Bei der Verwaltung und Analyse von Daten sind ETL-Tools entscheidend für die Erstellung effizienter Datenpipelines. Unternehmen verlassen sich auf verschiedene ETL-Lösungen, um Datenintegrationsaufgaben zu bewältigen, Analysen zu verbessern und Arbeitsabläufe zu optimieren. In diesem Beitrag erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die besten Open-Source-, Cloud- und hybriden ETL-Tools.
Arten von ETL-Tool
Bei ETL-Tools gibt es verschiedene Optionen, die unterschiedlichen Anforderungen gerecht werden. Hier sind einige gängige Arten von ETL-Tools:
Open-Source-ETL-Tools
Open-Source-Lösungen bieten flexible und anpassbare Optionen für die Automatisierung von ETL-Prozessen. Diese Tools verfügen über eine breite Palette an Funktionen und werden häufig von Teams bevorzugt, die eine kostengünstige Lösung suchen und keinen dedizierten Support benötigen.
Cloudbasierte ETL-Tools
Cloudbasierte ETL-Tools nutzen die Rechenleistung der Cloud, um umfangreiche ETL-Aufgaben zu bewältigen. Diese Tools bieten Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und eine einfache Integration mit anderen Cloud-Diensten. Sie werden auf der Infrastruktur des Anbieters gehostet und betrieben.
Hybride ETL-Tools
Hybride Tools lassen sich problemlos in verschiedene Systeme integrieren – sei es in klassische On-Premise-Systeme oder moderne Cloud-Umgebungen. Diese Tools können entweder in lokalen Rechenzentren für Organisationen mit strengen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen oder in der Cloud-Infrastruktur des Anbieters eingesetzt werden.
ETL-Tools: Visuelle Übersicht, Liste und Vergleichstabelle
#1 Open-Source ETL Tools: Flexibiltiät
Open-Source-Tools sind für Unternehmen interessant, die Flexibilität benötigen – ohne hohe Lizenzkosten.
- Apache Airflow: Eher ein leistungsstarker Workflow-Orchestrator anstelle eines klassischen ETL-Tools. Airflow ermöglicht den Aufbau komplexer Pipelines mit Python-basierten gerichteten azyklischen Graphen (DAGs).
- Singer: Ein leichtgewichtiges, entwicklerfreundliches Tool mit einem „Data Taps“-Konzept für Extraktions- und Ladeprozesse.
Die Nutzung dieser Tools erfordert technische Expertise, zeichnen sich aber durch geringere Kosten und Flexibilität aus.
#2 Cloud-basierte ETL-Werkzeuge: Skalierbarkeit und Zugänglichkeit
Cloud-native Tools sind aufgrund ihrer Flexibilität, Kosteneffizienz und einfachen Deployments interessant.
- AWS Glue: Eine serverlose ETL-Lösung, die auf AWS-Umgebungen zugeschnitten ist und Funktionen wie automatische Schemaerkennung und Integration mit anderen AWS-Diensten bietet.
- Stitch: Eine cloudbasierte ETL-Plattform, die auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt ist. Stitch zeichnet sich durch leichtgewichtige, schnelle Datenintegrationen aus, wobei der Schwerpunkt auf dem Laden von Daten und nicht auf einer umfassenden Transformation liegt.
- Hevo Data: Eine no-code ETL-Plattform, die sich auf die Integration von Echtzeitdaten spezialisiert hat. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Erstellung von Pipelines und eignet sich besonders für Unternehmen, die Daten kontinuierlich und in Echtzeit in cloudbasierte Data Warehouses wie Redshift, Snowflake oder BigQuery übertragen müssen.
- Portable: Eine Cloud-native ETL-Lösung, die sich auf Long-Tail-Datenquellen und anpassbare Konnektoren konzentriert. Portable ist auf die Anbindung von Nischen- oder weniger häufig genutzten Anwendungen spezialisiert, die andere ETL-Tools möglicherweise nicht unterstützen.
- Azure Data Factory: Ein Cloud-basierter ETL-Dienst von Microsoft. Er eignet sich besonders gut für Unternehmen, die das Azure-Ökosystem nutzen, da er eine nahtlose Integration mit Azure-Diensten bietet.
- Google Dataflow: Ein vollständig verwalteter ETL-Dienst auf der Google Cloud Platform (GCP) für Echtzeit-Streaming und Batch-Datenverarbeitung. Dataflow lässt sich nahtlos mit anderen GCP-Diensten wie BigQuery, Pub/Sub und Cloud Storage integrieren.
#3 Hybride ETL Tools: Das Beste aus beiden Welten
Einige Tools unterstützen sowohl Cloud- als auch On-Premise-Umgebungen und gewährleisten so Vielseitigkeit für komplexe Infrastrukturen.
