Mit der fortschreitenden Entwicklung von Cloud-Technologien entscheiden sich immer mehr Unternehmen für den Transfer ihrer Daten über ETL-Workflows, da die zuvor verwendeten Datenspeicheroptionen wie RDBMS veraltet, starr und unsicher sind. Dies hat viele Unternehmen dazu gebracht, eine Migration in die Cloud vorzunehmen, da sie so von Skalierbarkeit, Leistung und Fehlertoleranz profitieren.

Allerdings verarbeitet der Großteil der cloudbasierten Analytics-Projekte bislang Daten, die sich bereits in der Cloud befinden, sei es aufgrund der Nutzung von SaaS-Anwendungen wie Salesforce und Marketo, Cloud-Diensten wie Google Analytics und Adwords oder bereits in einem cloudbasierten Data Lake gespeicherten Rohdaten. Aufgrund der potenziellen Risiken bei der Übertragung von On-Prem-Daten in die Cloud sahen sich viele Unternehmen gezwungen, ihre cloudbasierten Analyse-Projekte einzuschränken, insbesondere in regulierten Branchen, in denen der Datenschutz von allergrößter Bedeutung ist.

Im Lichte dieses Datenquellen-Trends sind rein cloudbasierte ETL-Tools aufgekommen, die den Wechsel hin zu einem neuen Verarbeitungsmodell namens ELT ermöglicht haben. Es konzentriert sich ausschließlich auf die Vereinfachung der Datenintegration in Cloud Data Warehouses. In diesem Artikel erfahren Sie alles über AWS ETL-Tools. Legen wir los!

Was ist AWS ETL?

Amazon Web Services (AWS) bietet AWS Glue als ETL-Tool an. Es handelt sich um eine serverlose Plattform und eine Reihe von Tools, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert und eine Vielzahl anderer Transformationen wie die Anreicherung, Bereinigung, Kombination und Normalisierung von Daten durchgeführt werden, um die Daten anschließend in Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes zu laden und zu organisieren.

Mit Glue können ETL-Entwickler Data Pipelines entweder durch eine visuelle Oberfläche oder durch Kodierung erstellen. Außerdem bietet Glue einen Datenkatalog, in dem Datenflüsse und die entstehenden Datensätze gespeichert werden. Administratoren können Glue Studio verwenden, um ETL-Datenflüsse auszuführen und zu überwachen.

Glue Studio ist ein traditionelles ETL-Tool. Es verfügt über einen visuellen Job-Editor und eine Benutzeroberfläche im Stil des Datenflusses. Während es zwar eine hochgradige grafische Definition der Datenflüsse ermöglicht, ist die Auswahl verfügbarer Transformationen beschränkt. Für erweiterte Änderungen wie das Filtern, Zusammenführen oder Zuweisen ist eine Programmierung oder die Verwendung von SQL erforderlich. Die Konnektoren von Glue Studio sind eingeschränkt und nur mit Datenquellen und Zielen kompatibel, die auf AWS gehostet werden.

DataBrew ist ein mit AWS Glue verwandtes, aber eigenständiges Produkt, das zur Datenvorbereitung verwendet wird. Über die Benutzeroberfläche von DataBrew können Nutzer Rohdaten interaktiv erkunden, analysieren, bereinigen und modifizieren. Die Lösung bietet im Vergleich zu Glue eine größere Auswahl an Transformationen. DataBrew bietet eine begrenzte Auswahl an Konnektoren, die jedoch über AWS-Quellen hinausgehen und konventionelle Datenbanken wie Oracle oder MySQL beinhalten können, die über AWS betrieben werden.

Es ist wichtig zu beachten, dass Glue und Glue DataBrew jeweils eigenständige Produkte sind. Glue wird für ETL-Data Pipelines verwendet, während DataBrew zur Vorbereitung von Daten dient. Um beide zu kombinieren, muss das Extrahieren und Laden von Daten (beispielsweise in Redshift) über Glue erfolgen. Anschließend können die Daten über separate DataBrew-Vorbereitungsaufgaben innerhalb von Redshift transformiert werden.  

Sowohl bei AWS Glue als auch bei Glue DataBrew gibt es bestimmte Einschränkungen.

