Best Six ETL Tools in 2025
Altova MapForce 2025
Altova MapForce is an any-to-any ETL tool that supports all data formats prevalent in 2025. It features an easy-to-use, low code visual interface for defining data integration and ETL projects. MapForce supports all data formats in a single version and does not require purchasing additional connectors: JSON, XML, PDF, CSV, EDI, relational databases, NoSQL databases, Excel, XBRL, Shopify/GraphQL, etc.
Altova MapForce bietet skalierbare Automatisierungsoptionen und ist die kostengünstigste ETL-Lösung auf dem Markt.
Merkmale:
Grafische, low code ETL-Definition
Vorgefertigte Konnektoren für jede Datenquelle
Datenintegration durch Ziehen und Ablegen
Vorgefertigte Verbindungen zu Datenbanken, Dateien, APIs usw.
Umfassende EDI-Unterstützung
Verbindungen zu Dateien, APIs und mehr
Visueller Funktionsersteller
Sofortige Datenkonvertierung
Leistungsstarke Automatisierung
Vorteile:
Unterstützung aller Datenformate in einer Version: keine zusätzlichen Konnektoren erforderlich
Low code und hochgradig anpassbar
Sowohl für Unternehmen als auch für kleinere Organisationen wirksam
Äußerst erschwinglich
Nachteile:
Desktop-Tool nur für Windows
AWS Glue
Beste ETL-Dienstleistung
AWS Glue ist ein serverloser ETL-Service, der für Analysen, maschinelles Lernen und Anwendungsentwicklung verwendet werden kann. Die Funktionalität von AWS Glue kann durch andere Amazon-Produkte wie Amazon Athena, Amazon EMR und Amazon Redshift Spectrum erweitert werden.
Merkmale:
Visuelle Drag-and-Drop-Schnittstelle
Automatische Codegenerierung
ETL-Auftragsplanung
Tools für die Erstellung und Überwachung von ETL-Pipelines
Automatische Daten- und Schemaerkennung
Skaliert automatisch
Vorteile:
Leicht zu skalieren
Serverlos
Automatisierte Datenschemaerkennung
Nachteile:
Steile Lernkurve
Aufpreispflichtige Konnektoren für zusätzliche Datenbanken
Fehlende Integration außerhalb der AWS-Umgebung
IBM DataStage
Das Beste im IBM Ökosystem
IBM DataStage Die ETL-Software ist für die Integration großer Datenmengen konzipiert und wird durch Lastausgleich und Parallelisierung unterstützt. Zu den Konnektoren gehören Sybase, Hive, JSON, Oracle, AWS, Teradata und andere.
DataStage lässt sich auch in andere Komponenten des IBM Infosphere-Ökosystems integrieren, so dass die Benutzer ETL-Aufträge entwickeln, testen, einsetzen und überwachen können.
Merkmale:
SaaS
Visuelle Schnittstelle
Austausch von Metadaten mit IBM Watson® Knowledge Catalog
Automatisierung von Pipelines
Vorgefertigte Anschlüsse
Automatisierte Fehlererkennung
Verteilte Datenverarbeitung
Vorteile:
Verarbeitet große Datenmengen
Umfassender technischer Support
Nachteile:
Erfordert SQL- und BASIC-Kenntnisse
Teuer
Informatica
Am besten für sehr große Unternehmen
Informatica ist ein ETL-Tool, das für sehr große Unternehmen oder Organisationen entwickelt wurde und die Funktionen no-code und low-code bietet. Es verfügt über eine breite Palette von Konnektoren für Cloud-Data-Warehouses und -Seen, einschließlich AWS, Azure, Google Cloud und SalesForce.
Informatica wird in erster Linie zum Abrufen und Analysieren von Daten aus verschiedenen Datenquellen verwendet, um Data-Warehouse-Anwendungen für Unternehmen zu erstellen, und unterstützt ETL, Datenmaskierung, Datenreplikation, Datenqualitätsprüfung und Datenvirtualisierung.
