Was haben alle Initiativen für künstliche Intelligenz (KI), Business Intelligence (BI), Analytik und Datenwissenschaft gemeinsam? Sie alle benötigen Datenpipelines für einen nahtlosen Fluss qualitativ hochwertiger Daten. Mit anderen Worten: Datenpipelines integrieren Daten aus verschiedenen Quellen und automatisieren gleichzeitig die Datenaufbereitung, -transformation und -bereinigung, um sicherzustellen, dass alle Ihre datengesteuerten Initiativen genaue und zuverlässige Daten in Echtzeit erhalten.

Da Unternehmen mehr in KI, BI und Analytik investieren, wächst der Markt für Datenpipeline-Tools mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 18.2 %. Hevo Data ist ein solches Tool, das Unternehmen hilft Datenpipelines erstellen. Obwohl es für einige Unternehmen gut geeignet sein kann, ist es nicht die einzige Lösung auf dem Markt. Aus diesem Grund listen wir in diesem Blogbeitrag die besten Hevo Data-Alternativen für Datenintegration.

Was sind Hevo-Daten und ihre Hauptfunktionen?

Hevo ist ein Datenpipeline-Plattform Das vereinfacht die Datenbewegung und -integration über mehrere Datenquellen und -ziele hinweg und kann Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, Cloud-Speicher, SaaS-Anwendungen oder Daten-Streaming-Diensten, automatisch mit Datenbanken und Data Warehouses synchronisieren.

Hauptfunktionen

• Datenpipeline ohne Code: Mit Hevo Data können Benutzer Datenpipelines einrichten, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind, was die Abhängigkeit von technischen Ressourcen verringert.
• Breite Quellenintegration: Die Plattform unterstützt Verbindungen zu über 150 Datenquellen.
• Echtzeit-Datensynchronisierung: Hevo Data bietet eine Echtzeit-Datensynchronisierung, die aktuelle Informationen für Analysen und Berichte gewährleistet.
• Vorgefertigte Transformationen: Es bietet vordefinierte Drag-and-Drop- und Python-Code-basierte Transformationen, die Benutzern dabei helfen, Daten zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten.
• Skalierbarkeit: Es kann große Datenmengen verarbeiten und eignet sich daher für Organisationen mit wachsenden Datenmengen.
• Zuverlässigkeit und Überwachung: Hevo Data gewährleistet außerdem die Datengenauigkeit und bietet Überwachungstools zur Verfolgung der Pipeline-Leistung und zur Lösung von Problemen.

Warum Sie Alternativen zu Hevo Data in Betracht ziehen sollten

Trotz seiner Funktionen weist Hevo bestimmte Einschränkungen und Nachteile auf, die Benutzer dazu veranlassen, nach alternativen Lösungen zu suchen:

• Begrenzte Individualisierung: Hevo Data bietet nur begrenzten Spielraum für die Anpassung der Workflows, sodass Benutzer die Lösung nicht vollständig an ihre individuellen Geschäftsanforderungen anpassen können. Einige Benutzer haben auch auf die begrenzten Quellen und Ziele hingewiesen, die in ETL- und Reverse-ETL-Workflows verfügbar sind.
• Begrenzte Transformationen und Datentypen: Die Lösung bietet nur begrenzte Transformationen und unterstützt keine komplexen Transformationen, was für Organisationen mit spezifischen Anwendungsfällen ein Problem darstellen kann. Einige externe Gutachter haben ebenfalls darauf hingewiesen, dass die Lösung bestimmte Datentypen in PostgreSQL-Zielen nicht unterstützt.
• Mangelnde Transparenz und Kontrolle: Aufgrund der SaaS-Natur von Hevo Data und der vereinfachten Benutzeroberfläche haben Benutzer nur eingeschränkte Sichtbarkeit und Kontrolle über Parameter, Fehler und Probleme innerhalb der Pipelines. Einige Benutzer haben beispielsweise darauf hingewiesen, dass bestimmte Fehlercodes nicht direkt sichtbar sind, während andere diskutiert haben, dass die eingeschränkte Kontrolle über Geschwindigkeit und Latenz in Volumina ein Problem sein kann.
• Herausforderungen mit Echtzeitdaten: Obwohl Hevo Data als Echtzeit-Daten vermarktet wird, können bei der Verarbeitung großer Datenmengen leichte Verzögerungen auftreten, die zeitkritische Arbeitsabläufe beeinträchtigen können. Ebenso können Echtzeit-Pipelines für bestimmte Vorgänge immer noch auf periodische Batch-Prozesse angewiesen sein.
• Probleme mit dem Preismodell: Mehrere Benutzer haben sich auch darüber beschwert, dass die Lösung für die Synchronisierung großer Datenmengen zu teuer sei, während andere sie als unvorhersehbar betrachten, da die Preisgestaltung vom Datenvolumen (d. h. pro Zeile) abhängt. Ebenso sind die benutzerdefinierten Pläne auch nicht sehr anpassbar.

