Beste ETL-Tools: Software zum Extrahieren, Transformieren und Laden

Software zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) umfasst die Tools, die benötigt werden, um Daten aus mehreren Quellen in ein einheitliches Repository wie ein Data Warehouse oder einen Data Lake zu übertragen.

ETL-Tools sind seit fast fünf Jahrzehnten im Einsatz und ermöglichen es Unternehmen, Daten kontinuierlich zu analysieren, weiterzuentwickeln und auf ihrer Grundlage zu handeln. Mehrere etablierte Anbieter von Unternehmenslösungen für Datenbankmanagement, Analysen und Business Intelligence sind weiterhin führend. Gleichzeitig entwickeln sich Branchenlösungen im Jahr 2022 weiter, um den Anforderungen der Datenverarbeitung in der Cloud und am Edge gerecht zu werden.

Dieser Artikel stellt die führenden ETL-Tools und Softwarelösungen vor und erläutert, worauf es bei Tools zur Datenintegration zu achten gilt.

Was ist ein ETL-Tool?

ETL-Tools unterstützen den Prozess der Datenintegration oder übernehmen ihn vollständig. Dabei extrahiert eine Organisation Daten aus mehreren Repositories, transformiert die kombinierten Daten und lädt die Daten in ein neues Repository oder Data Warehouse.

ETL-Software organisiert strukturierte und unstrukturierte Daten und gewährleistet während des dreistufigen Prozesses die Datenintegrität, sodass Anwendungsentwickler und Unternehmen auf verwertbare Daten zugreifen können.

Die wichtigsten ETL-Tools

Fivetran

Fivetran

Fivetran ist ein spezialisierter SaaS-Anbieter für Datenintegration, der zwei ETL-Lösungen für Unternehmen und Anwendungen anbietet. Mit einer Plattformverfügbarkeit von 99,9 % kann Fivetran Cloud- und On-Premises-Datenbanken replizieren, große Datenmengen migrieren und Analysen mit vorgefertigten Datenmodellen anreichern.

Vor- und Nachteile von Fivetran

Vorteile

• Intuitive Berechtigungen für den Informationszugriff zur Gewährleistung von Sicherheit und administrativem Zugriff
• Einfache Synchronisierung von Daten aus mehreren Datenbanken und Cloud-Anwendungen
• Benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche zur reibungslosen Implementierung und Verwaltung durch Administratoren
• Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis angesichts der Datenverarbeitungsfunktionen des Anbieters

Nachteile

• Der erforderliche Aufwand und die begrenzten Möglichkeiten zur manuellen erneuten Synchronisierung von Daten
• Unregelmäßige Reaktionsfähigkeit bei einigen unterstützten Konnektoren
• Benachrichtigungen und Warnmeldungen könnten zeitnaher erfolgen
• Fehlende Integrationen für einige beliebte Anwendungen zur Datenmigration

Funktionen: Fivetran

• Datensperrung, damit bestimmte Spalten oder Tabellen nicht zum Ziel repliziert werden
• Soft Deletes durch protokollbasierte Replikation ermöglichen die weitere Analyse gelöschter Daten
• Zentrale Funktionen für Benutzer, Gruppen und Konnektoren über die Fivetran-REST-API ausführen
• Priorisierte Synchronisierungen mit Vorwärts- und Rückwärtssynchronisierung
• Unterstützung von Bibliotheken zur Ereignisverfolgung für AWS, Apache, Snowplow, Segment und Webhooks

Hitachi Vantara

Hitachi Vantara Lumada DataOps Suite

Hitachi Vantara – der Nachfolger von Hitachi Data Systems (HDS) – bietet mit seiner Lumada DataOps Suite leistungsfähige Lösungen für Datenintegration, Visualisierung und Analysen. Zu den angebotenen Lumada-Tools zählen unter anderem ein Datenkatalog und Edge Intelligence. Kunden können sich außerdem für die Enterprise-Lösung von Hitachi Vantara für Datenmanagement und Analysen, Pentaho, entscheiden.

