Die effektive Verwaltung von Daten ist eine vielschichtige Aufgabe – Sie müssen sie sorgfältig lokalisieren, konsolidieren und bereinigen Sie es, um es nutzbar zu machen. Einer der ersten Schritte im Datenverwaltungszyklus ist die Datenzuordnung. Bei der Datenzuordnung wird definiert, wie Datenelemente in einem System oder Format denen in einem anderen entsprechen.

Datenmapping-Tools haben sich als leistungsstarke Lösung erwiesen, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Daten sinnvoll zu nutzen, die Datenintegration zu erleichtern, Datenqualitätund Verbesserung der Entscheidungsprozesse.

In diesem Blog beleuchten wir die besten Datenmapping-Tools auf dem Markt und wie Sie das richtige für Ihr Unternehmen auswählen sollten.

Was ist Data Mapping?

Datenzuordnung verbindet Datenelemente von einer Datenquelle mit einer anderen. Es definiert, wie Datenfelder in einem System mit Feldern in einem anderen System korrespondieren, und ermöglicht so einen reibungslosen Datenaustausch zwischen den beiden.

Die Datenzuordnung beginnt mit der Identifizierung von Datenquellen und Zielsystemen wie Datenbanken oder APIs und der Analyse ihrer Strukturen, um Zuordnungsregeln für die Transformation und Übertragung von Daten festzulegen. Dazu gehört die Untersuchung von Datenfeldern im Quellsystem, wie z. B. die Kunden-ID, und die Feststellung von Gemeinsamkeiten zwischen diesen Feldern, z. B. die Feststellung, dass „Kunden-ID“ im Quellsystem der „Kundennummer“ im Zielsystem entspricht.

Auf diese Weise definiert die Datenzuordnung, wie Daten aus diesen Quellfeldern zugeordnet oder transformiert werden, um dem Format und der Struktur des Zielsystems zu entsprechen, und gewährleistet so eine nahtlose Datenintegration zwischen verschiedenen Anwendungen, Datenbanken, Plattformen usw.

KI im Datenmapping 

Datenmapping-Tools integrieren auch Technologien der künstlichen Intelligenz (KI), um den Prozess für eine nahtlose Datenbewegung zwischen Quell- und Zielschemata. Dies ermöglicht Benutzern, einfach Geben Sie die Quelle und das Ziel an, und die KI-gestützteool erledigt den Rest. 

KI-Datenmapping bietet ahdie meisten Vorteile, wie höhere Genauigkeit und Skalierbarkeit sowie erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen. Darüber hinaus kann KI auch anpassbare Transformationen erleichtern, indem sie Spalten zusammenführt, verschachtelte Datensätze erstellt und arithmetische Berechnungen durchführt. Werte beim Zuordnen Ihrer Daten. 

Bedeutung der Datenzuordnung bei der Datenintegration

Die Datenzuordnung erleichtert die Datenintegration und Interoperabilität. Es ermöglicht Unternehmen Datensilos aufbrechen durch die Kombination von Daten aus mehreren Quellen, wie z Kundenbeziehungsmanagement (CRM) Systeme, ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) und Drittanbieter von Daten, um eine einheitliche Sicht auf ihre Abläufe zu erstellen. Diese einheitliche Ansicht bietet Organisationen eine Single Source of Truth (SSOT)Sie bieten ein ganzheitliches Verständnis ihrer Geschäftsprozesse, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Ein weiterer Vorteil der Datenzuordnung bei der Datenintegration wird verbessert Datenqualitätsmanagement. Durch die korrekte Zuordnung der Daten wird sichergestellt, dass die integrierten Daten korrekt, vollständig und konsistent sind. Dies trägt dazu bei, Datenduplizierungen, Inkonsistenzen und Diskrepanzen zu vermeiden, die zu kostspieligen Fehlern und betrieblichen Ineffizienzen führen können. Mit hochwertigen Daten können Unternehmen zuverlässigere Entscheidungen treffen, Trends erkennen und ihre Geschäftsabläufe besser verstehen.

