleichtern, und in diesem Artikel synonym verwendet werden.

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Was ist der Unterschied zwischen Datenintegrationstools und ETL-Tools?

Während Datenintegrationstools und Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)-Tools Beide sind wesentliche Bestandteile der Datenverwaltung über verschiedene Quellen hinweg, sie dienen unterschiedlichen Zwecken und verfügen über unterschiedliche Funktionalitäten.

Warum benötigen Unternehmen Tools zur Datenintegration?

Unternehmen nutzen Datenintegrationstools, um ihre Datenverwaltungsprozesse zu rationalisieren und zu verbessern. Ziel ist es, analysebereite Daten für die Entscheidungsfindung und andere Zwecke zu erhalten Business Intelligence (BI) Initiativen.

Hier sind einige häufige Geschäftsanwendungsfälle von Datenintegrationstools:

1. Datenkonsolidierung

Datenintegrationstools helfen bei Datenkonsolidierung Durch die Zusammenführung verstreuter Informationen aus CRM-, ERP-, Cloud-Apps- und Legacy-Systemen in einer einzigen, zuverlässigen Informationsquelle. Diese einheitliche Ansicht gewährleistet systemübergreifende Konsistenz und ermöglicht präzise Berichte, Analysen und Entscheidungsfindung.

2. Datenmigration

Bei der Aufrüstung der Infrastruktur, der Migration in die Cloud oder der Modernisierung von Altsystemen verlassen sich Unternehmen auf Datenmigration In Integrationstools integrierte Funktionen. Diese Funktionen bewahren die Integrität, reduzieren Ausfallzeiten und beschleunigen den Übergang, während gleichzeitig die Geschäftskontinuität gewährleistet wird.

3. Datensynchronisation

Integrationstools ermöglichen eine kontinuierliche Datensynchronisation Anwendungen und Plattformen übergreifend. Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Updates sorgen für konsistente Informationen. Beispielsweise die Synchronisierung von Transaktionen zwischen einer E-Commerce-Plattform und einem Bestandsverwaltungssystem.

4. Datenmodellierung

Durch KI-gestützte Schemaerkennung und visuelle DatenmodellierungIntegrationsplattformen unterstützen Unternehmen dabei, Daten effizient abzubilden, auszurichten und neu zu strukturieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenstrukturen konsistent und für erweiterte Analysen bereit sind.

5. Datenermittlung

Moderne Tools unterstützen die Automatisierung Datenerkennung um Metadaten, Schemata und verborgene Beziehungen zwischen Quellen zu erkennen. Diese Funktion beschleunigt Integrationsprojekte und bietet Teams mehr Transparenz in ihrer Datenlandschaft.

6. Data Warehousing

Das Befüllen und Aktualisieren von Enterprise Warehouses wird nahtlos mit Data Warehousing Lösungen. Unternehmen können Betriebsdaten für Analysen, Prognosen und Berichte zentralisieren und so eine bessere strategische Planung und erweiterte Erkenntnisse erzielen.

7. Datenintegration (Ende-zu-Ende)

Im Kern orchestrieren diese Tools komplette Datenintegration Workflows, die Verbindung unterschiedlicher Systeme, die Automatisierung von Pipelines und die Sicherstellung, dass Daten jederzeit und überall verfügbar sind. Dieser ganzheitliche Ansatz hilft Unternehmen, den vollen Wert ihrer Informationsressourcen zu erschließen.

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Wie funktionieren Datenintegrationstools?

Moderne Datenintegrationsplattformen bieten eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche (UI), die den Prozess vereinfacht. Erstellen von Datenpipelines. Über die herkömmliche Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche hinaus verfügen viele Lösungen jetzt über integrierte KI-Funktionen für Konversationen, sodass Benutzer Pipelines einfach durch Chatten mit dem System entwerfen und ändern können.

Das bedeutet, dass Geschäftsbenutzer in natürlicher Sprache beschreiben können, was sie wollen, und die Plattform übersetzt diese Anweisungen in vollautomatische Datenpipelines, keine Codierung erforderlich.

