Vergleich der Top 15 Datenorchestrierungstools

Zu den Datenorchestrierungstools gehören:

• Open-Source-Tools, die Flexibilität und eine gemeinschaftsgetriebene Entwicklung bieten, mit Top-Beispielen:
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Kommerzielle Tools, die zusätzlichen Support, Funktionen und Skalierbarkeit auf Unternehmensebene bieten, mit Top-Tools wie:
  • Gesamte Orchestrierung: Stonebranch und RunMyJobs
  • Workflow-Orchestrierung: Shipyard
  • ETL-Orchestrierung: Keboola und Rivery

Entdecken Sie die führenden Datenorchestrierungstools, um mit der Orchestrierung Ihrer Datenpipelines und Data Warehouses zu beginnen:

Hinweis: WLA ist die Abkürzung für Workload-Automatisierung.

Ausgewählte Enterprise-Datenorchestrierungstools

Die ausgewählten Open-Source- und Enterprise-Datentools sind unten grafisch dargestellt:

Erfahren Sie, wie wir diese Tools ausgewählt haben.

Die folgenden Funktionen basieren auf B2B-Bewertungsplattformen.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC ist eine zentralisierte Service-Orchestrierungs- und Automatisierungsplattform (SOAP), die Datenpipelines effizient orchestriert und einen Echtzeit-Datenfluss in hybriden IT-Umgebungen ermöglicht. Stonebranch UAC bietet:

• Drag-and-Drop-Workflow-Designer zur Vereinfachung der Workflow-Erstellung und -Verwaltung.
• Integrierter Managed File Transfer für sichere, verschlüsselte und fehlertolerante Datenbewegung.
• Vorgefertigte Integrationen zur Anbindung an Hadoop, Snowflake, Kubernetes und mehr.
• Lebenszyklusmanagement zur Unterstützung von Pipelines-as-Code mit Versionierung und Dev/Test/Prod-Promotion.

Vorteile

• Das Tool bietet eine intuitive grafische Oberfläche und ermöglicht es Teams, Workflows zu verwalten, Aufgaben zu automatisieren und benutzerdefinierte KPIs zu integrieren.
• Das Support-Team von Stonebranch UAC unterstützt Benutzer bei der Migration von anderen Plattformen und bei der Einrichtung von Anwendungen in Umgebungen wie AWS.

Nachteile

• Benutzer bemängeln die Darstellung mehrschichtiger verschachtelter Workflows in einem einzigen Diagramm, was die Visualisierung miteinander verbundener Prozesse erschwert.
• Die Authentifizierungsmethoden des Produkts sind auf Basic Auth beschränkt, was einige Benutzer als veraltet empfinden, und die Fehlermeldungen gelten als zu allgemein, was zu einer Abhängigkeit vom Kundensupport führt.

2. RunMyJobs

RunMyJobs vereinfacht den IT-Betrieb durch Automatisierung von Workflows und Koordination von Datentransfers über verschiedene Plattformen hinweg, von Cloud-nativen Apps bis zu Legacy-Systemen. RunMyJobs verwaltet ETL-Workflows, indem es die ETL-Pipeline-Orchestrierung vereinfacht und die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen handhabt.

RunMyJobs bietet:

• SaaS-Architektur, die den Installations- und Wartungsaufwand minimiert
• Automatisierte Lastverteilungsfunktion, die Cloud-Operationen verwaltet
• Leichtgewichtige und selbstaktualisierende Agents zur Verwaltung von Servern und Ausführung von Skripten
• Integrationen, wie z. B.:
  • SAP Datasphere Connector zur Orchestrierung der Datenaufbereitung für Aufgaben wie die IBP-Optimierung
  • Databricks-Integration zum Hinzufügen fortschrittlicher Analyseschritte zu ETL-Workflows
  • Oracle Fusion und SAP Analytics Cloud zur Unterstützung des unternehmensweiten Datenflusses und der Berichtsautomatisierung.
  • Nativer OpenVMS-Agent zur Integration von Legacy-Batch-Jobs in Cloud-native Workflows

Vorteile

• RunMyJobs bietet eine benutzerfreundliche GUI-Oberfläche, 24/7-Support durch den Anbieter und umfassende Anleitungen zur Fehlerbehebung.
• Benutzer schätzen die plattformübergreifenden Fähigkeiten, die Flexibilität bei der Workflow-Erstellung und die zuverlässige Betriebszeit seit der Migration von MS Orchestrator.
• RunMyJobs wird für die Automatisierung komplexer Workflows, die Einhaltung von ITIL und ISO20000 sowie die Fähigkeit zur parallelen Ausführung von Jobs mit Lastausgleich gelobt.