Vor- und Nachteile der Hitachi Vantara Lumada DataOps Suite

Vorteile

• Zeitersparnis durch zahlreiche Tools zur Code-freien Datentransformation
• Hohe Erfolgsquote bei der Implementierung von Datenintegrationsprojekten
• Visuelle und intuitive Software zur Implementierung der Enterprise Edition
• Leistungsfähige Community Edition unter der Apache-2.0-Lizenz kostenlos verfügbar

Nachteile

• Dokumentation und Fehlermeldungen enthalten zu wenige zusätzliche technische Informationen
• Die Verwaltung und Wartung der Lösung erfordert mehr technische Erfahrung
• Verzögerte Antworten des Produktsupports auf Anfragen
• Hohe Abhängigkeit von Java, wodurch Java-Updates Auswirkungen auf Jobs haben

Funktionen: Hitachi Vantara Lumada DataOps Suite

• Umfassende Unterstützung für die Transformation strukturierter, unstrukturierter und semi-strukturierter Daten
• Content-Management und Versionsverwaltung für eine einfache Wiederherstellung historischer Versionen
• Datenprofiling wie Zeilenzählungen, Erkennung von Nullwerten und mathematische Funktionen
• Drag-and-drop-Designer zum Erstellen von Datenpipelines
• Schnelle Einbindung neuer Datenquellen durch Hadoop-Metadateninjektion

IBM

IBM InfoSphere Information Server

IBM bietet mit dem InfoSphere Information Server eine führende Plattform für Datenintegration. Der IBM InfoSphere Information Server ist für Massive Parallel Processing (MPP) ausgelegt und eine unternehmenstaugliche Lösung. Kunden erhalten Zugriff auf zahlreiche Funktionen, darunter Multi-Cloud-Datenintegration, Unterstützung für unstrukturierte Daten und Datenqualitätsanalysen in einer intuitiven Weboberfläche.

Vor- und Nachteile des IBM InfoSphere Information Server

Vorteile

• Praktisch für bestehende Kunden des Lösungsportfolios des Anbieters
• Nützliche Dokumentation der Anbieter-Software und zugänglicher technischer Support
• Leistungsfähige Funktionen zur Datenreplikation und -synchronisierung
• Flexible, ereignisgesteuerte Architektur und REST-API zur Anpassung an die SOA des Kunden

Nachteile

• Im Vergleich zu anderen ETL-Lösungen teuer und für kleine Teams komplex
• Schwierigkeiten beim Erstellen von Quell-Ziel-Zuordnungen und Analysieren verschiedener Jobs
• Teilweise Stabilitätsprobleme und unregelmäßige Reaktionsfähigkeit
• Schwierige Implementierung, weshalb eine anfängliche Konfigurationsverwaltung für den Erfolg unerlässlich ist

Funktionen: IBM InfoSphere Information Server

• Große Datenmengen für Data Warehouses extrahieren, transformieren, verteilen und skalieren
• Unstrukturierte Datenquellen mit dem IBM Watson Knowledge Catalog klassifizieren
• Automatisierte Datenqualität und Data Governance zur Erfüllung von Compliance-Anforderungen
• Daten zur Gewährleistung ihrer Integrität bereinigen, überwachen und pflegen
• Datenprofiling und Analyse-Workloads auf Big-Data-Clustern wie Hadoop ausführen

Mehr erfahren: Die besten Tools und Softwarelösungen für Serversicherheit 2021

Informatica

1993 gegründet, Informatica ist ein langjähriger Anbieter von Lösungen für Datentransformationsmanagement, Softwareentwicklung und ETL. Informatica Cloud Data Integration ist die cloudnative Lösung des Unternehmens. Sie verbessert die Konnektivität von Datenquellen, gibt Benutzern mehr Möglichkeiten und vereinheitlicht Metadaten über Cloud-Services hinweg. Die Lösung von Informatica umfasst ein Paket fortschrittlicher Funktionen für die moderne Datenintegration.