• Sie bieten eine begrenzte Auswahl von Daten-Konnektoren, die sich in erster Linie auf AWS-eigene Quellen, über AWS ausgeführte Datenbanken und Dateien aus S3-Buckets konzentrieren.
• Eine sichere Verknüpfung zu On-Prem-Datenquellen ist mit diesen Tools nicht möglich.
• Möglicherweise fallen auch Aufgaben zur Integration unzusammenhängender Daten an, für die komplexere Transformationen erforderlich sind, bei denen die Logik und die Auftragsausführung auf beide Tools aufgeteilt werden müssen.
• Zwischen Glue und Glue DataBrew könnten inkonsistente Sicherheitsrichtlinien und Sicherheitslücken auftreten.
• In Bezug auf die Data Governance sind sehr wenige Funktionen verfügbar, die in erster Linie mit der Sicherheit zu tun haben, etwa Verschlüsselung und Katalogisierung über den Glue Catalog.

AWS Data Pipeline vs. Glue

Sehen wir uns nun einige der Unterschiede zwischen AWS Data Pipeline und AWS Glue an:

1. Unterstützte Datenquellen

AWS Data Pipeline ist in der Lage, Daten aus mehreren Quellen zu verarbeiten, einschließlich Amazon S3, DynamoDB, RDS und Redshift. Die Lösung kann auch individuell für die Nutzung anderer Datenquellen wie AWS Elastic File System sowie On-Prem-Datenquellen angepasst werden, um Java-basierte Funktionen auszuführen. AWS Glue ist in der Lage, mit verschiedenen Datenquellen zu arbeiten, einschließlich Amazon Athena, Amazon EMR und Redshift Spectrum.

Darüber hinaus bietet die Lösung integrierte Unterstützung für Daten, die über Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon Redshift, DynamoDB und Amazon S3 gespeichert werden. Sie ermöglicht die Verwaltung JDBC-basierter Daten-Datenspeicher wie MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server und PostgreSQL-Datenbanken in der Amazon Virtual Private Cloud sowie MongoDB-Client-Speicher wie Amazon DocumentDB und MongoDB.

2. Infrastruktur-Management

AWS Glue ist ein serverloses ETL-Tool, für das keine Infrastruktur-Verwaltung erforderlich ist. Die Apache Spark-Umgebung von Glue ist für die Durchführung von Aufgaben wie der Skalierung, Bereitstellung und Konfiguration verantwortlich.

Anders als Glue ist AWS Data Pipeline jedoch nicht serverlos. Die Lösung verwaltet den Lebenszyklus von EMR-Clustern und EC2-Instanzen, um Aufgaben auszuführen. Nutzer können Pipelines definieren und haben mehr Kontrolle über die zugrunde liegenden Rechenressourcen.

Diese Unterschiede sind bei der Abwägung von AWS Data Pipeline und AWS Glue von zentraler Bedeutung, da sie sich auf die für ETL-Aktivitäten in der AWS-Cloud erforderlichen Fähigkeiten und Ressourcen auswirken.

3. Transformationen

AWS Data Pipeline bietet keine Unterstützung für vorgefertigte Transformationen. Dennoch bietet die Lösung zahlreiche andere vorinstallierte Funktionen, einschließlich des Duplizierens von Daten zwischen Amazon S3 und Amazon RDS oder der Ausführung von Abfragen für Amazon S3-Protokolldaten.

Sie bietet Nutzern die Möglichkeit zur Integration einer Reihe komplexer Ausdrücke und Funktionen in Pipeline-Definitionen, die manuell kodiert werden. Eine Pipeline kann bis zu 100 Objekte beinhalten, wobei AWS Glue bei Bedarf jedoch auch mehr unterstützt. Da der Transformationsworkflow automatisiert ist, erfolgen die Planung, Zuweisung und Neuzuweisung von Transformationsaktivitäten automatisch. Task-Runner führen auf der Grundlage eines festgelegten Zeitplans die Transformationsaktivitäten sowie die Funktionen für das Extrahieren und Laden aus.

