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Die 15 besten ETL-Tools des Jahres 2023

Die 15 besten ETL-Tools des Jahres 2023

February 13, 2023
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Die 15 besten ETL-Tools des Jahres 2023
Vergleichen Sie die Funktionen und Preise der besten ETL-Tools des Jahres 2023.

Unternehmen sind auf Daten angewiesen, um wichtige Entscheidungen für ihren Vertrieb, ihr Marketing oder andere wichtige Aufgaben zu treffen. Diese Daten liegen jedoch in unterschiedlichen Formaten und Größen vor und sind in verschiedenen Datenbanken oder Dateien gespeichert. Zur Analyse dieser Daten benötigen Sie bestimmte Tools, um diese Daten zu extrahieren, in ein geeignetes Format umzuwandeln und schließlich in einen Destination-Speicher wie ein Data Warehouse zu laden. Diese Tools werden als ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) bezeichnet.

Heutzutage verwenden die meisten Unternehmen ein ETL-Tool als Teil ihres Datenintegrationsprozesses. ETL-Tools sind bekannt für ihre Effizienz, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit für breitere Datenverwaltungskonzepte. In diesem Artikel erfahren Sie, was ETL ist, und lernen die verschiedenen Arten von ETL-Tools kennen. Darüber hinaus werden Sie einige kritische Faktoren kennenlernen, die für die Auswahl des besten ETL-Tools erforderlich sind. Lesen Sie also weiter, um die besten ETL-Tools zu entdecken, die auf dem Markt weit verbreitet sind.

Was ist ETL?

Im digitalen Zeitalter spielen Daten eine sehr große Rolle. Sie können diese Daten in Excel-Tabellen oder in Datenbanken oder sogar als Bilder und Videos speichern. Wenn Sie diese Daten jedoch analysieren oder verwenden möchten, müssen Sie sie in einem Format konsolidieren. Hier spielt ETL eine Rolle.

Einfach ausgedrückt ist ETL ein Akronym für Extrahieren, Transformieren und Laden. Sie extrahieren Daten aus einer Quelle, wandeln sie in ein relevantes Format um und laden diese Daten dann in ein Data Warehouse oder eine Datenbank. Daher erstellen Unternehmen entweder ihre eigenen Standard-ETL-Pipelines oder bevorzugen den Einsatz automatisierter ETL-Tools wie Fivetran.

Der End-to-End-ETL-Prozess umfasst die folgenden Phasen:

  • Extraktion: In dieser Phase werden strukturierte oder unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie Websites, Customer Relationship Management(CRM)-Plattformen, Anwendungen, Datenbanken, SaaS-Software, Dateien, Marketingplattformen oder anderen Datenquellen extrahiert. Nach Abschluss der Extraktion werden die Daten in einen Bereitstellungsbereich geladen und stehen für den nächsten Schritt – die Transformation – zur Verfügung.
  • Transformation: In der Transformationsphase werden die extrahierten Daten durch Bereinigung und Formatierung aufbereitet. Ziel ist es, die Daten für die Abfrage im Zielspeicher wie einem Data Warehouse wie Google BigQuery, Redshift oder Snowflake oder Datenbanken wie MongoDB oder PostgreSQL bereitzustellen.

Die extrahierten Daten müssen in ein Standardformat umgewandelt werden, das den Anforderungen des Schemas der Zieldatenbank entspricht. Dazu werden eine Reihe von Funktionen ausgeführt und eine Reihe von Regeln auf die Daten angewendet. Der Grad der Manipulation, der für die ETL-Transformation erforderlich ist, hängt vollständig von den extrahierten Daten und den Anforderungen des Unternehmens ab. Einige der grundlegenden Transformationen, die in dieser Phase stattfinden, sind folgende:

  • Bereinigung: Auffüllen der fehlenden Werte mit einigen Standardwerten oder Überprüfung der Konsistenz des Datumsformats usw.
  • Deduplikation: Identifizieren und Entfernen von doppelten Datensätzen.
  • Formatstandardisierung: Formatierung von etwas gemäß einer Reihe von Richtlinien, so dass seine Werte und seine Struktur mit dem beabsichtigten Anwendungsfall kompatibel sind, z. B. Umrechnung von Maßeinheiten, Datum/Uhrzeit usw.
  • Schlüsselumstrukturierung: Auffinden wichtiger Beziehungen zwischen Tabellen.
  • Laden: Die transformierten Daten müssen nun in die gewünschte Destination geladen werden, z. B. in eine Datenbank, ein Data Warehouse oder einen Data Lake. Die Daten können auf zwei verschiedene Arten geladen werden: inkrementelles Laden oder alles auf einmal, d. h. vollständiges Laden. Beim vollständigen Laden werden alle Datensätze vom Transformations-Fließband in das Ziellager oder die Zieldatenbank übertragen. Dies kann zu redundanten Daten führen, wenn sie nicht überprüft werden. Daher ist einer der wichtigsten Faktoren, die während des gesamten Ladevorgangs zu berücksichtigen sind, die Kenntnis der Aufgabe, die die Zielumgebung erfüllen soll. Beim Laden von Daten kann es je nach Datenträger, Struktur, Ziel und Ladetyp zu nachteiligen Auswirkungen auf das Hostsystem kommen.