Ihr Leitfaden zum codefreien, KI-gesteuerten Datenmapping

Mehr erfahren

Was sind Datenzuordnungstools?

Datenzuordnungstools sind Softwareanwendungen oder Plattformen, die den Prozess erleichtern Daten transformieren von einem Format, einer Struktur oder einer Quelle in ein anderes. Diese Tools werden verwendet, um eine Verbindung zwischen verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, Dateien oder APIs herzustellen und dann zu definieren, wie Daten sein sollen extrahiert, transformiert und geladen (ETL) um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

Datenzuordnungstools werden häufig in verschiedenen Branchen und Szenarien verwendet, z Data Warehousing, Business Intelligence, Datenmigration und Anwendungsintegration, um sicherzustellen, dass Daten problemlos zwischen verschiedenen Systemen fließen und im richtigen Format für Analyse, Berichterstellung oder Speicherung vorliegen.

Wie wichtig es ist, für Ihr Unternehmen das richtige Datenzuordnungstool zu haben

Während die Datenzuordnung manuell durchgeführt werden kann, wird sie mit zunehmender Komplexität und zunehmendem Datenvolumen zu einer zeitaufwändigen und fehleranfälligen Aufgabe. Hier kommen Datenmapping-Tools ins Spiel.

Für eine effiziente Datenintegration ist das richtige Datenmapping-Tool von entscheidender Bedeutung. Es vereinfacht und automatisiert den Prozess, reduziert den manuellen Aufwand und gewährleistet eine genaue Zuordnung zwischen Datenquellen.

Moderne Datenzuordnungstools bieten eine visuelle Schnittstelle, die es Geschäftsanwendern erleichtert, den Datenzuordnungsprozess zu verstehen und zu verwalten.

Die 12 besten Datenmapping-Tools im Jahr 2025

Egal, ob Sie ein kleines Startup oder ein großes Unternehmen sind, das richtige Datenmapping-Tool ist entscheidend für eine effiziente DatenmanagementHier sind die 12 besten Datenmapping-Tools:

1. Astera

Astera ist eine Unternehmensklasse, cloudbasiert Datenverwaltungsplattform dass Angebote Organisationen verschiedene No-Code-Lösungen in einem einheitlichen Datenstapel, einschließlich KI-gestützter Datenextraktion, Datenaufbereitung, Integration, EDI, Data Warehousing und API-Verwaltung. 

Als Datenmapping Werkzeug, Astera bietet KI-gesteuertes semantisches Mapping, das Datenfelder automatisch über verschiedene Quellen und Ziele hinweg abbildet und ausrichtet, wodurch der manuelle Aufwand erheblich reduziert und die Genauigkeit erhöht wird. 

Außerdem, AsteraDie leistungsstarke ETL-Engine von ermöglicht eine nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen und -zielen, darunter Datenbanken, Cloud-Plattformen und APIs, sodass Unternehmen Daten einfacher extrahieren, integrieren und effizient bearbeiten können. Die KI-gestützten Automatisierungs- und Orchestrierungsfunktionen reduzieren den Zeitaufwand für die Verwaltung von ETL-Prozessen um bis zu 80 %.

Key Features

• KI-gestütztes semantisches Mapping 
• Cloudbasierte Datenaufbereitung 
• Einheitliche Datenpipeline 
• Visuelle Schnittstelle ohne Code 
• Rich-Data-Transformationen 
• ETL in Industriequalität engine 
• Workflow-Automatisierung und Auftragsverarbeitung 
• Unterstützung für alle Datenlatenzen (Echtzeit, nahezu Echtzeit, Batch-Daten)Erweiterte Datenqualitätsfunktionen 
• 100+ Anschlüsse für Mehrere Lokale und Cloud-basierte Quellen
• API-Integrationen 

Die richtige Datenintegrationsplattform kann den Spielverlauf verändern

AsteraDie KI-gestützte Lösung von bildet nicht nur Ihre Daten ab, sondern gewährleistet auch eine durchgängige Datenintegration. Nutzen Sie unsere einheitliche Plattform, um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen.