AWS Glue bietet 16 vorgefertigte Transformationen wie Join, Map und SplitRows. Darüber hinaus bietet AWS Glue DataBrew mehr als 250 vorgefertigte Transformationen, die Aufgaben zur Datenvorbereitung wie die Erkennung von Anomalien, die Standardisierung der Formate und die Korrektur ungültiger Werte automatisieren können. Es sind vordefinierte Skripte für häufige Datentransformationsaufgaben verfügbar, die den allgemeinen Prozess für das Erstellen und Ausführen von Aufträgen vereinfachen. Entwickler können auch ihre eigenen Skripte nutzen, um über die vorgefertigten Optionen hinaus größere Flexibilität zu genießen. AWS Step Functions ermöglicht das Erstellen von Workflows. Es ist möglich, Workflows auf der Grundlage von AWS Glue-Blueprints zu erstellen oder sie mit der AWS Management Console oder der AWS Glue-API manuell Komponente für Komponente aufzubauen.

4. Pricing

Die Preisgestaltung ist ein wesentlicher Faktor, den es bei der Entscheidung zwischen AWS Data Pipeline und AWS Glue für Ihr Unternehmen zu berücksichtigen gilt. Nachfolgend finden Sie eine kurze Übersicht über die Preisgestaltung bei beiden Diensten über die kostenlosen Stufen hinaus:

Für AWS Data Pipeline beträgt die monatliche Gebühr 1 $ pro Pipeline, wenn sie mehr als einmal täglich verwendet wird, bzw. 0,68 $ monatlich pro Pipeline, wenn sie nur maximal einmal täglich verwendet wird. Außerdem müssen Sie für EC2 und andere verwendete Ressourcen zahlen. AWS Glue hingegen berechnet stündlich 0,44 $ pro Data Processing Unit. Die Abrechnung erfolgt dabei auf der Grundlage der Nutzungsdauer in Sekunden.

Data Processing Units werden bei der Ausführung von Crawlern oder Aufträgen verwendet. Außerdem fallen Gebühren von 1 $ pro 100.000 im Datenkatalog verwalteter Objekte und 1 $ pro 1 Millionen Anfragen an den Datenkatalog an.

Bei der Entscheidung zwischen AWS Data Pipeline und AWS Glue ist es wichtig, die Art, Häufigkeit und Anzahl der Objekte zu berücksichtigen, die bei Ihren ETL-Aktivitäten eine Rolle spielen, da diese Faktoren einen erheblichen Einfluss auf die anfallenden Kosten haben können.

Was sind AWS ETL-Tools?

AWS ETL (Extract, Transform, Load) bietet eine von Amazon Web Services (AWS) angebotene Tool-Suite, die die Prozesse des Extrahierens, Transformierens und Ladens von Daten über verschiedene Systeme hinweg vereinfacht. Diese Tools können Unternehmen helfen, Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzelnen Destination zu integrieren, um so Erkenntnisse über ihre Daten zu erhalten und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Die AWS ETL-Tools umfassen:

1. AWS Data Pipeline: Dies ist eine vollständig verwaltete Lösung, die Nutzern die Möglichkeit bietet, Daten zwischen verschiedenen AWS-Instanzen und On-Prem-Datenquellen zu übertragen. Benutzer können datengesteuerte Workflows, so genannte Pipelines, erstellen, um die Bewegung von Daten zwischen verschiedenen Quellen und Zielen zu automatisieren, einschließlich Amazon S3, Amazon RDS, DynamoDB und Redshift.
2. AWS Glue: Dabei handelt es sich um einen serverlosen, vollständig verwalteten ETL-Dienst, der den Prozess der Datenübertragung zwischen Daten-Repositories optimiert. Glue findet automatisch Datenquellen, leitet Schemata ab und generiert ETL-Code, um die Daten zu transformieren. Benutzer können mit Glue ETL-Aufträge erstellen und ausführen, um Daten aus verschiedenen Quellen umzuwandeln und in verschiedene Ziele zu laden.
3. AWS Glue DataBrew: DataBrew ist ein Datenvorbereitungsdienst, der einen visuellen Ansatz zur Vereinfachung der Bereinigung und Standardisierung von Daten verfolgt. Mit über 250 vorinstallierten Transformationsoptionen bietet dieser Dienst Nutzern die Möglichkeit, nach Anomalien zu filtern, Formate zu standardisieren und ungültige Werte zu korrigieren, um Daten zu bereinigen und zu transformieren. Nutzer können außerdem Python-Scripts verwenden, um eigene Transformationsoptionen zu erstellen.