Was sind ETL-Tools?

Daten sind nur dann sinnvoll, wenn sie umgewandelt und für betriebliche und geschäftliche Erkenntnisse genutzt werden können. Daher sind ETL-Tools für die Bereitstellung von Business Intelligence für Unternehmen jeder Größe unerlässlich. Unternehmen sammeln Daten aus zahlreichen Quellen. ETL-Tools helfen bei der Optimierung des Prozesses der Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen, der Umwandlung in ein definiertes Format und dem effektiven Laden der Daten in die Destination. Nun können Sie diese Daten in Business Intelligence-Tools wie Tableau, Power BI oder andere laden, um sie zu analysieren.

ETL-Tools organisieren und automatisieren die Datenströme aus den Datenquellen, um zuverlässige Informationen zu generieren. Der Großteil des oben genannten Prozesses kann je nach ETL-Tool vollständig optimiert werden. Vorgefertigte Datenkonnektoren, die von Anbietern von ETL-Tools angeboten werden, erfordern nur wenig bis gar keine Programmierung, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und in ein Zielsystem zu laden. Damit entfallen die aufwändige Datenerfassung, API-Verwaltung und andere Aufgaben.

Um die verschiedenen Arten von ETL-Tools, die in der Branche verwendet werden, zu verstehen, lesen Sie den nächsten Abschnitt, um mehr darüber zu erfahren.

Welche Arten von ETL-Tools gibt es?

Abhängig von verschiedenen Faktoren, wie cloudbasiert, On-Prem, Echtzeit und anderen, kann man die ETL-Tools grundsätzlich in die folgenden Kategorien einteilen:

1. Benutzerdefinierte ETL-Tools

Unternehmen, die über interne Ressourcen für Datentechnik und -support verfügen, können mit Sprachen wie SQL, Python und Java ihre eigenen Tools und Pipelines entwickeln und erstellen.  Diese Strategie bietet zwar die größte Flexibilität, ist aber auch mit dem größten Aufwand verbunden. Darüber hinaus müssen die Nutzerinnen und Nutzer die Tests, die Dokumentationserstellung, die Pflege und die Weiterentwicklung unter diesem Typ selbst durchführen.

2. Batch-ETL-Tools

Für viele Unternehmen war die einzige praktikable ETL-Methode bis vor kurzem die Stapelverarbeitung in On-Prem-Tools. In der Vergangenheit war die Verarbeitung großer Datenmengen sehr zeit- und energieaufwändig und konnte die Rechen- und Speicherkapazität eines Unternehmens während der Geschäftszeiten schnell erschöpfen. Daher war es für Unternehmen sinnvoller, die Batch-Datenverarbeitung mit ETL-Tools außerhalb der Stoßzeiten zu nutzen. Diese Tools führten die Datenextraktion, -transformation und das Laden in Stapeln durch.

3. Echtzeit-ETL-Tools

Echtzeit-ETL-Tools werden verwendet, um Daten in Echtzeit zu extrahieren, zu transformieren und in das Zielsystem zu laden. Bei einigen Datenaktualisierungen funktioniert die Stapelverarbeitung problemlos. Allerdings benötigen wir heute immer häufiger Echtzeit-Zugang zu Daten aus verschiedenen Quellen. Die Echtzeitnachfrage zwingt uns dazu, Daten in Echtzeit statt in Stapeln zu verarbeiten und dabei ein verteiltes Paradigma und Streaming-Funktionen zu nutzen. Daher erfreuen sich diese ETL-Tools zunehmender Beliebtheit, da die Unternehmen nach Erkenntnissen suchen, die sie sofort nutzen können. Zahlreiche Near-Real-Time-ETL-Tools werden sowohl kommerziell als auch über Open Source angeboten.

4. On-Prem-ETL-Tools

Viele Unternehmen verwenden ältere Systeme mit Daten und Repository-Konfiguration vor Ort. Die Datensicherheit ist der Hauptgrund für eine solche Vereinbarung. Aus diesem Grund ziehen es die Unternehmen vor, ein ETL-Tool vor Ort zu installieren.