Vor- und Nachteile von Informatica Cloud Data Integration

Vorteile

• Möglichkeit, große Datenmengen ohne Verzögerungen oder Einschränkungen gemeinsam zu nutzen
• Stabile Software zur Datenorchestrierung für Datentransformationsaufgaben
• Intuitive Benutzeroberfläche, die Benutzerfreundlichkeit und technische Funktionen miteinander verbindet
• Flexible Technologie zur Datentransformation und -bearbeitung für die Datenkorrektur

Nachteile

• Schwierigkeiten beim Erstellen von Datenpipelines und Planen komplexer Szenarien
• Die Kosten beschränken die Lösung auf Unternehmen mit größeren Budgets
• Begrenzte Möglichkeiten zur Zeitplanung, die die Integration einer zusätzlichen Lösung erfordern
• Verbesserungsbedarf bei der Protokollierung der Änderungsverwaltung

Funktionen: Informatica Cloud Data Integration

• Zugriff auf die serverlose Spark-Computing-Engine für das Mapping der Datenintegration
• Hunderte sofort einsatzbereite Konnektoren für Cloud- und On-Premises-Systeme
• Task-Flow-Designer zur Orchestrierung und Zeitplanung von Datenintegrationsjobs
• Funktion zur Änderungsverfolgung, die Einblick in Änderungen in Datenspeichern ermöglicht
• Flexible Skalierung von Clustern mit KI-gestützter automatischer Feinabstimmung

Microsoft

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) ist eine leistungsfähige Plattform zum Erstellen von Datenintegrations- und -transformationslösungen für Unternehmen. SSIS eignet sich ideal für Microsoft-orientierte Unternehmen, die ein intuitives ETL-Tool benötigen, und umfasst mehrere integrierte Aufgaben und Transformationen, eine Katalogdatenbank zum Speichern, Ausführen und Verwalten von Paketen sowie Visualisierungstools zum Erstellen von Paketen.

Vor- und Nachteile von Microsoft SSIS

Vorteile

• Drag-and-drop-Visualisierung von Komponenten mit der Möglichkeit zur Back-End-Codierung
• Strukturiert und automatisiert die Datenübertragung für eine einfache Datentransformation
• Benutzer loben die Funktionalität zum Erstellen von ETL-Mappings und gespeicherten Prozeduren
• Integrationen mit Microsoft-Anwendungen wie Outlook und SCD

Nachteile

• Fehlende Integrationen mit anderen beliebten Tools zur Datenintegration
• Leistungsprobleme bei der Verarbeitung großer Datenmengen oder umfangreichen Data Warehouses
• Der manuelle Bereitstellungsprozess kann problematisch sein und erfordert technisches Fachwissen
• Weniger automatisierungsfreundlich als andere ETL-Lösungen

Funktionen: Microsoft SSIS

• Integrierte Konnektoren für Datenquellen, Aufgaben und Transformationen
• Erweiterter Editor zum Ändern von IS-Objekteigenschaften, Mappings und Spalten
• Grafisches Tool zum Erstellen, Warten und Wiederverwenden von SSIS-Paketen 
• Verwaltung der Erfassung von Datenänderungen und Transformation von Data-Mining-Abfragen
• Unterstützung für BI-, Zeilen-, Rowset-, Split-and-Join-, Audit- und benutzerdefinierte Transformationen

Oracle

Oracle Data Integrator

Oracle Data Integrator ist Bestandteil des Pakets des IT-Giganten aus Lösungen für Big-Data-Aufbereitung, Datenqualität, Metadatenmanagement und Cloud-Daten. Die Enterprise Edition von Oracle Data Integrator kann komplexe Bereitstellungen durch einheitliche Administration und Verwaltung, hohe Verfügbarkeit sowie Clustering-Funktionen für die Skalierbarkeit vereinfachen.

Vor- und Nachteile von Oracle Data Integrator

Vorteile

• Leistungsfähige Benutzeroberfläche und intuitive UX für technisch weniger versierte Benutzer
• Positives Feedback zum Impact-Analysis-Tool und zur Zuverlässigkeit der Lösung
• Einfache Codeentwicklung, Administration und Verarbeitung komplexer Workloads
• Umfangreiche Integrationen mit anderen Anwendungen zum Sammeln und Strukturieren von Daten

Nachteile

• Die komplexe Implementierung erfordert fortgeschrittene IT-Kenntnisse zur ordnungsgemäßen Bearbeitung von Daten
• Schwierigkeiten beim Debuggen von Instanzen sowie fehlende Details in Dokumentation und Fehlermeldungen
• Fehlende Drag-and-drop-Funktionen für Objekte im Vergleich zu anderen ETL-Tools
• Die hohen Lizenzkosten sind für kleinere Teams und Unternehmen ungeeignet

