Einführung

Für alle cloudbasierten Technologien rund um die betrieblichen Kernoperationen und Kernprozesse spielen Daten eine wichtige Rolle. Somit besteht ein fortlaufender und stetig steigender Bedarf nach besseren Tools und Technologien, die die Speicherung und Analyse von Daten verbessern und geschäftliche Prozesse optimieren.

Im Nachfolgenden werfen wir einen Blick auf die Rolle von Date Warehouse-Tools und -Technologien, die die Extraktion, Bereinigung und Umwandlung von Daten vereinfachen. Data Warehousing-Lösungen unterstützen die Datenfusion und behalten stets die aktuellsten Datensätze aus unterschiedlichen Datenquellen bei. Ein Data Warehouse dient als intelligenter Speicher für aus verschiedenen heterogenen Quellen zusammengeführte Daten und ermöglicht so eine gründlichere Analyse, die die Grundlage für eine verlässliche und fundierte Entscheidungsfindung bildet.

Ein Data Warehouse wird verwendet, um die Daten zu speichern, auf ihrer Grundlage Berichte zu erstellen und sie zu analysieren. Zudem dient es als Dreh- und Angelpunkt der geschäftlichen Kernaufgaben. Data Warehouses sind Analysetools, die ein hierarchieübergreifendes Reporting ermöglichen. Erfahren Sie mehr über cloudbasierte Tools und Technologien. Data Warehouses erfassen und speichern die historischen geschäfts- und unternehmensweiten Daten, sodass sie beurteilt und Erkenntnisse daraus gewonnen werden können. Die Data Warehouses können als einzige, einheitliche Informationsquelle für das gesamte Unternehmen betrachtet werden.

Die Kosten und Schwierigkeit der Erstellung von Data Warehousing-Lösungen für Unternehmen sind aufgrund sich entwickelnder Cloud Computing-Technologie erheblich gesunken. Die Tage, in denen Unternehmen Unsummen in die Entwicklung und Instandhaltung der Infrastruktur für die Data Warehousing-Lösungen investieren mussten, gehören der Vergangenheit an. Data Warehousing-Lösungen sorgen dafür, dass die in physischen Datencentern gespeicherten Datensilos mit zunehmender Geschwindigkeit in cloudbasierte Data Warehouses übertragen werden.

Die drei zentralen Schritte einer Data Warehousing-Lösung sind: Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL). Mit dieser Methode werden die wesentlichen Daten des Quellsystems extrahiert. Die Datenqualität wird überwacht und gepflegt, um den verlässlichen Einsatz der im Data Warehouse gespeicherten Daten sicherzustellen. Nachdem die Daten geladen wurden, werden sie schließlich zur Beobachtung, Beurteilung und Analyse verfügbar gemacht, sodass die erforderlichen Ergebnisse abgeleitet werden können.

Es gibt eine Vielzahl von cloudbasierten Technologien für das Data Warehousing. Aus diesem Grund kann die Wahl des bestmöglichen Data Warehouse-Tools für ein bestimmtes Projekt schwierig sein. Aber die Verwendung des richtigen Data Warehousing-Tools ist eine Möglichkeit, alles aus Ihrem Data Warehouse herauszuholen. Keine Sorge – wir helfen Ihnen!

Wenn Sie herauszufinden versuchen, welches Potenzial Data Warehouse-Lösungen für Ihr Unternehmen haben, steht Ihnen dieser Artikel als zentralisierte und hilfreiche Ressource zur Verfügung. Dieser Artikel hilft Ihnen, ein solides Verständnis dafür zu entwickeln, was Sie von einem Data Warehouse-Tool erwarten können. Sie haben Glück – wir helfen Ihnen auch dabei, zu entscheiden, welches Data Warehouse-Tool basierend auf den Anforderungen Ihres Unternehmens am besten für Sie geeignet ist.

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Was ist ein Warehouse?

Das Data Warehouse ist keine einzelne Entität, sondern ein Ökosystem. Es handelt sich um die Gestaltung der Architektur eines Informationssystems, das Nutzern Zugriff auf aktuelle und historische Daten zur Entscheidungsfindung ermöglicht, die nicht allgemein verfügbar oder nicht über das reguläre Datenspeichersystem des Unternehmens zugänglich sind.

Aus einer oder mehreren Quellen erfasste Informationen werden in einem Data Warehouse gespeichert. Ein Data Warehouse kann beispielsweise von einem E-Commerce-Unternehmen verwendet werden, um an verschiedenen Orten verfügbare Verbraucherdaten zu kombinieren und zusammenzuführen. Data-Warehouses leisten einen wichtigen Beitrag zur Organisation und Pflege wichtiger Datensätze für Business Intelligence in einem Unternehmen.

Um die sich stets verändernden Anforderungen von auf Marktentwicklungen und Nachfragen basierenden Unternehmen zu erfüllen, automatisieren moderne Data Warehouse-Lösungen die repetitiven Aufgaben der Entwicklung, Umsetzung und Bereitstellung einer Data Warehouse-Architektur. Dank dieser Automatisierung können viele Unternehmen Data Warehouse-Tools verwenden, um den Arbeitsaufwand und die Entwicklungszeit zu verringern.

In der heutigen Zeit sind große und mittelständische Unternehmen nicht nur auf die Verwendung eines Data Warehouse-Tools angewiesen, um ein zentralisiertes Verzeichnis mit ihren Daten zu haben, sondern können es sich auch für das Unternehmenswachstum zunutze machen. Zusätzlich zur Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen bietet ein Data Warehouse dem Team die Möglichkeit, einfacher die relevanten Informationen abzurufen und die Analyse zu beschleunigen.

Sehen wir uns nun an, welche wichtigen Gründe es für Organisationen gibt, von herkömmlichen Datencentern zu cloudbasierten Data Warehouses zu wechseln.

• Erfahren Sie mehr über operative und strategische Probleme, die möglicherweise auftreten könnten, indem Sie die vergangenen Entwicklungen betrachten.
• Verstärken Sie die Systeme für eine fundiertere Entscheidungsfindung und schnellen Support.
• Analysieren und beurteilen Sie die Ergebnisse von Marketing-Kampagnen.
• Beurteilen und überwachen Sie Ihre Leistungsziele, um in Bezug auf Änderungen der Nachfrage auf dem Markt auf dem Laufenden zu bleiben.
• Verfolgen Sie Kundentrends und stellen Sie Prognosen zum Geschäftszyklus.