5. Cloud-ETL-Tools

Unternehmen nutzen zunehmend cloudbasierte ETL-Tools, um Daten aus verschiedenen Webanwendungen oder lokalen Quellen zu übernehmen. Diese Tools werden in der Cloud bereitgestellt. Da fast alle Daten und Anwendungen in der Cloud unterstützt werden, wird es einfacher, Daten zu extrahieren und in das ETL-Tool zu laden. Dies spart auch die Ressourcen und andere Kosten für die Einrichtung des ETL-Tools. Cloud-ETL-Tools bieten hohe Verfügbarkeit, Elastizität und geringe Latenzzeiten, so dass die Ressourcen skaliert werden können und den aktuellen Anforderungen an die Datenverarbeitung entsprechen.

6. Open-Source-ETL-Tools

In den vergangenen zehn Jahren wurden zahlreiche Open-Source-ETL-Tools entwickelt. Da diese ETL-Tools leicht zugänglich sind, gibt eine große Testgemeinschaft ständig Feedback zu ihnen, um ihre Funktionen zu verbessern oder zu ergänzen. Viele dieser Open-Source-ETL-Tools bieten eine grafische Oberfläche für die Erstellung und Ausführung von Pipelines.

7. Hybride ETL-Tools    

Durch die Integration der Funktionen der oben genannten ETL-Werkzeugtypen erhalten Sie ein hybrides ETL-Werkzeug. So können mehrere ETL-Aufgaben in großem Umfang von einer einzigen ETL-Plattform bewältigt werden.

Schlüsselfaktoren zur Bewertung von ETL-Tools

Wie bereits erwähnt, haben Unternehmen bei der Auswahl eines ETL-Tools viel Spielraum. Das optimale ETL-Tool hängt von einer Reihe von Aspekten ab, u. a. von den erwarteten Anwendungsfällen, dem Preis, dem Speicherort der Quelldaten, der Art der zu verschiebenden Daten, dem Bedarf an Skalierbarkeit und dem Umfang der für die Nutzung erforderlichen Kenntnisse. Einige Unternehmen ziehen es vor, ihre eigenen ETL-Pipelines zu erstellen, während andere sich für automatisierte Tools entscheiden, die entweder vor Ort oder in der Cloud installiert sind. Die Wahl des richtigen ETL-Tools für Ihren Anwendungsfall kann eine Herausforderung darstellen. Daher haben wir im Folgenden einige der kritischen Faktoren aufgelistet, die Sie bei der Auswahl des besten ETL-Tools für Ihr Unternehmen beachten sollten.

  • Anwendungsfall: Die Analyse des Anwendungsfalls ist ein entscheidender Faktor bei der Auswahl Ihrer ETL-Tools. Wenn Ihr Unternehmen klein ist oder nur geringe Anforderungen an die Datenanalyse stellt, benötigen Sie vielleicht keine so robuste Lösung wie große Unternehmen mit komplizierten Datensätzen.
  • Datenkonnektoren: Welche Datenquellen möchte Ihr Team am liebsten nutzen? Wie viel Aufwand sind Sie im Bedarfsfall in die Entwicklung einer neuen Integration zu investieren bereit? Die von vielen Neugründungen und kleinen Unternehmen verwendeten Datenquellen sind im Allgemeinen einheitlich. Bei der Auswahl des idealen ETL-Tools für Ihren Anwendungsfall sollte Ihr Datenteam ETL-Tools wählen, die eine Vielzahl von Integrationsoptionen unterstützen, sei es eine Datenquelle oder eine Destination, einschließlich der von Ihnen verwendeten.
  • Einfach zu bedienendes Interface: Wer wird die Daten nutzen, wie werden sie geladen, und wie werden sie verwendet? Stellen Sie sicher, dass das ETL-Tool über eine interaktive Benutzeroberfläche verfügt und einfach einzurichten ist. Dies macht die Verwaltung datenbezogener Aufgaben und die Erstellung von Datenpipelines für Ihr Team, egal ob es sich um technische Experten oder nicht-technische Benutzer handelt, zu einem rundum zufriedenstellenden Erlebnis.
  • Skalierbarkeit: Denken Sie daran, dass Ihre Datenanforderungen mit dem Wachstum Ihres Unternehmens steigen werden. Um den Anforderungen Ihres expandierenden Unternehmens gerecht zu werden, sollte das ETL-Tool Funktionen zur Leistungsoptimierung sowie andere Ressourcen unterstützen, die für die Skalierung Ihrer Pipeline erforderlich sind.
  • Niedrige Latenzzeit: Echtzeit-ETL-Tools erfreuen sich bei Unternehmen zunehmender Beliebtheit, da die Nachfrage nach schneller Datenerfassung und -analyse gestiegen ist. Echtzeitdaten sind entscheidend, da einige Entscheidungen sofort getroffen werden müssen. Während einige Quelldatenkonnektoren Latenzanforderungen haben, sollten die Daten Ihren ETL-Prozess mit so wenig Latenz wie möglich durchlaufen.
  • Preisgestaltung: Unternehmen sollten nicht nur die Kosten für das Tool selbst berücksichtigen, sondern auch den Preis für die Infrastruktur und die personellen Ressourcen, die für die langfristige Aufrechterhaltung des ETL-Tools erforderlich sind.
  • Eingebaute Überwachung und Sicherheit: Ein Überwachungssystem, das Echtzeit-Updates über den Auftragsfortschritt liefert, sollte in die ETL-Tools integriert werden oder wurde bereits integriert, um eine effiziente Prozessausführung zu gewährleisten. Das Niveau der Sicherheit und der Einhaltung von Vorschriften ist ebenso wichtig wie andere Faktoren. Um sicherzustellen, dass sensible Daten geschützt sind und nur mit den richtigen Benutzern geteilt werden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass der Anbieter des ETL-Tools die Sicherheitsanforderungen erfüllt.