Funktionen: Oracle Data Integrator

• Laden großer Datenmengen in Data Warehouses mit inkrementeller Verarbeitung
• Integrierte Big-Data-Verbindungen für Spark, Hive, Pig, HDFS, HBase und Sqoop
• Unterstützung für Stapelverarbeitung oder Echtzeitmigrationen mit Oracle GoldenGate 
• Datenmanagement zur Kontrolle der Datensynchronisierungsinfrastruktur
• Versionskontrolle zur Verwaltung von Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen

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Qlik

Qlik Data Integration

Qlik ist seit seiner Gründung im Jahr 1993 auf Technologien zur Datenintegration spezialisiert. Die Suite Qlik Data Integration umfasst Produkte für Datenreplikation, Warehouse-Automatisierung, Kataloge für Unternehmen und mehr. Mit Qlik Enterprise Manager können Kunden Datenpipelines überwachen und Konfigurationen in der gesamten IT-Umgebung verwalten.

Vor- und Nachteile von Qlik Data Integration

Vorteile

• Verbesserte Flexibilität und Skalierbarkeit für Big-Data-Integrationsprojekte
• Einfaches Hinzufügen von Quelltabellen und Replizieren von Aufgaben aus heterogenen Quellen
• Massendatenladungen erfordern weniger Entwicklungsaufwand und haben minimale Auswirkungen auf die Quelle
• Benutzer loben den CDC-Prozess zur Erkennung von Änderungen an Daten

Nachteile

• Probleme im Zusammenhang mit der Rechteverwaltung bei der Initialisierung von Konfigurationsrichtlinien
• Schwierigkeiten bei Stapelverarbeitung, Data Governance und zeitaufwendiger Bereitstellung
• Inkonsistente Leistung und Probleme in der Produktion
• Inkonsistente Dokumentation und Möglichkeiten zur Fehlerbehebung

Funktionen: Qlik Data Integration

• Leistungsfähige analytische Anwendungsfälle für Einblicke in Daten in Echtzeit
• Funktionen wie das Lesen von Protokollen aus mehreren Quellen und die Unterdrückung von Latenzen
• Live-Replikationen und grafische Darstellung von Latenz sowie CPU- und RAM-Nutzung
• Automatisches vollständiges Laden von Tabellen und nahtloser Übergang zur CDC-Überwachung
• Einheitliche Einrichtung von Aufgaben auf Plattformen wie Oracle, SQL Server und Snowflake

SAP

SAP Data Services

SAP ist ein erfahrener multinationaler Softwarekonzern mit 50 Jahren Erfahrung und einem umfassenden Stack an Unternehmensanwendungen. SAP Data Services ist die Lösung des Anbieters zur Integration, Transformation und Verbindung von Daten, um deren Nutzung für ETL-Tools zu optimieren. Mit SAP können Kunden zeitnahe, datengestützte Entscheidungen treffen und Geschäftsprozesse in der gesamten IT-Umgebung bereichern.

Vor- und Nachteile von SAP Data Services

Vorteile

• Schnelle, zuverlässige und konsistente Ergebnisse mit nützlichen Datenvorlagen
• Ideal für bestehende SAP-Kunden dank integrierter Verbindungen zu SAP-Modulen
• Einfache Bereitstellung und hochwertige technische Supportleistungen
• Funktionen wie Echtzeit- und Stapelverarbeitungsjobs, Anpassungen und detaillierte Berichte

Nachteile

• Fehlende Integrationen mit anderen verbreiteten Lösungen zur Datenintegration
• Die GUI ähnelt eher einer Befehlszeilenschnittstelle (CLI) als modernen UX-Plattformen
• Schwierigkeiten beim Debuggen, bei der Zeitplanung von Jobs und beim Laden von Excel-Dateien
• Die Implementierung und Wartung erfordern geschultes Personal und technisches Fachwissen