Vor dem Hintergrund all dieser Einschränkungen wollen wir uns einige der besten Hevo Data-Alternativen auf dem Markt ansehen, wenn Sie ETL/ELT-Datenpipelines erstellen möchten.

Top 8 Hevo Data-Alternativen im Jahr 2026

1.   Astera

Astera ist eine All-in-One-Plattform ohne Code, die vereinfacht Datenmanagement mit der Kraft der KI. Mit AsteraMithilfe der visuellen Benutzeroberfläche von können Benutzer Arbeitsabläufe automatisieren, verschiedene Datenquellen verbinden und Datenpipelines erstellen und verwalten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Astera macht das Datenmanagement zugänglich, effizient und dialogorientiert, sodass Benutzer Daten aus unterschiedlichen Quellen mühelos für alle ihre Analyse- und Business-Intelligence-Anforderungen mithilfe von Anweisungen in natürlicher Sprache integrieren können.

Hauptfunktionen

• ETL- und ELT-Flexibilität: Richten Sie ETL- und ELT-Workflows ein, die sich an Ihre individuellen Datenverarbeitungsanforderungen anpassen lassen.
• Einfache Bedienung: Ermöglichen Sie Ihren nicht-technischen Benutzern den Aufbau von Datenpipelines mithilfe einer intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche ohne Code.
• Einheitlicher Daten-Hub: Konsolidieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten in einem zentralen Repository für effiziente Analysen.
• Echtzeitdynamik: Ermöglichen Sie eine sofortige Datensynchronisierung und Echtzeitverarbeitung mit integrierten APIs für wichtige Entscheidungen.
• Fehlerfreie Automatisierung: Automatisieren Sie Daten-Workflows, einschließlich Transformation und Validierung, um unabhängig von der Datenquelle eine hohe Datenqualität sicherzustellen.
• Nahtlose Integration: Stellen Sie mit benutzerdefinierten, vorgefertigten Konnektoren eine nahtlose Verbindung zu lokalen, Cloud- und Hybridumgebungen her.
• Dimensionale Modellierung und Datentresor: Verbessern Sie Ihre Datenorganisation und Skalierbarkeit mit erweiterten Modellierungstechniken und implementieren Sie skalierbare Data-Vault-Methoden, um Flexibilität und historische Nachverfolgung zu gewährleisten.
• Adaptive Pipelines: Erstellen Sie mühelos selbstanpassende Datenpipelines, die sich an Änderungen in Datenquellen und -formaten anpassen können, und überwachen und optimieren Sie gleichzeitig die Pipeline-Leistung, um manuelle Eingriffe zu minimieren.

Vorteile

• 10-mal schnellere Erstellung von ETL/ELT-Pipelines: Nutzen Sie die Vorteile von AsteraMit der KI-gestützten Lösung von können Sie Pipelines um ein Vielfaches schneller erstellen, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.
• 90 % schnellere Datenaufbereitung: Beschleunigen Sie die Datenaufbereitung für agile Datenpipelines um 90 %, damit Sie Daten in Echtzeit in Erkenntnisse umwandeln können.
• 97 % weniger Fehler: Erhöhen Sie die Gesamtgenauigkeit mit AsteraIntegrierte Validierungsprüfungen und Leistungsoptimierung. Automatisieren Sie Routineaufgaben, um das Risiko menschlicher Fehler zu verringern.
• 87 % weniger IT-Anfragen: Optimieren Sie Arbeitsabläufe und minimieren Sie manuelle Eingriffe, um die Anzahl der IT-Anfragen mithilfe der KI-gestützten Automatisierung erheblich zu reduzieren.

Kundensupport und Preise

Abgesehen von den Funktionen, Astera auch bietet branchenführendes Onboarding und Support um eine nahtlose Implementierung für maximale Synergie mit Ihren vorhandenen Datensystemen zu gewährleisten, was es zu einer großartigen Alternative zu Hevo Data macht. AsteraDie Preisgestaltung von hängt von der von Ihnen gewählten Lösung(en) ab, ob es sich um Datenpipelines, Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), Data Warehousingoder alle. Das bedeutet, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, ohne sich Gedanken über die Abhängigkeit vom Anbieter machen zu müssen.

Kontakt Astera für eine personalisierte Demo oder eine kostenlose zweiwöchige Testversion der Lösung.