Nachteile

• Benutzer berichten von Problemen mit manuellen Sommerzeitumstellungen und komplexer Integration mit Incident-Management-Tools.
• Benutzer wünschen sich eine bessere Dokumentation, insbesondere mit praktischen Beispielen.

Die folgende Grafik zeigt, wie RunMyJobs verschiedene Datenflüsse und Systemaktivitäten koordinieren und integrieren kann, indem es On-Premises-Umgebungen, Betriebssystemaufgaben, API-Adapter und Cloud-Service-Provider einbezieht:

3. ActiveBatch

ActiveBatch unterstützt fortschrittliche Workload-Automatisierung zur Orchestrierung von Datenflüssen und Automatisierung von ETL-Prozessen, mit starker Integration in Unternehmenssysteme wie ERP und CRM. Zu den Funktionen gehören:

• Vorgefertigte Konnektoren für Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop und mehr.
• Eine Low-Code/No-Code-Oberfläche zum Entwerfen komplexer Workflows, die Cloud-, On-Premises- und Hybridumgebungen umspannen.
• Automatisch-Remediation, anpassbare Alarme und proaktives SLA-Monitoring.
• End-to-End-ETL-Orchestrierung und Datenpipeline-Management mit Echtzeit-Scheduling, Monitoring und Alarmierung.
• Legacy-Systemintegration, einschließlich OpenVMS, die es ermöglicht, Batch-Jobs mit zentraler Steuerung und Transparenz in moderne, plattformübergreifende Datenworkflows einzubinden.

Vorteile

• Das Tool ist benutzerfreundlich und bietet Drag-and-Drop-Funktionen zur Workflow-Erstellung, vordefinierte Schritte zur Aufgabenautomatisierung und Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen und Cloud-Plattformen.
• Viele Benutzer schätzen die Integrationsfähigkeiten des Tools, den Fehlerbehandlungsmechanismus und die Option für Echtzeiteinblick in den Status.

Nachteile

• Der Installationsprozess von ActiveBatch ist komplex und erfordert zusätzliche Ressourcen.

4. Fortra’s JAMS

Fortra’s JAMS optimiert Abläufe durch zentralisierte Workload-Automatisierung und Job-Scheduling und hilft, die Datenverarbeitung über Systeme und Anwendungen hinweg zu vereinheitlichen. Es bietet:

• Sichere Dateiübertragungslösungen über die GoAnywhere Execution Method; JAMS integriert sich mit GoAnywhere MFT, um sichere, verschlüsselte und zuverlässige Datentransfers zu ermöglichen.
• REST API und PowerShell-Modul, das APIs nutzt, um Integrationen und Konnektoren für beliebige Anwendungen oder Dienste zu erstellen.

Vorteile

• Zentralisiertes Job-Management: JAMS zentralisiert das Job-Management und verbessert die Effizienz von Scheduling und Automatisierung für die Datenverarbeitung.

Nachteile

Suchfunktionalität: Die Suchfunktionen in JAMS werden als unzureichend gemeldet, sodass Benutzer Datenbankabfragen für Aufgaben durchführen müssen, anstatt eine einfache Suchfunktion zu haben.

5. Azure Data Factory

Azure Data Factory ermöglicht skalierbare ETL- und ELT-Prozesse durch die Integration von Daten aus On-Prem- und Cloud-Systemen mit nativer Unterstützung für Dienste wie SQL, Hadoop und REST APIs.

Azure Data Factory ermöglicht es Benutzern:

• Datenpipelines zu entwerfen
• Datentransformationen einzurichten
• Datenbewegungen über Azure-Cloud-Plattformen hinweg zu orchestrieren.

Azure Data Factory bietet eine visuelle Oberfläche zum Erstellen von Workflows, zusammen mit Echtzeit-Monitoring, Fehlerbehandlung und umfangreichen Integrationsoptionen.