Funktionen: SAP Data Services

• Sichere und einheitliche Datenintegration von mehreren Plattformen zur Datenanalyse
• Verschiedene Mechanismen zur Datenerfassung für die Replikation, Transformation und das Laden von Daten
• Extrahieren und Konvertieren von Daten aus 220 verschiedenen Dateitypen und 31 Sprachen
• Native Integration mit SAP-Business-Suite-Anwendungen und SAP HANA
• Entwerfen, Testen, Debuggen und Ausführen der Datenintegration mit robusten Standards für Datenqualität

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Talend

Talend Data Fabric

2005 gegründet, Talend ist ein spezialisierter ETL-Anbieter, der mit seiner Lösung Talend Data Fabric Datenintegration, Datenintegrität sowie die Integration von Anwendungen und APIs anbietet. Kunden können außerdem auf den Talend Trust Score zugreifen, um umfassende Einblicke in Quelldaten und den Zustand von Daten zu erhalten. Zu den Technologiepartnern von Talend gehören AWS, Azure, Cloudera, Databricks, Google und Snowflake.

Vor- und Nachteile von Talend Data Fabric

Vorteile

• Benutzerfreundliche Drag-and-drop-Oberfläche zum Entwerfen komplexer Anwendungen
• Zahlreiche sofort einsatzbereite Komponenten und Funktionen für die Datenintegration
• Nahtlose Implementierung, für die kein extern beauftragtes Fachwissen erforderlich ist
• Agile Lösung mit benutzerdefinierten Java-Komponenten und zahlreichen Verbindungsoptionen

Nachteile

• Instabile Auswirkungen auf bestehende Jobs bei der Verarbeitung von Stapelaktualisierungen über einen Cloud-Dienst
• Erfordert zusätzlichen Aufwand für Administration und operativen Support
• Weniger geeignet für kleine Bereitstellungen in KMU-Umgebungen
• Fehlende Möglichkeit zum Vergleichen oder Zusammenführen zweier Versionen für die Versionsverwaltung

Funktionen: Talend Data Fabric

• Verwaltung des Datenbestands mit Audit-, Freigabe-, Such- und Erkennungsfunktionen
• Erstellen und Bereitstellen von Datenpipeline-Vorlagen zur Wiederverwendung in der gesamten IT-Umgebung
• Unterstützung für Cloud Data Warehousing und hybride Multi-Cloud-Projekte
• Self-Service-Tools ermöglichen die Aufnahme von Daten aus nahezu jeder Datenquelle oder jedem Dateityp
• Migrationen einfach erstellen und testen – mit visuellem Fortschrittsverlauf

TIBCO

TIBCO Jaspersoft ETL

TIBCO Software ist seit 1997 ein Anbieter von Business Intelligence, und 2014 erweiterte die Übernahme von Jaspersoft durch den Anbieter dessen Präsenz auf dem ETL-Markt. In Kooperation mit Talends Technologie zur Datenintegration ist TIBCO Jaspersoft ETL in den Abonnements Standard und Extended Big Data erhältlich und bietet umfangreiche Konnektoren, Stapelverarbeitungsjobs und Premium-Support.

Vor- und Nachteile von TIBCO Jaspersoft ETL

Vorteile

• Der Grad der Anpassbarkeit von Berichten ist interaktiv und benutzerorientiert
• Möglichkeit zum Entwerfen, Entwickeln, Testen und Bereitstellen von Datentransformationen
• Nahtlose Zeitplanung für Datenübermittlungen auf Reporting-Servern
• Ideal für KMU, die leistungsfähige Reporting-Software benötigen

Nachteile

• Komplexe Benutzeroberfläche, die technische Erfahrung und eine steile Lernkurve erfordert
• Eingeschränkte Integrationen und Auswahlmöglichkeiten oder Parameter für die Zeitplanung von Jobs
• Fehlende Unterstützung für einige erweiterte Abfragen und technische Dokumentation
• Hoher Speicherverbrauch und verzögerte Leistung; Verzögerungen bei komplexen Berichten

Funktionen: TIBCO Jaspersoft ETL

• Unterstützung für einmalige und fortlaufende Datensynchronisierungsschritte mit Tausenden von Jobs
• Daten aus RDBMS, Flatfiles, der Cloud, Big Data und NoSQL-Datenquellen
• Integration mit Java, der Eclipse-IDE und Konnektivität zu Datenquellen
• Beschleunigen Sie das Design und erstellen Sie Tests für den erforderlichen Code
• Erstellen Sie hochwertige Daten durch Bereinigung, Deduplizierung, Validierung und Anreicherung