Demo ansehen

2. Talende

Talend ist cloudbasiert Datenintegrationstool mit Datenzuordnungsfunktionen. Es bietet Konnektivität zu verschiedenen Quellen, einschließlich mehrerer Dateiformate und Datenbanken. Das Tool ist Low-Code, was bedeutet, dass Benutzer Skripte schreiben müssen.

Talend bietet außerdem Funktionen wie die Stapelverarbeitung für die Datenzuordnung über größere Datensätze hinweg.

Key Features

• Low-Code
• Datenprofilerstellung
• Vorgefertigte Anschlüsse
• Big-Data-Kompatibilität.
• Funktionen zur Datenbereinigung vor dem Laden von Daten in ein Lager.

3. Informatik

Informatica bietet ein Low-Code-, Datenverwaltungs- und Mapping-Tool. Es ermöglicht Benutzern, wiederverwendbare Datenflusslogik für die Zuordnung von Datensätzen zu definieren.

Die Low-Code-Funktionalität des Tools bedeutet, dass Benutzer möglicherweise Code für komplexe Transformationen schreiben müssen.

Key Features

• Low-Code
• KI-gestütztes Tool.
• Wiederverwendbare Skripte und dynamische Zuordnung.
• Integrierte Anschlüsse
• Workflow-Automatisierung

4. Dell Boomi

Dell Boomi ist eine cloudbasierte Datenzuordnungs- und Integrationslösung. Benutzer können die Point-and-Click-Oberfläche und die vorgefertigten Konnektoren verwenden, um ein Quellsystem einem Ziel zuzuordnen.

Key Features

• Low-Code-Tool
• Workflow-Automatisierung
• Intelligente Datenzuordnungsvorschläge
• Vorgefertigte Steckverbinder
• Benutzerdefinierte Logik durch Datenkartenerweiterungen.
• Feldsperre zur Durchsetzung bestimmter Standards.

5. Mulesoft Anypoint

MuleSoft Anypoint ist eine cloudbasierte Integrationsplattform (iPaaS), die Unternehmen eine Plattform zum Erstellen und Verwalten ihrer APIs und Integrationen bietet. Das Tool verfügt über Datentransformationsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, Daten zwischen verschiedenen Dateiformaten und Protokollen abzubilden.

Key Features

• Low-Code-Tool
• Fehlerbehandlung in Echtzeit
• Advanced Security
• Mehrere Transformationen
• Automatische Zuordnung zwischen Schemata gleicher Struktur.

6. Pentaho

Pentaho ist eine Datenintegrations- und Geschäftsanalyseplattform, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, aufzubereiten, zu kombinieren und zu analysieren. Es bietet eine Reihe von Tools für Datenmapping, ETL, Data Warehousing, Mining und Reporting. Mit Pentaho können Benutzer komplexe Datenzuordnungen visuell erstellen und verwalten.

Key Features

• Konnektoren für Datenbanken, Flatfiles und Cloud-Quellen.
• Wiederverwendbare Skripte für die Datenzuordnung
• Fehlererkennung in Echtzeit

7. IBM InfoSphere

IBM InfoSphere ist ein Datenmanagement-Lösung mit Datenzuordnungsfunktionen. Das Tool nutzt die Mapping Assist-Funktionalität für die Objektzuordnung und Workflow-Erstellung.

Key Features

• Selbstlernendes Modell zur Verbesserung der Kartierungsgenauigkeit bei jeder neuen Aufgabe.
• Intelligente Vorschläge zur Transformation des JSON-Formats.
• Kompatibel mit Big-Data-Quellen.

8. Jitterbit

Jitterbit ist eine Low-Code-Datenzuordnungsplattform als Dienst, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Anwendungen und Daten zu verbinden, Geschäftsprozesse zu automatisieren und neue digitale Erlebnisse zu schaffen. Außerdem können Benutzer damit erstellen ETL-Pipelines und führen Sie eine Datenmigration durch. Jitterbit kann auch in der Cloud eingesetzt werden.

