Top 10 Matillion-Alternativen im Jahr 2024
ETL-Tools erfreuen sich aufgrund ihrer Automatisierungsfähigkeiten und Benutzerfreundlichkeit großer Beliebtheit. Sie ermöglichen es technisch nicht versierten Personen, Arbeitsabläufe von Grund auf zu erstellen. Die Vielzahl der verfügbaren ETL-Tools macht es jedoch schwierig, das am besten geeignete auszuwählen.
Eine der Software in diesem Bereich ist Matillion. Aber warum wählen Teams es aus? Was sind die Hauptmerkmale und welche guten Matillion-Alternativen gibt es?
Hauptmerkmale von Matillion
Matillion wurde 2011 in Manchester, Großbritannien, gegründet und ist ein cloudbasiertes ETL-Tool. Seine Kernaufgabe besteht in der Optimierung der Datenintegration und der Verbesserung der Business Intelligence. Die ETL-Lösung von Matillion legt Wert auf robuste Transformationen und vielfältige Konnektivitätsoptionen. Benutzer profitieren von vorgefertigten, von der Community betriebenen Konnektoren und der Möglichkeit, ihre benutzerdefinierten Konnektoren zu erstellen.
Matillion bietet Kompatibilität mit bekannten Cloud-Plattformen wie Amazon, Google Cloud Provider und Microsoft Azure. Das Preismodell basiert auf drei Stufen – Basic, Advanced und Enterprise – und nutzt ein kreditbasiertes System.
Seine Hauptmerkmale sind:
- Drag-and-Drop-Oberfläche: Matillion verfügt über eine Drag-and-Drop-Oberfläche.
- Visuelle Berufsentwicklung: Sie können Datenpipelines mithilfe vorgefertigter Komponenten visuell entwerfen.
- Live-Feedback und Datenvorschauen: Während Sie Pipelines erstellen, bietet Matillion Echtzeit-Feedback und Datenvorschauen.
- Zahlreiche Anschlüsse: Matillion bietet eine Vielzahl von Konnektoren zu beliebten Datenquellen.
- ELT/ELT-Hybridmodell: Matillion unterstützt sowohl ETL als auch ELT.
- Push-Down-ELT-Technologie: Matillion nutzt die Push-Down-ELT-Technologie, die Transformationen zur effizienten Verarbeitung in das Data Warehouse verschiebt.
- Automatisierung und Planung: Sie können Datenpipelines automatisieren und ihre Ausführung zu bestimmten Zeiten planen.
- Sicherheit und Compliance: Matillion bietet Funktionen wie Verschlüsselung und Audit-Trails.
Der Bedarf an Alternativen
Warum nach Matillion-Alternativen suchen?
Obwohl Matillion ein gutes ETL-Tool ist, gibt es andere Optionen, die in bestimmten Szenarien möglicherweise besser sind. Die Versionskontrollfunktionen sind im Vergleich zu anderer Software begrenzt und das kreditbasierte Preismodell ist nicht jedermanns Sache. Es handelt sich auch nicht vollständig um No-Code, was technisch nicht versierte Benutzer möglicherweise abschreckt und etwas Einarbeitung erfordert.
AnzeigenPreise
Die Preisstruktur von Matillion ist zwar flexibel und bietet unterschiedliche Stufen für unterschiedliche Bedürfnisse, passt jedoch möglicherweise nicht zu den Budgetbeschränkungen einiger kleinerer Projekte oder Start-ups. Das kreditbasierte Modell könnte teuer werden, wenn es nicht effizient verwaltet wird, was es möglicherweise für Organisationen mit strengen finanziellen Grenzen weniger durchführbar macht.
Unterstützung
Laut Angaben von Benutzern auf Bewertungsseiten Dritter verfolgt Matillion bei der Kundenbetreuung einen unkomplizierteren Ansatz. Auch den Tutorials mangelt es an Details. Dies erhöht die Lernkurve des Tools und die Zeit bis zur Einsicht. Suchen Sie nach Anbietern, die eine solide Dokumentation und hochwertigen Support bieten, der durch Branchenauszeichnungen hervorgehoben wird, und gleichzeitig teure Software für sensible Aufgaben wie Datenmigration und ETL einsetzen.
