{"id":3759,"date":"2022-05-04T02:24:05","date_gmt":"2022-05-04T10:24:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=3759"},"modified":"2022-05-04T03:36:35","modified_gmt":"2022-05-04T11:36:35","slug":"best-etl-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/beste-etl-tools\/","title":{"rendered":"Die 12 besten ETL-Tools 2022 | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Die 12 besten ETL-Tools 2022<\/strong><\/h2>\n

Eine gro\u00dfe Anzahl von ETL<\/a><\/strong> Tools sind im Jahr 2022 auf dem Markt verf\u00fcgbar und k\u00f6nnen je nach Infrastruktur und unterst\u00fctzenden Organisationen oder Anbietern in vier Kategorien unterteilt werden, n\u00e4mlich ETL-Tools f\u00fcr Unternehmenssoftware<\/strong>, Open-Source-ETL-Tools<\/strong>, Cloud-basierte ETL-Tools<\/strong>, Und benutzerdefinierte ETL-Tools<\/strong>. Bei der gro\u00dfen 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<\/strong><\/a> Team stellte eine Liste der beste ETL-Tools 2022<\/strong> basierend auf ihrem Anwendungsfall, Budget, ihren F\u00e4higkeiten, Datenquellen und technischen Kenntnissen.<\/p>\n

\"Beste

Beste ETL-Tools<\/p><\/div>\n

Als Tool zur Datenherkunftsanalyse<\/a><\/strong>, Gudu SQLFlow <\/strong>Es analysiert nicht nur SQL-Skriptdateien, ermittelt die Datenherkunft und f\u00fchrt eine visuelle Darstellung durch, sondern erm\u00f6glicht 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.<\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 1. IBM DataStage<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong> Unternehmen<\/p>\n

IBM DataStage<\/strong> ist ein Datenintegrationstool mit Client-Server-Design, mit dem Aufgaben von einem Windows-Client aus in einem zentralen Datenrepository auf einem Server erstellt und ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Entwickelt, um ETL- und ELT-Modelle (Extract, Load, Transform) zu unterst\u00fctzen und die Datenintegration \u00fcber mehrere Quellen und Anwendungen hinweg bei gleichbleibend hoher Leistung zu erm\u00f6glichen. IBM DataStage wurde f\u00fcr die lokale Bereitstellung entwickelt und ist auch als Cloud-Version verf\u00fcgbar: DataStage f\u00fcr IBM Cloud Pak for Data.<\/span><\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 2. Oracle Data Integrator<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong> Unternehmen<\/p>\n

Als Plattform zum Erstellen, Verwalten und Warten organisations\u00fcbergreifender Datenintegrations-Workflows, Oracle Data Integrator (ODI)<\/strong> Unterst\u00fctzt alle Datenintegrationsanforderungen \u2013 von Massendaten bis hin zu serviceorientierten Architektur-Datendiensten. Um die Datenverarbeitung zu beschleunigen, unterst\u00fctzt es die parallele Ausf\u00fchrung von Aufgaben und bietet integrierte Integration mit Oracle GoldenGate und Oracle Warehouse Builder. \u00dcber den Oracle Enterprise Manager k\u00f6nnen ODI und andere Oracle-L\u00f6sungen \u00fcberwacht werden, um eine bessere Transparenz im gesamten Toolstack zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 3. Informatica PowerCenter<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong> Unternehmen<\/p>\n

Als metadatenbasierte Plattform, die sich auf die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Gesch\u00e4fts- und IT-Teams und die Vereinfachung von Datenpipelines konzentriert, Informatica PowerCenter<\/strong> Analysiert erweiterte Datenformate wie JSON, XML, PDF und IoT-Maschinendaten und validiert transformierte Daten automatisch, um definierte Standards zu erf\u00fcllen. Es verf\u00fcgt au\u00dferdem \u00fcber vorgefertigte Transformationen, die benutzerfreundlich sind und hohe Verf\u00fcgbarkeit sowie optimierte Leistung bieten, um den Rechenanforderungen gerecht zu werden.<\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 4. SAS-Datenmanagement<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong> Unternehmen<\/p>\n

Als Datenintegrationsplattform SAS-Datenmanagement<\/strong> ist darauf ausgelegt, alle vorhandenen Daten zu verkn\u00fcpfen, einschlie\u00dflich Clouds, Legacy-Systemen und Data Lakes. Diese Integrationen erm\u00f6glichen einen ganzheitlichen \u00dcberblick \u00fcber die Gesch\u00e4ftsprozesse des Unternehmens. Durch die Wiederverwendung von Datenmanagementregeln und die M\u00f6glichkeit f\u00fcr 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 Flexibilit\u00e4t. Das Tool kann in verschiedenen Computerumgebungen und Datenbanken eingesetzt werden und l\u00e4sst sich auch in Datenmodellierungstools von Drittanbietern integrieren, um \u00fcberzeugende Visualisierungen zu erstellen.<\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 5. Talend Open Studio<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong> Open Source<\/p>\n

Als Open-Source-Tool Talend Open Studio<\/strong> ist f\u00fcr den schnellen Aufbau von Datenpipelines konzipiert. Datenkomponenten k\u00f6nnen \u00fcber die Drag-and-Drop-Oberfl\u00e4che von Open Studio verbunden werden, um Jobs aus Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics und anderen Datenquellen auszuf\u00fchren. Dank integrierter Konnektoren kann Talend Open Studio Informationen aus einer Vielzahl von Umgebungen extrahieren, darunter relationale Datenbankmanagementsysteme, Software-as-a-Service-Plattformen und Standardanwendungen.<\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 6. Pentaho Data Integration<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong> Open Source<\/p>\n