Top 15 der besten ETL-Tools

Nun, da Sie die verschiedenen Arten von ETL-Tools und einige der wichtigsten Faktoren, die Sie bei der Auswahl des besten ETL-Tools beachten sollten, verstanden haben, werfen wir einen Blick auf die besten ETL-Tools auf dem Markt.

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1. Fivetran

Fivetran ist ein cloudbasiertes automatisiertes ETL-Tool (Extrahieren, Übertragen, Laden), das bei der Übertragung von Daten aus verschiedenen Quellen in einen Datenspeicher, wie ein Data Warehouse oder eine Datenbank, hilft. Um ihre Daten zu konsolidieren, können die Benutzer mit Hilfe der leistungsstarken Konnektoren von Fivetran eine Verbindung zu mehr als 100 Datenquellen herstellen.

Schlüsselmerkmale von Fivetran:

  • Unterstützt mehr als 100 Datenkonnektoren mit Anwendungsfällen in Marketing Analytics, Datenbanken, Sales Analytics, Product Analytics, Finance & Ops Analytics, Support Analytics und Engineering Analytics.
  • Es passt sich schnell an die API und Schemaänderungen an, um die Datenkonsistenz und -integrität zu gewährleisten.
  • Es synchronisiert fortlaufend Daten zwischen den Ziellagern und Datenquellen.
  • Um Ihnen eine Low-Code-Lösung zu bieten, bietet Fivetran vorgefertigte Datenmodelle, mit denen Sie schnell neue Berichte erstellen und Ad-hoc-Anfragen beantworten können und dabei wichtige Entwicklungszeit sparen.
  • Fivetran unterstützt das umfangreichste Programm für Datenschutz, Sicherheit und Compliance.
  • Alle Fivetran-Kunden haben rund um die Uhr Zugang zu Support-Spezialisten, die direkt mit Ihnen zusammenarbeiten, um technische Probleme schnell zu beheben.

Preisgestaltung: 14-tägige kostenlose Testversion und verbrauchsabhängiges Preismodell – basierend auf Ihrem Quellentyp und den monatlich aktiven Zeilen.

2. Talend

Talend ist ein kostenloses ETL-Tool, das hauptsächlich zur Erstellung von Datenpipelines verwendet wird. Es beinhaltet Talend Studio, das den Entwurf des Datenflusses und der Transformationslogik erleichtert.

Schlüsselmerkmale von Talend:

  • Es ist mit verschiedenen Cloud-Umgebungen und hybriden Clouds kompatibel.
  • Talend wird auf der Eclipse-Plattform entwickelt, die eine Bibliothek von Konnektoren für die Anbindung an Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Flat Files und Webservices, bereitstellt.
  • Über die Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche können Datenkomponenten aus Excel, Oracle, Salesforce und anderen Datenquellen zur Ausführung von Aufträgen verbunden werden.
  • Es verfügt über integrierte Konnektoren, die den Zugriff auf Daten aus einer Vielzahl von Umgebungen ermöglichen, darunter Datenbanken, SaaS-Plattformen und andere Anwendungen.
  • Es lässt sich mühelos mit Google Cloud Platform, Snowflake, Microsoft Azure, Amazon Web Services und anderen Plattformen verbinden.
  • Es bietet den Vorteil einer robusten Open-Source-Gemeinschaft, die aktiv zur Dokumentation beiträgt und Hilfe anbietet.