Vorteile

• Azure Data Factory ermöglicht das Kopieren von Daten aus verschiedenen Quelltypen, das Ausführen von SSIS- & SSMS-Paketen und ist damit ein benutzerfreundliches ETL- & ELT-Tool.
• Azure Data Factory ist benutzerfreundlich mit Drag & Drop-Funktionalität zum Erstellen von Pipelines, zur plattformübergreifenden Automatisierung und bietet eine breite Palette an Konnektoren für verschiedene Server.
• Benutzer schätzen die Benutzeroberfläche, häufige Funktionsupdates, Automatisierungsfunktionen und die Möglichkeit, komplexe ETL-Pipelines ohne Code zu erstellen.

Nachteile

• Benutzer finden es schwierig, komplexes JSON zu flatten und verschachtelte Attribute in Azure Data Factory zuzuordnen.
• Einige Benutzer berichteten von Einschränkungen in Azure Data Factory, wie z. B.:
  • Fehler ohne klare Ursachen
  • Schwierigkeiten bei der Integration mit Nicht-Azure-Diensten
  • Mangelnde Flexibilität beim Verschieben von Pipelines zwischen Umgebungen.
• Viele Benutzer erwähnten Probleme mit der Benutzerfreundlichkeit von Azure Data Factory, darunter:
  • Eine steile Lernkurve
  • Eine verwirrende Benutzeroberfläche
  • Mangel an intuitiven Fehlermeldungen
  • Veraltete Dokumentation.

Dieses Bild von Azure Data Factory demonstriert seine Fähigkeit, ausgelöste Pipeline-Ausführungen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu überwachen. Benutzer können den Zeitbereich anpassen und nach Status, Pipeline-Namen oder Annotation filtern, um Pipeline-Aktivitäten zu verwalten und zu verfolgen:

6. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow ist ein cloudbasierter Datenverarbeitungsdienst von Google Cloud. Er bietet ein einheitliches Modell zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit oder in Batches. Google Dataflow-Benutzer können:

• Datenpipelines für die Echtzeit-Datenverarbeitung erstellen und mit anderen Google Cloud-Diensten wie BigQuery integrieren.
• Komplexe Datenworkflows orchestrieren, Transformationen anwenden und Daten aus verschiedenen Quellen mit automatischer Ressourcenbereitstellung und Überwachung verarbeiten.

Vorteile

• Google Dataflow ermöglicht einfaches Laden von Daten sowohl im Batch- als auch im Streaming-Modus, Big-Data-Verarbeitung und auch Datenmigration.
• Benutzer schätzen die entwicklerfreundliche Oberfläche aufgrund von:
  • Der Möglichkeit, benutzerdefinierte Apps zu erstellen
  • Der Gestaltung von APIs basierend auf dem Apache Beam-Framework.
• Seine Skalierbarkeit, die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen und das Support-System werden von den Benutzern ebenfalls positiv hervorgehoben.

Nachteile

• Benutzer empfinden die Dokumentation der Plattform als unzureichend und die Lernkurve als steil, besonders für Anfänger.
• Benutzer äußern Unzufriedenheit über die eingeschränkte API für Drittanbieteranwendungen.
• Einige Benutzer beschwerten sich über inkonsistente Funktionen zwischen den Java- und Python-SDKs.
• Für einige Benutzer waren langsame Systemleistung und Konnektivitätsprobleme die Hauptprobleme.

7. Prefect 

Prefect ist ein Open-Source-Datenorchestrierungstool zum Erstellen, Verwalten und Überwachen komplexer Workflows. Es bietet ein flexibles und erweiterbares Framework zur Definition und Planung von Workflows mit Funktionen wie Aufgabenwiederholungen, Fehlerbehandlung und umfassendem Monitoring.

• Erstellen und Verwalten von Workflows mit API und UI.
• Aufgaben orchestrieren, Job-Ausführungen planen und Fehler behandeln.
• Monitoring- und Alarmsystem zur Aufrechterhaltung von Datenpipelines.

Vorteile

• Prefect wird für seine unkomplizierte Einrichtung, sein Python-natives Design und den sauberen Code-Ansatz geschätzt.
• Benutzer heben die plattformübergreifende Nutzbarkeit von Prefect und die unterstützende Community hervor.
• Das Produkt bietet einfache Automatisierung von Datenpipelines und die Verwaltung mehrerer Versionen einer Pipeline.

Nachteile

• Prefect fehlt eine umfassende Integration mit Data-Governance-Tools und vielseitiger Sprachunterstützung.
• Benutzer finden die Dokumentation von Prefect inkonsistent und die häufigen API-Änderungen schwer nachvollziehbar.
• Einige Benutzer berichteten von Schwierigkeiten mit Änderungen des Seitenlayouts, der Handhabung von Queues und Einschränkungen bei Concurrency und Parallelität.

