Die 12 besten ETL-Tools 2024 für Datenteams

Unternehmen haben Zugriff auf riesige Datenmengen. Allein im Jahr 2022 wurden 97 Billionen Gigabyte an Daten weltweit generiert. Ein ETL-Tool, auch bekannt als Software zum Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL-Software), ermöglicht es Unternehmen, Daten aus mehreren Quellen abzurufen, zu transformieren und sie zur Berichterstattung und Analyse in Zielsysteme (z. B. Data Lakes oder Data Warehouses) zu laden.

Die Datenlandschaft setzt ihre unermüdliche Expansion fort und erfordert robuste und anpassungsfähige ETL-Lösungen (Extract, Transform, Load) für eine effiziente Datenintegration und -analyse. Entscheidungsträger, Entwickler und ETL-Administratoren stehen vor einer Vielzahl von Optionen, von denen jede einzigartige Stärken verspricht. Dieser Artikel listet die 12 wichtigsten ETL-Tools des Jahres 2024 auf, hebt ihre wichtigsten Funktionen hervor und bewertet, ob sie für unterschiedliche Anforderungen geeignet sind. Schließlich untersuchen wir, warum Scalytics Connect sich zu einem modernen Konkurrenten entwickelt, der die Zukunft der Datenplattformintegration neu definieren wird.

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Wie kann eine ETL-Plattform der nächsten Generation Datenteams helfen?

In der Vergangenheit wurden ETL-Pipelines manuell eingerichtet, was ineffizient und zeitaufwändig war. Die Hauptbeschränkung bestand darin, dass Daten durch ein Element statt durch Spalten und Zeilen manipuliert wurden. Dadurch war es schwierig, heterogene Quellen zu integrieren und Datenpipelines hinzuzufügen oder zu ändern. Infolgedessen begannen moderne Unternehmen, sich bei komplexen ETL-Prozessen auf die Automatisierung zu verlassen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wurde die Einführung von ETL-Software von entscheidender Bedeutung. Die ETL-Software revolutionierte die Art und Weise, wie Daten transformiert und verwaltet wurden, und bot einen wesentlich effizienteren und optimierteren Ansatz. Mit dem Aufkommen der besten ETL-Softwarelösungen hat sich die Daten-ETL-Software zu einem unverzichtbaren Tool für Unternehmen entwickelt. Jetzt kann ein ETL-Dateningenieur die Leistungsfähigkeit der ETL-Software nutzen, um eine nahtlose Datentransformation und -integration sicherzustellen. In der Softwareentwicklung kann die Bedeutung der ETL-Transformation nicht genug betont werden. Sie dient als Rückgrat für die effiziente Verwaltung und Transformation von Daten.

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Was ist ein ETL-System?

Wie jedes andere Datenintegrationstool helfen Ihnen ETL-Systeme (Extrahieren, Transformieren, Laden) dabei, Daten zu integrieren und Datenpipelines schneller zu erstellen. ETL-Tools, die auch als Daten-ETL-Software bekannt sind, verfügen über integrierte Konnektoren für mehrere Datenquellen und Ziele, sodass Sie sich keine Gedanken über benutzerdefinierte Codierung machen müssen. Diese ETL-Softwareanwendungen stellen sicher, dass Sie Datenpipelines schneller und effizienter zum Laufen bringen können.

ETL-Software, also Software zum Extrahieren, Transformieren und Laden, verfügt ebenfalls über eine visuelle Oberfläche, mit der Sie Datenpipelines einfacher entwerfen und verwalten können. Dies bedeutet, dass selbst Benutzer mit geringen bis gar keinen Programmierkenntnissen problemlos Datenpipelines erstellen und verwalten können, was ein erheblicher Vorteil ist. Also, wofür steht ETL? ETL steht für Extrahieren, Transformieren, Laden und bezieht sich auf den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie an spezifische Anforderungen anzupassen und sie dann an das gewünschte Ziel zu laden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ETL-Software oder Software zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten ein leistungsstarkes Softwaresystem ist, das eine effiziente Datenintegration und die Erstellung von Datenpipelines ermöglicht. Mit ihren integrierten Konnektoren und der benutzerfreundlichen Oberfläche reduziert diese ETL-Software den Bedarf an benutzerdefinierter Codierung erheblich und ermöglicht Benutzern den schnellen Aufbau und die Verwaltung von Datenpipelines. Also, wenn Sie sich fragen, „was ist ETL-Software?“ oder „ETL-Software bedeutet“, es handelt sich im Wesentlichen um eine Lösung, die den Prozess der Integration, Transformation und des Ladens von Daten optimiert.