So funktioniert ein typisches Datenintegrationstool:

1. Datenextraktion: Datenintegrationstools stellen Konnektoren oder Adapter bereit, die eine nahtlose Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, Dateien, APIs und Cloud-Anwendungen ermöglichen. Mit den Tools können Benutzer Datenquellenverbindungen konfigurieren und erforderliche Daten extrahieren, ohne dass Abfragen oder Programmieraufwand erforderlich sind.
2. Datenumwandlung: Sobald die Daten extrahiert sind, können Benutzer mithilfe integrierter Transformationen die Daten bearbeiten und ihre Qualität verbessern. Zu diesen Transformationen gehören unter anderem Zusammenführen, Join/Tree Join und Normalisieren/Denormalisieren. Einige Datenintegrationsprojekte beinhalten Datentransformationen nach dem Laden der Daten in ein Ziel (ELT), was auch durch moderne Tools unterstützt wird.
3. Datenzuordnung: Datenintegrationstools bieten eine grafische Benutzeroberfläche, die die Datenzuordnung erleichtert. Es ermöglicht Benutzern, Datenelemente aus verschiedenen Quellen genau den entsprechenden Feldern im Zieldatenmodell zuzuordnen. Durch das Datenmapping wird sichergestellt, dass Daten aus verschiedenen Quellen sinnvoll integriert und miteinander in Beziehung gesetzt werden können.
4. Laden und Integrieren von Daten: Nach der Transformation und Zuordnung der Daten lädt das Datenintegrationstool die Daten in das Ziel. Die meisten Datenintegrationstools unterstützen mehrere Arten des Datenladens, z. B. Stapelverarbeitung und Echtzeit-Datenstreaming.
5. Datenvalidierung: Viele Datenintegrationstools bieten Datenvalidierung Funktionen zur Überprüfung der Richtigkeit und Vollständigkeit integrierter Daten. Benutzer können Validierungsregeln und Prüfungen definieren, um sicherzustellen, dass die integrierten Daten vordefinierten Kriterien oder Geschäftsregeln entsprechen.

Verschiedene Arten von Datenintegrationslösungen

Anbieter von Datenintegrationstools aktualisieren regelmäßig ihre bestehenden Produkte und bringen innovative Lösungen auf den Markt, um mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten. Von manuell bis vollautomatisch gibt es eine Vielzahl von Datenintegrationslösungen, die Unternehmen für ihre datengesteuerten Initiativen nutzen.

Hier sind einige der am häufigsten verwendeten Datenintegrationslösungen:

Manuelle Datenintegration über Coding-Tools

Bei der manuellen Datenintegration handelt es sich um einen Datenintegrationsansatz, bei dem menschliche Bediener Daten manuell zusammenführen und konsolidieren, ohne die oben beschriebenen automatisierten Tools oder Software zu verwenden. Daten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise Datenbanken, werden über Codierung und das Ausführen von Abfragen extrahiert, transformiert und in das Zielsystem geladen.

Während eine manuelle Datenintegration für kleine Vorgänge oder einmalige Aufgaben machbar ist, ist sie bei der Verwaltung großer Datenmengen zeitaufwändig, fehleranfällig und ineffizient. Daher ist es für Unternehmen üblich, automatisierte Datenintegrationstools und -lösungen einzusetzen, um die Genauigkeit und Effizienz zu erhöhen.

All-in-One-Tools zur Datenintegration

Hierbei handelt es sich um umfassende Datenintegrationslösungen, die den gesamten Datenintegrationsprozess rationalisieren und automatisieren. Diese Plattformen verfügen über integrierte Konnektoren, die die Konnektivität zu verschiedenen Datenbanken, cloudbasierten Anwendungen und Systemen von Drittanbietern ermöglichen. Mit Funktionen wie Datenzuordnung, integrierten Datentransformationen und Datenverwaltung ermöglichen diese Plattformen Unternehmen, ihre Datenpipelines durchgängig zu verwalten und zu warten.

All-in-one-Datenintegrationstools werden auch als einheitliche Datenintegrationslösungen bezeichnet, da sie mehrere Aspekte der Datenverwaltung innerhalb eines einzigen Softwarepakets ermöglichen, wie zum Beispiel:

• Unstrukturierte Datenextraktion
• ETL und ELT
• Datenintegration
• Datenmigration
• Datensynchronisation
• Datenqualitätsmanagement
• Data Warehousing

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)-Tools

Dies sind die traditionellen Datenintegrationstools, die drei verschiedene Schritte umfassen. Erstens ermöglicht ein ETL-Tool Benutzern, eine Verbindung zu verschiedenen Quellsystemen wie Datenbanken, Anwendungen, Dateien und APIs herzustellen und Daten daraus zu extrahieren. Anschließend transformieren und konvertieren sie es in ein konsistentes Format, um Kompatibilität und Genauigkeit sicherzustellen. Schließlich laden sie die transformierten Daten in das Zielsystem, auf das sie später zugreifen und es nutzen können.

Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT)-Tools

Diese neuere Kategorie von Datenintegrationstools erfreut sich aufgrund ihrer Leistungs- und Skalierbarkeitsvorteile zunehmender Beliebtheit. ELT-Tools ähneln ETL-Tools, verschieben den Datentransformationsschritt jedoch auf das Laden der Daten in das Zielsystem. Dies bedeutet, dass die Daten direkt in ihrer rohen und nativen Form in das Zielsystem geladen werden. Sobald die Daten im Zielsystem angekommen sind, werden sie mithilfe der Rechenleistung und Fähigkeiten des Zielsystems, häufig eines Data Warehouse oder eines Cloud-basierten Speichers, transformiert und verarbeitet.

Cloudbasierte Datenintegrationslösungen

Mit der zunehmenden Verbreitung von Cloud Computing migrieren viele Unternehmen ihre Daten in die Cloud. Cloudbasierte Datenintegrationslösungen ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos zu integrieren und zu verwalten, sei es in der Cloud oder vor Ort.

Unternehmen können ihre Datenoperationen mit diesen Datenintegrationslösungen schnell skalieren, wenn ihr Unternehmen expandiert, sodass keine erheblichen Vorabinvestitionen in die Infrastruktur erforderlich sind. Diese dynamische Skalierbarkeit gewährleistet die Beibehaltung optimaler Leistung und Effizienz und verringert gleichzeitig das Risiko einer Überbereitstellung oder Unterauslastung von Ressourcen.

Die 15 besten Datenintegrationstools im Jahr 2025

Hier ist eine Liste der 15 besten Datenintegrationstools mit ihren Vor- und Nachteilen:

Astera Datenpipeline

Astera Datenpipeline ist eine End-to-End-Datenintegrationsplattform, die auf Automatisierung und künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Sie deckt eine Vielzahl von Anwendungsfällen ab – von der Extraktion unstrukturierter Daten aus beliebigen Datenquellen bis hin zur Transformation, Bereinigung und dem Laden von Daten in das Ziel Ihrer Wahl. Aufbau ganzer Data Warehouses.

Das Besondere an diesem Tool ist die KI-Agentenfunktion, mit der Benutzer ganze Pipelines erstellen können, indem sie einfach in natürlicher Sprache mit dem Agenten kommunizieren. Dies bietet sowohl technischen als auch nicht-technischen Benutzern ein konsistentes, einheitliches Erlebnis, egal ob sie Daten extrahieren oder ein vollwertiges Data Warehouse entwerfen.

Astera Datenstapel

Was macht Astera Data Pipeline, eine großartige Datenintegrationsplattform:

• Intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche mit KI-Funktionen
• KI-gestützte Datenextraktion und Dokumentverarbeitung
• Datenintegration aus mehreren Quellen ohne Code
• No-Code-Data-Warehousing, sowohl vor Ort als auch in der Cloud
• No-Code-API und EDI-Verwaltung
• Vorgefertigte Konnektoren für eine nahtlose Integration
• Integrierte Funktionen zur Sicherstellung der Datenqualität
• Eine umfangreiche Bibliothek integrierter Transformationen
• Durchgängige Workflow-Automatisierung und -Orchestrierung

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Jitterbit

Jitterbit ist ein Datenintegrationstool, das Unternehmen den Aufbau von API-Verbindungen zu Anwendungen und Diensten ermöglicht. Wie andere Datenintegrationstools ermöglicht es die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen für BI-Initiativen. Nutzer können zudem KI-Funktionen nutzen, um Integrationsprozesse zu beschleunigen.

Hauptmerkmale:

• API-Integration
• Vorgefertigte Konnektoren und Vorlagen
• Intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche

Vor-und Nachteile: Jitterbit hat viele API-Verwaltung Funktionen und Konnektivitätsoptionen. In Bezug auf Protokollierungsfunktionen, Debugging und Versionskontrolle hinkt es jedoch der Konkurrenz hinterher. Darüber hinaus muss die Benutzeroberfläche verbessert werden, damit sie so intuitiv ist wie andere Tools. Der höhere Preis kann schwer zu rechtfertigen sein, insbesondere wenn es sich nicht um eine Komplettlösung zur Datenintegration handelt.

Bestes Anwendungsszenario: Einfache Datenintegrations- und Migrationsaufgaben einschließlich Datenfluss, Synchronisierung und Systemkonsolidierung.

Celigo

Celigo ist ein Integrationsplattform als Service (iPaaS) die es Unternehmen ermöglicht, sich mit Anwendungen zu verbinden und Aufgaben zu automatisieren. Ähnlich wie Datenintegrationslösungen bietet es mehrere Funktionen, darunter integrierte Konnektoren und eine visuelle Benutzeroberfläche.