Bewertungen:

5/5 (Gartner) | 4.4/5 (G2) |8.9/10 (TrustRadius)

2. Fünftran

Fivetran ist ein verwaltetes No-Code-Tool, das verwendet wird, um ELT-Pipelines (Extract, Load, Transform) automatisieren. Es ermöglicht Organisationen, eine breite Palette von Quellen und Zielen mit einer Bibliothek beliebter, vorgefertigter Konnektoren zu integrieren, und ist damit eine gute Alternative zu Hevo Data.

Fivetran verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Benutzer bestimmte komplexe Konfigurationen durchführen können. Die vorgefertigten Konnektoren decken eine große Bandbreite an Datenquellen ab und reduzieren so den Bedarf an benutzerdefinierter Codierung. Fivetran kann dank seiner Cloud-nativen Architektur große Datenmengen verarbeiten und gewährleistet so Verfügbarkeit und hohe Leistung.

Die nutzungsbasierte Preisgestaltung von Fivetran kann für Unternehmen mit hohen Datenmengen oder häufigen Datensynchronisierungen ein Problem darstellen. Außerdem entstehen bei der Verbindung mit mehreren Datenquellen zusätzliche Kosten. Abgesehen von der Preisgestaltung ist Fivetran in erster Linie für Cloud-basierte ELT-Workflows konzipiert, was bedeutet, dass es während der Extraktions-/Ladeschritte wenig Flexibilität für benutzerdefinierte oder komplexe Transformationen bietet. Darüber hinaus fehlt der Lösung auch die vollständige ETL-Unterstützung, was bedeutet, dass Unternehmen für traditionelle ETL-Anwendungsfälle zusätzliche Tools benötigen.

Bewertungen:

4.5/5 (Gartner) | 4.2/5 (G2) |8.2/10 (TrustRadius)

3. Matillion

Matillion ist ein Datenintegrationstool zum Erstellen von ELT- und ETL-Pipelines, insbesondere für Cloud-basierte Data Warehouses. Es ist für seine benutzerfreundliche Oberfläche und seine Transformationsfunktionen bekannt und ist damit eine der vernünftigen Alternativen zu Hevo Data.

Matillion unterstützt SQL-basierte Transformationen, lässt sich in Cloud-Plattformen integrieren und bietet Unternehmen mit seinen Funktionen zum inkrementellen Laden von Daten und CDC Skalierbarkeit, obwohl Streaming-CDC nur der Enterprise-Stufe vorbehalten ist.

Da Matillion eine Low-Code-Plattform ist (sie bietet sowohl No-Code- als auch Code-basierte Tools), die für Entwickler konzipiert wurde, benötigen Unternehmen technische Ressourcen, um komplizierte Datenpipelines aufzubauen. Außerdem weisen mehrere Benutzer auf unzureichenden Support und mühsame Arbeit mit komplexen Transformationen hin. Mehrere Online-Benutzer haben auch darauf hingewiesen, dass Matillion gelegentlich Wartungsprobleme hat. Matillion hat ein Pay-as-you-go-Modell mit vier verschiedenen Stufen, bei dem Kunden Guthaben kaufen, das sie ausgeben, wenn sie die Produkte von Matillion verwenden.

Bewertungen:

4.4/5 (Gartner) | 4.4/5 (G2) |6/10 (TrustRadius)

4. Integrate.io

Integrate.io ist eine Cloud-native Datenintegrationsplattform, die den Aufbau von ETL- und ELT-Pipelines vereinfachen kann. Die Lösung verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Benutzer Datenquellen verbinden, ihre Daten transformieren und in Ziele laden können. Im Gegensatz zu anderen No-Code-Lösungen in der Liste ist Integrate.io jedoch eine Low-Code-Lösung und erfordert ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen. Die Plattform bietet außerdem zusätzliche Funktionen wie Reverse ETL, API-Generierung und Echtzeitverarbeitung.

Obwohl es sich um eine Low-Code-Lösung handelt, wird die Benutzeroberfläche von Integrate.io für ihre einfache Navigation gelobt. Die Lösung verfügt außerdem über ein reaktionsschnelles Supportteam und gewährleistet die Einhaltung von Datensicherheitsstandards, weshalb sie eine der zuverlässigen Alternativen zu Hevo Data ist.