AWS ETL-Tools bieten verschiedene Vorteile, einschließlich:

1. Skalierbarkeit: Sie werden für den Umgang mit großen Datenmengen konzipiert, sodass sie für Unternehmen mit Big Data-Anforderungen geeignet sind.
2. Automatisierung: Die Tools automatisieren das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten, wodurch die Notwendigkeit manueller Schritte minimiert wird.
3. Integration: Sie können mit einer Vielzahl von Datenquellen und -zielen integriert werden, einschließlich On-Prem-Systeme, was die Verwaltung der Datenintegration in verschiedenen Umgebungen erleichtert.
4. Flexibilität: Sie bieten eine Vielzahl von Optionen für die Datentransformation, einschließlich vorgefertigter Transformationen und der Möglichkeit, eigene Skripte zu erstellen.

Insgesamt vereinfachen die AWS ETL-Tools die Verwaltung von ETL-Workflows in der Cloud und ermöglichen es Unternehmen, schnell und effizient Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Faktoren, die für AWS ETL-Tools sprechen

Bei der Auswahl des richtigen AWS ETL-Tools gibt es mehrere Faktoren, die Unternehmen berücksichtigen sollten. Diese Faktoren können sich sowohl auf die Auswahl des Tools als auch auf den Erfolg des ETL-Prozesses auswirken. Hier einige der Faktoren, die berücksichtigt werden sollten:

1. Komplexität der Daten: Die Komplexität der Daten kann sich auf die Auswahl des richtigen Tools auswirken. Wenn die Daten relativ einfach sind, kann AWS Data Pipeline eine gute Wahl sein. Wenn es sich jedoch um komplexere Daten handelt, die verschiedene Formate und Strukturen aufweisen, ist AWS Glue womöglich die bessere Wahl.
2. Skalierbarkeit: Die Größe und der Umfang der Daten können sich ebenfalls auf die Auswahl des Tools auswirken. Wenn die Datenmenge und die Verarbeitungsanforderungen relativ gering sind, ist AWS Data Pipeline möglicherweise ausreichend. Wenn es sich jedoch um eine große Datenmenge mit komplexen Verarbeitungsanforderungen handelt, könnte AWS Glue aufgrund seiner Skalierbarkeit und der Fähigkeit, größere Datenmengen zu verarbeiten, die bessere Wahl sein.
3. Automatisierung: AWS Glue ist stärker automatisiert als AWS Data Pipeline, da es die automatische Identifikation und Katalogisierung von Datenquellen ermöglicht und komplexe Transformationen abwickeln kann.
4. Integration mit anderen AWS-Diensten: AWS Data Pipeline ermöglicht die Integration mit einer Vielzahl von AWS-Diensten. Einige Beispiele sind Amazon S3, DynamoDB, RDS und Redshift. AWS Glue ermöglicht ebenfalls eine Integration mit diesen Diensten, umfasst aber zusätzlich Funktionen wie Support für Apache Spark.
5. Kosten: Als abschließender wichtiger Faktor für die Entscheidung sind die Kosten zu nennen. Sowohl AWS Data Pipeline als auch AWS Glue bieten unterschiedliche Preismodelle, und Unternehmen müssen die Kosten für die beiden Tools auf der Grundlage der jeweiligen Anforderungen und vorgesehenen Nutzung abwägen.

Insgesamt hängt die Auswahl des richtigen AWS ETL-Tools von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens, der Komplexität der Daten, der Skalierbarkeit, der Automatisierung, der Integration mit anderen AWS-Diensten und den Kosten ab.

Welches ist das beste Tool für ETL in AWS?