Hauptmerkmale:

• Vorgefertigte Vorlagen
• Intuitive Low-Code-Oberfläche
• Automatisierung von Geschäftsprozessen

Vor-und Nachteile: Celigo lässt sich schnell implementieren und eignet sich gut für die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Laut Anwendern ist die Verwendung von Celigo für EDI-Transaktionen ist komplex und nicht intuitiv. Außerdem muss die Plattform verbessert werden, damit es bei steigendem Datenvolumen nicht zu Engpässen kommt, die zu längeren Ladezeiten führen.

Bestes Anwendungsszenario: Synchronisierung von E-Commerce-Plattformen mit Back-End-Systemen.

Informatik

Informatica bietet Cloud-Datenmanagementlösungen der Enterprise-Klasse. Es bietet außerdem ein auf ETL basierendes Datenintegrationstool, das es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren.

Hauptmerkmale:

• KI-gesteuerte Datenintegration mit der CLAIRE-Engine
• Data-Governance-Tools
• Unterstützung für Multi-Cloud- und On-Premises-Umgebungen

Vor-und Nachteile: Obwohl es zahlreiche Dienste und Tools bietet, wird die Navigation für Citizen Integrators aufgrund der stark unterschiedlichen Schnittstellen zunehmend schwieriger. Einige Transformationen verbrauchen erhebliche Mengen an Speicher und Rechenressourcen. Darüber hinaus müssen Benutzer mehrere Clients und Tools verwalten, nur um einen einzigen Workflow bereitzustellen und zu überwachen.

Bestes Anwendungsszenario: Datenverwaltung, Integration und Governance über Quellen und Systeme hinweg.

Pentaho

Pentaho ist in erster Linie ein BI-Tool; es bietet jedoch rudimentäre Datenintegrationsfunktionen. Es bietet auch OLAP Dienste und mehrere Tools, einschließlich Data Mining, Extraktion und Migration.

Hauptmerkmale:

• Integrierte ETL- und Analyseplattform
• Unterstützung für Big Data und IoT
• Drag-and-Drop-Datenpipeline-Design

Vor-und Nachteile: Es unterstützt große Datenmengen und bietet eine flexible und einfache Möglichkeit zum Aufbau von Datenpipelines. Laut Kundenrezensionen ist die Einrichtung von Pentaho ein komplexer Prozess und erfordert häufige Tests. Darüber hinaus unterstützt es nicht nativ ein breiteres Spektrum an Datenquellen. Die Fehlerbehandlung kann ein erhebliches Problem darstellen, da Fehlerprotokolle keine detaillierten Informationen liefern.

Bestes Anwendungsszenario: Business Intelligence und Reporting.

Alooma

Alooma ist eine Daten-Pipeline-as-a-Service-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Es wurde 2019 von Google übernommen.

Hauptmerkmale:

• Datenstreaming in Echtzeit
• Nahtlose Integration mit Google Cloud
• Schema-Mapping und Datenanreicherung

Vor-und Nachteile: Alooma eignet sich gut für die Echtzeit-Datenverarbeitung. Es bietet zudem Flexibilität bei der Schemaverarbeitung. Als Extraktions- und Ladeplattform ermöglicht Alooma Entwicklern die Datentransformation ausschließlich mithilfe einer Python-Umgebung namens Code Engine. Außerdem unterstützt es nur wenige Datenquellen und -ziele nativ.

Bestes Anwendungsszenario: Erstellen von Datenpipelines zur Analyse von Daten.

Talend

Talend, jetzt von Qlik übernommen, bietet an Datenmanagementlösungen für Unternehmen. Dazu gehören unter anderem Datenintegration, -aufbereitung, -qualität und -governance.

Hauptmerkmale:

• Open-Source- und Enterprise-Editionen
• Integrierte Tools für Datenqualität und Governance
• Bereitstellungsoptionen in der Cloud und vor Ort

Vor-und Nachteile: Talend wird für seine Flexibilität gelobt, da es auf unterschiedliche Budgets und Anforderungen zugeschnitten ist. Es bietet umfassende Konnektivitätsoptionen. Die Einrichtung kann jedoch mühsam und komplex sein. Im Gegensatz zu anderen komplett codefreien Datenintegrationsplattformen wie Astera Data Pipeline: Benutzer müssen in der Lage sein, Code zu schreiben, um die gesamten Möglichkeiten von Talend nutzen zu können.

