In der modernen Welt müssen Unternehmen heute mit immensen Datenmengen umgehen, die aus verschiedenen Quellen stammen und an vielen Orten gespeichert sind. Es kann schwierig sein, einen vollständigen Überblick über die Details zu erhalten, wenn die Daten über verschiedene Plattformen verstreut sind. Die Möglichkeit, ein umfassendes Verständnis der aggregierten Daten zu erhalten, kann bei der Entscheidungsfindung immens hilfreich sein. Wenn man weiß, wo die Besonderheiten liegen und wie sie mit anderen Daten interagieren, erhält man Einblicke, die sonst verborgen bleiben oder nur schwer zu erschließen sind, wenn man nicht ein 360°-Bild der Situation hat. Das Verständnis aller Aspekte der Informationen Ihres Unternehmens erleichtert es den Führungskräften, ihr eigenes Geschäft und das Wettbewerbsumfeld besser einzuschätzen.

Durch die Einbindung von Datenintegrationstools in das Datenökosystem können die über mehrere Standorte verteilten Daten kombiniert, in eine verständliche Form gebracht und schließlich in einen zentralen Datenspeicher geladen werden, um so wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.

Dieser Artikel zeigt Ihnen alles, was Sie über Datenintegration und die 15 wichtigsten Datenintegrationstools für 2023 wissen müssen. Lesen Sie weiter, um sie Schicht für Schicht zu enthüllen und Ihren Wissensdurst zu stillen.

Was ist Datenintegration?

Datenintegration ist der Prozess der Konsolidierung von Daten, die in unterschiedlichen Formen oder Strukturen aus verschiedenen Datenquellen vorliegen, in ein einziges zentrales Ziel, das eine Datenbank, ein Data Warehouse oder ein beliebiges Ziel sein kann. Es zielt darauf ab, eine umfassende und ganzheitliche 360-Grad-Sicht auf die Unternehmensdaten zu bieten. Die Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, Rohdaten zur Unterstützung und Verbesserung des Geschäftswerts zu nutzen, indem sie wichtige Einblicke in die Abläufe und die Bedürfnisse der Verbraucher bietet.

Datenintegration vs. ETL

Die Technik des Extrahierens, Transformierens und Ladens (ETL) war ein früher Versuch, Daten, die über verschiedene Datenquellen verteilt waren, zusammenzuführen und zu konsolidieren, während die Datenintegration ein wesentlich umfassenderes Verfahren ist. Datenintegration kann für mehr als nur das Verschieben von Daten von der Datenquelle zum gewünschten Datenziel verwendet werden. Sie umfasst häufig:

• Datenqualität: Dies bezieht sich auf die Festlegung und Aufrechterhaltung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der Daten.
• Bestimmung der Stammdatenbank: In den Stammdaten werden die Personen, Orte und Dinge beschrieben, die an den Aktivitäten eines Unternehmens beteiligt sind. Stammdaten werden von Unternehmen verwendet, um Qualitätsregeln anzuwenden, Transaktionsstrukturdaten zu verwalten und einen einzigen goldenen Datensatz zu erstellen, der allen Geschäftstransaktionen einen Kontext gibt.

Für ein vertieftes Verständnis kann Datenintegration ein konsolidiertes Bild von Daten aus zahlreichen Quellen oder umgewandelte Daten für die Verwendung in einer bestimmten Anwendung oder einem bestimmten Prozess erzeugen. Im Gegensatz dazu werden die ETL-Daten in den zentralen Datenspeicher oder das gewünschte Datenziel geladen, wo sie für weitere Analysen abgerufen werden können.

Seit den Anfängen von ETL hat sich der Bereich der Datenintegration weiterentwickelt. Er muss sich jedoch auch ständig weiterentwickeln, um mit den sich ändernden organisatorischen Anforderungen und der bevorstehenden Big-Data-Revolution Schritt zu halten.

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Datenintegration vs. Dateneingabe

Nun, da wir wissen, was Datenintegration ist, vertiefen wir uns in die Details, um mehr über die Datenaufnahme zu erfahren und den Kampf zwischen Datenintegration und Datenaufnahme zu klären.

Datenaufnahme ist der Prozess des Verschiebens von Daten von einer Quelle oder einem Ort zu einem anderen für die Speicherung in einem Datensee, einer Datenbank oder einem Data Warehouse. Nachdem die Daten aus ihrer ursprünglichen Form extrahiert wurden, werden sie in eine für die Speicherung geeignete Form gebracht. Typischerweise werden die Daten aus CSV-, Excel-, JSON- und XML-Dateien extrahiert und schließlich auf das Zielsystem geladen.

Bei der Datenübernahme werden die Daten nicht verarbeitet, bevor sie in das gewünschte Ziel geladen werden. Sie überträgt lediglich Daten von einem System zum anderen. Das bedeutet, dass die Daten in ihrer ursprünglichen Form, ohne Veränderung oder Filterung, gesendet werden.

Der Prozess der Erfassung und Übertragung von Daten aus zahlreichen Eingabequellen an den Zielspeicher zur weiteren Verarbeitung wird als Datenaufnahme bezeichnet. Andererseits führt die Datenintegration Rohdaten aus verschiedenen Quellen zusammen, wandelt sie um und lädt sie in ein Data Warehouse oder ein gewünschtes Ziel.