Preisgestaltung: Kostenlos

3. Matillion

Die ETL-Lösung von Matillion ist zwar unternehmenstauglich, aber dennoch außergewöhnlich, da sie spezielle Anwendungsfälle für kleine und mittlere Unternehmen ermöglicht. Die Cloud-native ETL-Plattform von Matillion hilft, die Daten in jeder Phase des Datenlebenszyklus sinnvoll zu nutzen.

Schlüsselmerkmale von Matillion:

  • Die Benutzer können Datentransformationen entweder in SQL definieren oder eine einfache Point-and-Click-Schnittstelle dafür verwenden.
  • Es ermöglicht die Beschleunigung von Transformationen durch vorheriges Laden von Daten.
  • Sie können Batch- und CDC-Pipelines mit dem Matillion Data Loader ausführen, ohne über Programmierkenntnisse zu verfügen. Daher werden die meisten Ihrer Mitarbeiter keine Probleme haben, auf die damit bereitgestellten Geschäftsinformationen zuzugreifen.
  • Es ist ausgestattet mit ausreichenden Konnektoren, die eine Vielzahl von Cloud Data Warehouses unterstützen, darunter Snowflake, Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse und Google BigQuery.

Preisgestaltung: Angebot einer 14-tägigen kostenlosen Testversion und eines Pay-as-you-go-Preismodells.

4. Integrate.io

Mit Hunderten von Konnektoren und einer umfassenden Lösung für ETL, ELT, API-Generierung und Data Insights ist Integrate.io eine marktführende Low-Code-Datenintegrationsplattform, mit der Benutzer schnell automatisierte, sichere Pipelines erstellen und verwalten können. Die Plattform ermöglicht die mühelose Aggregation von Daten in Warehouses und Datenbanken und ist gleichzeitig extrem skalierbar auf jedes Datenvolumen und jeden Anwendungsfall.

Schlüsselmerkmale von Intergrate.io:

  • Sie können Daten aus jeder Quelle beziehen, die RestAPI unterstützt.
  • Es bietet mehr als 100 wichtige SaaS-Anwendungspakete und Datenspeicher, darunter MongoDB, MySQL, Amazon Redshift, Google Cloud Platform und Facebook.
  • Alle wichtigen E-Commerce-Plattformen, einschließlich Shopify, NetSuite, BigCommerce und Magento, werden unterstützt.
  • Es beinhaltet eine Fülle von Anpassungsmöglichkeiten durch seine umfangreiche Ausdruckssprache, seine ausgefeilte API und Webhooks.
  • Es bietet Lösungen für Reverse ETL und Business Intelligence (BI), um bereinigte Daten an verschiedene Interessengruppen weiterzugeben.
  • Mit der Funktion „Verschlüsselung auf Feldebene“ können Sie einzelne Datenfelder mit ihrem eigenen Verschlüsselungscode ver- und entschlüsseln.

Preisgestaltung: 14-tägige kostenlose Testphase und flexible Abonnements werden angeboten.

5. Snaplogic

Mit der SnapLogic Intelligent Integration Platform setzt SnapLogic die Innovation im Bereich der Datenintegration konsequent fort. Es ist mehr als nur ein ETL-Tool. Der SnapLogic IIP ist ein mandantenfähiger Cloud-Service, der Skalierbarkeit, robuste parallele Verarbeitung, umfassende Datenverwaltungsfunktionen und verschiedene vordefinierte Konnektoren bietet.

Schlüsselmerkmale von Snaplogic:

  • Da die SnapLogic iPaaS-Plattform vollständig auf Rest basiert, haben Kunden eine große Flexibilität bei der Anbindung an verschiedene Quellen und der Erstellung von ETL-Pipelines.
  • Mit zahlreichen eingebauten Anschlüssen und einfacher Nachverfolgung der Einspeisung in ein System.
  • Java-basierte benutzerdefinierte Snaps können von Entwicklern erstellt werden.
  • Es gibt mehr als 100 Snap Packs von SnapLogic, und jedes enthält eine Reihe von verwandten Snaps oder Datenzugriffsverbindungen.
  • Data Lakes, Data Warehouses und Datenbanken werden von SnapLogic unterstützt.

Preisgestaltung: Kostenlose Daten-Testversion verfügbar. Preismodelle sind auf Anfrage erhältlich.