Bestes Anwendungsszenario: Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus mehreren Quellen.

Altova

Altova ist ein Datenintegrationstool, das den Schwerpunkt auf Datentransformation und -zuordnung mit XML, JSON und anderen Dateiformaten legt. Es nutzt eine Windows-basierte IDE und ermöglicht es Benutzern, Daten über die grafische Benutzeroberfläche zu transformieren.

Hauptmerkmale:

• Visuelle Datenzuordnungsschnittstelle
• Unterstützung verschiedener Formate
• Automatisierungsfunktionen mit MapForce Server

Vor-und Nachteile: Altova unterstützt zahlreiche Datentypen und ist daher ein vielseitiges Tool. Die Benutzeroberfläche ist leistungsstark, kann aber für Anfänger eine steile Lernkurve bedeuten. Im Gegensatz zu anderen Datenintegrationstools ist Altova hauptsächlich ein Tool zur Datentransformation und -zuordnung und eignet sich daher nur für grundlegende Integrationsprojekte. Es kann Daten von einem Format in ein anderes konvertieren.

Bestes Anwendungsszenario: Datentransformation und Mapping für Dateiformate.

SnapLogic

SnapLogic ist eine iPaaS-Plattform, die Anwendungs-, Cloud- und Datenintegrationsfunktionen bietet. Im Vergleich zu umfassenderen Datenintegrationsplattformen bietet SnapLogic einen relativ begrenzten Funktionsumfang, der sich hauptsächlich auf integrierte Konnektoren, Echtzeit- und Stapelverarbeitung, Datenqualität und Sicherheit konzentriert.

Hauptmerkmale:

• KI-gestützte Integrationsunterstützung (Iris).
• Vorgefertigte Konnektoren für zahlreiche Anwendungen.
• Drag-and-Drop-Oberfläche.

Vor-und Nachteile: Einer der Hauptnachteile ist das Fehlen Git-Integration mit gängigen Versionskontrollsystemen. Darüber hinaus fehlen der Benutzeroberfläche Funktionen, die Geschäftsanwendern die Navigation erleichtern. Die Dokumentation ist nicht so umfassend, wie sie sein sollte.

Bestes Anwendungsszenario: Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen.

IBM

IBM bietet InfoSphere DataStage, ein ETL-Tool zur Datenintegration. Das Tool ermöglicht es Benutzern, ihre Daten bereinigen. Es bietet MPP-Funktionen (Massively Parallel Processing) für Skalierbarkeit und Flexibilität.

Hauptmerkmale:

• Parallelverarbeitungsarchitektur
• Unterstützung für Big Data und Cloud-Umgebungen
• Robustes Metadatenmanagement

Vor-und Nachteile: Laut Nutzern renommierter Bewertungskanäle ist IBMs InfoSphere bei der Ersteinrichtung komplex. Außerdem ist die Benutzeroberfläche nicht so intuitiv, wie ein Geschäftsanwender es erwarten würde, was das Tool komplex und zeitaufwändig macht. Außerdem sind die Fehlermeldungen nicht selbsterklärend, was zu unnötigen Verzögerungen führt.

Bestes Anwendungsszenario: Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen an einem einzigen Ziel.

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Fivetran

Fivetran ist ein Anbieter für Datenintegration und ETL/ELT. Das Unternehmen verfügt über eine Bibliothek mit Konnektoren zu verschiedenen Datenbanken und Data Warehouses und kann sowohl vor Ort als auch außerhalb sowie über einen hybriden Ansatz eingesetzt werden.

Hauptmerkmale:

• Bietet eine große Bibliothek von Konnektoren
• DSGVO-konform wie andere Datenintegrationstools
• Datenreplikation

Vor-und Nachteile: Fivetran bietet viele Konnektivitätsfunktionen und Optionen für benutzerdefinierte Konnektoren. Es erfüllt Datenschutzbestimmungen und verfügt über eine aktive Benutzer-Community. Es bietet zwar Protokollierungsfunktionen, aber Benutzer auf Bewertungsseiten benötigen robustere Versionen. Die Verwendung von Fivetran ist für nicht-technische Benutzer eine Herausforderung und wird mit zunehmendem Datenvolumen sehr teuer.

Bestes Anwendungsszenario: Datenreplikation und -verschiebung unter Wahrung der Sicherheit.

Hevo-Daten

Hevo Data ist ein No-Code-Datenpipeline-Plattform das die Datenintegration aus mehreren Quellen in ein Data Warehouse ermöglicht. Es unterstützt Echtzeit-Datenstreaming und bietet über 150 vorgefertigte Konnektoren.