Was leisten Datenintegrationstools?

In der heutigen sich schnell verändernden Zeit muss die Datenintegration skalierbar und multicloudfähig sein. Manuelle Datenintegration ist zeitaufwändig, teuer, fehleranfällig und verbraucht eine große technische Bandbreite. Dies ist sicherlich eine zeitaufwändige Aufgabe, die eine kontinuierliche Überwachung des Datenökosystems erfordert, um sicherzustellen, dass keine Daten verloren gehen.

Diese Herausforderung hat zu Datenintegrationstools geführt, die die Flexibilität und Skalierbarkeit bieten, die Unternehmen benötigen, um mit neuen Big-Data-Anwendungsfällen Schritt zu halten. Datenintegrationstools sind softwarebasierte Lösungen, die Daten aufnehmen, konsolidieren, umwandeln und von ihrem Ursprung zu einem Zielort übertragen sowie Mappings und Datenbereinigungen durchführen. Datenintegrationstools haben das Potenzial, den Prozess zu vereinfachen und ihn effizient und mühelos zu machen. ‍

Herausforderungen bei der Datenintegration

Die täglich erzeugte Datenmenge von einer Quintillion Bytes hat ETL und Datenintegration zu einem entscheidenden Faktor für Unternehmen gemacht. Um die verfügbaren Daten in vollem Umfang nutzen zu können, müssen Unternehmen nun die verfügbaren Daten aus verschiedenen Datenquellen integrieren, verwalten und organisieren. Der Einsatz von ETL- und Datenintegrationstools wird für Entwickler oft zu einer Herausforderung, wenn das Unternehmen expandiert und das Datenvolumen wächst.

Datenintegration ist kein Kinderspiel. Datenintegration kann eine mühsame und schwierige Aufgabe sein. Hier einige der häufigsten Probleme, mit denen Organisationen konfrontiert sind:

‍Datenqualität:

Der Nutzen und die Verlässlichkeit von Daten werden manchmal durch veraltete, falsche, unzureichende und unsachgemäß aufbereitete Daten eingeschränkt. Dateninkonsistenzen, eine schleppende Datenintegration und ungenaue Ergebnisse können die Folge sein. Probleme mit der Datenqualität können auch dadurch entstehen, dass viele Datenformate aus mehreren Quellen zusammengefasst werden, was zu falschen Schlussfolgerungen und schlechten Entscheidungen führt.

Datenvolumen:

‍Es kann für herkömmliche Plattformen eine Herausforderung sein, die Daten effektiv zu verarbeiten, wenn das zu integrierende Datenvolumen enorm ist.

Sicherheit:

‍Organisationen müssen bei der Datenintegration besonders vorsichtig sein, um die Sicherheit ihrer Daten zu gewährleisten. Zum Schutz sensibler Daten ist es wichtig, strenge Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen. Dazu gehören die Einrichtung von Zugangskontrollmechanismen, um einzuschränken, wer die Daten einsehen kann, und die Verschlüsselung der Daten vor der Übermittlung oder dem Laden in ein cloudbasiertes System.

Skalierbarkeit:

Daher muss eine umsichtige und vorausschauende Entscheidung getroffen werden, um zu verhindern, dass wichtige Erkenntnisse oder Möglichkeiten durch eine langsame oder veraltete Datenverarbeitung verloren gehen.

Kosten:

‍Datenintegration und -erfassung erfordern eine Investition von Zeit und Geld. Die Kosten können je nach Komplexität des Projekts stark variieren, daher ist es von entscheidender Bedeutung, zu prüfen, welche Ressourcen für das Projekt erforderlich sind und wie stark es sich auf das Budget auswirkt.

Diverse Datenquellen:

Die Formate, Strukturen und Schemata der Daten, die in zahlreichen Quellen verfügbar sind, variieren. Um Daten aus all Ihren Quellen zu integrieren, sind in der Regel umfangreiche Änderungen und Zuordnungen erforderlich. Die Integration von Daten, die an vielen Orten aufbewahrt werden, wie z. B. in Cloud-Netzwerken und -Systemen sowie in der Infrastruktur vor Ort, wird zu einer Herausforderung.

Unwirksame Integrationslösungen:

Integrationssysteme, die schlecht entwickelt oder ausgeführt wurden, können Probleme mit ihrer Leistung bei unterschiedlichen Arbeitslasten haben. Ihnen fehlt die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen abzubilden, oder die Kompatibilität für verschiedene Datentypen/-strukturen.

Typen von Datenintegrationstools

1. On-Prem:

Diese Art von Datenintegrationstool ist die bevorzugte Wahl für Unternehmen, die Daten in verschiedenen Formaten aus zahlreichen On-Premise- oder lokalen Quellen kombinieren müssen. Sie werden in einem lokalen Netzwerk/einer privaten Cloud zusammen mit nativen Konnektoren gehostet, die für das Batch-Laden aus verschiedenen Datenquellen optimiert wurden.

2. Cloudbasiert:

Cloudbasierte Datenintegrationstools, Integrationsplattformen-as-a-Service (iPaaS), ermöglichen Unternehmen den Zugriff und die Verwaltung von Anwendungen und Daten aus verschiedenen Quellen in einem Cloud-basierten Data Warehouse. Durch das Aufbrechen von Softwaresilos kann das Unternehmen verschiedene Anwendungen über ein einziges zentrales System überwachen und steuern. Tools zur Cloud-Integration können IT-Teams dabei helfen, die digitale Kluft zu überbrücken, indem die Cloud-Integration verschiedene Cloud-basierte Anwendungen auf einer einheitlichen Plattform zusammenführt.