Die folgende Grafik zeigt die Fähigkeiten von Prefect:

8. Rivery

Rivery ist eine cloudbasierte Datenorchestrierungsplattform, die für den Aufbau und die Verwaltung von Datenpipelines entwickelt wurde. Sie konzentriert sich auf Datenintegration und ETL und bietet eine visuelle Oberfläche zum Erstellen, Planen und Automatisieren komplexer Datenworkflows.

Rivery-Benutzer können:

• Datenpipelines durch Ziehen und Ablegen von Aufgaben in einen visuellen Workflow erstellen
• Den Orchestrierungsprozess durch Planung, Überwachung und Alarme verwalten
• Mit Datenquellen und Zielen integrieren, um die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten über verschiedene Plattformen hinweg zu automatisieren.

Vorteile

• Rivery-Benutzer schätzen die Automatisierung gängiger ETL-Herausforderungen, wie die Verwaltung von Zielschemata und die inkrementelle Extraktion aus Systemen wie Salesforce oder NetSuite.
• Der reaktionsschnelle und professionelle Support des Produkts wird ebenso gelobt wie seine Integrations- und Datenpipeline-Management-Fähigkeiten.
• Benutzer finden die Benutzeroberfläche von Rivery intuitiv und die Lernkurve flach, was die Erstellung skalierbarer ETL-Systeme mit SQL-Kenntnissen in wenigen Stunden ermöglicht.

Nachteile

• Benutzer hatten Schwierigkeiten bei der Verwaltung mehrerer Umgebungen und Variablen aufgrund der UI von Rivery und erlebten kleinere Bugs.
• Dem Produkt fehlen bestimmte Integrationen und eine Funktionalität zur Nachverfolgung von API-Releases.
• Die Dokumentation könnte verbessert werden.
• Einige Benutzer äußerten Schwierigkeiten beim Management von Abhängigkeiten zwischen Prozessen.
• Einige Benutzer beschweren sich über die Fehlermeldungen, da sie nicht benutzerfreundlich sind.

Das folgende Video zeigt, wie Rivery als DataOps-Management-Tool dienen kann:

9. Keboola

Keboola ist eine Datenplattform, die Daten integriert, transformiert und orchestriert. Sie vereinfacht die Erstellung komplexer Datenworkflows und automatisiert Verarbeitungsaufgaben, um Datenoperationen für Geschäftsanwender zu optimieren.

Benutzer können:

• Datenpipelines mit visueller Oberfläche erstellen, planen und verwalten
• Datenworkflows orchestrieren und ETL-Prozesse durch flexibles Scheduling, Fehlerbehandlung und Echtzeit-Monitoring automatisieren.

Vorteile

• Keboola bietet eine Reihe von Konnektoren und ermöglicht eine flexible ETL-Pipeline-Architektur.
• Die Einrichtung von Keboola ist einfach und infrastrukturunabhängig, mit Unterstützung mehrerer Sprachen für Transformationen.
• Benutzer schätzen das Support-Team von Keboola und die Datensicherheitsstandards.

Nachteile

• Benutzer empfinden die Fehlermeldungen von Keboola als unklar und die Extraktoren in der Anpassung eingeschränkt, was zu übermäßigen Datendownloads führt.
• Benutzer finden die Sandbox-Oberfläche kompliziert.
• Benutzer kritisieren die Geschwindigkeit der Datenpipeline-Verarbeitung, da sie für die Anforderungen inkrementeller Daten verbessert werden muss.

Das folgende Bild zeigt eine Übersicht der Keboola-Plattform:

10. Zapier

Zapier ist eine Plattform für Workflow-Automatisierung und KI-Orchestrierung, die es Benutzern ermöglicht, verschiedene Anwendungen zu verbinden und betriebliche Prozesse zu optimieren. Es erleichtert die Datenorchestrierung, indem es die Bewegung und Transformation von Daten zwischen diesen verbundenen Apps automatisiert und die Erstellung anspruchsvoller, End-to-End-Datenpipelines ermöglicht.