7. Pentaho Data Integration

Pentaho Data Integration, früher unter dem Namen Kettle bekannt, ist vor allem für seine grafische Benutzeroberfläche Spoon bekannt. Pentaho Data Integration ist dafür bekannt, dass es neben seinen ETL-Fähigkeiten auch Funktionen wie Datenintegration, Reporting, Data Mining, OLAP-Services und mehr bietet.

Schlüsselmerkmale von Pentaho Data Integration:

  • Dieses Open-Source-ETL-Tool erstellt XML-Dateien zur Darstellung von Pipelines und verwendet seine ETL-Engine zur Ausführung der Pipeline.
  • Es kann in einer Cloud oder vor Ort eingerichtet werden.
  • Pentaho setzt vor allem auf hybride und Multi-Cloud-Systeme.
  • Es unterstützt den Datenzugriff für IoT-Tools.
  • Es bietet Funktionen für die Datenverarbeitung und Datenintegration aus vielen Datenquellen.
  • Es ermöglicht die Erstellung von Berichten in verschiedenen Formaten wie Excel, Text, CSV, PDF, HTML und XML.

Preisgestaltung: Preisangaben sind auf Anfrage erhältlich.

8. Singer

Mit Singer kann ein Unternehmen dank seines Open-Source-Skripting-Tools Daten effizienter übertragen. Singer stellt die Verbindung zwischen Datenextraktions- und Datenladeskripten her und ermöglicht so die Extraktion oder das Laden von Daten aus/zu jeder beliebigen Quelle. Die Skripte verwenden JSON, so dass sie umfangreiche Datentypen unterstützen, Datenstrukturen mit JSON Schema erzwingen und mit jeder Programmiersprache verwendet werden können.

Schlüsselmerkmale von Singer:

  • Es handelt sich um eine CLI-basierte Anwendung, für die einige Programmierkenntnisse erforderlich sind.
  • Die Skripte für dieses Werkzeug gibt es in zwei Varianten: Taps und Targets. Ein Skript, genannt Tap, zieht Daten aus Ihren Quellen. Die Datenströme werden von einem Zielskript empfangen, das sie dann am endgültigen Ort speichert.
  • Singer.io ist ein flexibles ETL-Tool, mit dem Sie Skripte erstellen können, um Daten zwischen verschiedenen Standorten zu übertragen. Sie können Ihre eigenen Taps und Ziele erstellen oder die bereits vorhandenen verwenden.
  • Es ermöglicht das Streamen von Daten aus über 110 Quellen zu etwa 10 Zielen.
  • Singer greift auf die Quelle zu, um Daten zu extrahieren, die dann in einem JSON-basierten Format in einen Standardstream geschrieben werden.

Preisgestaltung: Kostenlos

9. Hadoop

Apache Hadoop ermöglicht die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen in Computerclustern. Es handelt sich um ein verteiltes Allzweck-Computersystem, das zur Speicherung, Verwaltung und Analyse von Daten beliebiger Struktur verwendet werden kann.

Schlüsselmerkmale von Hadoop:

  • Über 20 wichtige Open-Source-Projekte bilden das komplizierte Ökosystem von Hadoop. Zu diesen Projekten gehören Pig, MapReduce und Spark, die für die Durchführung von ETL-Operationen verwendet werden.
  • Hadoop ist horizontal und vertikal skalierbar.
  • Es kann strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten und speichern.
  • Durch die Duplizierung von Daten über mehrere DataNodes in einem Hadoop-Cluster stellt Hadoop die Datenverfügbarkeit sicher, selbst wenn eines Ihrer Systeme ausfällt.
  • Es verwaltet seinen Speicher über ein verteiltes Dateisystem. Aufgrund der gleichzeitigen Verarbeitung einer so großen Anzahl von Dateiblöcken ist Hadoop schnell.
  • Hadoop ist bekannt für seine Eigenschaft der Datenlokalität, die darin besteht, die Rechenlogik näher an die Daten zu bringen als umgekehrt. Diese Eigenschaft von Hadoop senkt die Bandbreitennutzung eines Systems.

Preisgestaltung: Kostenlos

10. Dataddo

Dataddo ist ein cloudbasiertes ETL-Tool ohne Code, das für Fachleute jedes technischen Kenntnisstandes entwickelt wurde. Es bietet eine Vielzahl von Konnektoren, vollständig angepasste Metriken und ein zentrales System zur Verwaltung aller Datenpipelines auf einmal. Dataddo lässt sich problemlos in Ihre bestehenden Workflows und Datenarchitekturen einbinden.