Data Warehouse vs. Datenbank

Datenbanken werden verwendet, um strukturierte Daten über eine Quelle zu speichern, zu durchsuchen und zur Berichterstellung zu verwenden. Sie sind einfach zu erstellen, und die Daten können über SQL abgefragt werden. Es sind sowohl Open-Source- als auch proprietäre Datenbanken verfügbar, sodass eine einfache Installation und On-Prem oder cloudbasierte Nutzung möglich ist.

Datenbanken erfordern Schemata zur Speicherung strukturierter Daten und können nicht zur Verarbeitung unstrukturierter oder teilweise strukturierter Daten verwendet werden. Aufgrund dieser starren Architektur sind sie nicht als zentraler Speicherort für Daten aus vielen verschiedenen Quellen geeignet, wenn die Rohdaten unterschiedliche Formate und Strukturen aufweisen. Dennoch erfreuen sie sich für monolithische Anwendungen und die Datenanalyse großer Beliebtheit.

Data Warehouse-Anwendungen werden hingegen verwendet, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und zu speichern. Sie können zur schnellen Erstellung von Erkenntnissen zum Unternehmen aus unternehmensweiten Daten verwendet werden. Aus diesem Grund haben sich bereits viele Unternehmen entschieden, in die Nutzung von Data Warehouses zu investieren.

Während sowohl Datenbanken als auch Data Warehouses zur Speicherung strukturierter Daten verwendet werden können, eignen sich Letztere besonders zur Arbeit mit unterschiedlichem Datenumfang und verschiedenen Datenquellen.

Eine Datenbank ist eine optimale Wahl, wenn alle Daten von einer einzigen Anwendung generiert werden, d. h. in einer monolithischen Umgebung. Data Warehouses hingegen wurden für die Verwaltung riesiger Datenmengen aus mehreren Unternehmensquellen konzipiert. Dabei bieten sowohl Datenbanken als auch Data Warehouses robuste Abfragefunktionen und erweiterte Berichtsfunktionen für Unternehmen.  

Data Warehouse vs. Data Lake

Data Lakes können enorme Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten speichern. Ein Data Lake kann zur Speicherung von Daten im Ursprungsformat verwendet werden. Er kann eine Menge von Daten für die native Integration verarbeiten, ohne dabei die analytische Leistung zu beeinträchtigen.

Einen Data Lake kann man sich wie das Zusammenfließen von Strömen und Flüssen von Daten aus verschiedenen Quellen vorstellen. Ein Data Lake kann zur Speicherung von Daten verwendet werden, die aus verschiedenen Quellen stammen, ebenso wie ein tatsächlicher See verschiedene Zuläufe hat. Im Gegensatz dazu ermöglicht ein Data Warehouse das strategische Zusammenführen und die Verwaltung aus verschiedenen Quellen. Es ermöglicht die Speicherung umfangreicher Daten, die nicht zur Übertragungsverarbeitung, sondern zur Analyse und Abfrage vorgesehen sind.

Data Warehouses wandeln die Rohdaten in hilfreiche Informationen um. Data Lakes sind skalierbar und speichern nicht verarbeitete Daten in ihrer nativen Form, sofern keine Verarbeitung erforderlich ist. Bei einem Data Lake wird jedem Datenelement bei der Speicherung eine eindeutige Kennung zugewiesen.

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Ein Data Lake eignet sich für die Interessenvertreter, die tiefgreifende Analysen durchführen. Solche Nutzer sind beispielsweise Datenwissenschaftler, die leistungsstarke Analysetools mit Funktionen wie prädiktiver Modellierung und statistischer Analyse benötigen, wohingegen das Data Warehouse ideal für operative Nutzer ist, da es klar strukturiert, nutzerfreundlich und verständlich gestaltet ist.

Es können sämtliche Daten verarbeitet werden, egal ob organisiert oder unstrukturiert, und die Daten werden nicht verarbeitet, bis sie den Data Lake erreichen. Dieser Ansatz ist besonders für Datenwissenschaftler und Anwendungen reizvoll, die Daten für KI/ML verwenden, wo neue Methoden zur Datennutzung möglich sind. Ein Data Warehouse ist ein zentralisierter Ort, an dem strukturierte Daten für spezifische Ziele im Hinblick auf Erkenntnisse zum Unternehmen verarbeitet werden können.

Data Lakes können als schemaunabhängig und anpassungsfähiger für die Speicherung relationaler Daten aus Cloud-Anwendungen betrachtet werden. Außerdem lassen sich so nicht relationale Protokolle von Servern und beispielsweise Social Media effizient speichern. Data Warehouses hingegen funktionieren auf Grundlage eines Schemas und werden zur Speicherung relationaler Daten verwendet.

Wozu werden Data Warehouse-Tools verwendet?

Die Notwendigkeit, die so gespeicherten vielfältigen Informationen im Data Warehouse zu speichern, ergibt sich aus der Tatsache, dass das Data Warehouse Daten aus einer Vielzahl von Quellen enthält. Damit Data Warehousing-Systeme besser funktionieren, müssen wiederholt durchzuführende Schritte automatisiert werden.

Hier nutzen die Unternehmen Data Warehouse-Tools, die für die Ausführung der folgenden Funktionen verantwortlich sind:

• Datenextraktion – Der Prozess der Erfassung von Informationen aus verschiedenen heterogenen Quellen.
• Datenbereinigung – Umfasst die Identifikation und das Beheben von Datenproblemen.
• Datentransformation vor dem Laden – Der Prozess der Umwandlung historischer Datenschemata in das gewünschte Data Warehouse-Format.
• Laden von Daten – Umfasst das Sortieren, das Komprimieren, das Zusammenführen, das Sicherstellen der Datenqualität und das Erstellen von Indizes und Partitionen.
• Datenaktualisierung nach dem Laden – Umfasst die Aktualisierung der Daten im Data Warehouse anhand der Quellen.