Geltungsbereich
Ein weiteres wichtiges Merkmal eines ETL-Tool ist sein Umfang, wie die Anzahl der integrierten Transformationen und die Qualität der Integrationen. Mehrere andere Matillion-Alternativen bieten beispielsweise eine bessere Git-Integration. Bei außergewöhnlich großen Projekten oder solchen, die hochkomplexe Datentransformationen erfordern, könnte die Leistung von Matillion vor Herausforderungen stehen. Obwohl es robust ist, gibt es Einschränkungen bei der effizienten Bewältigung großer Datenmengen oder äußerst komplexer Transformationen.
Top 10 Matillion-Alternativen
Astera
Astera ist eine etablierte Lösung mit preisgekrönten ETL/ELT-Funktionen und einem der besten Kundensupportteams auf dem Markt. Viele Fortune-500-Unternehmen und KMU vertrauen darauf bei ihren ETL-Initiativen.
Astera Optimiert die Datenintegration mit einem vollständig codefreien Ansatz und ermöglicht es Geschäftsanwendern, ihre Datenverwaltungsaufgaben einfach auszuführen – und dabei erhebliche Ressourcen zu sparen. Auch die Preisgestaltung ist flexibel: Sie zahlen nur für die Module, die Sie nutzen.
sogar für Astera Bietet unstrukturierte Datenverwaltung ohne Code, Data-Warehouse-Erstellung und API-Verwaltungsfunktionen. Diese Funktionen kommen zusätzlich zu der robusten ETL/ELT-Engine hinzu.
AsteraZu den Hauptmerkmalen gehören:
- Kein Code Datenpipeline-Builder mit einer Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche.
- Eine umfangreiche Bibliothek vorgefertigter Konnektoren.
- Integrierte Transformationen für jeden wichtigen Anwendungsfall.
- ETL- und Datenmapping-Automatisierung basierend auf Triggern und Zeitintervallen.
- Datenqualitätsprüfungen und Datenprofilierung.
- Pushdown-Optimierung.
- Erweiterte Git-Integrationsfunktionen.
- Datenvorschau in Echtzeit.
- Vereinfachte Funktionen für die Zusammenarbeit.
- No-Code-API-Management.
Hier ist eine allgemeine Produktübersicht von Astera:
Durchgängiges No-Code-Datenmanagement
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Talend Data Fabric ist eine umfassende Datenmanagementplattform, die darauf abzielt, Datenintegration, Datenqualität und Datenverwaltung in einer einzigen, benutzerfreundlichen Lösung zu vereinen. Es hilft Unternehmen, Datensilos aufzubrechen, die Datenqualität zu verbessern und vertrauenswürdige Daten für Benutzer im gesamten Unternehmen verfügbar zu machen. Darüber hinaus können Benutzer komplexe Datenintegrationsaufgaben über verschiedene Systeme hinweg bewältigen
Bester Anwendungsfall: Talend ist vielseitig und eignet sich für Unternehmen, die einen Open-Source- oder Hybridansatz für die Datenintegration benötigen. Es kann eine ideale Lösung für Unternehmen mit vielfältigen Datenquellen und komplexen Transformationsanforderungen sein.
Nachteile: Aufgrund der steilen Lernkurve kann die Verwendung schwierig sein. Seine wichtigen Funktionen sind hinter einer teuren Premium-Stufe verborgen.
Informatik
Informatica PowerCenter ist eine umfassende Datenintegrationsplattform, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, umzuwandeln und in Zielsysteme zu laden und so Datenqualität, Konsistenz und Zugänglichkeit sicherzustellen.
Die umfassende Tool-Suite von Informatica eignet sich hervorragend für die Verwaltung komplexer Datenumgebungen und ist daher die erste Wahl für große Unternehmen, die große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten über verschiedene Systeme hinweg verwalten.
Bester Anwendungsfall: Informatica eignet sich gut für große Unternehmen und Branchen mit strengen Anforderungen an die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Seine Robustheit liegt in seiner Fähigkeit, sensible Daten zu verarbeiten und komplexe Datenverwaltungs- und Sicherheitsstandards einzuhalten.