Merkmale:
Cloud-basierte ETL
Integration von Daten und Anwendungen
Data Warehouse Builder
Mapplets für die Wiederverwendung von Code
Zentralisierte Fehlerprotokollierung
Metadaten-Repository
Hohe Leistung für große Daten
Vorteile:
Verarbeitet große Datenmengen
Konnektivität zu den meisten Datenbanksystemen
Grafische Workflow-Definition
Nachteile:
Teuer: Gesamtkosten + zusätzliche Gebühren für Anschlüsse
Komplexe Benutzeroberfläche und Bereitstellungsprozess
Fehlende Optionen für die Auftragsplanung
Oracle Data Integrator
Am besten für das Ökosystem Oracle
Oracle Data Integrator unterstützt ETL von strukturierten und unstrukturierten Daten und ist für große Unternehmen konzipiert, die andere Oracle Anwendungen betreiben. Es bietet eine grafische Umgebung zur Erstellung, Verwaltung und Pflege von Datenintegrationsprozessen in Business Intelligence-Systemen.
Merkmale:
Vorgefertigte Anschlüsse
Integration großer Datenmengen
Unterstützt Oracle DBs, Hadoop, eCommerce-Systeme, Flat Files, XML, JSON, LDAP, JDBC, ODBC
Integration mit anderen Oracle Unternehmenstools
Vorteile:
Benutzerfreundliche Schnittstelle
Parallele Ausführung erhöht die Leistung
Verarbeitet große Datenmengen
Gut integriert in Oracle Ökosystem
Nachteile:
Teuer
Erfordert umfangreiche Java-Kenntnisse
Fehlende Echtzeit-Integrationsmöglichkeiten
Talend Open Studio
Am besten geeignet für grundlegende ETL-Aufgaben
Talend Open Studio ist eine Open-Source-ETL-Software mit einer Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zur Definition von Datenpipelines. Anschließend generiert die Software Java- und Perl-Code.
Talend Open Studio kann mit anderen Talend -Erweiterungen zur Datenvisualisierung, Anwendungs- und API-Integration und anderen Funktionen integriert werden. ETL-Aufträge können innerhalb der Umgebung Talend oder als eigenständige Skripte ausgeführt werden.
Merkmale:
Grafische Schnittstelle
Datenprofilierung und -bereinigung
Integrierbar mit Software von Drittanbietern
Automatisiert die Datenintegration mit Assistenten und grafischen Elementen
Vorteile:
Einfach zu verstehende UI
Umfassende Anschlussmöglichkeiten
Unterstützung durch die Gemeinschaft und das Unternehmen
Nachteile:
Änderungen an einem Auftrag erfordern Codeänderungen
Kann keine großen Datenmengen verarbeiten
Fehlersuche ist schwierig
Was ist ein ETL-Werkzeug?
ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) bezieht sich auf einen Datenintegrationsprozess, bei dem Daten aus einer Quelle extrahiert, in ein bestimmtes Format umgewandelt und in eine Zieldatenbank geladen werden.
Unternehmen verarbeiten heute eine überwältigende Menge an Daten aus verschiedenen Silos, was es zunehmend schwieriger macht, sinnvolle Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen. ETL spielt eine entscheidende Rolle beim Sammeln, Normalisieren und Organisieren der eingehenden Daten, damit diese leicht analysiert und für Business Intelligence, Berichterstattung, Entscheidungsfindung und andere datengesteuerte Aktivitäten verwendet werden können.
Die manuelle Definition von ETL-Prozessen ist zeitaufwändig und fehleranfällig und erfordert umfangreiche Kodierung. ETL-Tools sind Software zur Automatisierung des Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesses, bei dem Daten aus unterschiedlichen Quellen konsolidiert und für die Speicherung in einem Zielsystem transformiert werden. Die besten ETL-Tools abstrahieren die Komplexität der Datenintegration, indem sie eine benutzerfreundliche Oberfläche für den Entwurf, die Verwaltung und die Ausführung von ETL-Workflows bereitstellen. Sie helfen Unternehmen, die Datengenauigkeit zu gewährleisten und die Effizienz zu steigern.
In vielen Geschäftssystemen kommen neue Informationen, die importiert werden sollen, oft in einem Datenformat an, das mit dem vorhandenen Repository nicht kompatibel ist. ETL-Tools führen die folgenden Schritte durch, um die Daten für die Speicherung und Weiterverarbeitung vorzubereiten:
Extrahieren: In diesem Schritt werden die Daten aus einem oder mehreren Quellsystemen extrahiert, z. B. aus SQL- oder NoSQL-Datenbanken, E-Commerce-Systemen, Excel-Tabellen, APIs usw. Diese Systeme exportieren Daten oft in Formaten wie XML, JSON, PDF, CSV, EDI und anderen, die im nächsten Schritt in ein einheitliches Format umgewandelt werden.