Bis hierher haben Sie in diesem Artikel bereits viele wichtige Informationen über AWS ETL-Tools erhalten. Allerdings können ETL-Tools von Drittanbietern Vorteile gegenüber AWS Glue und internen Pipelines bieten, etwa die Fähigkeit zur Integration mit AWS-externen Datenquellen über grafische Oberflächen sowie ansprechendere Preisstrukturen. Wie können Sie also bestimmen, welches ETL-Tool für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist? Sehen wir uns einige der führenden ETL-Tools auf dem Markt im direkten Vergleich an.

1. Fivetran

Fivetran ist eine cloudbasierte Datenintegrationsplattform, die sich auf die Automatisierung von Data Pipelines spezialisiert hat. Sie ermöglicht Unternehmen das Zusammenführen von Daten aus separaten Quellen wie Datenbanken, Anwendungen und Cloud-Diensten in einem Data Warehouse, über das sie dann für Analysen und Berichte verwendet werden können.

Die Lösung automatisiert den Datenerfassungsprozess mithilfe von vorgefertigten Konnektoren für Hunderte von Datenquellen, sodass die Notwendigkeit manueller Kodierung oder Skripterstellung entfällt. Fivetran vereinfacht den Prozess zur Herstellung von Verbindungen mit mehreren Datenquellen, indem es Daten extrahiert, transformiert und in der gewünschten Destination lädt, wodurch der manuelle Aufwand für das Erstellen und Pflegen von Data Pipelines sinkt.

Außerdem bietet es vorgefertigte Konnektoren für über 150 Datenquellen einschließlich beliebter SaaS-Anwendungen wie Salesforce, HubSpot und Shopify. Dadurch vereinfacht die Lösung die Integration von Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen ohne benutzerdefinierten Code. Fivetran ermöglicht die Echtzeit-Replikation von Daten, sodass Sie sicherstellen können, dass die Daten in Ihrem Data Warehouse stets auf dem neuesten Stand sind. Die nutzerfreundliche Oberfläche vereinfacht das Erstellen und Verwalten von Data Pipelines.

Außerdem ist ein umfassendes Dashboard zur Verwaltung der Pipeline-Leistung und Fehlerbehebung verfügbar. Fivetran wurde für die Verarbeitung erheblicher Datenmengen konzipiert und kann skaliert werden, um die Anforderungen wachsender Unternehmen zu erfüllen. Außerdem ermöglicht es eine Integration mit führenden Cloud Data Warehouses wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake.

2. AWS Glue    

AWS Glue ist ein häufig verwendetes ETL-Tool, das vollständig von AWS verwaltet wird. Es vereinfacht den Prozess der Datenvorbereitung vor der Analyse. AWS Glue wurde für die intuitive und geradlinige Verwendung konzipiert und erlaubt den Nutzern das unkomplizierte Erstellen und Ausführen von ETL-Aufträgen mit wenigen einfachen Klicks in der AWS Management Console. Sie müssen nur AWS Glue einrichten, um auf Ihre in AWS gespeicherten Daten zuzugreifen. Wenn dies erledigt ist, identifiziert die Lösung Ihre Daten automatisch und speichert die zugehörigen Metadaten im AWS Glue-Datenkatalog. Dadurch können Ihre Daten sofort durchsucht und abgerufen werden und sind direkt bereit für die ETL-Verarbeitung.

Vorteile:

• AWS Glue ist ein serverloses ETL-Tool, das den Prozess der Datenvorbereitung für Analysen vereinfacht. Da es sich um ein serverloses Tool handelt, besteht keine Notwendigkeit, Ressourcen zu verwalten, was allerdings auch ein geringeres Maß an Kontrolle über die Ressourcen bedeutet.
• Die Abrechnung erfolgt auf Grundlage der Nutzung, sodass das Tool möglicherweise kosteneffektiver als Langzeit-Lösungen wie EMR sein kann.
• AWS Glue ist nutzerfreundlich und kann schnell über eine Oberfläche im Stile eines Einrichtungsassistenten eingerichtet werden. Gewöhnliche Transformationen können einfach eingerichtet werden, und seit kürzlich Glue Studio veröffentlicht wurde, ist der Prozess mit einer grafischen Benutzeroberfläche für die Auftragserstellung noch einfacher geworden.
• Es ist nicht nötig, Code zu schreiben, da Glue in der Lage ist, Code für häufige Anwendungsfälle automatisch zu generieren. Wenn Nutzer jedoch daran interessiert sind, Transformationen selbst zu erstellen, ist auch dies möglich.