3. Open-Source:

Um die Verwendung proprietärer und möglicherweise teurer Softwareentwicklungstools von Unternehmen zu vermeiden, sind dies die besten verfügbaren Optionen. Darüber hinaus ermöglicht es auch die vollständige Kontrolle über die internen Daten.

4. Proprietär:

Die Kosten dieser Tools unterscheiden sie im Wesentlichen von Open-Source-Tools. Sie sind in erster Linie dafür geschaffen, bestimmte Anwendungsfälle in Unternehmen sehr effektiv zu bedienen.

‍Schlüsselfaktoren für die Auswahl von Datenintegrationstools

Der Bedarf an den besten Datenintegrationstools besteht weltweit in einer Vielzahl von Branchen, und die Nachfrage ändert sich je nach den Anforderungen der Unternehmen an die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen sowie dem Volumen und der Komplexität der Daten.

Für jeden Anwendungsfall der Unternehmensdatenintegration kann ein Verfahren zur Automatisierung manueller Aufgaben und zur Optimierung von Prozessen entwickelt werden, um die Genauigkeit zu erhöhen. Das Datenintegrationssystem umfasst die grundlegenden Aufgaben des Zusammenführens, Bereinigens und Transportierens von Daten von der/den Quelle(n) zum Ziel, die auf unterschiedliche Weise bewältigt werden können.

Der erste Schritt bei der Bewertung von Datenintegrationstools besteht darin, die Anforderungen zu erfassen und zu priorisieren, z. B. die Datenquelle und das gewünschte Ziel. Das Unternehmen wird also besser dafür gerüstet sein, die große Auswahl an Datenintegrationstools duchzusehen, wenn es zunächst ein solides Verständnis von Datenmanagement, Integration und Geschäftsanforderungen hat.

Der nächste Schritt besteht darin, eine Liste spezifischer Merkmale und Funktionen zum Vergleich und zur Bewertung zusammenzustellen, nachdem die Anforderungen bekannt sind. Das Datenintegrationstool, das ein Unternehmen in Betracht zieht, sollte letztendlich dasjenige sein, das am besten zu seinen Anwendungsfällen, seinem Budget, seinen Ressourcen und seinen Fähigkeiten passt – nicht unbedingt das Produkt mit der höchsten Bewertung oder den meisten Funktionen.

1) Art der Daten:

Eine Bewertung auf der Grundlage der Datenquellen- und -zielabdeckung ist wichtig, wenn Sie beabsichtigen, Daten aus vielen Quellen zu kombinieren und in Daten-Repositorys zur Analyse oder Speicherung zu laden. Zu den Datenquellen in einem Unternehmen gehören in der Regel Buchhaltungssoftware, elektronische Tabellenkalkulationen, Online-Überwachung, lokale Datenbanken, Marketing-Tools, CRM (Customer Relationship Management)-Systeme, ERP (Enterprise Resource Planning)-Systeme und andere Tools.

2) Datengröße:

Es ist wichtig, den Datenbestand des Unternehmens zu bewerten und die Eignung des Datenintegrationstools anhand des zu verarbeitenden Datenvolumens zu überprüfen.

3) Frequenz der Datenübertragung:

Wählen Sie das Datenintegrationstool, das eine kontinuierliche Planung der Synchronisierung ermöglicht, je nachdem, wie häufig die Daten in Ihrem Unternehmen aktualisiert werden müssen. Mit dieser Funktion können Sie feste Intervalle für häufige, kurze Datenabgleiche festlegen. So können Sie beispielsweise Ihr CRM-System so konfigurieren, dass es Ihr Data Warehouse automatisch jede Stunde aktualisiert. Um Daten schneller und komfortabler zu übermitteln, suchen Sie nach einem Datenintegrationstool, das eine Integration in Near-Real-Time bietet.

4) Datenqualität:

Bevor Sie ein bestimmtes Datenintegrationstool verwenden, stellen Sie sicher, dass alle Fehler in den Pflichtfeldern ordnungsgemäß behandelt werden und dass die Daten, die in die endgültige Datenbank fließen, verwendbar sind. Zu den größten Problemen bei der Datenqualität gehören fehlende Felder, doppelte Datensätze und ungültige Daten. Die Prüfung der Datenqualität und die Durchführung von Datenbereinigungen ist ein wesentlicher Schritt, um sicherzustellen, dass die wichtigsten Interessengruppen über eindeutige und analysefähige Daten verfügen.

5) Cloud-Unterstützung:

Die nach erfolgreicher Datenintegration gewonnenen Daten müssen nativ in verschiedenen Cloud-Infrastrukturen betrieben werden können. Datenintegrationstools sollten in Betriebsumgebungen reibungslos funktionieren, sowohl On-Prem als auch in der Cloud, Letzteres durch gehostete Implementierungen oder PaaS (Platform-as-a-Service)-Integrationsoptionen. Das Datenintegrationstool sollte eine Vielzahl von Betriebssystemen unterstützen.