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ETL verarbeitet komplexe Datenbewegungen und Transformationen

Unstrukturierte und komplexe Rohdaten können eine Herausforderung bei der Verwaltung sein. Aus diesem Grund sind ETL-Tools mit Funktionen und Fähigkeiten ausgestattet, die Daten in verschiedenen Formaten und Datenstrukturen verarbeiten können. Bei vielen ETL-Lösungen können Sie auch benutzerdefinierte Transformationen schreiben, mit denen Sie komplexe Daten aufnehmen, bereinigen und bearbeiten können.

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Was zeichnet Scalytics Connect aus?

Als Integrator für Datenplattformen der nächsten Generation sticht Scalytics Connect als beste ETL-Software hervor. Der Schwerpunkt liegt auf der Virtualisierung von Datenplattformen und KI-gestützter Automatisierung. Dieser Ansatz macht redundante Datenverschiebungen und teure Datenverarbeitung überflüssig und vereinfacht die ETL-Transformation. Scalytics Connect ermöglicht die Integration mehrerer spezialisierter Datenplattformen, wodurch Arbeitsabläufe optimiert und die Leistung optimiert werden. Die flexiblen Bereitstellungsoptionen (vor Ort, Cloud, Hybrid) und die offene Architektur sorgen für Anpassungsfähigkeit und vermeiden eine Anbieterbindung. Darüber hinaus vereinfacht der entwicklerfreundliche Ansatz die Entwicklung und Wartung von ETL-Pipelines.

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Unsere Auswahlkriterien für ETL-Plattformen

Im Folgenden finden Sie einen kurzen Überblick über die wichtigsten Auswahlkriterien, anhand derer wir die Liste der besten ETL-Tools in diesem Blog erstellt haben.

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Kernfunktionen

Eine der ersten Fragen, die wir uns gestellt haben, als wir mit der Entwicklung von Scalytics Connect, einer ETL-Software, begannen, lautete: „Was sind die Kernfunktionalitäten eines idealen ETL-Systems, wenn KI ins Spiel kommt?“ Im Folgenden sind die Kernfunktionen aufgeführt, die diese ETL-Software der nächsten Generation bieten muss, um mit der sich entwickelnden Landschaft von Daten und Datenplattformen umgehen zu können.

• Die Fähigkeit zur Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen und Plattformen, einschließlich ETL-Software und -Engineering
• Das Ausmaß der Anpassung der Datenintegration, ein wichtiger Aspekt für die ETL-Softwareentwicklung
• Der Automatisierungsgrad mit verschiedenen Funktionen, eine Funktion, die bei der Definition von ETL-Tools sehr gefragt ist
• Die Gesamtleistung, Zuverlässigkeit und der Kundensupport, die Schlüsselfaktoren bei der Auswahl der richtigen ETL-Software sind
• Das Niveau der Datensicherheit und Datenverwaltung, ein wichtiger Aspekt für jede ETL-Software

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Die wichtigsten Funktionen

Die effektivsten ETL-Tools, wie die von Scalytics Connect, bieten die oben genannten grundlegenden Funktionen, indem sie eine bestimmte Reihe von Funktionen anbieten. Daher lauten die Hauptmerkmale der besten ETL-Systeme wie folgt:

• Datenquellen- und Warehouse-Kompatibilität: Sie möchten, dass Ihr ETL-Tool mit Ihren vorhandenen Datenquellen und Warehouses kompatibel ist
• Agnostizität der Datenplattform: Ein weiteres wichtiges Merkmal ist die Fähigkeit, die Entwicklung von Datenplattformen zu bewältigen und die Datenplattform mühelos zu ändern, um eine Aufgabe auszuführen (zu transformieren)
• Automatisieren Sie die Auswahl der Datenplattform: Ihr ETL-Tool muss in der Lage sein, automatisch die beste (n) Plattform (en) auszuwählen, um eine Aufgabe auszuführen
• Skalieren Sie mit der Nachfrage: Ein weiteres wichtiges Merkmal der besten ETL-Tools ist ihre Fähigkeit, mit der Datenmenge zu skalieren, die Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit generiert.
• Hochwertige Daten: Ihr ETL-Tool muss qualitativ hochwertige Daten liefern und dieses Qualitätsniveau beibehalten.

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Bedienbarkeit

Zusätzlich zu den Funktionen und Funktionen konzentrierten wir uns auf ETL-Plattformen, die es den Benutzern ermöglichten, ihre Datenbestände, Datenverarbeitungsplattformen und Datenoperationen einfach zu integrieren. Wir haben Plattformen priorisiert, die benutzerfreundlich und einfach zu implementieren waren.