Transformieren: Damit die Daten nach der Extraktion einen Sinn ergeben, müssen sie oft in ein normalisiertes Format umgewandelt werden. Dies kann die Bereinigung der Daten (Durchsetzung der Geschäftslogik, Korrektur von Fehlern, Behandlung fehlender Werte), die Aggregation von Daten, die Anreicherung mit zusätzlichen Informationen und die Konvertierung der Daten in ein standardisiertes Format umfassen. Die Umwandlung ist ein wichtiger Schritt, um die Qualität und Konsistenz der Daten zu gewährleisten.
Laden: Nachdem die Daten extrahiert und umgewandelt wurden, werden sie in ein Repository wie eine Datenbank oder ein Data Warehouse geladen, wo sie von den Unternehmen weiterverwendet werden. Sie können auch direkt in Tools zur weiteren Analyse (z. B. Excel-Dateien) oder über APIs geladen werden.
Warum werden ETL-Tools benötigt?
Ohne ETL-Tools verbringen Wissensarbeiter möglicherweise mehr Zeit mit dem Sammeln, Kombinieren und Konvertieren von Daten aus verschiedenen Quellen als mit der eigentlichen Datenanalyse. Da sie den Prozess beschleunigen und vereinfachen, sind ETL-Tools in der heutigen datenzentrierten Unternehmenslandschaft von entscheidender Bedeutung.
ETL-Tools können für mehrere sich überschneidende Zwecke eingesetzt werden:
Datenintegration: Viele Unternehmen haben mit Daten zu tun, die über mehrere Quellen verteilt sind, wie z. B. EDI-Nachrichtensysteme, Marketingplattformen, Vertriebsdatenbanken und vieles mehr. ETL hilft bei der Integration von Daten aus diesen verschiedenen Quellen in ein einheitliches und organisiertes Format.
Data Warehousing: ETL ist ein grundlegender Schritt zum Aufbau von Data Warehouses. Data-Warehouses speichern historische und aktuelle Daten aus verschiedenen Quellen und ermöglichen komplexe Abfragen und Berichte.
Business Intelligence und Berichterstattung: ETL-Prozesse konsolidieren und bereiten Daten für Business Intelligence- und Reporting-Tools vor und machen eine zeitaufwändige manuelle Datenumwandlung überflüssig.
Entscheidungsfindung: Der rechtzeitige Zugriff auf zuverlässige Daten ist für strategische Entscheidungen von entscheidender Bedeutung. Durch effiziente Automatisierung sorgen ETL-Tools dafür, dass relevante und aktuelle Daten für Analysen und Entscheidungen zur Verfügung stehen.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: In Branchen mit strengen gesetzlichen Vorschriften können ETL-Workflows so definiert werden, dass die Daten in Übereinstimmung mit den Vorschriften verarbeitet, behandelt und gespeichert werden.
Betriebliche Effizienz: Durch die Automatisierung des Prozesses der Datenextraktion, -umwandlung und -ladung sparen ETL-Tools Zeit und reduzieren manuelle Dateneingabefehler.
Skalierbarkeit: Wenn Unternehmen wachsen und mehr Daten anhäufen, können ETL-Prozesse skaliert werden, um größere Datenmengen zu verarbeiten und gleichzeitig die Leistung aufrechtzuerhalten.
Indem sie die Effizienz steigern, machen ETL-Tools Unternehmen die Leistungsfähigkeit ihrer Daten nutzbar und verschaffen ihnen ein tieferes Verständnis für ihre Abläufe und Kunden.
Wie funktionieren ETL-Werkzeuge?
ETL-Tools werden häufig in den Bereichen Datenintegration, Data Warehousing und Business Intelligence eingesetzt. Hier ein genauerer Blick auf die Funktionsweise von ETL-Tools:
1. Auszug:
Konnektivität: ETL-Tools bieten auf unterschiedliche Weise Konnektivität. Einige bieten Konnektoren und Adapter an, die einzeln verkauft werden, während andere Konnektivität zu allen gängigen Datenformaten ohne zusätzliche Gebühren bieten. Unabhängig vom Ansatz bieten ETL-Tools Mechanismen für die Anbindung an Datenquellen, die von den heutigen Geschäftssystemen verwendet werden, wie relationale Datenbanken, Excel-Tabellen, APIs, Flat Files usw.