6) Datentransformation:

Abhängig von den organisatorischen Anforderungen kann es erforderlich sein, Daten auf mehr als eine Weise zu replizieren. Daher sollte das Datenintegrationswerkzeug in der Lage sein, flexible Unterstützung für die Replikation der transformierten Daten zu bieten.

7) Preisgestaltung:

Die Preisgestaltung ist ein wichtiger Faktor, der allein darüber entscheiden kann, welche Datenintegrationslösung Sie wählen. Im Großen und Ganzen haben die unten genannten Kategorien von Datenintegrationstools jeweils spezifische Preisschemata, wie aufgelistet:

1. Open-Source: Sie sind für die Zahlung der Hosting-Kosten verantwortlich, die normalerweise zwischen 0 und 50 USD liegen (0 USD, wenn Sie einen vorhandenen Server verwenden können). Die technischen Kosten in Form von Zeitaufwand für die Implementierung und Wartung der Lösung sind jedoch ein erheblicher Aufwand, der häufig nicht richtig mit eingerechnet wird.
2. SaaS: Die Standardabrechnungsstruktur sieht vor, dass die nach dem ersten Laden aufgenommenen Daten berechnet werden. Je nachdem, wie viele neue Daten das Unternehmen produziert und ob Ihre Quellen die steigende Last bewältigen können, müssen Sie mit monatlichen Kosten von 100 bis 5.000 USD rechnen.
3. Unternehmen: Die Kosten von Unternehmenslösungen hängen von einer Vielzahl von Faktoren ab. Eine vorsichtige Schätzung kann sich jedoch auf etwa 5.000 USD pro Monat belaufen.

8) Datenquellen und -ziele:

Erstellen Sie eine Liste aller potenziellen Quell- und Zielorte, sowohl der gegenwärtigen als auch der zukünftigen, und vergewissern Sie sich, dass Ihr potenzielles Instrument jeden einzelnen abdeckt. Mit diesen Tools können mehr oder weniger bereitwillig verschiedene Konnektoren hinzugefügt werden. Denken Sie daran, dass verschiedene Tools unterschiedliche Datenschnittstellen haben. Ein Tool kann den Datenkonnektor Ihrer Wahl haben, aber das macht es nicht automatisch benutzerfreundlich. Die Einrichtung einiger Datenverbindungen kann schwierig sein, was die Datenübertragung für die Endnutzer erschwert. Prüfen Sie daher vor der Auswahl eines Datenintegrationstools die Benutzerfreundlichkeit der Verbindungen.

9) Unterstützung:

Datenintegrationstools sollten in der Lage sein, rund um die Uhr Live- und leicht zugänglichen Support zu bieten, um jede Anfrage zu beantworten. Für den Fall, dass bei der Ersteinrichtung oder später eine technische Frage auftaucht, sollten Video-Tutorials und eine umfangreiche offizielle Produktdokumentation bereitgestellt sein.‍

Die 15 wichtigsten Datenintegrationstools 2023

Sobald Sie Ihre Suche nach Datenintegrationstools mit den von Ihnen benötigten Funktionen verfeinert haben, sollten Sie sie selbst ausprobieren. Die meisten Anbieter bieten eine kostenlose Testphase an, die eine Woche oder länger dauern kann, so dass Sie genügend Zeit haben, die Software in Ihre Systeme zu integrieren und sie zu bewerten. Überzeugen Sie sich selbst davon, wie lange es dauert, Ihre Daten zu synchronisieren, oder wie komfortabel Ihre internen Nutzer Ihr Produkt finden, indem Sie Datenkonnektoren mit Ihren operativen Quellen und Daten-Repositorys, wie z. B. einem Data Lake oder Data Warehouse, verbinden.

Liste der 15 wichtigsten Datenintegrationstools

1. Fivetran
2. Stitch
3. Integrate
4. Informatica
5. Panoply
6. Talend
7. Boomi
8. Snaplogic
9. ZigiWave
10. Oracle Data Integrator
11. Pentaho
12. Jitterbit
13. Qlik
14. Alooma
15. IBM

1. Fivetran

‍Fivetran ist ein Low-Code-Datenintegrationstool, das ELT-Prozesse automatisiert und eine Vielzahl von vorgefertigten Konnektoren für bekannte Datenquellen bietet. Darüber hinaus können Nutzer auch eine Anfrage nach einem Konnektor stellen oder einen eigenen erstellen, wenn noch keiner verfügbar ist, da die Engineers von Fivetran ständig weitere Konnektoren hinzufügen.

Die enorme Funktionalität von Fivetran ermöglicht es den Anwendern, nahezu die gesamte Datenpipeline zu automatisieren. Sie ermöglicht es den Nutzern, die Daten mit Hilfe der vorgefertigten Datenmodelle einfach zu transformieren und zu exportieren.

Wenn es darum geht, Datenflüsse zu optimieren, ohne umfangreiche technische Bandbreite in das Schreiben von benutzerdefinierten SQL-Abfragen zu investieren, ist Fivetran ein sehr praktisches Tool. Wenn eine Datenquelle noch nicht zur Verfügung steht, muss das Entwicklungsteam manchmal benutzerdefinierte Skripte und Modelle entwickeln. Da für ELT nur wenig bis gar keine Skripterstellung erforderlich ist, ist Fivetran mit allen erforderlichen Tools ausgestattet.