Schlüsselmerkmale von Dataddo:

  • Dank der vollständig verwalteten APIs von Dataddo ist eine kontinuierliche Wartung der Pipeline nicht erforderlich.
  • Dank der benutzerfreundlichen Oberfläche und der unkomplizierten Einrichtung können Sie sich ganz auf die Integration Ihrer Daten konzentrieren.
  • Sie können Daten aus jeder Geschäftsanwendung an jede Business-Intelligence-Plattform, wie Tableau, Power BI oder Looker Studio, senden.
  • Auf Anfrage können weitere Anschlüsse innerhalb von 10 Arbeitstagen angeschlossen werden.
  • Anpassbare Metriken, die von Dataddo für die Entwicklung oder Verbindung von Quellen bereitgestellt werden.

Preisgestaltung: Angebot eines kostenlosen Abonnements für 3 Datenflussverbindungen und eines benutzerdefinierten Preismodells, das von der Anzahl der Datenflüsse abhängt und bei 99 USD/Monat beginnt.

11. AWS Glue

AWS Glue ist ein Cloud-Datenintegrationstool, das sowohl mit visuellen als auch mit codebasierten Clients arbeitet. Die serverlose Plattform verfügt über weitere Tools, die zusätzliche Funktionen ausführen, wie den AWS Glue Data Catalog zum Erkennen von Daten im gesamten Unternehmen und das AWS Glue Studio zum visuellen Entwickeln, Ausführen und Verwalten von ETL-Pipelines.

Wichtige Merkmale von AWS Glue:

  • Zu den Kernkompetenzen von AWS Glue gehören Datenanalyse und Kategorisierung.
  • Sie können mithilfe von AWS Glue-Crawlern automatisch Datenbank- und Tabellenschemata aus Ihren Daten in Amazon S3 ableiten und dann die zugehörigen Metadaten im AWS Glue Data Catalog speichern.
  • Einer der vollständig verwalteten ETL-Services von AWS, AWS Glue, kann nahtlos mit den anderen Produkten des Unternehmens verknüpft werden, darunter Redshift, S3 Lambda und RDS.
  • Um die Nutzer bei der Verlagerung ihrer Daten in die Cloud zu unterstützen, kann sie auch eine Verbindung zu lokalen Datenquellen herstellen.
  • ETL-Pipelines werden in Python erstellt und mit PySpark und Apache Spark ausgeführt.
  • Benutzerdefinierte SQL-Abfragen werden jetzt von AWS Glue unterstützt, um mehr praktische Dateninteraktionen zu ermöglichen.
  • Sie können eine Verbindung zu mehr als 70 verschiedenen Arten von Datenquellen herstellen, Ihre Daten in einem einzigen Datenkatalog verwalten und ETL-Pipelines, die Daten in Ihre Data Lakes laden, visuell erstellen, betreiben und im Auge behalten.

Preisgestaltung: Angebot eines kostenlosen Abonnements und eines individuellen Preismodells, das von der Anzahl der verwendeten Datenverarbeitungseinheiten abhängt.

12. Azure Data Factory

Azure Data Factory ist der von Azure bereitgestellte Cloud-ETL-Dienst für die serverlose Datenintegration und -transformation. Es bietet eine codefreie Benutzeroberfläche für einfaches Authoring sowie Single-Pane-of-Glass-Monitoring und -Management.

Schlüsselmerkmale von Azure Data Factory:

  • Azure Data Factory bietet auch Schnittstellen zu PostgreSQL, MySQL, MongoDB und Azure Cosmos DB.
  • Es handelt sich um einen vollständig verwalteten Dienst, der mit einer Vielzahl von Datenquellen vor Ort und in der Cloud verbunden ist.
  • Es kann Daten kopieren, umwandeln und anreichern, bevor es sie in Azure-Datendienste als Destination schreibt.
  • Unterstützt Hadoop, Spark und maschinelles Lernen für Transformationsprozesse.
  • Es unterstützt PDF und CSV als Ausgabeformate.

Preisgestaltung: Angebot eines Pay-as-you-go-Preismodells.

13. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow ist ein vollständig verwalteter Datenverarbeitungsdienst, der die Rechenleistung optimiert und die Ressourcennutzung automatisiert.