Hier sind einige der einzigartigen Funktionen von Zapier:

• Vorgefertigte Vorlagen für die schnelle Bereitstellung von Workflows.
• KI-gestützte Automatisierung und KI-Agenten innerhalb von Workflows.
• Einheitliche Plattform für die Erstellung und Verwaltung von Workflows.
• No-Code-Oberfläche für einfache Konnektivität.
• Human-in-the-Loop-Kontrollen zur Überwachung kritischer Prozesse.

Open-Source-Datenorchestrierungstools

Hier ist eine Liste der Top-Open-Source-Datenorchestrierungstools mit GitHub-Sternen:

Apache Airflow

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows als Directed Acyclic Graphs (DAGs). Sein Python-basiertes Design bietet Flexibilität, während die Web-Oberfläche die Visualisierung und Verwaltung vereinfacht. Airflow integriert sich mit Tools wie Hadoop, Spark und Kubernetes und bietet Skalierbarkeit für umfangreiche Workflows.

Hauptmerkmale:

• Web-UI zur Überwachung und Fehlersuche.
• Python-basierte Workflow-Erstellung mit Aufgabenabhängigkeitsmanagement.
• Directed Acyclic Graphs (DAGs) für die Pipeline-Struktur.
• Skalierbare, verteilte Architektur für große Arbeitslasten.
• Plugins und Operator-Bibliotheken.

Dagster

Dagster ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung von Datenpipelines, die sich auf Daten-Assets, Observability und Integration konzentriert. Es führt Software-Defined Assets (SDAs) für wiederverwendbare Workflows und Pipeline-Kontrolle ein. Seine Web-Oberfläche (Dagit) ermöglicht es Benutzern, Pipelines zu visualisieren, zu debuggen und zu überwachen, und eignet sich für ETL, Analytics und maschinelles Lernen. Dagster unterstützt sowohl lokale als auch verteilte Ausführung und bietet Flexibilität bei der Bereitstellung.

Hauptmerkmale:

• Integration mit Frameworks wie dbt, SQL und Pandas.
• Datenbewusste Orchestrierung mit Asset-Management und Versionierung.
• Unterstützung für Pipeline-Tests zur Sicherstellung der Datenqualität.
• Modulare Architektur für lokale oder verteilte Ausführung.
• Visuelle Tools zum Debuggen und Überwachen.

Mage

Mage ist ein Open-Source-Datenintegrationstool, das sich auf die Erstellung und Verwaltung von Echtzeit- und Batch-Datenpipelines mit minimaler Komplexität konzentriert. Seine Low-Code-Oberfläche und die Unterstützung mehrerer Sprachen (Python, SQL und R) machen es für vielfältige Teams zugänglich. Mage zeichnet sich durch eine interaktive Notebook-UI aus, die sofortiges Feedback und nahtloses Testen für eine optimierte Entwicklung bietet.

Hauptmerkmale:

• Überwachung und Alarme, um Pipeline-Probleme proaktiv anzugehen.
• Multi-Language-Unterstützung, um Pipelines mit Python, SQL oder R zu erstellen.
• Interaktive Notebooks, um Code in Echtzeit zu testen und zu debuggen.
• Cloud-Integration, um Pipelines mit Terraform auf Plattformen wie AWS oder GCP bereitzustellen.
• Daten als Assets, um Pipeline-Ausgaben zu versionieren, zu partitionieren und zu katalogisieren.

Luigi

Luigi ist ein Open-Source-Python-Framework, das für den Aufbau und die Verwaltung komplexer Datenworkflows entwickelt wurde. Ursprünglich von Spotify entwickelt, zeichnet es sich durch die Orchestrierung von Aufgaben mit komplexen Abhängigkeiten aus und gewährleistet die effiziente Ausführung von Batch-Prozessen. Luigis schlankes und erweiterbares Design macht es zu einem bevorzugten Tool für kleine bis mittelgroße Pipelines.

Hauptmerkmale:

• Workflow-Management mit Fehlerbehandlung und Überwachung.
• Abhängigkeitsauflösung zur automatischen Verwaltung der Aufgabenausführungsreihenfolge.
• Python API zur Vereinfachung der Aufgabendefinition mit minimalem Code.
• Batch-Verarbeitung für ETL-Jobs und große Datenworkflows.
• Integration mit Hadoop, Spark und anderen Big-Data-Tools.

Flyte

Flyte ist eine Open-Source, Kubernetes-native Plattform zur Orchestrierung komplexer Workflows in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen (ML). Sie ist auf Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit ausgelegt und vereinfacht die Entwicklung und Verwaltung produktionsreifer Pipelines.