Hauptmerkmale:

• Einfache und benutzerfreundliche Oberfläche
• Vielzahl von Konnektoren, wie bei anderen Integrationstools
• Bietet auch automatisches Schema-Mapping

Vor-und Nachteile: Hevo bietet Flexibilität mit No-Code- und Python-Transformationen. Es ist einfach einzurichten und zu verwenden. Allerdings bietet die Plattform nicht viele Optionen zum Festlegen der Datenaufnahmehäufigkeit. Viele Benutzer finden das Tool auch zu teuer. Außerdem kann es schwierig sein, Pipelines in großem Maßstab zu kategorisieren und zu duplizieren.

Bestes Anwendungsszenario: Echtzeit-Datenintegration für Teams mit begrenztem technischen Fachwissen.

AWS-Kleber

AWS Glue ist ein vollständig verwalteter ETL-Dienst von Amazon Web Services (AWS). Er dient der Vorbereitung und Transformation von Daten für Analysen. Er lässt sich nahtlos in andere AWS-Dienste integrieren.

Hauptmerkmale:

• Serverlose Architektur
• Skalierbare Datenintegration
• Automatisierte Schemaerkennung

Vor-und Nachteile: Es unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten und bietet eine automatische Datenkatalogisierung. Der Service hat jedoch eine steile Lernkurve für Anfänger und kann bei komplexen ETL-Aufträgen kostspielig sein, insbesondere außerhalb der AWS-Umgebung.

Bestes Anwendungsszenario: Umfangreiche ETL-Prozesse innerhalb des AWS-Ökosystems.

Millionen

Matillion ist eine ETL/ELT-Plattform, die speziell für Cloud-Data Warehouses entwickelt wurde. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und lässt sich in beliebte Plattformen wie Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery integrieren.

Hauptmerkmale:

• Cloud-native Architektur
• Vorgefertigte Konnektoren für große Cloud-Data-Warehouses
• Visuelles Workflow-Design

Vor-und Nachteile: Matillion ist bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit und den Einsatz in Cloud-Umgebungen. Es unterstützt komplexe Datentransformationen und verfügt über Funktionen zur Fehlerbehandlung. Benutzer haben jedoch möglicherweise mit der eingeschränkten Git-Integration und den Versionierungsfunktionen zu kämpfen. Auch die API-Integrationen in Matillion sind eingeschränkt.

Bestes Anwendungsszenario: Cloud-Datentransformation und -laden für Unternehmen, die in großem Umfang Cloud-Data-Warehouses nutzen.

Airbyte

Airbyte ist ein Open-Source-Datenintegrationstool, mit dem Benutzer benutzerdefinierte Konnektoren erstellen und Daten über verschiedene Plattformen hinweg synchronisieren können. Es bietet Flexibilität mit einem Schwerpunkt auf Dateningenieuren und Entwicklern.

Hauptmerkmale:

• ETL/ELT-Unterstützung
• Skalierbare Preise
• Umfangreiche Datenquellenabdeckung

Vor-und Nachteile: Da Airbyte Open Source ist, ist es für viele Nutzer zugänglich. Je nach Anwendungsfall kann es kostengünstig sein. Allerdings erfordert es technisches Fachwissen für die Einrichtung und Wartung und bietet im Vergleich zu etablierteren, kommerziellen Produkten einen geringeren Funktionsumfang.

Bestes Anwendungsszenario: Benutzerdefinierte Datenintegrationen für Datentechnikteams mit Programmierkenntnissen.

Wie wählt man die richtige Datenintegrationslösung aus?

Der Markt ist reich an Datenintegrationstools und Dienstanbietern aller Art. Die Auswahl der richtigen Datenintegrationslösung ist eine strategische Entscheidung von entscheidender Bedeutung. Unternehmen sollten alle Faktoren berücksichtigen, um sicherzustellen, dass sich die gewählte Lösung nahtlos in ihren vorhandenen Datenstapel integrieren lässt. Zu diesen Faktoren können gehören:

Unternehmensgröße

Ein Unternehmen sollte sicherstellen, dass die gewählte Datenintegrationslösung auf seine Bedürfnisse zugeschnitten ist. Beispielsweise würden sich die Datenintegrationsanforderungen eines kleinen Startups erheblich von denen eines großen multinationalen Konzerns unterscheiden. Eine Lösung, die für ein kleines Unternehmen perfekt funktioniert, ist möglicherweise nicht skalierbar oder robust genug, um die Komplexität größerer Unternehmen zu bewältigen.