Arten von Data Warehouse-Tools

Beim Data Warehousing unterscheidet man im Allgemeinen zwischen drei wesentlichen Typen:

• Enterprise Data Warehouses: EDS sind zentralisierte Warehouses, die über verschiedene Abteilungen in einem Unternehmen hinweg Hilfe bei der Entscheidungsfindung bieten. Eine solche Lösung bietet eine konsequente Methode zur Zusammenführung und Repräsentation von Daten. Außerdem bietet sie den Nutzern die Möglichkeit, die Daten nach Themen zu organisieren und den Zugriff nur der relevanten Abteilung zu gewähren.
• Operative Datenspeicherung: Wenn ein OLTP (Online Transactional Processing)-System nicht in der Lage ist, die Berichterstellungsanforderungen eines Unternehmens zu erfüllen, wird ODS eingesetzt. Die Echtzeit-Aktualisierungsfunktionen eines ODS machen es perfekt für alltägliche Aufgaben, z. B. die Datenerfassung in Bezug auf Mitarbeiterinformationen. Auf der anderen Seite bietet ein EDW strategische und taktische Hilfe bei der Entscheidungsfindung. Die EWD verwendet einen Betriebsdatenspeicher (ODS), eine zentrale Datenbank, die für die betriebliche Berichterstattung genutzt wird. Ein ODS wird für operative Berichte, Kontrolle und Entscheidungsfindung verwendet und stellt eine ergänzende Komponente eines EDW dar.
• Data Mart: Ein Data Mart ist ein Teil des Data Warehouse, das einer bestimmten Art geschäftlicher Tätigkeit gewidmet ist, etwa Buchhaltung, Finanzen, Vertrieb, Einkauf oder Inventar. Er ist auf eine spezifische Nutzergruppe ausgelegt und liefert ihr gezielt wesentliche Informationen. So wird sichergestellt, dass beim Durchsuchen eines großen Data Warehouse keine Zeit verschwendet wird, da spezifische Daten fertig verfügbar sind.

In der Vergangenheit nutzten Unternehmen Data Warehousing-Lösungen auf eine im Vergleich einfachere Weise. Heute hingegen haben Data Warehousing-Lösungen wesentlich mehr zu bieten. Im Nachfolgenden gehen wir ein auf die allgemeinen Phasen der Arbeit mit dem Data Warehouse:

• Offline verwendete operative Datenbank: In dieser Phase werden Daten nur von einem operativen System auf einen anderen Server kopiert. Auf diese Weise wirken sich das Laden, die Verarbeitung und das Berichten der kopierten Daten nicht auf die Leistung des operativen Systems aus.
• Offline-Data Warehouse: Die Daten im Data Warehouse werden regelmäßig über die operative Datenbank aktualisiert. Die Daten im Data Warehouse werden abgeglichen und umgewandelt, um den Zielvorgaben für das Data Warehouse zu entsprechen.
• Echtzeit-Data Warehouse: In dieser Phase werden Data Warehouses bei jeder Transaktion in der operativen Datenbank aktualisiert. Beispiele hierfür sind Buchungssysteme für Flug- oder Zugverkehrslinien.
• Integriertes Data Warehouse: In dieser Phase werden Data Warehouses fortlaufend aktualisiert, wenn das operative System eine Transaktion durchführt. Anschließend generiert das Data Warehouse Transaktionen, die an das operative System zurückgegeben werden.

Schlüsselfaktoren für Data Warehouse Tools  

In Unternehmen, in denen die Beteiligten mit Daten in verschiedenen Formaten konfrontiert sind, können Data Warehouses helfen, Produktivitätsprobleme zu lösen. Eine Bereinigung der Daten sicherzustellen, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden, kann später eine Menge Zeit und Mühe sparen. Wenn in einem Unternehmen eine Vielzahl von Daten erfasst wird, sind Data Warehouses unvermeidlich.

Es ist von zentraler Bedeutung, die Vor- und Nachteile der auf dem Markt verfügbaren Data Warehouse-Tools sorgfältig abzuwägen, bevor Sie sich für ein Data Warehouse-Tool für Ihr Unternehmen entscheiden. Es ist nicht immer einfach, den richtigen Zeitpunkt für eine Investition in ein Data Warehouse zu bestimmen. Doch wenn die eigenen Prozesse das Abrufen von Daten aus mehreren verschiedenen Quellen erforderlich machen, denken viele Unternehmen über diesen Schritt nach. Es kann zwar eine Weile dauern, das Team in der effektiven Verwendung des Tools zu schulen, aber trotzdem ist ein Data Warehouse ein Geschenk des Himmels, das die Arbeitslast erheblich verringern kann.

In der Anfangsphase eines Unternehmens kann die Verwendung einer Datenbank eine sinnvolle Option sein, und es stellt kein ernst zu nehmendes Problem dar, kein Data Warehouse zu verwenden. Doch wenn das Unternehmen wächst und die Datenmenge sich dem Petabyte-Bereich nähert oder ihn sogar überschreitet, könnte die langsame Suche nach Daten ernste Auswirkungen auf den Unternehmensbetrieb haben, sodass die Einführung eines Data Warehouse erforderlich wird.

Werfen wir nun einen genauen Blick auf die wichtigsten Faktoren, die ein Unternehmen vor der Auswahl des geeignetsten Data Warehouse-Tools berücksichtigen muss:

