Die 12 besten ETL-Tools 2022

Eine große Anzahl von ETL Tools sind im Jahr 2022 auf dem Markt verfügbar und können je nach Infrastruktur und unterstützenden Organisationen oder Anbietern in vier Kategorien unterteilt werden, nämlich ETL-Tools für Unternehmenssoftware, Open-Source-ETL-Tools, Cloud-basierte ETL-Tools, Und benutzerdefinierte ETL-Tools. Bei der großen Auswahl an ETL-Tools ist es jedoch alles andere als einfach, die besten zu finden. Wenn Sie auf der Suche nach den besten ETL-Tools sind, sind Sie hier genau richtig. Um Ihnen das Leben zu erleichtern, Gudu SQLFlow Team stellte eine Liste der beste ETL-Tools 2022 basierend auf ihrem Anwendungsfall, Budget, ihren Fähigkeiten, Datenquellen und technischen Kenntnissen.

Beste ETL-Tools

Als Tool zur Datenherkunftsanalyse, Gudu SQLFlow Es analysiert nicht nur SQL-Skriptdateien, ermittelt die Datenherkunft und führt eine visuelle Darstellung durch, sondern ermöglicht es Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und visuell darzustellen. Hier ist unsere Liste der 12 besten ETL-Tools auf dem Markt im Jahr 2022.

Beste ETL-Tools – 1. IBM DataStage

Typ: Unternehmen

IBM DataStage ist ein Datenintegrationstool mit Client-Server-Design, mit dem Aufgaben von einem Windows-Client aus in einem zentralen Datenrepository auf einem Server erstellt und ausgeführt werden können. Entwickelt, um ETL- und ELT-Modelle (Extract, Load, Transform) zu unterstützen und die Datenintegration über mehrere Quellen und Anwendungen hinweg bei gleichbleibend hoher Leistung zu ermöglichen. IBM DataStage wurde für die lokale Bereitstellung entwickelt und ist auch als Cloud-Version verfügbar: DataStage für IBM Cloud Pak for Data.

Beste ETL-Tools – 2. Oracle Data Integrator

Typ: Unternehmen

Als Plattform zum Erstellen, Verwalten und Warten organisationsübergreifender Datenintegrations-Workflows, Oracle Data Integrator (ODI) Unterstützt alle Datenintegrationsanforderungen – von Massendaten bis hin zu serviceorientierten Architektur-Datendiensten. Um die Datenverarbeitung zu beschleunigen, unterstützt es die parallele Ausführung von Aufgaben und bietet integrierte Integration mit Oracle GoldenGate und Oracle Warehouse Builder. Über den Oracle Enterprise Manager können ODI und andere Oracle-Lösungen überwacht werden, um eine bessere Transparenz im gesamten Toolstack zu gewährleisten.

Beste ETL-Tools – 3. Informatica PowerCenter

Typ: Unternehmen

Als metadatenbasierte Plattform, die sich auf die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und IT-Teams und die Vereinfachung von Datenpipelines konzentriert, Informatica PowerCenter Analysiert erweiterte Datenformate wie JSON, XML, PDF und IoT-Maschinendaten und validiert transformierte Daten automatisch, um definierte Standards zu erfüllen. Es verfügt außerdem über vorgefertigte Transformationen, die benutzerfreundlich sind und hohe Verfügbarkeit sowie optimierte Leistung bieten, um den Rechenanforderungen gerecht zu werden.

Beste ETL-Tools – 4. SAS-Datenmanagement

Typ: Unternehmen

Als Datenintegrationsplattform SAS-Datenmanagement ist darauf ausgelegt, alle vorhandenen Daten zu verknüpfen, einschließlich Clouds, Legacy-Systemen und Data Lakes. Diese Integrationen ermöglichen einen ganzheitlichen Überblick über die Geschäftsprozesse des Unternehmens. Durch die Wiederverwendung von Datenmanagementregeln und die Möglichkeit für Nicht-IT-Beteiligte, Informationen innerhalb der Plattform zu extrahieren und zu analysieren, optimiert das Tool den Workflow. Ein weiteres Merkmal von SAS Data Management ist die hohe Flexibilität. Das Tool kann in verschiedenen Computerumgebungen und Datenbanken eingesetzt werden und lässt sich auch in Datenmodellierungstools von Drittanbietern integrieren, um überzeugende Visualisierungen zu erstellen.

Beste ETL-Tools – 5. Talend Open Studio

Typ: Open Source

Als Open-Source-Tool Talend Open Studio ist für den schnellen Aufbau von Datenpipelines konzipiert. Datenkomponenten können über die Drag-and-Drop-Oberfläche von Open Studio verbunden werden, um Jobs aus Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics und anderen Datenquellen auszuführen. Dank integrierter Konnektoren kann Talend Open Studio Informationen aus einer Vielzahl von Umgebungen extrahieren, darunter relationale Datenbankmanagementsysteme, Software-as-a-Service-Plattformen und Standardanwendungen.