Skalierbarkeit

Das Datenvolumen wirkt sich direkt auf die Leistung des Integrationsprozesses aus. Mit dem Wachstum eines Unternehmens steigt auch die Menge der generierten und verarbeiteten Daten. Eine Datenintegrationslösung muss skalierbar sein, um wachsende Datenmengen zu bewältigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen oder Engpässe zu verursachen.

Es muss unbedingt sichergestellt werden, dass die Integrationslösung das eingehende Datenvolumen effizient verarbeiten kann, um Verzögerungen bei der Datenverarbeitung und -synchronisierung zu vermeiden.

Verfügbares Budget

Die Implementierung eines Datenintegrationstools ist mit verschiedenen Kosten verbunden, wie z. B. Lizenz- und Infrastrukturgebühren, laufende Wartung, Schulung und Support. Verschiedene Lösungen verfügen über unterschiedliche Preismodelle und ihre Preise können je nach Faktoren wie Datenvolumen, Verarbeitungskapazitäten und zusätzlichen Funktionen erheblich variieren. Daher müssen Unternehmen die gebotene Sorgfalt walten lassen, um eine Abhängigkeit von einem Anbieter oder übermäßige Ausgaben für unnötige Funktionen zu vermeiden.

Unverzichtbare Funktionen

Jedes Datenintegrationstool bietet unterschiedliche Funktionen und Fähigkeiten. Einige Kernfunktionen gelten jedoch aufgrund ihrer Bedeutung für die Gewährleistung einer reibungslosen Integration im Allgemeinen als wesentlich. Zu diesen Faktoren gehören:

• Benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche
• Eine KI-gestützte, chatbasierte Schnittstelle zur Verbesserung der Zugänglichkeit
• Unterstützung für eine Vielzahl von Datenquellen und -zielen
• Integrierte Transformationsbibliothek
• Stapelverarbeitung und Echtzeit-Integrationsfunktionen
• Datenqualitätsmanagement
• Fehlerbehandlungs- und Überwachungsfunktionen
• Daten-Governance-, Sicherheits- und Compliance-Funktionen
• Automatisierungs- und Prozessorchestrierungsfunktionen

Bereitstellungszeit

Unternehmen haben oft zeitkritische Geschäftsanforderungen, die eine schnelle Implementierung und schnelle Ergebnisse erfordern. Ein langwieriger Bereitstellungsprozess verzögert den Zugriff auf wichtige Dateneinblicke und erschwert die Entscheidungsfindung. Diese Probleme können zu verpassten Chancen oder Wettbewerbsnachteilen führen. Eine schnell einsatzfähige Datenintegrationslösung ermöglicht es Unternehmen, diese Chancen zeitnah zu nutzen. Daher ist die Time-to-Value ein entscheidender Faktor bei der Auswahl eines Datenintegrationstools.

Ruf des Anbieters von Datenintegrationslösungen

Glaubwürdige Lösungsanbieter ergreifen alle Maßnahmen, um gut getestete und funktionsreiche Lösungen anzubieten, die durch einen soliden Kundensupport und regelmäßige Updates unterstützt werden. Ihr Ruf basiert auf der Zufriedenheit ihrer bestehenden Kunden und erfolgreichen Implementierungen, was bei potenziellen Käufern Vertrauen schafft. Die Wahl eines seriösen Anbieters verringert das Risiko unnötiger Kosten, Datenintegrationsprobleme oder unzureichender Unterstützung in kritischen Phasen des Integrationsprojekts.

Vorteile von Datenintegrationstools

Angesichts des massiven Zustroms von Informationen aus mehreren Quellsystemen müssen Unternehmen proaktiv mit den fünf Vs von Daten umgehen – Wert, Vielfalt, Geschwindigkeit, Wahrhaftigkeit und Volumen. Hier sind einige Vorteile von Datenintegrationstools für Unternehmen:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Datenintegrationssoftware trägt dazu bei, einen SSOT mit genauen und aktuellen Informationen zu erreichen, was den Geschäftsentscheidungsprozess erheblich verbessert.

Darüber hinaus ermöglichen Datenintegrationsplattformen Unternehmen, spezifische Daten wie Kundenpräferenzen zu extrahieren und zu analysieren, was zu gezielteren Marketingkampagnen und personalisierten Verkaufsstrategien führt.