• Cloud vs. On-Prem: Der erste Faktor, den es bei der Auswahl eines Data Warehouse-Tools zu berücksichtigen gilt, ist die Frage, ob eine cloudbasierte oder On-Prem-Data Warehouse-Lösung verwendet werden soll. Wenn Sie eine kosteneffektive Lösung ohne zusätzliche Server, Hardware oder Wartungskosten bevorzugen, ist eine cloudbasierte Data Warehouse-Lösung die ideale Alternative. Wenn für Ihr Unternehmen jedoch die Datensicherheit im Vordergrund steht, kann ein On-Prem-Data Warehouse-Design die beste Wahl für Sie sein, da Sie dadurch die volle Kontrolle über den Datenschutz und den Zugriff auf die Daten haben. Allerdings ist dieser Ansatz kostenintensiv und erfordert einen hohen Wartungsaufwand.
• Strukturierte vs. unstrukturierte vs. halbstrukturierte Daten: Wichtige Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt, sind die Anzahl der Datenquellen, das Format, in dem die Daten eingepflegt werden, und die Frage, wie vorhersehbar, konsequent oder bekannt die Struktur im Vorfeld ist. Während Data Warehouses nur strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen akzeptieren, können Data Lakes auch unstrukturierte Daten aufnehmen. Datenbanken stoßen bei der Skalierung an ihre Grenzen und funktionieren am besten, wenn es eine einheitliche Quelle für strukturierte Daten gibt.
• Anforderungen in Bezug auf die Datenverarbeitung: Ein Schritt des Datenverwaltungsansatzes besteht darin, zu verstehen, was ein Datenmodell ist und wann es definiert werden muss. Data Lakes bieten die Option, neben all den Metadaten zusätzlich auch Rohdaten zu speichern, und beim Extrahieren der Daten zur Analyse kann ein Schema verwendet werden. Datenbanken und Data Warehouses erfordern ETL-Verfahren, mit denen Rohdaten in eine vordefinierte Struktur umgewandelt werden (diese Struktur wird manchmal als „Schema-on-Write“ bezeichnet).
• Datenspeicherung und Budgetbeschränkungen: Die Preise für die Datenspeicherung steigen mit zunehmender Datenmenge. Data Lakes sind die kosteneffektivste Option, da sie Daten in ihrem unverarbeiteten Format speichern, während Data Warehouses wesentlich mehr Speicherplatz für die Verarbeitung und Vorbereitung von Daten auf die Speicherung zu Analysezwecken erfordern. Datenbanken können nach Bedarf skaliert werden.
• Leistung und Skalierbarkeit: Data Warehouse-Tools bieten verschiedene Leistungsstufen. Damit Ihr Data Warehouse stets die bestmögliche Leistung erbringt, müssen Sie eine Lösung wählen, mit der sichergestellt wird, dass Ihre Daten richtig bereinigt, von Duplikaten befreit und geladen werden. Außerdem sollten Sie sich für ein Produkt entscheiden, das in der Lage ist, gemeinsam mit den Anforderungen Ihres Unternehmens zu wachsen. Einige Speicher- und Tooloptionen für Data Warehouses sind horizontal skalierbar, d. h. sie funktionieren auch dann noch optimal, wenn Ihr Data Warehouse an Umfang zunimmt. Bei korrekter Konfiguration können solche Data Warehouse-Tools auch kostengünstig sein.
• Bedenken Sie, wer die Daten verwendet: Welcher Ansatz für ein Unternehmen sinnvoll ist, hängt davon ab, wer die Endnutzer sind – Businessanalysten, Datenwissenschaftler usw. Ein Data Warehouse kann die Anforderungen des Betriebsteams erfüllen, wenn der wesentliche Anwendungsfall in Erkenntnissen zum Unternehmen und in der Berichterstattung besteht. Jedoch sind die Einrichtung dieser Lösung und die Speicherung der Daten kostspieliger. Datenwissenschaftler bevorzugen die Arbeit mit Data Lakes, die sowohl Zugang zu strukturierten als auch zu unstrukturierten Daten gewähren, da sie sich intensiv mit modernsten Techniken des Artificial Leaning und des maschinellen Lernens beschäftigen möchten. Eine relationale Datenbank ist ideal für Businessanalysten, die in SQL bewandert sind und möglicherweise nur einen Entwicklungsbericht für eine spezifische Problemerklärung verfassen müssen.
• Integrationen: Die Geschäftsentwicklung umfasst häufig die Integration mehrerer Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Streaming-Apps und Cloud-Quellen, wodurch riesige Mengen an heterogenen Daten entstehen. In dieser Situation ist es von zentraler Bedeutung, ein Data Warehouse-Tool auszuwählen, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Informationssystemen zusammenführen kann.
• Technologie- und Datenökosystem: Organisationen haben unterschiedliche Ansichten dazu, ob sie in eine Open-Source-Software, eine proprietäre Software oder beides investieren sollten. Angesichts des Wachstums unstrukturierter Daten aus unterschiedlichen internen Unternehmenssystemen sowie Echtzeit-Datenströmen erfreuen sich Data Lakes immer größerer Beliebtheit. Ein weiterer wichtiger technologischer Aspekt, den es zu berücksichtigen gilt, ist der, wie einfach und exakt ein System im Falle von Änderungen an Datenquellen und Strukturen aktualisiert werden kann. Bei einem Data Lake sind Aktualisierungen einfach, während das Aktualisieren relationaler Datenbanken und Data Warehouses kostenintensiver ist.
• Anwendungsfall: Data Warehouses können sehr hilfreich sein, zumal immer mehr Unternehmensakteure auf präzise Informationen angewiesen sind, um ihre Entscheidungen zu unterstützen und Wettbewerbsvorteile zu erhalten. Allerdings erfordern sie auch hohe kontinuierliche Investitionen. Diejenigen, die die Vorteile von Data Warehousing untersuchen sollen, sollten diese Merkmale mit den Hauptzielen eines Unternehmens vergleichen. Außerdem müssen sie sicherstellen, dass das Data Warehouse häufig genug von allen Mitarbeitern des Unternehmens genutzt wird, um seine Erstellung und Pflege zu unterstützen.

Wenn eine Data Warehouse-Lösung nicht spezifisch für die Anforderungen Ihres Unternehmens konzipiert ist, haben ihre Funktionen praktisch keinen Nutzen für Sie. Bestimmte Tools sind besonders für den Umgang mit gigantischen Datensätzen geeignet, während andere eher auf kleinere Datenmengen ausgelegt sind. Während Sie die verschiedenen Alternativen abwägen, sollten Sie die Arten von Daten berücksichtigen, mit denen Sie vornehmlich arbeiten werden. Wenn Ihre Daten derzeit in mehreren Systemen oder Formaten gespeichert sind, empfiehlt sich in Ihrem Fall eine Lösung, die die wachsenden Komplexität bewältigen kann.

