Vergleich der Top 15 Datenorchestrierungs-Tools

Zu den Datenorchestrierungs-Tools gehören:

• Open-Source-Tools, die Flexibilität und 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 Datenorchestrierungs-Tools, um mit der Orchestrierung Ihrer Datenpipelines und Data Warehouses zu beginnen:

Hinweis: WLA steht für Workload-Automatisierung.

Ausgewählte Tools für die Datenorchestrierung im Unternehmen

Die in die engere Wahl gekommenen Open-Source- und Unternehmens-Datentools sind im Folgenden 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 Datenübertragungen.
• Vorgefertigte Integrationen zur Verbindung mit 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 mehrschichtig 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 ansehen, und seine Fehlermeldungen werden als zu allgemein angesehen, was zu einer Abhängigkeit vom Kundensupport führt.

2. RunMyJobs

RunMyJobs vereinfacht den IT-Betrieb, indem es Workflows automatisiert und Datentransfers über verschiedene Plattformen hinweg koordiniert, von Cloud-nativen Apps bis zu Legacy-Systemen. RunMyJobs verwaltet ETL-Workflows, indem es die Orchestrierung von ETL-Pipelines vereinfacht und den Prozess der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen bewältigt.

RunMyJobs bietet:

• SaaS-Architektur, die den Installations- und Wartungsaufwand minimiert
• Automatisierte Lastverteilungsfunktion, die den Cloud-Betrieb verwaltet
• Leichtgewichtige und selbstaktualisierende Agenten 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 von Advanced Analytics-Schritten zu ETL-Workflows
  • Oracle Fusion und SAP Analytics Cloud zur Unterstützung unternehmensweiter Datenflüsse und Berichtsautomatisierung.
  • Nativer OpenVMS-Agent zur Integration von Legacy-Batch-Jobs in Cloud-native Workflows

Vorteile

• RunMyJobs bietet eine benutzerfreundliche GUI-Oberfläche, 24/7-Anbietersupport 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 gelobt, parallele Jobs mit Lastverteilung auszuführen.

Nachteile

• Benutzer berichten von Problemen mit manuellen Zeitumstellungen für die Sommerzeit und der komplexen 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, wobei es On-Premises-Umgebungen, Betriebssystemaufgaben, API-Adapter und Cloud-Service-Provider integriert:

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 seinen Funktionen gehören:

• Vorgefertigte Connectors für Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop und mehr.
• Eine Low-Code/No-Code-Oberfläche zum Entwerfen komplexer Workflows, die sich über Cloud-, On-Premises- und Hybridumgebungen erstrecken.
• Automatische Behebung, anpassbare Benachrichtigungen und proaktive SLA-Überwachung.
• End-to-End-ETL-Orchestrierung und Datenpipeline-Management mit Echtzeit-Planung, -Überwachung und -Benachrichtigung.
• Integration von Legacy-Systemen, einschließlich OpenVMS, sodass Batch-Jobs mit zentraler Steuerung und Transparenz in moderne, plattformübergreifende Datenworkflows eingebunden werden können.

Vorteile

• Das Tool ist benutzerfreundlich und bietet Drag-and-Drop-Funktionen für die Workflow-Erstellung, vordefinierte Schritte für die Aufgabenautomatisierung und Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen und Cloud-Plattformen.
• Viele Benutzer schätzen die Integrationsfähigkeiten des Tools, den Mechanismus zur Fehlerbehandlung und die Möglichkeit der Echtzeit-Statusverfolgung.

Nachteile

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

4. Fortra's JAMS

Fortra's JAMS optimiert den Betrieb durch zentralisierte Workload-Automatisierung und Auftragsplanung 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 Datenübertragungen zu ermöglichen.
• REST API und PowerShell-Modul, das APIs nutzt, um Integrationen und Connectors zu jeder Anwendung oder jedem Dienst zu erstellen.

Vorteile

• Zentralisierte Auftragsverwaltung: JAMS zentralisiert die Auftragsverwaltung und verbessert die Effizienz der Planung und Automatisierung für die Datenverarbeitung.

Nachteile

Suchfunktion: 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-Premises- 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 zu orchestrieren.

Azure Data Factory bietet eine visuelle Oberfläche zum Erstellen von Workflows sowie Echtzeit-Überwachung, Fehlerbehandlung und umfangreiche Integrationsoptionen.