Schlüsselmerkmale von Google Cloud Dataflow:

  • Durch flexible Zeitplanung und dynamische Ressourcenskalierung, um sicherzustellen, dass der Verbrauch dem Bedarf entspricht, soll der Dienst die Verarbeitungskosten senken.
  • Während die Daten transformiert werden, bietet Google Cloud Dataflow auch KI-Funktionen, um prädiktive Analysen und die Erkennung von Anomalien in Echtzeit zu ermöglichen.
  • Entwickler können Batch- und kontinuierliche ETL-Aufgaben konstruieren.
  • Es bietet Entwicklern Java- und Python-APIs, mit denen sie eine Verbindung zu Google Cloud-Quellen herstellen, Transformationen durchführen und Daten in verschiedene Google Cloud-Destinations schreiben können.
  • Innerhalb des Google Cloud Platform-Ökosystems werden Apache Beam-Pipelines von Google Dataflow ausgeführt. Für die Darstellung und Übertragung von Datensätzen, sowohl im Batch- als auch im Streaming-Verfahren, bietet Apache Java-, Python- und Go-SDKs. Dies gibt den Nutzern die Möglichkeit, ihre Datenpipelines mit Hilfe des entsprechenden SDK zu definieren.

Preisgestaltung: Bietet eine kostenlose Testversion und ein Pay-as-you-use-Modell auf der Grundlage der genutzten Ressourcen an.

14. Stitch

Stitch, ein Anbieter von ETL-as-a-Service, basiert auf dem Open-Source-Kern von Singer. Stitch überträgt Daten ohne Code schnell in ein Data Warehouse, damit Sie Ihre Antworten schneller finden. Darüber hinaus ist es skalierbar, so dass Sie seine Funktionen nach Ihren Bedürfnissen erweitern können.

Wichtige Merkmale von Stitch:

  • Die Plattform bietet automatisierte Pipelines und Self-Service-ELT auf der Open-Source-Plattform Singer.
  • Es unterstützt nur einfache Transformationen, benutzerdefinierte Transformationen werden nicht unterstützt.
  • Mehr als 130 Datenkonnektoren sind verfügbar.
  • Es unterstützt eine beträchtliche Anzahl von intern entwickelten oder von der Gemeinschaft unterstützten Datenquellen.
  • Nutzer können dank des volumenbasierten Preismodells Tarife entsprechend ihrer Nutzung und ihren Bedürfnissen wählen.
  • Bietet Compliance-Tools für die interne und externe Datenverwaltung an.

Preisgestaltung: Angebot einer 14-tägigen kostenlosen Testversion und eines volumenbasierten Preismodells.

15. Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter ist wahrscheinlich das am weitesten entwickelte ETL-Produkt auf dem Markt. Es ist bei großen Unternehmen beliebt und wird von Marktforschern hoch bewertet. Es ist Bestandteil der breiten Palette von Produkten, die die Informatica-Plattform ausmachen.  

Schlüsselmerkmale von Informatica PowerCenter:

  • Es parst komplexe Datentypen wie JSON, XML, PDF und Daten aus dem Internet der Dinge.
  • Die Plattform bietet hohe Verfügbarkeit, effiziente Geschwindigkeit und vorgefertigte Transformationen für Benutzerfreundlichkeit sowie die Fähigkeit, mit den Rechenanforderungen zu wachsen.
  • Es unterstützt mehrere Clouds, hybride Clouds sowie einzigartige ETL-Regeln.
  • Viele Datenbanken von Drittanbietern, wie SQL, Oracle und Teradata, werden unterstützt.
  • Für Cloud Data Lakes und Warehouses bietet es zahlreiche Konnektoren, darunter solche für AWS, Azure, Google Cloud und Salesforce.
  • Eignet sich für Großunternehmen mit hohen Budgets und strengen Leistungsanforderungen.
  • Es kann geänderte Daten automatisch auf die Einhaltung vordefinierter Standards überprüfen.

Preisgestaltung: Angebot einer kostenlosen Testversion und eines verbrauchsabhängigen Preismodells.

Fazit

Kurz gesagt: Ein gutes ETL-Tool extrahiert Daten, hält Datenqualitätsrichtlinien ein, bringt Daten in ein konsistentes Format, so dass Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden können, und liefert Daten, die für die Erstellung von Anwendungen oder für die Entscheidungsfindung bereitstehen.

In diesem Artikel haben Sie die verschiedenen Arten von ETL-Tools auf dem Markt kennengelernt. Sie haben auch einige der wichtigsten Faktoren kennen gelernt, die bei der Auswahl des richtigen ETL-Tools zu beachten sind. Darüber hinaus haben Sie sich mit den besten ETL-Tools beschäftigt, die in der Branche weit verbreitet sind. Je nach Bedarf können Sie eine dieser Möglichkeiten nutzen, um die Effizienz und Produktivität Ihrer Geschäftsabläufe zu steigern. Die vorgefertigten Modelle von Fivetran extrahieren und bereinigen Ihre Daten in wenigen Minuten über eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche und ersparen so unzählige Stunden manueller Arbeit.

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