Integrate.io erfüllt möglicherweise nicht die Anforderungen jeder Organisation, da es sich in erster Linie um eine Batch-orientierte Lösung mit nur teilweisen Echtzeit-Streaming-Funktionen handelt. Darüber hinaus bietet es zwar eine Bibliothek vorgefertigter Konnektoren, einige weniger gebräuchliche Datenquellen erfordern jedoch eine individuelle Entwicklung. Die Preise der Plattform sind gestaffelt, wobei in jeder Stufe unterschiedliche Funktionen und Supportleistungen angeboten werden. Außerdem gibt es ein zugehöriges Kreditsystem, bei dem Kredite für die Nutzungsstunden erforderlich sind, was für einige Organisationen einschränkend oder zu kostspielig sein kann.

Bewertungen:

4.5/5 (Gartner) | 4.3/5 (G2) |7.5/10 (TrustRadius)

5. Luftbyte

Airbyte ist eine Open-Source-Plattform mit einer kostenlosen Open-Source-Version sowie mehreren kostenpflichtigen Versionen. Die Plattform hilft Benutzern beim Erstellen von ELT-Pipelines und bietet gleichzeitig eine große Bibliothek an Konnektoren. Aufgrund ihres Open-Source-Charakters ist die Plattform hochgradig anpassbar und ermöglicht Benutzern auch das Erstellen benutzerdefinierter Konnektoren für ihre spezifischen Anforderungen. Die Plattform bietet außerdem Transparenz und Flexibilität und ist daher eine gute Wahl für Entwickler.

Das System ist jedoch komplex einzurichten und erfordert technisches Fachwissen, nicht nur für die Konfiguration und Installation, sondern auch für die Wartung. Und obwohl es als Open Source eine umfangreiche Bibliothek an Konnektoren bietet, sind einige davon im Vergleich zu anderen kommerziellen Lösungen möglicherweise weniger stabil.

Airbyte konzentriert sich auch weniger auf Streaming-Datenpipelines und ist hauptsächlich batchorientiert. Obwohl die Lösung skalierbar ist und moderne Cloud-basierte Architekturen unterstützen und große Datenmengen verarbeiten kann, erfordert das Self-Hosting eine beträchtliche Infrastruktur und Betriebsüberwachung. Darüber hinaus ist die Lösung mit Wartungsaufwand verbunden, da Benutzer Updates und Fixes verwalten müssen.

Bewertungen:

4.6/5 (Gartner) | 4.5/5 (G2) |8.2/10 (TrustRadius)

6. Stitch von Qlik

Stitch von Qlik ist ein ETL-Dienst, der Benutzern dabei helfen kann, Daten aus unterschiedlichen Quellen in Ziele wie Datenbanken zu integrieren. Stitch wird als einfaches, aber leistungsstarkes ETL-Tool beschrieben und ist eine Cloud-basierte Lösung, die eine Abteilung des Datenunternehmens Talend ist.

Stitch ist für seine benutzerfreundliche Oberfläche bekannt, mit der Benutzer Datenreplikations-Workflows einfach konfigurieren können. Das Plug-and-Play-Design der Plattform hilft Benutzern, Daten schnell einzurichten und zu integrieren. Stitch kann auch die relationale Datenbankreplikation verwalten und Datentypkonvertierungen verarbeiten. Es kann auch in andere ETL-Tools wie dbt (Data Build Tool) integriert werden, um Benutzern beim Erstellen benutzerdefinierter Data Warehouse-Schemata zu helfen.

Auf der anderen Seite haben Benutzer Probleme mit dem Preismodell der Lösung geäußert, da es auf der Anzahl der verarbeiteten Zeilen basiert. Dies kann bei wachsenden Datenmengen eine Herausforderung darstellen, insbesondere bei der Integration vollständiger Tabellen, die die Kosten schnell in die Höhe treiben können, was es für Unternehmen, die mit größeren Datensätzen arbeiten, sehr teuer macht. Einige Benutzer haben auch angemerkt, dass Stitch keine wesentlichen Updates oder Entwicklungen erhalten hat – auch die Übernahme von Talend durch Qlik hilft nicht weiter. Der Support ist hauptsächlich chatbasiert, was für bestimmte Unternehmen nicht umfassend genug ist. Stitch hat auch mit nicht-relationalen Datenbanken zu kämpfen und weist aufgrund seiner mangelnden Flexibilität bei komplexen Datenarchitekturen Skalierbarkeitsbeschränkungen auf.

Bewertungen:

3.8/5 (Gartner) | 4.4/5 (G2) |7/10 (TrustRadius)

7. AWS-Kleber

AWS Glue ist eine beliebte Option für Organisationen, die stark in das AWS-Ökosystem investiert haben und nach einer serverlosen Lösung für ihre ETL/ELT-Workflows suchen. Als serverlose und vollständig verwaltete Lösung macht AWS Glue jegliches Infrastrukturmanagement überflüssig, was die Bereitstellung von ETL-Workflows vereinfacht. Darüber hinaus kann es entsprechend den Workload-Anforderungen skaliert werden, was es zu einer guten Hevo Data-Alternative für die dynamische Datenverarbeitung macht.