Die oben erläuterten Faktoren können die Entscheidung erleichtern, ob die Einrichtung eines Data Warehouse für die aktuellen und zukünftigen Anforderungen eines Unternehmens die beste Wahl ist. Sie bieten Unternehmen die Informationen, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Die Top 15 der besten Data Warehouse-Tools 2023

Die Auswahl des idealen Data Warehouse-Tools für die Verwaltung und Pflege des Data Warehouse, das die jeweiligen festgesetzten Unternehmensziele erfüllt und den Einschränkungen entspricht, kann eine Herausforderung darstellen. Nachfolgend haben wir die Top 15 der Data Warehousing-Tools aufgeführt, die sich auf dem aktuellen Markt durchgesetzt haben und von vielen Unternehmen zur Automatisierung ihrer Data Warehousing-Nutzung bevorzugt werden.

Kurzer Tipp: Wenn Sie bei Ihrer Suche nach dem richtigen Data Warehouse-Tool eine Option mit den erforderlichen Funktionen gefunden haben, sollten Sie sie erst einmal ausprobieren. Die meisten Anbieter bieten einen kostenlosen Testzeitraum von einer Woche oder länger an. Dies bietet Ihnen genug Zeit, die jeweilige Lösung in Ihre Systeme zu integrieren und die Lösung zu beurteilen.

 1. Fivetran: Die Low-Code-Data Warehousing-Lösung Fivetran bietet ein breites Spektrum vorgefertigter Konnektoren für etablierte Datenquellen und automatisiert gleichzeitig ETL-Verfahren. Darüber hinaus können Nutzer auch eine Anfrage nach einem Konnektor stellen oder einen eigenen erstellen, wenn noch keiner verfügbar ist, da die Entwickler von Fivetran ständig weitere Konnektoren hinzufügen.

Der umfassende Funktionsumfang von Fivetran bietet Nutzern die Möglichkeit, den gesamten Datenprozess virtuell zu automatisieren. Unter Verwendung der vorgefertigten Datenmodelle bietet die Lösung Nutzern die Möglichkeit, die Daten einfach umzuwandeln und in das Data Warehouse zu exportieren.

Fivetran ist ein sehr hilfreiches Tool zur Vereinfachung von Datenflüssen ohne großen Zeitaufwand für die Ausarbeitung benutzerdefinierter SQL-Abfragen. Das technische Team muss gelegentlich individuelle Skripte und Modelle erstellen, wenn eine Datenquelle noch nicht zugänglich ist. Fivetran bietet alle Tools, die Sie benötigen, und erfordert kaum bis gar keine Programmierung für ETL.

Die Kosten, die für einen Nutzer anfallen, basieren rein darauf, welche Datenmenge die Plattform verarbeiten muss. Außerdem bietet Fivetran einen Mengenrabatt, bei dem der Preis pro Datenzeile sinkt, je mehr Zeilen Sie synchronisieren. Der zu zahlende Betrag hängt davon ab, wie viele Zeilen Sie pro Monat hinzufügen, ändern oder entfernen. Unabhängig davon, welche Preisstufe Sie auswählen, wird Fivetran teurer, je mehr Daten Sie synchronisieren.

 2. Stitch (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Talend hat Ende des Jahres 2018 Stitch aufgekauft, eine Data Warehousing-Lösung für Programmierer. Laut Talend ist Stitch ein Open-Source-, Cloud-First-Data Warehouse-Tool für die schnelle Übertragung von Daten. Mehr als 3.000 Unternehmen nutzen Stitch, um Milliarden von Datensätzen aus Datenbanken und SaaS-Anwendungen in Data Warehouses und Data Lakes zu übertragen, damit sie mit Business Intelligence (BI)-Tools analysiert werden können. Es sind drei Pläne verfügbar: ein kostenloses Abo sowie ein Standard-Abo und ein Enterprise-Abo, die jeweils einen erweiterten Funktionsumfang bieten.

VORTEILE

• Bietet einfache Konnektivität mit mehreren Datenquellen
• Erweiterbar
• Extrem einfache und transparente Preisstruktur

NACHTEILE

• Stitch ist nicht sehr effektiv bei der Replikation von Datenbeständen wie MongoDB in relationalen Datenbanken. Dies ist zugegebenermaßen eine schwierige Aufgabe. Stitch verringert zwar den Aufwand, liefert dabei aber ein Endprodukt, das schwer weiterzuverarbeiten ist.
• Die simultane Replikation von Daten an mehreren Speicherorten wird nicht unterstützt. So ist es beispielsweise nicht möglich, eine kleine Anzahl von Tabellen von einem Datenspeicher nach X und den Rest nach Y zu replizieren.

PREISGESTALTUNG: Die Preise reichen von 100 $ monatlich für das Basis-Abo bis hin zu 2.500 $ pro Monat* für das Premium-Abo. Bei Abos wie Advanced und Premium erfolgt die Abrechnung jährlich.

 3. Integrate (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Es handelt sich um eine einfache, benutzerfreundliche visuelle Schnittstelle, die den Aufbau von Datenpipelines zwischen verschiedenen Quellen und Zielen einfacher macht als zuvor. Dieses Data Warehouse-Tool bietet ELT, Reverse ETL, umsetzbare Erkenntnisse für die Datenbeobachtung und schnelles Change Data Capture (CDC). Somit haben Sie mehr Möglichkeiten für das Data Warehousing als je zuvor.

VORTEILE

• Ein einfaches und intuitives Data Warehouse-Tool.
• Bietet unglaubliche Anpassungsmöglichkeiten
• Einfach zu bedienende Drag-and-Drop-Oberfläche.
• Einfache Integration externer Parteien in die Plattform.
• Großartiges Kundensupport-Team.

NACHTEILE

• Die interne Fehlerberichterstattung auf der Plattform hat sich als verwirrend erwiesen.
• Es zeigt eine Verzögerung beim Hinzufügen weiterer Datenverbindungen.

PREISGESTALTUNG: Von 15.000 $ pro Jahr für das Starter-Abo bis hin zu 25.000 $ pro Jahr für das Professional-Abo.