Die Kosten für jeden Nutzer hängen ausschließlich davon ab, wie viele Daten über die Plattform verarbeitet werden. Fivetran bietet außerdem einen Mengenrabatt an, d. h., die Kosten pro Datenzeile sinken, wenn Sie mehr Zeilen synchronisieren. Die Kosten richten sich nach der Anzahl der Zeilen, die Sie pro Monat einfügen, ändern oder löschen. Unabhängig von der Preisstufe steigen die Kosten für die Nutzung von Fivetran mit der Menge der zu synchronisierenden Daten.

2. Stitch

‍Stitch ist eine ETL-Lösung für Entwickler, die jetzt zu Talend gehört (Ende 2018 gekauft). Stitch ist laut Talend ein Open-Source-Datenintegrationstool für die schnelle Migration von Daten. Stitch wird von mehr als 3.000 Unternehmen eingesetzt, um Milliarden von Datensätzen aus Datenbanken und SaaS-Anwendungen in Data Warehouses und Data Lakes zu übertragen, damit sie mit Business Intelligence (BI)-Tools ausgewertet werden können. Es gibt einen kostenlosen Tarif sowie einen Standard-Tarif und einen Enterprise-Tarif, die beide erweiterte Funktionen bieten.

‍VORTEILE

• Bietet eine einfache Integration mit vielen Datenquellen.
• Erweiterbar.
• Sehr einfaches und transparentes Preismodell.

‍NACHTEILE

• Bei der Replikation von Datenbeständen wie MongoDB in relationale Datenbanken ist Stitch nicht sehr effektiv. Zugegeben, das ist eine schwierige Aufgabe. Stitch flacht die Einträge ab, aber das Endprodukt ist unhandlich.
• Es unterstützt nicht die gleichzeitige Replikation von Daten an mehrere Ziele. Zum Beispiel: Es ist nicht möglich, einige Tabellen von einem Datenspeicher nach X und den Rest nach Y zu replizieren.

‍PREISGESTALTUNG: Beginnt bei 100 USD/Monat für den Standard-Tarif und kann bis zu 2500 USD/Monat* für einen Premium-Tarif gehen. Advanced- und Premium-Tarife werden jährlich abgerechnet.

3. Integrate

‍Es handelt sich um eine unkomplizierte, einfache visuelle Schnittstelle, die die Erstellung von Datenpipelines zwischen verschiedenen Quellen und Zielen vereinfacht. Diese Plattform bietet mehr Möglichkeiten für die Datenintegration als je zuvor, indem sie ELT, Reverse ETL, umsetzbare Erkenntnisse für das Data Warehouse, Datenbeobachtung und schnelle Änderungsdatenerfassung (CDC) durchführt.

‍VORTEILE

• Einfach zu bedienendes und benutzerfreundliches ETL-Tool.
• Unglaublich anpassbar.
• Drag & Drop-UI für eine einfache Nutzung.
• Einfache Integration von Drittanbieter-Plattformen.
• Hervorragendes Kundenserviceteam.

‍NACHTEILE

• Die internen Fehlermeldungen der Plattform waren rätselhaft.
• Langsam in der Hinzufügung weiterer Datenverbindungen.
• Einige Merkmale sind robust und aktuell.

‍PREISGESTALTUNG: Beginnt bei 15.000 USD/Jahr für den Starter-Tarif und kann bis zu 25.000 USD/Jahr für den Professional-Tarif betragen.‍

4. Informatica

Die Informatica Cloud-Datenintegration für Cloud ETL und ELT ermöglicht es Anwendern, Daten in die Cloud-native ETL- und ELT-Lösung von Informatica aufzunehmen, zu integrieren und zu bereinigen. Benutzer können Quell- und Zieldaten mit Tausenden von Konnektoren verknüpfen, die Metadaten erkennen, um die Durchführung komplexer Integrationen zu erleichtern.

‍VORTEILE

• Die Fähigkeit, eine große Datenmenge zu bewältigen, ist hervorhebenswert.
• Proaktive Bereitstellung von Lösungen für alle neuen Anwendungsfälle der Datentechnik.
• Robust und immer auf dem neuesten Stand bei den neuesten Entwicklungen in der Datentechnik.

‍NACHTEILE

• Ein bisschen teuer.
• Mangelnde interne Kompatibilität zwischen Produkten der gleichen Liga, ohne mehr zu verlangen.
• Inkompetente Dokumentation und Video-Tutorial-Unterstützung

‍PREISGESTALTUNG: Der Preis für den Basisplan von Integration Cloud beginnt bei 2.000 US-Dollar pro Monat. Die Kosten für die zusätzlichen Stufen werden nicht veröffentlicht. Viele der Produkte von Informatica können 30 Tage lang kostenlos getestet werden.‍

5. Panoply

Panoply ist ein automatisiertes Cloud-Data-Warehouse mit Selbstbedienung, das den Datenintegrationsprozess vereinfachen soll. Panoply ist eine Cloud-Datenplattform, mit der Sie Ihre Daten ganz einfach synchronisieren, speichern und abrufen können. Sie kann komplexe Erkenntnisse ohne großen datentechnischen Aufwand erschließen. Um ihre Datenintegrationsverfahren weiter zu verbessern, kann Panoply in Verbindung mit anderen Datenintegrationstools wie Stitch und Fivetran eingesetzt werden.