Nachteile:

• Computing-Ressourcen können nicht vollständig kontrolliert werden, da Glue eine begrenzte Auswahl von drei Instanztypen für allgemeine, speicherintensive und auf maschinelles Lernen bezogene Aufgaben bietet. Es sind nicht viele Anpassungsoptionen verfügbar, und wenn Sie bestimmte Computing-Profile benötigen, sind die bereitgestellten Optionen möglicherweise unzureichend.
• Glue basiert auf Spark und unterstützt ausschließlich mit Python oder Scala verfasste Skripte. Das bedeutet, dass es schwierig sein kann, etwaige für eine andere Plattform oder in einer anderen Programmiersprache verfassten Skripte für Glue anzupassen.
• Python-Module können in Glue-Skripten verwendet werden, aber Spark selbst kann nicht erweitert werden (soweit bekannt). Dies könnte ein Problem für Nutzer darstellen, die eine Migration von einem selbst verwalteten, individuell angepassten Spark-Cluster vornehmen.

3. AWS Data Pipeline  

AWS Data Pipeline ist ein von Amazon angebotener Webdienst, der Nutzern das einfache Erstellen automatisierter Workflows zur Transformation und Übertragung von Daten ermöglicht. Somit müssen Nutzer keine komplizierten ETL- oder ELT-Plattformen einrichten, um ihre Daten nutzen zu können. Mithilfe vorkonfigurierter Vorlagen und Konfigurationen, die von Amazon bereitgestellt werden, können Nutzer die meisten Vorgänge unter Verwendung von Rechenressourcen von Amazon-Diensten wie EMR durchführen. Dieser Dienst vereinfacht den Nutzern das Extrahieren, Laden und Transformieren ihrer Daten.

Vorteile:

• Die nutzerfreundliche Oberfläche von AWS Data Pipeline bietet vordefinierte Vorlagen für eine Vielzahl von AWS-Datenbanken, die die Nutzung vereinfachen.
• Die Fähigkeit, Cluster und Ressourcen nach Bedarf zu erstellen, hilft Nutzern dabei, Kosten zu sparen.
• Nutzer können spezifische Zeitpunkte für das Ausführen von Aufgaben ansetzen. Damit profitieren sie von größerer Flexibilität.
• Eine robuste Sicherheitssuite schützt sowohl Daten in Bewegung als auch Daten im Ruhezustand. Die Zugriffskontrollfunktion von AWS ermöglicht eine präzise Kontrolle der Zugriffsberechtigungen.
• Die fehlertolerante Architektur verwaltet die Systemstabilität und Systemwiederherstellung, sodass den Nutzern diese Aktivitäten erspart bleiben.

Nachteile:

• Die Data Pipeline wurde hauptsächlich für AWS-Dienste konzipiert, wodurch die Integration mit Drittanbieter-Diensten problematisch sein kann.
• Die Verwaltung von Data Pipelines und On-Prem-Ressourcen kann aufgrund der Vielzahl von Installationen und Konfigurationen eine Herausforderung darstellen.
• Die von der Data Pipelines verwendete Art der Darstellung von Vorbedingungen und die verzweigte Logik kann auf Einsteiger sehr komplex wirken. Andere Tools wie etwa Airflow können verwendet werden, um komplexe Verkettungen zu vereinfachen.

4. Stitch Data      

Stitch ist eine Plattform, die Nutzern einfach und zu erschwinglichen Preisen das Replizieren von Daten ermöglicht. Es unterstützt über 90 Datenquellen und entspricht den Anforderungen von SOC 2, HIPAA und der DSGVO. Die Lösung ist cloudbasiert und einfach skalierbar, wodurch eine verlässliche Integration neuer Datenquellen möglich wird. Darüber hinaus bietet Stitch Unterstützung für Amazon Redshift- und S3-Destinations.  