Hauptmerkmale:

• Kubernetes-natives Design
• Integrationen mit vielfältigen Daten- und ML-Tools für Flexibilität.
• Multitenancy, um dezentrale Entwicklung auf einer gemeinsam genutzten Infrastruktur zu ermöglichen.
• Dynamische Ausführung, um fehlertolerante und hochverfügbare Pipelines zu unterstützen.

Auswahlkriterien für Datenorchestrierungstools

Wir haben Unternehmen für diesen Benchmark anhand von zwei Hauptkriterien ausgewählt:

• Anzahl der Mitarbeiter: 30+ Mitarbeiter in ihrem LinkedIn-Profil.
• Präsenz auf B2B-Bewertungsseiten: 10+ Bewertungen auf allen Plattformen für Enterprise-Tools.

Was ist Datenorchestrierung?

Datenorchestrierung ist der Prozess der Koordination, Integration und Automatisierung von Datenworkflows über verschiedene Quellen und Systeme hinweg, um eine nahtlose Datenbewegung und -konsistenz zu gewährleisten. Sie umfasst die Verwaltung von Datenpipelines, Transformationen und Abhängigkeiten, um genaue und zeitnahe Daten für Geschäftserkenntnisse zu liefern.

Ein Datenorchestrierungstool ist eine Kategorie innerhalb der Orchestrierungstools, die Managementaufgaben durch Funktionen wie Workflow-Design, Scheduling, Monitoring und Fehlerbehandlung optimieren. Diese Tools helfen, die Datenqualität aufrechtzuerhalten, manuelle Eingriffe zu reduzieren und die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Analysten und Datenwissenschaftlern zu unterstützen.

Erfahren Sie mehr über andere relevante Konzepte der Datenorchestrierung, wie:

• IT-Automatisierung und IT-Orchestrierung, um breitere Tools für IT-Anwendungen kennenzulernen.
• Maschinelles Lernen und Data Governance, um deren Anwendungen mit ML zu verstehen

4 Schritte zur Orchestrierung Ihrer Daten

Datensammlung

Wenn ein Kunde mit dem Service oder Produkt einer Organisation interagiert, kann jeder Berührungspunkt neue Daten generieren. Die generierten Daten können in Silos oder isoliert gespeichert werden. Isolierte Daten sind für andere Abteilungen nicht vollständig zugänglich und schaffen Informationsbarrieren zwischen den Abteilungen.

Datenorchestrierungstools sammeln automatisch Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, zentralisieren den Zugriff und unterstützen die Data Governance. Sie verbinden Datensysteme im gesamten Unternehmen und stellen sicher, dass eingehende Daten den Governance-Regeln entsprechen, und blockieren nicht konforme Quellen.

Datenaufbereitung und -transformation

Datenorchestrierungstools sammeln Daten aus verschiedenen Quelltypen, und diese Quellen können unterschiedliche Datentypen enthalten. In diesem Fall können nicht alle gesammelten Daten im selben System verwendet werden, daher müssen sie unterschiedlich behandelt werden. Daten aus unterschiedlichen Systemen werden von einem Orchestrierungstool in ein kompatibles und konsistentes Format umgewandelt, um sicherzustellen, dass sie innerhalb einer bestimmten Aufgabe funktionieren. Wenn die Eigenschaften der gesammelten Daten nicht standardisiert sind, prüfen die Orchestrierungstools die Eigenschaften der eingehenden Daten und standardisieren deren Eigenschaften und Werte.

Zum Beispiel sind Kundennamen einer der Datenwerte, und alle Namen sollten anhand eines internen Standard-Datenschemas überprüft und transformiert werden. Falls Ausreißer vorhanden sind, werden sie von den Orchestrierungstools entfernt.

Datenvereinheitlichung

Nachdem die gesammelten Daten in ein kompatibles und konsistentes Format umgewandelt wurden, erstellt das Orchestrierungssystem eine einzige und einheitliche Ansicht aller Kundenprofildaten. Es nimmt Kundendaten in Echtzeit auf und hält die Daten aktualisiert, um den aktuellen Stand des Kundenprofils anzuzeigen.

Es führt alle Daten zusammen, die aus allen Quellen des Unternehmens gesammelt wurden, wie Websites, Anwendungen und andere Berührungspunkte.