Das Tool verwaltet den Datenintegrationsprozess, einschlie\u00dflich der Erfassung, Bereinigung und Speicherung von Daten in einem standardisierten und konsistenten Format, der Weitergabe dieser Informationen an Endbenutzer zur Analyse und der Erm\u00f6glichung des Datenzugriffs von IoT-Technologien, um maschinelles Lernen zu erleichtern. Dar\u00fcber hinaus Pentaho Data Integration (PDI)<\/strong> stellt au\u00dferdem den Spoon-Desktop-Client zum Erstellen von Transformationen, Planen von Jobs und manuellen Starten von Verarbeitungsaufgaben bei Bedarf bereit.<\/span><\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 7. Singer<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong> Open Source<\/p>\n

Als Open-Source-Skripttechnologie S\u00e4nger<\/strong> wurde entwickelt, um die Daten\u00fcbertragung zwischen den Anwendungen und dem Speicher einer Organisation zu verbessern. <\/span>Das Tool definiert die Beziehung zwischen Datenextraktions- und Datenladeskripten und erm\u00f6glicht das Extrahieren von Informationen aus beliebigen Quellen und das Laden in beliebige Ziele. Diese Skripte verwenden JSON und sind daher in jeder Programmiersprache zug\u00e4nglich. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzen sie umfangreiche Datentypen und erzwingen die Datenstruktur durch JSON-Schema.<\/span><\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 8. <\/strong>Hadoop<\/h3>\n

Typ:<\/strong> Open Source<\/p>\n

Apache Hadoop<\/strong> Die Softwarebibliothek ist ein Framework, das die Verarbeitung gro\u00dfer Datens\u00e4tze durch die Verteilung der Rechenlast auf mehrere Computercluster unterst\u00fctzt. Die Bibliothek wurde entwickelt, um Fehler auf Anwendungs- und Hardwareebene zu erkennen und zu beheben. Sie bietet hohe Verf\u00fcgbarkeit und b\u00fcndelt die Rechenleistung mehrerer Maschinen. Das Framework unterst\u00fctzt au\u00dferdem Jobplanung und Cluster-Ressourcenverwaltung \u00fcber das Hadoop YARN-Modul.<\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 9. <\/strong>Dataddo<\/h3>\n

Typ:<\/strong> Wolke<\/p>\n

Als codefreie, Cloud-basierte ETL-Plattform Dataddo<\/strong> gibt technischen und nicht-technischen Benutzern die Flexibilit\u00e4t, Daten zu integrieren und bietet eine breite Palette an Konnektoren, vollst\u00e4ndig anpassbare Metriken, ein zentrales System zur gleichzeitigen Verwaltung aller Datenpipelines und eine nahtlose Integration in vorhandene Technologiearchitekturen. Benutzer k\u00f6nnen Pipelines innerhalb weniger Minuten nach der Kontoerstellung bereitstellen, und alle API-\u00c4nderungen werden von der Dataddo<\/strong> Team, sodass keine Pipelines gewartet werden m\u00fcssen. Neue Konnektoren k\u00f6nnen auf Anfrage innerhalb von 10 Werktagen hinzugef\u00fcgt werden. Die Plattform ist DSGVO-, SOC2- und ISO 27001-konform.<\/span><\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 10. <\/strong>AWS Glue<\/h3>\n

Typ:<\/strong>\u00a0Wolke<\/p>\n

AWS Glue<\/strong> bietet einen Cloud-basierten Datenintegrationsdienst, der Visualisierung und codebasierte Clients unterst\u00fctzt, um technische und nicht-technische Gesch\u00e4ftsbenutzer zu unterst\u00fctzen. <\/span>Die serverlose Plattform bietet eine Vielzahl zus\u00e4tzlicher Funktionen, wie etwa das AWS Glue-Datenverzeichnis zum Auffinden von Daten in der gesamten Organisation und AWS Glue Studio zum visuellen Entwerfen, Ausf\u00fchren und Warten von ETL-Pipelines. Au\u00dferdem sollte darauf hingewiesen werden, dass AWS Glue auch benutzerdefinierte SQL-Abfragen f\u00fcr eine tats\u00e4chlichere Dateninteraktion unterst\u00fctzt.<\/span><\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 11. Azure Data Factory<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong>\u00a0Wolke<\/p>\n

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 \u00fcber 90 integrierten Konnektoren. Dar\u00fcber hinaus ist Azure Data Factory in Azure Synapse Analytics integriert, um erweiterte Datenanalyse und -visualisierung zu erm\u00f6glichen. Erw\u00e4hnenswert ist au\u00dferdem, dass die Plattform auch Git f\u00fcr die Versionskontrolle und kontinuierliche Integrations-\/Deployment-Workflows f\u00fcr DevOps-Teams unterst\u00fctzt.<\/span><\/p>\n

Beste ETL-Tools \u2013 12. Google Cloud Dataflow<\/strong><\/h3>\n

Typ:<\/strong> Wolke<\/p>\n

Als vollst\u00e4ndig 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. Dar\u00fcber hinaus bietet Google Cloud Dataflow KI-Funktionen, die pr\u00e4diktive Analysen und Echtzeit-Anomalieerkennung bei der Datenkonvertierung unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Abschluss<\/h2>\n

Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels und wenn er Ihnen gefallen hat, w\u00fcrden wir uns sehr freuen. Da es jedoch Hunderte von ETL-Tools\u00a0<\/strong>Online verf\u00fcgbar. 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 K\u00fcrze aktualisieren. (Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am<\/strong> 4. Mai 2022)<\/b><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>