 4. Informatica (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Benutzer können Daten mit der Cloud-nativen Data Warehousing-Lösung von Informatica aufnehmen, integrieren und bereinigen, indem sie Informatica Cloud Data Integration für Cloud ETL und ELT verwenden. Um die Durchführung komplexer Integrationen zu erleichtern, können Benutzer Quell- und Zieldaten mit Hunderten von Konnektoren verknüpfen, die Metadaten erkennen.

VORTEILE

• Hat eine bemerkenswerte Kapazität zur Verwaltung großer Datenmengen.
• Bietet aktiv Antworten auf alle neuen Data Engineering-Anwendungsfälle.
• Robust und in der Lage, mit den Entwicklungen im modernen Data Engineering Schritt zu halten.

NACHTEILE

• Etwas teuer
• Ohne zusätzliche Kosten mangelt es an interner Interoperabilität über Produkte derselben Kategorie hinweg.
• Unzureichende Unterstützung durch Video-Tutorials und Dokumentation.

PREISGESTALTUNG: Die Kosten für das Basis-Paket für Integration Cloud beginnen bei 2.000 $ pro Monat. Der Preis für die zusätzlichen Stufen werden nicht veröffentlicht. Viele Produkte von Informatica können über einen Zeitraum von 30 Tagen kostenlos getestet werden.

 5. Panoply (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Das automatisierte Selfservice-Cloud-Data Warehouse Panoply verfolgt das Ziel, den Data Warehousing-Prozess zu vereinfachen. Mit Panoply als Cloud-Datenplattform ist es ganz einfach, Daten zu synchronisieren, zu speichern und abzurufen. Ohne großen Arbeitsaufwand in Bezug auf das Data Engineering kann diese Lösung umfassende Erkenntnisse bieten. Panoply kann gemeinsam mit anderen Data Warehouse-Tools wie Stitch und Fivetran eingesetzt werden, um die Data Warehousing-Prozesse noch weiter zu optimieren.

VORTEILE

• Einfaches und unkompliziertes Data Warehousing-Tool
• Schnell und mit kurzen Berechnungszeiten
• Bietet umfassende Informationen über die Effektivität der Datenmodelle.

NACHTEILE

• Preismodelle haben manchmal einen starken finanziellen Schwerpunkt.
• Für weitere Datenquellen können Aufpreise anfallen, doch der Support ist ziemlich kooperativ, wenn weitere Quellen angefordert werden.
• Support-Verzögerungen können problematisch sein.

PREISGESTALTUNG: Die Preise reichen monatlich von 399 $ für das Lite-Abo bis hin zu 2.729 $ für das Premium-Abo.

 6. Talend (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): All Ihre Cloud- und On-Prem-Daten können mit einer sicheren Cloud-Integrationsplattform-as-a-Service (iPaaS) integriert werden. Die Talend Integration Cloud bietet Ihnen Zugang zu leistungsstarken grafischen Tools, vorkonfigurierten Integrationsvorlagen und einer großen Bibliothek von Komponenten. Dank der marktführenden Lösungen für Datenintegrität und -qualität der Anwendungssuite von Talend Cloud können Sie datengestützte Entscheidungen mit Zuversicht treffen.

VORTEILE

• Bietet Funktionen zur Wiederherstellung im Notfall und automatische Backups.
• Einfache bedarfsgesteuerte Skalierung in beide Richtungen.
• Bietet ein verbessertes Datenschutzsystem.

NACHTEILE

• Geschwindigkeit und Leistung werden gegebenenfalls durch unzureichende Speicherkapazitäten beeinträchtigt.
• Verschachtelte Optionen führen bei alleiniger Nutzung möglicherweise zu einer Beeinträchtigung.
• Kostenintensive Lizenzgebühr.

PREISGESTALTUNG: Die Preise beginnen pro Nutzer bei 1.170 $ monatlich bzw. 12.000 $ jährlich.

 7. Boomi (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Boomi ist ein Data Warehouse-Tool, das in einer hybriden, cloudbasierten oder On-Prem-Konfiguration verwendet werden kann. Es bietet eine Low-Code-/No-Code-Oberfläche mit Verbindungsoptionen zu externen Systemen und Organisationen.

VORTEILE

• Vorkonfigurierte Konnektoren für nahezu jede Datenquelle reduzieren den erforderlichen Zeitaufwand erheblich.
• Nutzerfreundliche Entwicklungsplattform, die das Hinzufügen per Drag-and-Drop unterstützt.
• Bietet eine großartige aus Nutzern bestehende Community-Gruppe, die bei Anfragen helfen kann.

NACHTEILE

• Die Funktionen einer Eigenschaft zu nutzen, ist niemals einfach und gelegentlich sogar schwierig.
• Dell Boomi muss einen stärkeren Fokus auf das API-Management legen.
• Bei der Bearbeitung von Nutzer-Feedback kommt es zu Verzögerungen.

PREISGESTALTUNG: Die Preise für Pro Plus-Abos beginnen bei 2.000 $ pro Monat* bzw. 8.000 $ pro Monat* für Enterprise Plus-Abos.

 8. Snaplogic (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Mit der Low-Code-/No-Code-Data Warehousing-Lösung von SnapLogic können Datenteams schnell Data Lakes füllen, Data Pipelines erstellen und den Geschäftsteams die Erkenntnisse bieten, die sie benötigen, um fundiertere geschäftliche Entscheidungen zu treffen.

VORTEILE

• Daten können einfach in jedem beliebigen Format über jedes beliebige Quellsystem aufgerufen und extrahiert werden.
• Es bietet auch nicht-technischen Anwendern ein Höchstmaß an Komfort, indem es die verschiedenen möglichen Datentransformationen ansprechend visualisiert.
• Bietet herausragenden Kundenservice und ein hilfreiches Community-Forum.

NACHTEILE

• Benötigt dringend eine Methode zur Verwaltung der Versionskontrolle auf GitHub.
• Je komplizierter Pipelines werden, desto schwieriger wird es, alle relevanten Punkte zusammenzuführen.
• Es gibt keinen Schutz davor, versehentlich eine Vorschau zu erstellen.

PREISGESTALTUNG: Die Preise beginnen bei 9.995 $/Jahr*.