Key Features

• Automatische Zuordnung.
• Bedingungsbasiertes Mapping.
• Schleifenknotenzuordnung für hierarchische Strukturen.
• Anbindung an verschiedene CRM- und Buchhaltungssysteme.
• Point-and-Click-Oberfläche für einfache Zuordnung und Transformationen.

9. CloverDX

CloverDX ist eine Open-Source-Plattform für das Unternehmensdatenmanagement, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten zu integrieren, umzuwandeln und zu verwalten. Es bietet eine Reihe von Tools, die Datenzuordnung, Datenmigration, Data Warehousing und Datenqualitätsmanagement umfassen.

Key Features

• Drag-and-Drop-Oberfläche.
• Flexibilität bei der Erstellung von Code-basierten und No-Code-Zuordnungen.
• Ausdrucksbasiertes Mapping.
• Kostenlose Alternative zu anderen Optionen auf dieser Liste.
• Parallelverarbeitung.

10. Altova MapForce

Altova MapForce ist ein grafisches Datenmapping-Tool für die Any-to-Any-Konvertierung und -Integration. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten, darunter XML, JSON, Datenbanken, EDI, Excel, XBRL und Webdienste. Altova MapForce kann zum Erstellen von Datenintegrations- und Konvertierungsanwendungen sowie zur Automatisierung wiederkehrender Datentransformationen verwendet werden.

Key Features

• Interaktiver Datenmapping-Debugger.
• Eine Bibliothek integrierter Datenzuordnungsfunktionen.
• Umfangreiche Datenquellenunterstützung.
• Verkettete Datenzuordnungen.
• Vorschau der Datenzuordnungsausgabe.
• Automatisierung und Jobplanung.

11. Skyvia

Skyvia ist cloudbasiert Datenintegrationsplattform Dadurch können Benutzer eine Verbindung zu mehreren Quellen herstellen und diese integrieren, darunter Cloud-Anwendungen, relationale Datenbanken und CSV-Dateien. Skyvia bietet verschiedene Datenzuordnungsfunktionen, damit Benutzer ihre Daten in das für ihr Ziel erforderliche Format umwandeln können.

Key Features

• Visuelle Schnittstelle ohne Code.
• Erweiterte Zuordnungen, einschließlich Spalten- und Beziehungszuordnung.
• Mapping in Synchronisation.
• Ein Mapping-Editor.

12. Fünftran

Fivetran ist ein vollständig verwaltetes Unternehmen Datenpipeline Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten aus verschiedenen Quellen mit beliebten zu verbinden und zu synchronisieren Cloud Data Warehouses und Analyseziele. Es automatisiert den Datenpipeline-Prozess und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten in die Cloud zu übertragen und sie für den Betrieb ihrer Geschäfte zu nutzen.

Key Features

• Vorgefertigte und benutzerdefinierte Transformationen.
• Cloud-Bereitstellung.
• Automatisierte und benutzerdefinierte Datenzuordnung.
• Automatische Schemamigrationen.

Worauf Sie bei einem effektiven Datenmapping-Tool achten sollten 

Effektive Datenmapping-Tools verfügen über bestimmte Schlüsselfunktionen, die sie für Unternehmen von unschätzbarem Wert machen. Diese Funktionen stellen sicher, dass der Datenzuordnungsprozess effizient, genau und zuverlässig ist: 

• Intuitive Benutzeroberfläche: Eine benutzerfreundliche Oberfläche stellt sicher, dass die Datenzuordnung selbst für Benutzer mit begrenzten technischen Kenntnissen ein unkomplizierter und optimierter Prozess ist. Geschäftsanwender können problemlos Zuordnungsregeln definieren, Daten transformieren und Zuordnungen validieren. 

• Datenkompatibilität: Top-Datenzuordnungstools unterstützen verschiedene Datenformate, darunter XML, CSV, JSON und mehr, sodass Sie mehrere Systeme und Anwendungen ohne Kompatibilitätsprobleme integrieren können. 