Abrufen von Daten: Das Tool ruft Daten aus den Quellsystemen auf der Grundlage von definierten Extraktionskriterien ab. Dies kann die Angabe von Tabellen, Ansichten oder Abfragen beinhalten, um die erforderlichen Daten abzurufen.
2. Verwandeln:
Datenzuordnung: Während der Datenumwandlung werden die Felder der Quelle den entsprechenden Feldern im Ziel zugeordnet, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.
Datenkonvertierung: Daten müssen möglicherweise in ein standardisiertes Format oder eine Maßeinheit umgewandelt werden.
Daten kombinieren: Mit ETL-Software können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren und in eine einheitliche Zieldatenstruktur umwandeln.
Datenbereinigung: ETL-Tools können Daten bereinigen und validieren, indem sie Duplikate entfernen, Fehler korrigieren und fehlende oder inkonsistente Werte behandeln.
Datenanreicherung: Zusätzliche Daten aus externen Quellen, wie z. B. KI-Systemen, können hinzugefügt werden, um die vorhandenen Daten zu erweitern.
Datenverdichtung: ETL-Tools können Berechnungen und Aggregationen mit den Daten durchführen, z. B. Summierung, Mittelwertbildung oder Zählung von Datensätzen, sowie komplexere Berechnungen.
3. Belastung:
Ziel-Repository: ETL-Tools können Daten in eine Vielzahl von Zieldatenstrukturen laden, darunter Dateien, APIs, Datenbanken und Data Warehouses, wo die Daten für Analysen, Abfragen, Berichte oder andere Anwendungen weiterverwendet werden können.
Ladestrategien: ETL-Tools bieten verschiedene Ladestrategien. Beim vollständigen Laden werden alle vorhandenen Daten im Ziel durch neue Daten ersetzt. Inkrementelles Laden fügt nur neue oder geänderte Daten seit dem letzten Laden hinzu. Die Delta-Ladung behandelt Änderungen, die innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens aufgetreten sind. Die besten ETL-Tools geben den Benutzern die Möglichkeit, die beste Strategie zu wählen.
Fehlerbehandlung: ETL-Tools können Fehler während des Ladens behandeln, wie z. B. Datentypübereinstimmungen oder Verletzungen von Beschränkungen. Sie können Fehler protokollieren und den Benutzern die Möglichkeit geben, sie zu beheben.
4. Automatisierung und Terminplanung:
Job-Planung: ETL-Tools bieten Zeitplanungsfunktionen, mit denen Benutzer die automatische Extraktion, Umwandlung und das Laden von Daten in bestimmten Intervallen (täglich, wöchentlich usw.) einrichten können.
Automatisierung von ETL: Automatisierte Prozesse stellen sicher, dass die Daten aktuell und für die Analyse relevant sind.
5. Optimierung der Leistung:
Erweiterte Funktionen: ETL-Tools können Optimierungsfunktionen bieten, um die Leistung zu steigern, z. B. Datenstreaming, parallele Verarbeitung, Masseneinfügungen in Datenbanken usw.
Daten für ETL transformieren
Wie kann ich das beste ETL-Tool auswählen?
Die Wahl des besten ETL-Tools ist eine Kombination aus den Datenanforderungen Ihres Unternehmens und den Budgetbeschränkungen. Um zukunftssicher zu sein, ist es ratsam, ein ETL-Tool zu wählen, das die meisten gängigen Datenformate unterstützt, ohne zusätzliche Konnektoren zu verlangen, das bei veränderten Anforderungen skalierbar ist und das eine einfache Testphase bietet, in der Sie das Tool vor einer Kaufentscheidung bewerten können.
Wenn es an der Zeit ist, ETL-Software zu bewerten, sollten Sie einige Kriterien beachten:
Unterstützt es die von Ihnen benötigten Datenformate?
Ist die Schnittstelle benutzerfreundlich?
Wie steil ist die Lernkurve und ist eine Schulung erforderlich?
Ist es einfach, Lösungen zu aktualisieren, wenn sich die Anforderungen ändern?
Ist die Preisgestaltung bei der Skalierung meiner Lösung klar?
Ist die Lösung erschwinglich?
Wie kann ich Unterstützung erhalten?