Vorteile:

• Einfach einzurichten und zu verwenden: Stitch bietet eine nutzerfreundliche Oberfläche. Sie können eine Pipeline in nur wenigen Minuten einrichten.
• Große Anzahl von Datenquellen-Integrationen: Stitch unterstützt mehr als 100 Integrationen und erleichtert somit die Integration einer Vielzahl von Datenquellen.
• Kosteneffektiv: Stitch bietet eine flexible Preisstruktur, mit der Nutzer einfach klein anfangen und dann skalieren können, wenn ihr Unternehmen wächst.
• Entspricht den Anforderungen von SOC 2, HIPAA und DSGVO: Stitch wurde mit Fokus auf Datenschutz und Sicherheit entwickelt und entspricht den wichtigsten Verordnungen.

Nachteile:

• Begrenzte Anpassbarkeit: Stitch bietet begrenzte Anpassungsoptionen, was für Unternehmen mit komplexen Datenintegrationsanforderungen einen Nachteil darstellen kann.
• Begrenzte Transformationen: Stitch bietet beschränkte Transformationsoptionen, sodass möglicherweise die Nutzung zusätzlicher Tools für Transformationen erforderlich ist.
• Begrenzte Optionen für Daten-Destinations: Stitch ist in erster Linie für Amazon Redshift- und S3-Destinations entwickelt, was die Lösung möglicherweise nicht für alle Unternehmen zur richtigen Wahl macht.
• Begrenzte Überwachungsoptionen: Stitch bietet begrenzte Überwachungsoptionen, was einen Nachteil für Unternehmen darstellen kann, die Echtzeit-Überwachung und Benachrichtigungen benötigen.

5. Talend    

Talend ist ein Open-Source-Tool für ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden). Es wird verwendet, um Daten aus diversen Quellen zu extrahieren, sie entsprechend den geschäftlichen Anforderungen zu transformieren und sie in den gewünschten Datenspeicher zu laden. Es bietet eine Reihe vorgefertigter Konnektoren und Komponenten für die Datenintegration, die den ETL-Prozess vereinfachen. Außerdem bietet Talend eine grafische Oberfläche für das Erstellen von Aufträgen und Workflows zur Datenerstellung, mit denen auch technisch nicht versierte Nutzer einfach ETL-Prozesse erstellen und pflegen können. Talend unterstützt eine Vielzahl verschiedener Datenintegrations-Szenarien. Beispiele dafür sind Batch-Verarbeitung, Echtzeit-Integration sowie Big Data-Integration.

Vorteile:

• Open-Source: Talend ist ein Open-Source-Tool. Das bedeutet, dass es kostenlos verfügbar und anpassbar ist, wodurch Unternehmen im Vergleich zu lizenzpflichtigen ETL-Tools Kosten sparen können.
• Große Auswahl an Konnektoren: Die Lösung bietet eine große Auswahl an Konnektoren und Integrationen mit verschiedenen Datenbanken, Cloud-Diensten und Anwendungen. Dadurch wird es einfacher, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren.
• Nutzerfreundliche Oberfläche: Talend bietet eine nutzerfreundliche Oberfläche mit Drag-and-Drop-Funktionen, die den Entwicklungsprozess vereinfachen.
• Skalierbarkeit: Talend ist in hohem Maße skalierbar, sodass auch große Datenmengen effektiv verarbeitet werden können.

Nachteile:

• Lernkurve: Talend kann eine steile Lernkurve für Nutzer haben, die neu im Umgang mit ETL-Tools oder Datenintegrationsprozessen sind.
• Begrenzte Unterstützung: Obwohl Talend über eine große Nutzer-Community verfügt, sind die Support-Optionen im Vergleich zu lizenzpflichtigen ETL-Tools begrenzt.
• Leistung: Bei der Nutzung von Talend treten bei der Verarbeitung sehr großer Datensätze oder komplexer Datentransformationen möglicherweise Leistungsprobleme auf.
• Komplexität: Die Einrichtung und Konfiguration von Talend können komplex sein, besonders, wenn verschiedene Datenbanken oder Anwendungen integriert werden müssen.