• Erweiterte Mapping-Funktionen: Datenmapping-Tools bieten erweiterte Mapping-Funktionen wie bedingtes Mapping, Transformationsregeln und automatisierte Datenvalidierung. Mithilfe dieser Funktionen können Unternehmen komplexe Datenzuordnungsszenarien bewältigen und die Genauigkeit und Konsistenz der Daten gewährleisten. sogar für Da diese Tools KI integrieren, wird das automatisierte Mappingwird zur neuen Norm. 

• Datenamt: Datenzuordnungstools bieten Funktionen für die Datenverwaltung, einschließlich Versionskontrolle und Überwachung der Datenqualität. Diese Funktionen helfen Unternehmen bei der Wartung Datenintegrität, verfolgen Sie Datenänderungen und stellen Sie die Einhaltung von Daten-Governance-Richtlinien und -Vorschriften sicher. 

• Integration mit bestehenden Systemen: Die Integration vorhandener Systeme, Datenbanken und Anwendungen ist für eine nahtlose Implementierung der Datenzuordnung von entscheidender Bedeutung. Effektive Datenzuordnungstools bieten Integrationsfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, Daten zwischen verschiedenen Systemen zu verbinden und abzubilden und so einen reibungslosen Datenfluss und eine reibungslose Synchronisierung zu gewährleisten. 

• Vorschau der sofortigen Datenzuordnung: Mit modernen Datenzuordnungstools können Sie in der Entwurfsphase in Echtzeit sehen, wie sich Ihre Daten ändern, und so sicherstellen, dass sie korrekt und fehlerfrei sind, bevor Sie fortfahren. 

Kartieren Sie Ihre Daten mühelos mit AsteraKI-gestütztes semantisches Mapping

Lassen Sie KI alle Ihre Quellen den richtigen Zielen zuordnen, um eine reibungslose und mühelose Datenintegration zu gewährleisten. AsteraDas KI-gestützte semantische Datenmapping von macht die Datenintegration einfacher als je zuvor.

Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Testversion oder eine personalisierte Demo.

Wählen Sie das richtige Datenzuordnungstool für Ihre Anforderungen

Da es mehrere Datenzuordnungslösungen gibt, kann es eine Herausforderung sein, die richtige Lösung für Ihr Unternehmen auszuwählen. Sie können jedoch eine fundierte Entscheidung treffen, indem Sie einige Schlüsselfaktoren berücksichtigen.

Bewerten Sie den Datenmapping-Bedarf Ihres Unternehmens

Beginnen Sie mit der Beurteilung der spezifischen Datenzuordnungsanforderungen Ihres Unternehmens. Berücksichtigen Sie die Arten von Datenquellen, die Sie integrieren müssen, die Komplexität Ihrer Datentransformationen und das technische Fachwissen Ihres Teams. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise mit verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, APIs und Flatfiles arbeitet, benötigen Sie ein Datenzuordnungstool, das mehrere Datenformate unterstützt.

Berücksichtigen Sie außerdem die Skalierbarkeit des Tools. Wenn Ihr Unternehmen wächst, können sich Ihre Datenzuordnungsanforderungen weiterentwickeln. Wählen Sie ein Tool, das zukünftigen Anforderungen gerecht wird und steigende Datenmengen bewältigen kann.

Vergleichen Sie Kosten und Funktionen verschiedener Tools

Vergleichen Sie die Kosten und Funktionen verschiedener Datenmapping-Software. Bewerten Sie Preismodelle, einschließlich Lizenzgebühren und laufender Wartungskosten. Sie sollten auch die langfristigen Kosten des Tools und etwaige zusätzliche Kosten für Schulung und Support berücksichtigen.

Überprüfen Sie außerdem sorgfältig die Features und Funktionalitäten der einzelnen Tools und ermitteln Sie, welche am besten zu Ihren Geschäftsanforderungen passen. Zu den häufig zu berücksichtigenden Funktionen gehören Datenvalidierung, Datenanreicherung und Datentransformationsfunktionen. Suchen Sie nach Tools, die intuitive Benutzeroberflächen bieten und eine umfassende Dokumentation bereitstellen.