Nachteile: Es ist teuer und möglicherweise nicht für Nischenanwendungsfälle geeignet. Es kann auch für Informatica-zertifizierte Fachleute schwierig zu bedienen sein.
SAP-Datendienste
SAP Data Services ist eine von SAP angebotene Datenintegrations- und Transformationssoftware für Unternehmen. Es dient als umfassende Lösung für Datenintegration, Datenqualitätsmanagement und Datenverarbeitungsaufgaben innerhalb von Organisationen.
Bester Anwendungsfall: SAP Data Services eignet sich hervorragend für Unternehmen, die stark in SAP-Systeme und Unternehmensanwendungen investieren. Seine Integrationsfähigkeiten mit SAP-Ökosystemen sind beispiellos und machen es ideal für Unternehmen, die nahtloses ETL in ihrer SAP-Landschaft suchen.
Nachteile: Da es sich um eine etablierte Lösung eines Großunternehmens handelt, sind die Kosten insbesondere für KMU sehr hoch. Außerdem richtet es sich stärker an Entwickler, wodurch Geschäftsanwender benachteiligt werden. Darüber hinaus sind die Fehlerbeschreibungen sehr vage.
AWS-Kleber
AWS Glue ist ein vollständig verwalteter ETL-Dienst, der von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellt wird. Es soll Ihnen die Vorbereitung und das Laden Ihrer Daten für Analysen und datengesteuerte Erkenntnisse erleichtern.
Bester Anwendungsfall: AWS Glue eignet sich gut für Unternehmen, die Amazon Web Services (AWS) in großem Umfang nutzen. Seine native Integration mit AWS-Diensten macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen, die von der Cloud-Umgebung profitieren und gleichzeitig im AWS-Ökosystem bleiben möchten.
Nachteile: AWS Glue verfügt nur über begrenzte Konnektivität zu Nicht-AWS-Technologien. Da es sich um eine serverlose Architektur handelt, kann die Handhabung teuer sein. Es erfordert außerdem Kenntnisse von Apache Spark.
Google Cloud-Datenfluss
Google Cloud Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst der Google Cloud Platform für die Stream- und Batch-Verarbeitung von Daten. Es ermöglicht Ihnen, Datenverarbeitungspipelines im großen Maßstab zu entwerfen, bereitzustellen und zu überwachen. Es basiert auf Apache Beam, einem einheitlichen Open-Source-Programmiermodell für die Stapel- und Streaming-Datenverarbeitung.
Die Skalierbarkeit und Integration von Google Cloud Dataflow in die Dienste der Google Cloud Platform machen es zur bevorzugten Wahl für Unternehmen, die in GCP investieren.
Bester Anwendungsfall: Es ist ideal für die Datenverarbeitung und das Streaming in Echtzeit. Es eignet sich für Unternehmen, die eine kontinuierliche Datenanalyse und -transformation nahezu in Echtzeit benötigen.
Nachteile: Einige Benutzer empfanden den technischen Support als unzureichend. Auch die Durchführung detaillierter Transformationen ist komplex.
Microsoft Azure Data Factory
Azure Data Factory ist der cloudbasierte Datenintegrationsdienst von Microsoft, der die Erstellung, Planung und Orchestrierung komplexer Datenworkflows erleichtert. Es bietet eine skalierbare und flexible Plattform für die nahtlose Datenverschiebung und -transformation innerhalb des Microsoft Azure-Ökosystems.
Bester Anwendungsfall: Es eignet sich gut für Organisationen, die tief in das Microsoft-Ökosystem integriert sind. Es ist eine gute Wahl für Unternehmen, die Microsoft Azure-Dienste nutzen und eine nahtlose Datenverschiebung und -transformation in Azure-Umgebungen anstreben.
Nachteile: Es gibt auch Probleme bei der Durchführung komplexer Transformationen und Arbeitsabläufe. Wie AWS Glue verfügt es über eine begrenzte Konnektivität mit Nicht-Azure-Diensten. Auch die Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen fehlen.