‍VORTEILE

• Einfaches und unkompliziertes Datenintegrationstool.
• Schnell und rasche Ausführungszeit.
• Bietet hervorragende Erfahrungen mit der Leistung der Datenmodelle.

‍NACHTEILE

• Preisgestaltungsmodelle können sehr finanzorientiert sein.
• Die Anzahl der Datenquellen könnte größer sein, aber der Anbieter ist sehr entgegenkommend, wenn mehr Quellen angefordert werden.
• Unterstützungsintervalle können eine Herausforderung darstellen.

‍PREISGESTALTUNG: Die Preise beginnen bei 399,00 USD pro Monat für den Lite-Tarif und können bis zu 2729,00 USD pro Monat für den Premium-Tarif steigen.‍

6. Talend

‍Eine sichere Cloud-Integrationsplattform-as-a-Service zur Integration all Ihrer Cloud- und On-Prem-Daten (iPaaS). Dank der Talend Integration Cloud haben Sie Zugang zu leistungsstarken grafischen Tools, vorgefertigten Integrationsvorlagen und einer großen Bibliothek von Komponenten. Dank der marktführenden Lösungen für Datenintegrität und -qualität, die die Talend Cloud-Applikationen bieten, können Sie datengestützte Entscheidungen mit Zuversicht treffen.

‍VORTEILE

• Bietet automatische Datensicherung und Notfallwiederherstellung.
• Einfache Erhöhung und Verminderung je nach Bedarf.
• Verbesserter Datenschutzmechanismus.

‍NACHTEILE

• Unzureichende Speicherkapazität kann zu Geschwindigkeits- und Leistungseinbußen führen.
• Geschachtelte Optionen können bei Einzelbetrieb einen Zerfall verursachen.
• Aufwändige Lizenzierungskosten.

‍PREISGESTALTUNG: Die Preise beginnen bei 1.170 USD pro Nutzer und Monat oder 12.000 USD jährlich.‍

7. Boomi

Boomi ist ein Datenintegrations-Tool, das in der Cloud, vor Ort oder in einer hybriden Umgebung eingesetzt werden kann. Es bietet eine Low-Code/No-Code-Schnittstelle mit der Möglichkeit, Verbindungen zu externen Organisationen und Systemen herzustellen.

‍VORTEILE

• Vorgefertigte Konnektoren für praktisch alles beschleunigen die Vorgänge erheblich.
• Drag & Drop-kompatible Entwicklungsplattform, die einfach zu bedienen ist.
• Exzellente Nutzergemeinschaft mit zeitnaher Unterstützung.

‍NACHTEILE

• Die Nutzung der Merkmale einer Eigenschaft ist nie einfach und kann eine Herausforderung sein.
• Dell Boomi muss sich mehr auf das API-Management konzentrieren und ist nicht nur ein Datenintegrationstool.
• Verzögerungen bei der Umsetzung von Nutzerfeedback.

‍PREISGESTALTUNG: Beginnt bei 2.000 USD/Monat* für den Pro Plus-Tarif und kann bis zu 8.000 USD/Monat* für den Enterprise Plus-Tarif betragen.‍

8. Snaplogic

‍Die Low-Code/No-Code-Plattform von SnapLogic ermöglicht es Datenteams, schnell Data Lakes zu hydratisieren, Datenpipelines zu erstellen und den Business-Teams die Einblicke zu geben, die sie benötigen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

‍VORTEILE

• Daten aus jedem Quellsystem können in jedem Format extrahiert werden und sind leicht zugänglich.
• Bietet nicht-technischen Nutzern durch die attraktive visuelle Darstellung der verfügbaren Datentransformationen hohen Komfort.
• Hilfreiches Community-Forum und einigermaßen guter Kundenservice.

‍NACHTEILE

• Durch das Fehlen einer Funktion, die es den Nutzern ermöglicht, ihre Versionskontrolle in GitHub zu behalten, müssen sie über eine Verbindungsmethode verfügen.
• Es wird schwieriger, alle Snaps zusammenzufügen, je komplizierter die Pipelines werden.
• Kein Mechanismus zur Verhinderung eines unbeabsichtigten Aufrufs der Vorschau.

‍PREISGESTALTUNG: Beginnt bei 9995.00 USD/Jahr*.

9. ZigiWave

‍ZigiWave, ein Datenintegrationstool, automatisiert das Datenstreaming mit nur wenigen Klicks. Es handelt sich um eine No-Code-Schnittstelle für einfache Integrationen, die Entitäten jeder Ebene abbilden können. ZigiWave (mit Sitz in Bulgarien) hat 500 erfolgreiche Integrationen durchgeführt und kann ein Wachstum von 200 % vorweisen.

‍VORTEILE

• Es ist sehr einfach zu bedienen und zu verstehen.
• Umfassende Unterstützung und Dokumentation stehen zur Verfügung, um die Frage zu beantworten, wie die Verbindung zu den Quell- und Ziel-Tools hergestellt wird, wie die Daten umgewandelt werden, wie die Anwendungsfälle konfiguriert werden usw.
• Das Support-Team ist schnell verfügbar und hat das nötige Wissen, um die Anliegen der Nutzer anzugehen und sie zu unterstützen.

NACHTEILE

• Es fehlt die Option für eine SaaS-Implementierung.