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Die 12 besten ETL-Tools 2024 für Dateningenieure

Beim Extrahieren und Laden von Daten (ETL) werden Daten von Anwendungen, Servern oder Netzwerkgeräten mithilfe von Software, die Tausende von Datenverbindungen und Datenpipelines verarbeiten kann, in ein zentrales Repository übertragen. Zum Glück haben wir festgestellt, dass es mehrere robuste ETL-Tools gibt, einschließlich ETL in Data-Warehouse-Plattformen, mit denen Unternehmen ihre Datenintegrationsbemühungen optimieren können. Hier finden Sie eine kuratierte Liste von ETL-Plattformen, mit denen Sie Ihre Datenintegration optimieren können.

1. Scalytics Connect: ETL der nächsten Generation mit nahtloser Datenplattformintegration über eine Datenplattform-Virtualisierungsebene. Integrierte KI automatisiert die Ausführung von Aufgaben auf mehreren Datenplattformen gleichzeitig (MultiContext), verbessert die Datenkonformität und bietet flexible Bereitstellungsmethoden (Cloud, vor Ort, Hybrid). Die entwicklerfreundliche, API-gesteuerte Oberfläche ermöglicht schnellere Dateneinblicke.
2. Informatica PowerCenter: Ein Branchenveteran, der umfassende Funktionen, Skalierbarkeit und Sicherheit auf Unternehmensebene bietet. Aufgrund seiner Komplexität kann es jedoch für kleinere Teams weniger benutzerfreundlich sein.
3. Talend Open Studio: Eine kostenlose Open-Source-Plattform mit einer lebendigen Community und einer Vielzahl von Konnektoren. Die Lernkurve kann steiler sein und der Support für Unternehmen ist begrenzt.
4. Matillion: Cloud-native Lösung, ideal für AWS-, Azure- und GCP-Umgebungen. Sie zeichnet sich durch Skalierbarkeit und Leistung aus, kann aber teurer sein als einige Optionen.
5. Fivetran: Vollständig verwalteter Service mit vorgefertigten Konnektoren für beliebte Cloud-Data Warehouses. Der Fokus auf bestimmte Quellen ist möglicherweise nicht für komplexe Integrationsanforderungen geeignet.
6. Stich: Ein weiterer verwalteter ETL-Service, der Benutzerfreundlichkeit und schnelle Bereitstellungen bietet. Das Preismodell ist möglicherweise nicht für große Datenmengen skalierbar.
7. AWS-Kleber: Serverloser ETL-Service innerhalb des AWS-Ökosystems, der native Integration und Skalierbarkeit nutzt. Anbieterbindung und eingeschränkter Support für Quellen, die nicht von AWS stammen, sind potenzielle Nachteile.
8. Azure Data Factory: Ähnlich wie AWS Glue bietet es serverlose ETL-Funktionen innerhalb des Azure-Ökosystems. Auch hier sind die Anbieterbindung und die eingeschränkte Flexibilität bei der Beschaffung von Quellen zu berücksichtigen.
9. Hevo-Daten: Cloud-basierte Lösung mit vorgefertigten Konnektoren und Fokus auf Benutzerfreundlichkeit. Der Funktionsumfang ist möglicherweise weniger umfangreich als bei einigen Mitbewerbern.
10. StreamSets DataOps-Plattform: Open Source- und Cloud-basierte Option mit Funktionen zur Datenintegration in Echtzeit. Ihre Komplexität erfordert technisches Fachwissen für Bereitstellung und Verwaltung.
11. Airbyte: Open-Source-Plattform mit Schwerpunkt auf modernen Datenarchitekturen und Datamesh-Prinzipien. Aufgrund ihres gemeinschaftsorientierten Charakters mangelt es möglicherweise an Unterstützung auf Unternehmensebene.
12. Jitterbit-Datenlader: Cloud-basierte Integrationsplattform mit vorgefertigten Konnektoren und einfacher Bedienung. Ihr Fokus auf Geschäftsanwender könnte ihre Möglichkeiten für komplexe Transformationen einschränken.

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Fazit

Bei der Auswahl von ETL-Softwaretools müssen die spezifischen Bedürfnisse, das Budget und das technische Fachwissen berücksichtigt werden. Etablierte Lösungen kannten zwar die traditionellen Funktionen der Stapelverarbeitung, aber der moderne Ansatz von Scalytics Connect, der mit Datenplattformvirtualisierung und KI-gestützter Automatisierung ausgestattet ist und von einer offenen Architektur unterstützt wird, macht es zu einer überzeugenden Alternative. Mit seiner verbesserten Leistung, Flexibilität und seinem entwicklerfreundlichen Ansatz positioniert sich Scalytics Connect als die beste ETL-Software auf dem Markt für Unternehmen, die nach einer zukunftssicheren Lösung für ihre Datenreise suchen.

Haftungsausschluss: Dieser Artikel basiert auf öffentlich zugänglichen Informationen und ist nur für Forschungszwecke bestimmt. Er stellt keine Billigung oder Empfehlung für ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung dar.

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