Beste ETL-Tools – 6. Pentaho Data Integration

Typ: Open Source

Das Tool verwaltet den Datenintegrationsprozess, einschließlich der Erfassung, Bereinigung und Speicherung von Daten in einem standardisierten und konsistenten Format, der Weitergabe dieser Informationen an Endbenutzer zur Analyse und der Ermöglichung des Datenzugriffs von IoT-Technologien, um maschinelles Lernen zu erleichtern. Darüber hinaus Pentaho Data Integration (PDI) stellt außerdem den Spoon-Desktop-Client zum Erstellen von Transformationen, Planen von Jobs und manuellen Starten von Verarbeitungsaufgaben bei Bedarf bereit.

Beste ETL-Tools – 7. Singer

Typ: Open Source

Als Open-Source-Skripttechnologie Sänger wurde entwickelt, um die Datenübertragung zwischen den Anwendungen und dem Speicher einer Organisation zu verbessern. Das Tool definiert die Beziehung zwischen Datenextraktions- und Datenladeskripten und ermöglicht das Extrahieren von Informationen aus beliebigen Quellen und das Laden in beliebige Ziele. Diese Skripte verwenden JSON und sind daher in jeder Programmiersprache zugänglich. Darüber hinaus unterstützen sie umfangreiche Datentypen und erzwingen die Datenstruktur durch JSON-Schema.

Beste ETL-Tools – 8. Hadoop

Typ: Open Source

Apache Hadoop Die Softwarebibliothek ist ein Framework, das die Verarbeitung großer Datensätze durch die Verteilung der Rechenlast auf mehrere Computercluster unterstützt. Die Bibliothek wurde entwickelt, um Fehler auf Anwendungs- und Hardwareebene zu erkennen und zu beheben. Sie bietet hohe Verfügbarkeit und bündelt die Rechenleistung mehrerer Maschinen. Das Framework unterstützt außerdem Jobplanung und Cluster-Ressourcenverwaltung über das Hadoop YARN-Modul.

Beste ETL-Tools – 9. Dataddo

Typ: Wolke

Als codefreie, Cloud-basierte ETL-Plattform Dataddo gibt technischen und nicht-technischen Benutzern die Flexibilität, Daten zu integrieren und bietet eine breite Palette an Konnektoren, vollständig anpassbare Metriken, ein zentrales System zur gleichzeitigen Verwaltung aller Datenpipelines und eine nahtlose Integration in vorhandene Technologiearchitekturen. Benutzer können Pipelines innerhalb weniger Minuten nach der Kontoerstellung bereitstellen, und alle API-Änderungen werden von der Dataddo Team, sodass keine Pipelines gewartet werden müssen. Neue Konnektoren können auf Anfrage innerhalb von 10 Werktagen hinzugefügt werden. Die Plattform ist DSGVO-, SOC2- und ISO 27001-konform.

Beste ETL-Tools – 10. AWS Glue

Typ: Wolke

AWS Glue bietet einen Cloud-basierten Datenintegrationsdienst, der Visualisierung und codebasierte Clients unterstützt, um technische und nicht-technische Geschäftsbenutzer zu unterstützen. Die serverlose Plattform bietet eine Vielzahl zusätzlicher Funktionen, wie etwa das AWS Glue-Datenverzeichnis zum Auffinden von Daten in der gesamten Organisation und AWS Glue Studio zum visuellen Entwerfen, Ausführen und Warten von ETL-Pipelines. Außerdem sollte darauf hingewiesen werden, dass AWS Glue auch benutzerdefinierte SQL-Abfragen für eine tatsächlichere Dateninteraktion unterstützt.

Beste ETL-Tools – 11. Azure Data Factory

Typ: Wolke

Als serverloser Datenintegrationsdienst basiert Azure Data Factory auf einem Pay-as-you-go-Modell, das sich an die Rechenleistungsanforderungen anpasst. Der Dienst bietet codefreie und codebasierte Schnittstellen zum Abrufen von Daten aus über 90 integrierten Konnektoren. Darüber hinaus ist Azure Data Factory in Azure Synapse Analytics integriert, um erweiterte Datenanalyse und -visualisierung zu ermöglichen. Erwähnenswert ist außerdem, dass die Plattform auch Git für die Versionskontrolle und kontinuierliche Integrations-/Deployment-Workflows für DevOps-Teams unterstützt.

Beste ETL-Tools – 12. Google Cloud Dataflow

Typ: Wolke

Als vollständig gehosteter Datenverarbeitungsdienst optimiert Google Cloud Dataflow die Rechenleistung und automatisiert das Ressourcenmanagement. Der Service konzentriert sich auf die Senkung der Verarbeitungskosten durch flexible Planung und automatische Ressourcenskalierung, um eine bedarfsgerechte Nutzung sicherzustellen. Darüber hinaus bietet Google Cloud Dataflow KI-Funktionen, die prädiktive Analysen und Echtzeit-Anomalieerkennung bei der Datenkonvertierung unterstützen.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels und wenn er Ihnen gefallen hat, würden wir uns sehr freuen. Da es jedoch Hunderte von ETL-Tools Online verfügbar. Bitte verzeihen Sie uns, wenn Ihre Favoriten nicht in unserer Liste enthalten sind. Hinterlassen Sie gerne unten einen Kommentar, um uns mitzuteilen, welche ETL-Tools Ihnen am besten gefallen. Wir werden diese Liste in Kürze aktualisieren. (Veröffentlicht von Ryan am 4. Mai 2022)