‍PREISGESTALTUNG: Das Preismodell von ZigiWave basiert auf einer flachen, festen und jährlichen Abrechnungsstruktur. Um die genauen Preise zu erfahren, müssen Sie ein Sondierungsgespräch buchen.‍

10. Oracle Data Integrator

‍Oracle bietet zwei verschiedene Produkte für die Datenintegration. Die On-Prem-Software dafür heißt Oracle Data Integrator (ODI). Sie ist ein umfassendes Datenintegrationstool, das alle Anforderungen an die Datenintegration abdeckt. Sie kann große Datenmengen verarbeiten, ohne die hohe Produktleistung zu beeinträchtigen. Sie ist in zwei Varianten erhältlich: ODI für Big Data und die Enterprise Edition.

Die Oracle Data Integration Platform Cloud ist eine cloudbasierte Alternative dazu. Mit einer browserbasierten Oberfläche und vorgefertigten Konnektoren für Software-as-a-Service (SaaS)-Programme bietet es eine schnelle Performance.

‍VORTEILE

• Fähigkeit zur einfachen Integration neuer Technologiepakete durch die Erstellung personalisierter Wissensmodule.
• Native Big-Data-Unterstützung und schnelle Leistung.
• Fähigkeit, nativen Code für die eingesetzte Datenverwaltungstechnologie zu schreiben.

‍NACHTEILE

• Prozedurales Coding ist komplex.
• Erfordert das Laden der Datenbank vor der Implementierung der Transformationen.

‍PREISGESTALTUNG: Die Preise für Oracle Data Integrator vor Ort werden vertraglich ausgehandelt und nicht veröffentlicht, während die Preise für ODI Cloud bei 1,2 USD/GB/Stunde beginnen.‍

11. Pentaho

‍Die Pentaho-Plattform von Hitachi Vantara vereint IT- und Geschäftsanwender zur Aufnahme, Aufbereitung, Kombination und Analyse aller Daten, die sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken. Dies wird durch die enge Verknüpfung von Datenintegration und Unternehmensanalyse erreicht. Die Open-Source-Historie von Pentahos ist die Grundlage für ein hochmodernes Datenintegrations-Tool, das Unternehmen bei der Beschleunigung ihrer Analyse- und Datenpipelines unterstützt.

‍VORTEILE

• Open-Source-Java-Klassen, die zur Erstellung von personalisierten UDJCs, Ausdrücken und der Fähigkeit zur Erstellung weiterer personalisierter Plug-ins verwendet werden können.
• Einfache Einrichtung für Transformationen und rekursive Aufträge.
• Es sind zahlreiche Datenverbindungen verfügbar.

‍NACHTEILE

• Javascript-Schritte können eine hohe Lernkurve für die Fehlersuche haben. Ein modifizierter Javascript-Schritt könnte mehr Details über die verfügbaren Pentaho-Java-Klassen liefern.
• Zusätzliche Transformationsphasen, wie z. B. ein Kalender oder Finanzfunktionen wie modifizierte Renditereihen, Kovarianz (und Kovarianzmatrizen) und Standardabweichung, könnten angeboten werden.

‍PREISGESTALTUNG: Die Kosten können zwischen 25 USD und 300 USD pro Nutzer und Monat liegen.‍

12. Jitterbit

‍Jitterbit ist bestrebt, die Leistungsfähigkeit von APIs, Integration und künstlicher Intelligenz zu nutzen, um Innovationen für die Kunden zu beschleunigen. Mit der API-Integrationsplattform von Jitterbit können Unternehmen SaaS-, On-Prem- und Cloud-Anwendungen schnell miteinander verknüpfen und KI sofort in jeden Geschäftsprozess integrieren. Mit Jitterbit können Sie aufgrund seiner leistungsstarken parallelen Verarbeitungsmethoden problemlos enorme Datenmengen transportieren.

‍VORTEILE

• Zuverlässige und einfach zu bedienende Schnittstelle.
• Detaillierte Testversion.
• Schneller Kundensupport.

‍NACHTEILE

• Verbesserte Versionierung und Kollisionserkennung von Updates können implementiert werden. Manchmal überschreibt ein Commit eines Jitterbit-Entwicklers die Änderungen eines anderen, wenn mehrere Entwickler gleichzeitig arbeiten.
• Das Support-Forum ist hilfreich, kann aber manchmal schwierig zu durchsuchen sein.

‍PREISGESTALTUNG: Die Preise für Jitterbit liegen bei 1000 USD pro Monat für die normale Version, 2500 USD für die Professional Edition und 5000 USD für die Enterprise Edition. Um mehr über weitere Spezifikationen und die Preisgestaltung von Jitterbit zu erfahren, sprechen Sie mit den Anbietern.‍

13. Qlik

‍Qlik bietet Unternehmen die Möglichkeit, Datenreplikation, -integration und -Streaming über eine Vielzahl von Datenbanken und Big-Data-Plattformen zu beschleunigen. Qlik Replicate transportiert Ihre Daten schnell, sicher und effizient, ohne den Betrieb zu beeinträchtigen. Es wird von Hunderten von Unternehmen weltweit genutzt.

Die Daten werden mit Qlik Replicate an das gewünschte Streaming-System gesendet. Qlik Replicate bietet eine automatische, echtzeitfähige und universelle Datenintegration über alle wichtigen Quell-Endpunkte hinweg, einschließlich Datenbanken, SAP-Systeme, Mainframes und Salesforce, sowohl vor Ort als auch in der Cloud.