Aktivierung

Sobald einheitliche Profildaten erstellt wurden, stellt die Datenorchestrierung diese Informationen den Tools zur Verfügung, die von den Teams des Unternehmens täglich genutzt werden. Die transformierten Daten werden an Datenspeichersysteme wie Data Warehouses, Datenbanken oder Data Lakes gesendet. Von dort aus machen die Orchestrierungstools die Daten allen Teams und ihren internen Systemen zugänglich. Es ist nicht notwendig, Daten in Ihr System zu laden.

Was ist ETL-Orchestrierung?

ETL-Orchestrierung ist das koordinierte Management des Extract, Transform, Load (ETL)-Prozesses. Zum Beispiel kann die ETL-Orchestrierung sicherstellen:

• Daten werden aus den Quellsystemen extrahiert, bevor die Transformation beginnt.
• Transformationen warten auf den erfolgreichen Abschluss vorgelagerter Pipelines.
• Fehlgeschlagene Ladevorgänge lösen automatisch Wiederholungen oder Alarme aus.

Datenorchestrierung vs. ETL-Orchestrierungstools

Gemeinsamkeiten

• Datenverarbeitung: Sowohl ETL-Orchestrierung als auch Datenorchestrierung beinhalten die Verarbeitung von Daten, um sie für Analysen oder andere geschäftliche Verwendungen bereitzustellen.
• Automatisierung: Beide Konzepte betonen die Automatisierung von Workflows, um Datenmanagementprozesse zu optimieren und manuelle Eingriffe zu reduzieren.
• Datenintegration: Beide konzentrieren sich auf die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Sicht zu schaffen.

Unterschiede

• Umfang: ETL ist ein spezifischer Prozess, der das Extrahieren von Daten aus Quellen, deren Transformation in ein gewünschtes Format und das Laden in ein Zielsystem umfasst. Die Datenorchestrierung hat einen breiteren Umfang und deckt die Koordination und Automatisierung von Datenworkflows ab, die ETL-Prozesse beinhalten können, aber auch komplexere Datenpipelines verwalten können.
• Zweck: ETL ist in erster Linie für Datenbewegung und -transformation konzipiert, während sich die Datenorchestrierung auf die Orchestrierung und Verwaltung mehrerer Prozesse oder Workflows konzentriert, die ETL und andere Aufgaben wie Datenvalidierung, -bereinigung oder -zusammenführung umfassen können.
• Komplexität: Die Datenorchestrierung kann komplexe Abhängigkeiten und Workflows mit mehreren Datenpipelines verwalten, während ETL typischerweise einzelne Datenflüsse behandelt.
• Tools: ETL-Orchestrierungstools sind speziell für ETL-Aufgaben konzipiert. Datenorchestrierungstools bieten ein Framework zur Orchestrierung komplexer Workflows, die neben anderen auch ETL-Aufgaben umfassen können.

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FAQs

Was ist der moderne Datenstack?

Der "Modern Data Stack" (MDS) ist ein cloudbasierter Ansatz für Datenmanagement und -analyse, der Schlüsselelemente der Dateninfrastruktur integriert, wie:

• Dateninfrastruktur bezieht sich auf die Architektur, die Datenoperationen unterstützt. Sie umfasst cloudbasierte Plattformen und skalierbare Speicherlösungen wie Snowflake, BigQuery und Amazon S3, die helfen, Daten zu zentralisieren und eine einfache Skalierung zu ermöglichen.
• Datenkatalog-Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Organisation und Dokumentation von Datensätzen, bieten eine zentrale Ressource für Metadaten und gewährleisten eine einfache Datenentdeckung. Dies ist entscheidend, um Datensilos zu verhindern und die Zusammenarbeit zwischen Teams zu fördern.
• Data Governance definiert Regeln für die Verwaltung von Datenzugriff, -qualität und -konformität im gesamten Unternehmen durch das Festlegen von Richtlinien, Standards und Verfahren für die Datennutzung. Tools für Datenobservability, wie Monte Carlo oder Great Expectations, können bei der Überwachung von Datenqualität und -herkunft helfen.
• Data Engineering umfasst die Prozesse und Techniken, die zur Vorbereitung von Daten für die Analyse verwendet werden. Dazu gehören Datenintegration, -transformation und -orchestrierung mit Tools wie Fivetran, dbt und Apache Airflow. Effektives Data Engineering stellt sicher, dass Daten konsistent und bereit für den Einsatz in Business Intelligence und Analytics sind.