Das beste Feature von AWS Glue ist seine Kompatibilität und Integration innerhalb des AWS-Ökosystems, wie S3, DynamoDB, Redshift, Athena und Lake Formation, wodurch Benutzer den Workflow innerhalb der AWS-Umgebung optimieren können. Dank der vorgefertigten Integrationen erleichtert die Lösung auch dienstübergreifende Vorgänge. Während AWS Glue für seine Lernkurve bekannt ist, bieten die jüngsten Verbesserungen von Glue Studio jetzt eine visuelle Schnittstelle, die Nicht-Entwicklern bei der Erstellung von ETL-Pipelines hilft.

Allerdings könnten die Lernkurve, die Leistungseinbußen und die Kosten für Operationen mit hohem Volumen einige Benutzer abschrecken, insbesondere diejenigen mit nicht AWS-zentrierten Architekturen. Beispielsweise berichten Benutzer häufig von Problemen mit der PySpark-Implementierung von Glue und der Skript-Fehlerbehebung. Außerdem haben AWS-Neulinge oft Probleme mit den Einrichtungs- und Konfigurationsanforderungen von Glue. Einige Online-Rezensenten haben auch Probleme wie eine langsamere Job-Performance bei komplexen Transformationen, Herausforderungen beim Debuggen und hohe Preise für die Verarbeitung großer Datenmengen festgestellt.

Bewertungen:

4.2/5 (Gartner) | 4.2/5 (G2) |8/10 (TrustRadius)

8. Informatik

Informatica ist eine Datenintegrationslösung, die in erster Linie für Unternehmen entwickelt wurde. Sie verfügt über eine Low-Code-Oberfläche, die mit mäßigen Programmierkenntnissen bedient werden kann. Obwohl die Plattform robuste ETL/ELT-Funktionen und eine Vielzahl anderer Features bietet, wurden Probleme mit der Preisgestaltung, den Planungsfunktionen und der langsamen Verarbeitung als Bereiche mit Verbesserungsbedarf genannt.

Informatica unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und Konnektoren und bietet sowohl in lokalen als auch in Cloud-Datenintegrationsszenarien eine gute Leistung. Die Plattform unterstützt auch Metadatenverwaltung, Geschäftsregeln und Datenverwaltung, wodurch Benutzer die Datenqualität verbessern und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen können.

Andererseits wird die Preisgestaltung von Informatica als großer Nachteil angesehen, da viele Benutzer die Lizenzstruktur teuer und schwer zu rechtfertigen finden. Obwohl die Benutzeroberfläche benutzerfreundlich ist, hat die Plattform eine steile Lernkurve, was die Palette der Funktionen überwältigend macht und neue Benutzer umfassend einarbeiten müssen. Benutzer haben auch von Leistungsproblemen berichtet, wie z. B. langsame Verarbeitung bei großen Datensätzen und komplexen Workflows. Andere Benutzer haben darauf hingewiesen, dass die Debugging- und Planungsfunktionen von Informatica verbessert werden können.

Bewertungen:

4/5 (Gartner) | 4.3/5 (G2) |7.7/10 (TrustRadius)

Abschließende Gedanken zu Hevo Data-Alternativen

Wenn Sie von Hevo Data wechseln möchten, gibt es auf dem Markt mehrere großartige Optionen, die Funktionen zur Erstellung von Datenpipelines sowie eine Vielzahl anderer Funktionen bieten. Die endgültige Entscheidung hängt jedoch weitgehend von Ihren spezifischen Datenintegrationsanforderungen ab. Während Lösungen wie Fivetran und Matillion einige Vorteile bieten, Astera zeichnet sich durch seine aus Verwendung von AI, Automatisierung, robuste Datentransformationen, Benutzerfreundlichkeit und seine wirklich vereint Ansatz für strukturiertes und unstrukturiertes Datenmanagement.

Astera kann Unternehmen dabei helfen, automatisierte Datenpipelines zu erstellen, die eine Echtzeit-Datenintegration für jederzeit aktuelle Analysen und BI gewährleisten. AsteraDer Next-Gen-Ansatz von für flexible und adaptive Datenpipelines hilft Unternehmen nicht nur, immer einen Schritt voraus zu sein, sondern macht ihren Datenstapel auch zukunftssicher.

All dies und mehr in einer No-Code-Drag-and-Drop-Oberfläche macht Astera die ideale Wahl für Organisationen, die nach einer zuverlässigen Alternative zu Hevo Data suchen.

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