‍VORTEILE

• Replikationsfähigkeit in Near-Real-Time.
• Extrem vertrauenswürdig und schnell in der Ausführung.
• Große Abdeckung von Datenquellen und -zielen.

‍NACHTEILE

• Die Grundlage der Web-GUI von Replicate ist schwach. Bei Dutzenden oder mehr Aufgaben ist es schwierig zu beurteilen, wie viele Aufgaben Sie haben. Alle diese Probleme werden durch den Enterprise Manager gelöst, der separat installiert werden muss.
• Das Navigieren im Hilfeportal und das Auffinden der gesuchten Informationen ist eine Herausforderung.
• Die Tatsache, dass ein vollständiges Neuladen erforderlich ist, um die Synchronisierung während der Replikation neu durchzuführen, wenn die Verbindung unterbrochen wird, vergeudet viel Zeit.

‍PREISGESTALTUNG: Die Preismodelle werden nicht offengelegt. Kontaktieren Sie Qlik, um ein Angebot zu erhalten.‍

14. Alooma

‍Alooma ist ein Datenintegrationstool, das ETL-Funktionen bietet, wobei der Schwerpunkt auf dem Output liegt, der an das gewünschte Data Warehouse gesendet wird. Es stellt Protokolle für die Überwachung von Pipelines und das Fehlermanagement bereit.

‍VORTEILE

• Datentransformation vor dem Laden der Daten in das Data Warehouse ermöglicht es Analyseteams, ein standardisiertes, verständliches Schema zu übernehmen.
• Alooma enthält eine beträchtliche Sammlung von vorgefertigten, typischen Drittanbietern, für die häufig ETL-Daten erforderlich sind.

‍NACHTEILE

• Obwohl das Datenintegrationstool bei der Aufnahme und Umwandlung von Daten hervorragend funktioniert, wären zusätzliche Hilfedokumentationen für die Verwaltung der Ergebnisse wünschenswert.
• Anstatt einzelne Ereignistransformationen zu verwenden, sollten die Möglichkeiten während der Transformationsphase erweitert werden.

‍PREISGESTALTUNG: Die Preismodelle werden nicht veröffentlicht. Um einen Kostenvoranschlag zu erhalten, sprechen Sie mit dem Alooma-Team.‍

15. IBM

‍Die führende ETL-Plattform IBM® InfoSphere® DataStage® integriert Daten aus zahlreichen Unternehmenssystemen. Sie nutzt ein hochleistungsfähiges paralleles Framework, das sowohl lokal als auch online zugänglich ist. Die skalierbare Plattform bietet erweitertes Metadatenmanagement und Konnektivität für Unternehmen.

‍VORTEILE

• Automatischer Lastausgleichsmechanismus.
• Leistungsfähiges Werkzeug für die Verarbeitung großer Datenmengen.
• Bietet eine Reihe von Partitionierungsstrategien, die bei der Optimierung von parallelen Aufträgen helfen können.

‍NACHTEILE

• Interkonnektivität mit verschiedenen Systemen.
• Es fehlt ein ausführliches Benutzerhandbuch.
• Unterstützt nicht die Fehlersuche mit Prüfpunkten.

‍PREISGESTALTUNG: Die Preise beginnen bei 934 USD/Monat* und können bis zu 12.142 USD/Monat* betragen.

Hinweis: Die Preisinformationen werden entweder vom Softwareanbieter bereitgestellt oder aus öffentlich zugänglichen Preisinformationen entnommen. Endgültige Kostenverhandlungen für einen Kauf müssen mit dem jeweiligen Anbieter geführt werden.‍‍

Fazit

Die Datenintegration umfasst mehrere Prozesse, darunter die Festlegung des Umfangs und der Ziele des Integrationsprojekts, die Bereinigung und Verarbeitung der Daten und die Kombination der Daten mithilfe von Datenintegrationstools oder anderen Methoden. Es kann schwierig sein, ein effizientes System für die Datenintegration einzurichten, da es Probleme mit der Datenqualität, Unterschiede in Datenformat und -struktur sowie Sicherheitsbedenken gibt.

Allerdings ist sie ein wesentlicher Bestandteil der Business Intelligence, da sie es den Unternehmen ermöglicht, die gewünschten Daten zu erhalten und auszuwerten, um kluge Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können diese Schwierigkeiten überwinden und Daten erfolgreich zur Förderung des Geschäftserfolgs einsetzen, indem sie sich an die besten Praktiken für die Integration von Daten halten.

Nachdem Sie nun ein besseres Verständnis der Datenreplikation haben, können Sie mit der Arbeit an einer Lösung beginnen, die den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht. Das Schreiben eigener Skripte oder das manuelle Duplizieren der Daten ist eine praktikable Option, wenn Sie gelegentlich Daten aus mehreren Quellen übertragen müssen. Wenn Ihre Geschäftsteams jedoch alle paar Stunden auf Daten aus vielen Quellen in einem kompatiblen Format für die Analyse angewiesen sind, müssen Sie möglicherweise Ihr Ingenieursteam mit spezifischen Datenverbindungen belasten, oder Sie können Ihr Datenintegrationsverfahren einfach mit einem der Top-Datenintegrationstools wie besprochen automatisieren.

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