- Cloudomation Engine: Eine flexible Automatisierungsplattform, die sich für komplexe ETL-Aufgaben eignet. Mit flexiblen Konnektoren, die Standard- und seltene Protokolle abdecken, können Spezielle- und Legacy-Softwarelösungen integriert werden.
- Informatica PowerCenter: Eine Unternehmenslösung, die sich am besten für groß angelegte Data Governance- und Integrationsprojekte eignet.
- Matillion: Eine ETL-Plattform, die speziell für moderne Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery, Redshift und Azure Synapse entwickelt wurde.
- Fivetran: Eine ETL-Lösung mit automatisiertem Schema-Management und umfassende Unterstützung verschiedener Konnektoren.
- IBM DataStage: Eine ETL-Plattform der Enterprise-Klasse mit Schwerpunkt auf groß angelegter Datenintegration und Governance. DataStage eignet sich besonders gut für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten.
Hybride Tools eignen sich hervorragend für Unternehmen, die von Legacy-Systemen auf moderne Cloud-basierte Architekturen umsteigen.
ETL-Tools Vergleichstabelle
Diese Tabelle bietet einen direkten Vergleich der Tools, basierend auf Produkt, Preis, Hosting und Fokus:
| Produkt | Preis | Hosting | Fokus |
|---|---|---|---|
Cloudomation Engine | Abonnement | Cloud / On-Premise | Integrieren Sie Nischen-Datenquellen, automatisieren Sie komplexe Pipelines |
Fivetran | Abonnement | Cloud / On-Premise | No-code Plattform für „Data Movement“ |
Stitch | Abonnement | Cloud | Leichtgewichtige ETL für kleinere Teams |
Apache Airflow | Kostenlos (Open-Source) | Self-hosted / Cloud (managed) | ETL-Datenpipelines orchestrieren |
AWS Glue | Pay-as-you-go | Cloud | Serverloses ETL für AWS-Dienste |
Informatica | Cloud / On-Premise | ETL und Governance | |
Matillion | Abonnement (Basierend auf Credits) | Cloud | Cloud-native ETL für Data Warehouses |
Hevo Data | Abonnement | Cloud | ETL in Echtzeit, No-Code |
IBM DataStage | Enterprise pricing | Cloud / On-Premise | Skalierbares ETL für große Unternehmen |
Google Dataflow | Pay-as-you-go | Cloud (Google Cloud) | ETL, Batch- und Stream-Verarbeitung in Echtzeit |
Azure Data Factory | Pay-as-you-go | Cloud (Azure) | Cloud-basiertes ETL für Azure-Umgebungen |
Singer | Kostenlos (Open Source) | Self-hosted | Anpassbare, leichtgewichtige ETL-Pipelines |
Portable | Abonnement | Cloud | Unterstützung von Nischendatenquellen |
FAQ
- No-Code/Low-Code ETL Tools
- Diese Tools sind für Benutzer mit minimalen technischen Kenntnissen konzipiert. Sie verfügen über Drag-and-Drop-Oberflächen, vorgefertigte Konnektoren und visuelle Workflows.
- Nachteile: No-Code-Tools sind zwar benutzerfreundlich, bieten aber keine erweiterten Anpassungsmöglichkeiten und weniger Flexibilität. Sie eignen sich gut für einfache Datenintegrationsaufgaben, können aber bei komplexen oder hochspezialisierten Workflows Probleme bereiten.
- Pro-Code/Technical ETL tools
- Für Benutzer mit mittleren bis fortgeschrittenen technischen Kenntnissen gibt es ETL-Tools, die mehr Leistung und Flexibilität bieten. Diese Tools ermöglichen die Anpassung und Kontrolle über jeden Schritt des ETL-Prozesses und die Integration von Legacy-Tools, erfordern aber möglicherweise Kenntnisse in Programmiersprachen wie SQL, Python oder Java.
- Abstriche: Diese Tools bieten eine unübertroffene Anpassbarkeit und Skalierbarkeit, erfordern jedoch technische Fachkenntnisse für die Einrichtung und Verwaltung.
Beispiel: Unserer Erfahrung nach haben No-Code-Tools oftmals das Problem, dass nicht alle Anwendungsfälle abgedeckt werden können. Sehr oft werden deshalb mehrere Systeme angeschafft. Deshalb haben wir uns dazu entschieden, ein Pro-Code-Tool zu entwickeln. Ein grundlegendes Verständnis von Python ist erforderlich, dafür können Sie komplexe Workflows aufsetzen und alle Datenquellen integrieren. Sie erhalten ein Tool, das den Einsatz mehrerer Automatisierungslösungen überflüssig macht.