Automatisierte Geschäftsprozesse

Datenintegrationstools automatisieren verschiedene Geschäftsprozesse, einschließlich Kunden-Onboarding und Auftragsabwicklung. Benutzer können diese Tools verwenden, um die Datenübertragung aus mehreren Quellen, beispielsweise Marketingplattformen, an einen zentralen Ort zu automatisieren. Dies ist integriert Daten-Repository stellt sicher, dass Kundendaten in allen relevanten Systemen konsistent aktualisiert werden. Dies führt dazu, dass die Datenintegrationsplattform jedes Mal, wenn sich ein neuer Kunde anmeldet oder mit dem Unternehmen interagiert, seine Informationen automatisch in allen Systemen in Echtzeit verbreitet und synchronisiert.

Reduzierte Kosten

Wenn eine Organisation über mehrere Datensysteme verfügt, sind ihre Daten wahrscheinlich über verschiedene Plattformen und Abteilungen verstreut. Dies führt zu Ineffizienzen und Doppelarbeit, wodurch die Kosten unnötig steigen. Datenintegrationstools können Unternehmen dabei helfen, diese Kosten zu senken, indem sie die Notwendigkeit beseitigen, redundante Datensysteme wie separate Datenbanken, Anwendungen oder Software zu verwalten, die häufig aufgrund isolierter Datenpraktiken entstehen.

Darüber hinaus können Unternehmen auch die direkten und indirekten Kosten senken, die mit Folgendem verbunden sind:

• Arbeit
• Infrastruktur
• Fehler in den Daten
• Ineffiziente Entscheidungsfindung
• Kundenakquise und -bindung

Verbesserter Kundenservice

Ein zentralisiertes Datenarchiv, einschließlich der Informationen, die über eine Kundenportalermöglicht es Unternehmen, die Bedürfnisse und Vorlieben einzelner Kunden besser zu verstehen. Schnelle, datenbasierte Erkenntnisse ermöglichen maßgeschneiderte Kundeninteraktionen und führen zu einem verbesserten Kundenservice. Beispielsweise kann ein Kundendienstmitarbeiter auf den gesamten Interaktionsverlauf des Kunden mit dem Unternehmen zugreifen und Anfragen kontextbezogen und einfühlsam beantworten.

Verbesserte Compliance und Sicherheit

Durch die Zentralisierung von Daten können Unternehmen robustere Data-Governance-Praktiken implementieren. Es ermöglicht ihnen auch, Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) einzuhalten.

Unternehmen können Compliance-Anforderungen durch Datenintegrationstools erfüllen, die eine umfassende Datenherkunft und -historie verwalten. Mit diesen Tools können detaillierte Berichte erstellt werden, die die gesamte Datenreise von der Quelle bis zum endgültigen Ziel beschreiben. Dazu gehören Informationen zu Datentransformationen, Datenübertragungen zwischen Systemen und allen dabei vorgenommenen Änderungen.

Darüber hinaus bietet Datenintegrationssoftware Funktionen, die Zugriffskontrollen, Datenverschlüsselung und Auditing-Funktionen ermöglichen. Mit diesen Funktionen können Unternehmen sensible Daten zusätzlich schützen. Die Aufrechterhaltung eines zentralen Daten-Hubs erleichtert eine konsistente Datenverfolgung, die für den Nachweis der Konformität bei behördlichen Inspektionen und Audits von entscheidender Bedeutung ist.

Mehr Agilität und Zusammenarbeit

Durch die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Ansicht wird die Datenzugänglichkeit im gesamten Unternehmen erheblich verbessert, sodass Stakeholder Marktkennzahlen überwachen und umgehend auf Marktveränderungen reagieren können.

Datenintegrationstools dienen auch als Brücke für nahtlose Prozesse Datenübertragung und Zusammenarbeit, indem Informationssilos zwischen verschiedenen Abteilungen aufgebrochen werden.

Automatisieren Sie die Datenintegration mit einer KI-gestützten Plattform

Die Datenintegration ist ein kontinuierlicher und fortlaufender Prozess. Dazu gehört die Ermittlung des Umfangs, die Festlegung von Zielen sowie die Formulierung und Umsetzung effektiver Datenmanagementstrategien zur Erreichung der Ziele.

Sobald Klarheit über die Geschäftsanforderungen besteht, besteht der nächste Schritt darin, das richtige Datenintegrationstool auszuwählen, z Astera Datenpipeline, das verspricht, diese Anforderungen effektiv und effizient zu erfüllen. ADP vereinfacht Datenintegrationsaufgaben durch die Generierung von Konversationspipelines und einer KI-gestützten, chatbasierten Schnittstelle, die die Integration sowohl für technische als auch für geschäftliche Benutzer einfach macht.

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