 9. ZigiWave (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Mit nur wenigen Klicks automatisiert das Data Warehouse-Tool ZigiWave das Datenstreaming. Es handelt sich um eine No-Code-Schnittstelle, die Entitäten jeder Ebene abbilden kann und für schnelle Integrationen konzipiert ist. Zigiwave (ansässig in Bulgarien) hat bereits 500 erfolgreiche Integrationen ermöglicht und kann ein Wachstum von 200 % vorweisen.

VORTEILE

• Es ist nutzerfreundlich und leicht verständlich.
• Umfassende Support-Möglichkeiten und Dokumentation machen es möglich, die Quell- und Zieltools zu verknüpfen, Daten umzuwandeln, Anwendungsfälle zu konfigurieren und mehr.
• Die Support-Mitarbeiter sind stets verfügbar und sehr kompetent darin, Fragen von Nutzern zu beantworten und bei Bedenken zu helfen.

NACHTEILE

• Keine Möglichkeit zur Implementierung von SaaS.

PREISGESTALTUNG: ZigiWave basiert seine Preisgestaltung auf einem pauschalen, fixen jährlichen Abrechnungssystem. Um die exakten Preise zu erfahren, ist es erforderlich einen Termin für ein Einführungsgespräch zu buchen.

10. Oracle Data Integrator (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Oracle bietet zwei einzigartige Produkte für die Datenintegration. Oracle Data Integrator (ODI) ist der Name der entsprechenden On-Prem Software. Es handelt sich um ein umfassendes Data Warehouse-Tool, das alle Anforderungen für die Datenintegration erfüllt. Es kann große Datenmengen verwalten und gleichzeitig eine hohe Produktleistung beibehalten. Die Software wird in zwei Variationen angeboten: als ODI für Big Data und in der Enterprise Edition.

Eine Alternative dazu, die die Cloud verwendet, ist die Oracle Data Integration Platform Cloud. Sie bietet eine schnelle Leistung dank einer browserbasierten Oberfläche und vorgefertigter Konnektoren für Software-as-a-Service (SaaS)-Produkte.

VORTEILE

• Die bemerkenswerte Fähigkeit, durch die Entwicklung individualisierter Wissensmodule schnell neue Technologie Stacks zu integrieren.
• Schnelle Leistung und native Unterstützung für große Datenmengen.
• Die begrüßenswerte Fähigkeit, nativen Code für das verwendete Datenverwaltungssystem zu erstellen.

NACHTEILE

• Prozedurales Coding ist schwierig.
• Vor der Durchführung von Umwandlungen muss die Datenbank geladen werden.

PREISGESTALTUNG: Die Preise für die On-Prem-Version von Oracle Data Integrator werden im Rahmen von Verträgen ausgehandelt und nicht offengelegt. Ein GB Datenspeicher in ODI Cloud kostet 1,2 Dollar pro Stunde.

11. Pentaho (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Die Hitachi Vantara Pentaho-Plattform richtet sich sowohl an Geschäfts- als auch an IT-Nutzer und ermöglicht die Integration, Vorbereitung, Kombination und Analyse sämtlicher Daten, die das geschäftliche Ergebnis beeinflussen. Zu diesem Zweck werden Geschäftsanalysen und Data Warehousing eng ineinander integriert. Das hochmoderne Data Warehouse-Tool, das Unternehmen dabei hilft, ihre Analysen und Data Pipelines zu beschleunigen, basiert auf dem Open-Source-Vermächtnis von Pentahos.

VORTEILE

• Open-Source-Java-Klassen, die das Erstellen benutzerdefinierter UDJCs und Expressions ermöglichen sowie die Fähigkeit zur Erstellung zusätzlicher benutzerdefinierter Plugins bieten.
• Die Einrichtung von Transformationen und rekursiven Aufgaben ist ganz einfach.
• Es sind viele Datenverknüpfungen verfügbar.

NACHTEILE

• Für die Fehlersuche können Javascript-Schritte eine steile Lernkurve haben. Die verfügbaren Pentaho Java-Klassen werden in einer modifizierten Javascript-Phase möglicherweise detaillierter behandelt.
• Ein Kalender, Finanzfunktionen wie modifizierte Renditereihen, Kovarianz (und Kovarianzmatrizen) und Standardabweichung könnten als zusätzliche Transformationsphasen hinzugefügt werden.

PREISGESTALTUNG: Die monatlichen Kosten pro Nutzer können von 25 $ bis 300 $ reichen.

12. Jitterbit (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Jitterbit hat es sich zur Aufgabe gemacht, Innovationen für seine Kunden zu beschleunigen und die Leistungsfähigkeit von APIs, Integration und künstlicher Intelligenz zu nutzen. Mit der API-Integrationsplattform von Jitterbit können Unternehmen SaaS-, On-Prem- und Cloud-Anwendungen schnell miteinander verknüpfen und KI sofort in jeden Geschäftsprozess integrieren. Da Jitterbit leistungsfähige Techniken zur Parallelverarbeitung nutzt, können große Datenmengen einfach übertragen werden.

VORTEILE

• Verlässliche und nutzerfreundliche Oberfläche
• Bietet eine umfassende Testversion
• Schneller Kundensupport

NACHTEILE

• Es ist möglich, verbesserte Funktionen für die Versionsverwaltung und Update-Kollisionserkennung bereitzustellen. Dies ist beispielsweise in Situationen hilfreich, in denen viele Jitterbit-Entwickler gleichzeitig arbeiten und eine Eingabe eines Entwicklers gegebenenfalls die Änderungen eines anderen aufheben könnte.
• Das Support-Forum ist zwar hilfreich, die Navigation darin ist aber gelegentlich nicht ganz einfach.

PREISGESTALTUNG: Der monatliche Festpreis von Jitterbit liegt bei 1.000 $ pro Monat für die normale Version, 2.500 $ für die Professional Edition und 5.000 $ für die Enterprise Edition. Weitere Informationen über sonstige Spezifikationen und die Preisgestaltung von Jitterbit erhalten Sie vom zuständigen Vertriebspartner.