Einige der Tools, die im MDS eingesetzt werden, sind:

• Datenorchestrierungstools verbinden verschiedene Komponenten des MDS und stellen sicher, dass Daten nahtlos fließen, korrekt transformiert werden und auf zuverlässige und automatisierte Weise für Analysen verfügbar sind.
• Datenintegrationstools, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, laden und transformieren in ein zentrales Repository.
• Data-Warehousing Tools, die zentralisierte Speicherlösungen zur Unterstützung umfangreicher Datenanalysen sind.
• Business Intelligence (BI) und Analytics Tools, die Datenexploration, Visualisierung und Berichterstellung ermöglichen.
• Datenobservability Tools, die Datenqualität, -herkunft und -genauigkeit überwachen und sicherstellen können.

7 Vorteile der Datenorchestrierung

Datenorchestrierung verändert, wie Unternehmen ihre Daten verwalten, verarbeiten und nutzen, indem sie Datenworkflows automatisiert und optimiert. Dies ermöglicht es Unternehmen, schnell und effizient umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind die wichtigsten Vorteile:

1. Gesteigerte Effizienz

• Automatisiert sich wiederholende Datenaufgaben, reduziert manuelle Eingriffe und minimiert Fehler.
• Setzt Ressourcen frei, sodass sich Teams auf strategische Initiativen statt auf betriebliche Engpässe konzentrieren können.

2. Verbesserte Skalierbarkeit

• Verarbeitet große und komplexe Datensätze mühelos und ermöglicht es Organisationen, zu wachsen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
• Passt sich an steigende Datenmengen und neue Datenquellen an, wenn sich die Geschäftsanforderungen weiterentwickeln.

3. Verbesserte Datenqualität

• Standardisiert, bereinigt und validiert Daten aus verschiedenen Quellen und gewährleistet Konsistenz und Genauigkeit.
• Bietet eine einheitliche Sicht auf die Daten, beseitigt Silos und ermöglicht fundierte Entscheidungsfindung.

4. Bessere Sicherheit und Governance

• Zentralisiert das Datenmanagement, um strenge Sicherheitsprotokolle durchzusetzen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
• Erleichtert die Zugriffskontrolle, sodass autorisierte Benutzer sensible Daten abrufen können.

5. Schnellere Time to Insights

• Optimiert den Datenfluss von der Sammlung bis zur Analyse und beschleunigt den Zugang zu umsetzbaren Erkenntnissen.
• Ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktdynamiken zu reagieren und Chancen zu ergreifen.

6. Verbesserte Zusammenarbeit

• Demokratisiert den Datenzugang und ermöglicht es Teams in allen Abteilungen, nahtlos an gemeinsamen Datensätzen zu arbeiten.
• Verbessert die Kommunikation und Koordination durch Automatisierung des Datenaustauschs und Reduzierung der Abhängigkeit von IT-Teams.

7. Vereinfachte Cloud-Migrationen

• Erleichtert den Übergang von On-Premises-Daten in Cloud-Umgebungen mit minimalen Unterbrechungen.
• Unterstützt inkrementelle Migrationen, gewährleistet die Datenintegrität und reduziert die Komplexität.

Weiterführende Lektüre

Entdecken Sie mehr über Orchestrierungs- und Automatisierungssoftware, die bei der Verwaltung und Orchestrierung von Daten helfen kann:

• Top IT-Automatisierungssoftware: Anbieter-Benchmarking
• Top DevOps Automatisierungstools: Bewertung von POC-Metriken

Externe Quellen

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Vergleich der Top 15 Datenorchestrierungstools}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/data-orchestration-tools}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 24. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

Enterprise ETL Automation Solution

2.

Visually monitor Azure Data Factory - Azure Data Factory | Microsoft Learn

3.

Orchestrating Event Driven Serverless Data Pipelines

Prefect

4.

Accelerate Your Data Pipelines with Keboola’s AI-Powered Templates — Blog | Keboola

Keboola

5.

GitHub - apache/airflow: Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows · GitHub

6.

Operationalizing Data Orchestration: Best Practices for DevOps, Infra, and Code Locations

7.

GitHub - spotify/luigi: Luigi is a Python module that helps you build complex pipelines of batch jobs. It handles dependency resolution, workflow management, visualization etc. It also comes with Hadoop support built in. · GitHub

8.

Platform | Flyte

Union.ai

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple, mit Schwerpunkt auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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