Implementierung von Datenzuordnungstools in Ihrem Unternehmen

Sobald Sie das richtige Datenmapping-Tool für Ihre Anforderungen ausgewählt haben, ist es an der Zeit, es effektiv in Ihre Geschäftsprozesse zu implementieren.

Die Implementierung von Datenmapping-Tools erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Hier sind einige Schritte, die Ihnen dabei helfen, ein Datenmapping-Tool erfolgreich in Ihr Unternehmen zu integrieren:

• Identifizieren Sie Integrationspunkte: Bestimmen Sie die Anwendungen und Systeme, die in das Datenmapping-Tool integriert werden müssen.
• Mapping-Anforderungen definieren: Definieren Sie klar Ihre Datenzuordnungsanforderungen, einschließlich Datenformate, Transformationsregeln und Validierungskriterien.
• Konfigurieren Sie das Tool: Richten Sie das Datenmapping-Tool entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen ein, einschließlich Mapping-Verbindungen und Transformationsregeln.
• Testen und validieren: Führen Sie gründliche Tests und Validierungen durch, um sicherzustellen, dass das Datenzuordnungstool ordnungsgemäß funktioniert und Ihre Integrationsziele erfüllt.
• Trainieren Sie Benutzer: Bieten Sie Ihren Teammitgliedern umfassende Schulungen an, um sicherzustellen, dass sie das Datenmapping-Tool kompetent nutzen können.

Unternehmen können mit bestimmten Herausforderungen konfrontiert werden. Das Verstehen dieser Herausforderungen und das Ergreifen proaktiver Maßnahmen kann erheblich zu einer genauen Datenzuordnung beitragen.

• Komplexe Datenstrukturen: Der Umgang mit komplexen Datenstrukturen kann beim Mapping zu Herausforderungen führen. Es ist von entscheidender Bedeutung, Datenstrukturen zu analysieren und das Mapping entsprechend sorgfältig zu planen. Sie können die Zuordnung vereinfachen und eine genaue Datentransformation sicherstellen, indem Sie komplexe Datenstrukturen in verwaltbare Komponenten zerlegen.
• Datenvalidierung: Die Gewährleistung der Datengenauigkeit und -integrität ist von entscheidender Bedeutung. Die Implementierung geeigneter Datenvalidierungsmechanismen kann dabei helfen, etwaige Inkonsistenzen oder Fehler in den Daten zu erkennen und zu beheben. Durch die Durchführung von Datenvalidierungsprüfungen in verschiedenen Phasen des Zuordnungsprozesses können Sie das Risiko einer Datenbeschädigung minimieren und die Zuverlässigkeit Ihrer zugeordneten Daten sicherstellen.
• Änderungsmanagement: Die Implementierung eines Datenmapping-Tools erfordert möglicherweise Änderungen an bestehenden Prozessen und Arbeitsabläufen. Effektive Change-Management-Praktiken können dazu beitragen, den Übergang zu erleichtern und die Benutzerakzeptanz zu gewinnen. Indem Sie die wichtigsten Stakeholder frühzeitig in den Implementierungsprozess einbeziehen, eine klare Kommunikation und Schulung anbieten und auf Bedenken oder Widerstände eingehen, können Sie einen reibungslosen Übergang ermöglichen und eine erfolgreiche Einführung des Datenmapping-Tools sicherstellen.

Schlussfolgerung

Datenmapping-Tools sind für die Vereinfachung der Datenintegration und -transformation von entscheidender Bedeutung. Durch die präzise Verknüpfung von Datenelementen zwischen Systemen können Unternehmen Daten umfassend betrachten, ihre Qualität verbessern und fundierte Entscheidungen treffen.. 

AsteraMit seinen AI-powered Funktionen, intuitive Benutzeroberfläche und umfangreiche Konnektivitätsoptionen, erweist sich als erste Wahl für Organisationen aus den Datenintegrationswerkzeuge oben aufgelistet. 

Erleben Sie wie Astera AI-powered Datenmapping-Tool kann Ihre Datenintegrationsaufgaben einfacher und schneller machen. Laden Sie unser 14-Tage kostenlose Testversionoder melden Sie sich für a kostenlose Demo