13. Qlik (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung):  Mithilfe von Qlik können Unternehmen die Replikation, die Integration und das Streaming von Daten über mehrere Datenbanken und Big Data-Plattformen hinweg vereinfachen. Die Daten werden mit Qlik Replicate schnell, sicher und effektiv übertragen, ohne dass es zu einer Beeinträchtigung der geschäftlichen Abläufe kommt. Diese Lösung wird von einer Vielzahl von Unternehmen weltweit verwendet.

Mit Qlik Replicate können Daten an das ausgewählte Streaming-System übertragen werden. Es bietet automatische, universelle und in Echtzeit verfügbare Data Warehousing-Lösungen über alle relevanten Quell-Endpunkte hinweg, einschließlich Datenbanken, SAP-Systemen, Mainframes und Salesforce, und dies sowohl lokal als auch in der Cloud.

VORTEILE

• Bietet eine Replikationsfunktion, die fast in Echtzeit arbeitet.
• Große Abdeckung von Datenquellen und -zielen
• Ist extrem verlässlich und schnell in der Leistung.

NACHTEILE

• Die Grundlage der Replicate-Weboberfläche ist nicht immer stabil. Bei Dutzenden Verpflichtungen oder mehr kann es schwierig sein, die tatsächliche Anzahl zu überblicken. Der separat zu installierende Enterprise Manager behebt diese Probleme.
• Über das Hilfsportal genau das zu finden, was Sie suchen, kann schwierig sein.
• Die Synchronisierung während der Replikation nimmt viel Zeit in Anspruch, wenn die Verbindung unterbrochen wird, da ein vollständiges Neuladen erforderlich ist.

PREISGESTALTUNG: Die Preismodelle werden nicht veröffentlicht. Wenden Sie sich an Qlik, um mehr über die Preise zu erfahren!

14. Alooma (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Die Data Warehousing-Funktionen von Alooma konzentrieren sich auf den Output, der an das vorgesehene Data Warehouse übermittelt wird. Sie bieten Methoden für die Verwaltung von Fehlern und die Überwachung von Pipelines.

VORTEILE

• Analyseteams können dank der Datentransformation, die bereits erfolgt, bevor die Daten in das Data Warehouse geladen werden, ein standardisiertes, umfassendes Schema einführen.
• Alooma umfasst eine erhebliche Auswahl vorkonfigurierter typischer Drittanbieter für das, wofür normalerweise ein ETL-Vorgang der Daten erforderlich wäre.

NACHTEILE

• Während das Data Warehouse-Tool zwar fantastische Arbeit bei der Einspeisung und Umwandlung von Daten leistet, wären zusätzliche Anweisungen zur Handhabung der Outputs hilfreich.
• Die Möglichkeiten während der Transformationsphase sollten erweitert werden, statt einzelne Ereignistransformationen zu verwenden.

PREISGESTALTUNG: Die Preismodelle werden nicht veröffentlicht. Wenden Sie sich an das Alooma-Team, um ein Angebot zu erhalten!

15. IBM (Vorteile/Nachteile/Preisgestaltung): Die führende ETL-Plattform IBM® InfoSphere® DataStage® integriert Daten aus zahlreichen Unternehmenssystemen. Sie verwendet eine online und lokal verfügbare, leistungsstarke Parallel-Infrastruktur. Die skalierbare Plattform bietet erweitertes Metadaten-Management und Konnektivität für Unternehmen.

VORTEILE

• Bietet ein automatisches Lastausgleichssystem
• Es handelt sich nachweislich um ein effektives Tool für den Umgang mit riesigen Datenmengen.
• Es bietet eine Vielzahl von Partitionierungstechniken, die für die Optimierung von gleichzeitigen Aufgaben nützlich sein können.

NACHTEILE

• Die Verknüpfung zwischen mehreren Systemen ist problematisch
• Es ist kein umfassendes Nutzerhandbuch verfügbar.
• Es unterstützt kein Checkpoint-basiertes Debugging.

PREISGESTALTUNG: Die Preise liegen zwischen 934 $ und 12.142 $ pro Monat.

Hinweis: Die Preisdaten wurden vom Software-Entwickler bereitgestellt oder stammen aus öffentlich verfügbaren Preisquellen. Die tatsächlichen Anschaffungskosten sind mit dem Anbieter auszuhandeln.

Fazit

Zwischen 2019 und 2024 soll der weltweite Data Warehousing-Markt Prognosen zufolge um 8,3 Prozent wachsen und einen Marktwert von 20 Milliarden $ erreichen. Dies deutet darauf hin, dass Data Warehouses inzwischen eine etablierte Datenspeichermethode darstellen und nicht mehr nur ein Schlagwort oder ein futuristisches Konzept sind. Data Warehousing-Tools werden bei datengetriebenen Unternehmen zu einer beliebten Standardmethode zur Verwaltung der wachsenden Menge organisierter und nicht strukturierter Daten.

Data Warehousing bietet Nutzern die Möglichkeit, zu testen, welche Vorteile die Automatisierung für das eigene Unternehmen bieten könnte. Die Automatisierung der verschiedenen operativen Aufgaben erfreut sich immer größerer Beliebtheit, besonders weil die Nutzer den Wert einer Verringerung von Fehlern und einer Beschleunigung von Workflows erkennen.

Data Warehouse-Tools werden auch in den nächsten Jahren über fast alle Bereiche und Unternehmensgrößen hinweg eine wesentliche Rolle in der Branche einnehmen. Derzeit gibt es auf dem Markt viele Optionen; Sie müssen sich lediglich für den richtigen Ansatz und die richtige Ausstattung entscheiden.

Dieser Artikel ist auf die verschiedenen Facetten von Data Warehouse-Tools eingegangen, einschließlich ihrer Anwendung, häufig verwendeter Data Warehouse-Tools und wichtiger Aspekte, die bei der Auswahl der besten Data Warehouse-Tools zu berücksichtigen sind. In der Regel empfiehlt es sich, zunächst die Testversion einer beliebigen größeren Data Warehouse-Anwendung auszuprobieren, bevor Sie sich für den Kauf entscheiden, und, falls möglich, mit Nutzern der entsprechenden Plattform zu sprechen und sie um Feedback zu bitten.

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