Pentaho
Pentaho ist ein Open-Source-Business-Intelligence-Tool, das Datenintegrations-, Visualisierungs- und Analysefunktionen umfasst. Seine Open-Source-Basis, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit machen es zu einem wertvollen Werkzeug für Unternehmen jeder Größe. Dank der visuellen Tools und der Community-Unterstützung eignet sich Pentaho hervorragend für Organisationen, die eine schnelle Bereitstellung und Benutzerfreundlichkeit anstreben, ohne Kompromisse bei den Funktionalitäten einzugehen.
Bester Anwendungsfall: Dies ist insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen von Vorteil, die nach kostengünstigen und dennoch leistungsstarken Datenintegrationslösungen suchen.
Nachteile: Einige Benutzer sind der Meinung, dass die Berichtsfunktionen von Pentaho verbessert werden könnten. Auch das Webinterface steht wegen mangelnder Funktionalität in der Kritik. Einige Kunden von Pentaho haben auch über häufige Timeout-Fehler berichtet.
Apache NiFi
Apache NiFi ist ein Open-Source-Datenintegrationstool, das die Automatisierung des Datenflusses zwischen verschiedenen Systemen erleichtert. Es bietet Benutzern eine visuelle Schnittstelle zum Entwerfen, Steuern und Verwalten der Datenbewegung in Echtzeit. NiFi wurde ursprünglich von der US-amerikanischen National Security Agency (NSA) entwickelt und wurde 2014 zu einem Projekt der Apache Software Foundation.
Bester Anwendungsfall: Es zeichnet sich durch die Handhabung von Datenflüssen und Datenrouting-Szenarien aus und eignet sich daher ideal für IoT-Umgebungen (Internet der Dinge), in denen es das Datenstreaming von zahlreichen Geräten effizient verwaltet. Seine visuelle Schnittstelle und Anpassungsfähigkeit eignen sich für Szenarien, die dynamisches Datenrouting in Echtzeit erfordern.
Nachteile: Viele Benutzer haben Schwierigkeiten, eine große Anzahl von Flows zu verwalten. Apache NiFi verarbeitet auch eine große Menge kleiner Dateien nicht effizient.
Alteryx
Alteryx ist eine Self-Service-Plattform zur Datenaufbereitung und -analyse, ideal für Datenanalysten und Geschäftsanwender. Seine Stärke liegt in der benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Oberfläche, die es Ihnen ermöglicht, komplexe Datenmischungen, -bereinigungen und -analysen ohne umfassende Programmierkenntnisse durchzuführen.
Bester Anwendungsfall: Alteryx eignet sich am besten für Unternehmen, die Geschäftsanwendern die unabhängige Durchführung von Datentransformationen und Analyseaufgaben ermöglichen möchten. Es ist auch eine gute Option für die Self-Service-Datenvorbereitung.
Nachteile: Alteryx-Benutzer müssen einen separaten teuren Server für die Automatisierung von Pipelines erwerben. Außerdem ist die Lernkurve steil und es mangelt an Klarheit in Bezug auf Fehlermeldungen und Debugging.
Astera – Der beste Weg zu ETL
Die Auswahl der richtigen Datenintegrationslösung kann überwältigend sein, insbesondere angesichts der Vielzahl verfügbarer Optionen. Dabei müssen Faktoren wie Produktmerkmale, einfache Einführung, Gesamtbetriebskosten und Kundensupport abgewogen werden, was viel Zeit und Recherche erfordert.
Angesichts seiner Bedeutung kann die Wahl des ETL-Tools über den Erfolg oder Misserfolg der BI-Initiativen eines Unternehmens entscheiden.
Mit seinen robusten Funktionen und Unterstützung, Astera ist eine der besten Matillion-Alternativen auf dem Markt. Es bietet eine sehr flexible Vorabpreisstruktur. Benutzer erhalten außerdem umfassende Unterstützung während des Installationsprozesses und bei Bedarf umfangreiche Produktschulungen.
Mit Astera, Sie können auch bekommen:
- Ein Datenbereinigungs- und Datenextraktionsmodul – völlig ohne Code.
- Ein No-Code-Data-Warehouse-Builder.
- Eine API-Management-Lösung ohne Code.
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