6. Informatica        

Informatica ist ein äußerst beliebtes Datenverarbeitungstool für die Verarbeitung von Anforderungen in Bezug auf ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden). Diese Software gilt allgemein als eine der leistungsstärksten Lösungen für Datenverarbeitung und Data Governance und kommt im geschäftlichen Umfeld häufig in Bereichen wie Data Warehousing, Business Intelligence und Datenintegration zum Einsatz. Informatica bietet integrierte Funktionen, die die einfache Verbindung mit verschiedenen Quellsystemen ermöglichen, einschließlich Datenbanken, Dateisystemen und SaaS-basierten Anwendungen unter Einsatz von Konfigurationen, Adaptern und vorkonfigurierten Konnektoren.

Vorteile:

• Die Software bietet eine gut designte grafische Benutzeroberfläche, über die verschiedene Aufgaben durchgeführt werden können, einschließlich der Überwachung von Sitzungen, der Planung von Aufträgen, der Entwicklung von ETL-Prozessen sowie Debugging- und Verwaltungsschritten.
• Die Lösung unterstützt die Verwaltung von Nachrichten in der Warteschlange, Daten aus Drittanbieter-Anwendungen, Mainframe- und dateibasierter Daten sowie XML- und unstrukturierter Daten.
• Die zentralisierte, webbasierte Plattform dient als der einzige Autoritätspunkt für Enterprise-Anwendungen. Dadurch wird herausragender Schutz garantiert und gleichzeitig der administrative Kostenaufwand verringert.
• Die Auswahl einer Rasterlösung bietet eine kostengünstige Option zur Erfüllung des hohen Verarbeitungsbedarfs mit der Möglichkeit linearer Skalierung und hoher Verfügbarkeit im Bedarfsfall.    

Nachteile:

• Der Workflow Monitor bietet keine Optionen zur Sortierung. Innerhalb des Monitors gibt es keine Möglichkeit, zwischen essenziellen und nicht essenziellen Ordnern zu unterscheiden. Ebenso wird es im Repository Manager nicht unterstützt, ein Objekt aus einem Ordner in einen anderen zu verschieben. Das Importieren von XML-Exportdateien ist ebenfalls nicht möglich.
• Ebenso wenig ist die Entwicklung von Zuweisungen und Workflows möglich.

7. Integrate.io  

Diese cloudbasierte ETL-Lösung ermöglicht direkte Verbindungen mit Amazon Redshift, sodass die Notwendigkeit eines zwischengeschalteten Servers entfällt. Dies ermöglicht das lokale Arbeiten und die Nutzung cloudbasierter Computing-Tools. Die Plattform ermöglicht geschäftliche Daten-Transformationen ohne das Schreiben aufwendiger Codes. Nutzer können auch Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und an einem einzigen Speicherplatz hochladen. In Bezug auf die Sicherheit nutzt die Lösung diverse Maßnahmen wie FLE, Hashing, 2FA, SSL/TLS-Verschlüsselung und Datenmaskierung. Außerdem verfügt sie über eine SOC 2-Zertifizierung.

Vorteile:

• Die Plattform bietet leicht verständliche Datentransformationsfunktionen.
• Sie bietet einfache Workflows zur Definition von Aufgabenabhängigkeiten.
• Weiterhin bietet sie vereinfachte Integrationen für Salesforce zu Salesforce.
• Es wurden umfassende Maßnahmen für Datensicherheit und Compliance umgesetzt.
• Die Lösung unterstützt eine breite Auswahl von Datenquellen und -zielen.
• Der Kundensupport ist sehr gut.

Nachteile:

• Es stehen nur grundlegende Fehlerprotokolle zur Fehlerbehebung zur Verfügung.
• Bei der Arbeit mit komplexeren Pipelines kann die Benutzeroberfläche kompliziert werden.
• Der E-Commerce-Hintergrund des Unternehmens ist für manche Kunden möglicherweise nicht ideal.
• Bestimmte Aspekte der Plattform sind nicht vollständig integriert.        

Fazit

In diesem Artikel haben Sie mehr über die verschiedenen AWS ETL-Tools und die Faktoren gelesen, die bei der Auswahl des richtigen Tools beachtet werden sollten. Außerdem haben Sie mehr über Drittanbieter-ETL-Tools und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile erfahren, sodass Sie nun eine wohlüberlegte Entscheidung darüber treffen können, welches Tool ihren Anforderungen am ehesten entspricht.