Mehr erfahren: Die besten Tools für die Überwachung und Leistungsoptimierung von SQL Server 2022

Überlegungen zur Auswahl einer ETL-Lösung

Es gibt eine Reihe von ETL-Lösungen für Organisationen unterschiedlicher Größe und mit unterschiedlichen Anforderungen. Berücksichtigen Sie bei der Bewertung des Marktes die folgenden Fragen:

• Bietet die Lösung eine Benutzeroberfläche, die Benutzerfreundlichkeit und erweiterte Funktionen ausgewogen miteinander verbindet?
• Ist die Lösung mit den erforderlichen Datenquellen, Datenbanken und Anwendungen kompatibel?
• Bietet die Lösung eine effiziente Fehlerbehandlung und gewährleistet sie die Datenintegrität?
• Welche integrierten Konnektoren und Integrationen umfasst die Lösung?
• Ist die Lösung für wachsende Initiativen zur Datenintegration skalierbar?
• Bietet die Lösung Echtzeitüberwachung und Datenzugriff aus Webanwendungen?
• Welche technische Dokumentation bietet der Anbieter?
• Verfügt die Lösung über Funktionen zur Leistungsoptimierung und Pushdown-Optimierung?
• Kann die Lösung Änderungen an den Quelldaten und den kombinierten Daten effizient verwalten?

Arten von ETL-Tools

Mehr erfahren: Die besten Data-Warehouse-Tools und -Lösungen

Wie funktionieren ETL-Tools?

ETL-Tools sind für Mitarbeiter, die Data Lakes, Data Hubs, Data Warehouses und Datenbanken verwalten, unverzichtbar. Diese Lösungen verwalten den Datenfluss von Organisationen und Kunden effizient und sicher. 

ETL-Software ist für die Ausführung von Datenflussprozessen verantwortlich und bereitet Daten in einem dreistufigen Prozess auf. Ein ETL-Tool:

1. Extrahiert verifizierte Daten aus mehreren Quellen, darunter verschiedene Datenbanken und Dateitypen
2. Transformiert, bereinigt, prüft und organisiert Daten zur Verwendung durch Mitarbeiter 
3. Lädt die transformierten Daten in ein zugängliches, einheitliches Daten-Repository

Zwischen dem ersten und zweiten Schritt führen ETL-Tools eine Datenbereinigung durch, um doppelte und ungültige Daten aus dem Ergebnis der Transformation zu entfernen. Beim Transformationsschritt wird das Zuordnen von Feldern aus mehreren Datenbanken zu einem einzigen, einheitlichen Datensatz als Daten-Mapping bezeichnet.

Um Zeit zu sparen, unterteilt die ETL-Software die Verarbeitung in eine Datenpipeline, die den automatisierten Übergang der Daten durch die einzelnen Prozessschritte ermöglicht. Beachten Sie, dass Probleme wie quellenspezifischer Code, Änderungen an Datenformaten und eine erhöhte Datengeschwindigkeit den Extraktionsprozess beeinträchtigen und zu häufigen Fehlern führen können.

Das Verhältnis zwischen ETL und Datenintegration

Als Prozess der Datenverarbeitung wird ETL bereits seit den Anfängen des Data Warehousing und des Unternehmens-Datenbankmanagements in den 1970er- und 1980er-Jahren eingesetzt. Obwohl ETL nach wie vor eine wesentliche Funktion bei der Datenverwaltung ist, verwenden viele Lösungsanbieter und Branchenanalysten zunehmend nicht mehr den Begriff „ETL“ selbst. 

Käufer finden viele der führenden ETL-Anbieter im Jahr 2022 stattdessen unter Lösungskategorien wie „Data Integration Tools“ und „Data Fabric“, die von den Branchenunternehmen Gartner und Forrester verwendet werden. Daher werden ETL und Datenintegration bei der Beschreibung herkömmlicher und fortschrittlicher ETL-Softwarelösungen häufig synonym verwendet.