Vorteile

• Azure Data Factory ermöglicht das Kopieren von Daten aus verschiedenen Quelltypen, die Ausführung von SSIS- und SSMS-Paketen und macht es zu einem benutzerfreundlichen ETL- und ELT-Tool.
• Azure Data Factory ist benutzerfreundlich mit Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Pipelines, plattformübergreifender Automatisierung und verfügt über eine breite Palette von Connectors 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 vereinfachen und verschachtelte Attribute in Azure Data Factory zuzuordnen.
• Einige Benutzer berichteten über Einschränkungen in Azure Data Factory, wie z. B.:
  • Fehler ohne klare Gründe
  • 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
  • Verwirrende Benutzeroberfläche
  • Fehlen intuitiver Fehlerbenachrichtigungen
  • Veraltete Dokumentation.

Dieses Bild von Azure Data Factory zeigt die Möglichkeit, ausgelöste Pipeline-Ausführungen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu überwachen. Benutzer können den Zeitbereich anpassen und nach Status, Pipeline-Name oder Anmerkung filtern, um Pipeline-Aktivitäten zu verwalten und zu verfolgen:

6. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow ist ein cloudbasierter Datenverarbeitungsdienst von Google Cloud. Es bietet ein einheitliches Modell für die 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 bietet 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
  • APIs basierend auf dem Apache Beam-Framework zu entwerfen.
• Seine Skalierbarkeit, 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, insbesondere für Anfänger.
• Benutzer äußern Unzufriedenheit mit der begrenzten API für Drittanbieteranwendungen.
• Einige Benutzer bemängelten inkonsistente Funktionen zwischen den Java- und Python-SDKs.
• Für einige Benutzer waren langsame Systemleistung und Konnektivität die Hauptprobleme.

7. Prefect

Prefect ist ein Open-Source-Datenorchestrierungs-Tool zum Erstellen, Verwalten und Überwachen komplexer Workflows. Es bietet ein flexibles und erweiterbares Framework zum Definieren und Planen von Workflows mit Funktionen wie Aufgabenwiederholungen, Fehlerbehandlung und umfassender Überwachung.

• Erstellen und Verwalten von Workflows mit API und UI.
• Aufgaben orchestrieren, Auftragsausführung planen und Fehler behandeln.
• Überwachungs- und Benachrichtigungssystem zur Aufrechterhaltung von Datenpipelines.

Vorteile

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

Nachteile

• Prefect fehlt eine umfassende Integration mit Data-Governance-Tools und vielseitige Sprachunterstützung.
• Benutzer empfinden die Dokumentation von Prefect als inkonsistent und die häufigen API-Änderungen als schwer zu bewältigen.
• Einige Benutzer berichteten von Schwierigkeiten mit Änderungen des Seitenlayouts, der Handhabung von Warteschlangen und Einschränkungen bei Nebenläufigkeit und Parallelität.

Die folgende Grafik zeigt die Funktionen 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
• Planen, überwachen und Benachrichtigungen einrichten, um den Orchestrierungsprozess zu verwalten
• Sich mit Datenquellen und -zielen integrieren, um Datenextraktions-, Transformations- und Ladeaufgaben über verschiedene Plattformen hinweg zu automatisieren.

Vorteile

• Rivery-Benutzer schätzen die Automatisierung häufiger ETL-Herausforderungen, wie z. B. die Verwaltung des Zielschema 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 empfinden die Benutzeroberfläche von Rivery als intuitiv und die Lernkurve als flach, sodass skalierbare ETL-Systeme in wenigen Stunden mit SQL-Kenntnissen erstellt werden können.

Nachteile

• Benutzer hatten Schwierigkeiten bei der Verwaltung mehrerer Umgebungen und Variablen aufgrund der Benutzeroberfläche von Rivery und erlebten kleinere Bugs.
• Dem Produkt fehlen bestimmte Integrationen und eine Funktionalität zur Verfolgung von API-Releases.
• Die Dokumentation könnte verbessert werden.
• Einige Benutzer äußerten Schwierigkeiten bei der Verwaltung von Abhängigkeiten zwischen Prozessen.
• Einige Benutzer bemängeln die Fehlermeldungen, da diese 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 mit dem Ziel, Datenoperationen für Geschäftsanwender zu optimieren.

Benutzer können:

• Datenpipelines mit einer visuellen Oberfläche erstellen, planen und verwalten
• Datenworkflows orchestrieren und ETL-Prozesse durch flexible Planung, Fehlerbehandlung und Echtzeit-Überwachung automatisieren.

Vorteile

• Keboola bietet eine Reihe von Connectors 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 seine Datensicherheitsstandards.

Nachteile

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

Das folgende Bild zeigt einen Überblick über die 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 so die Erstellung ausgefeilter End-to-End-Datenpipelines ermöglicht.

Hier sind einige einzigartige Funktionen von Zapier:

• Vorgefertigte Vorlagen für die schnelle Workflow-Bereitstellung.
• 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 für die Beaufsichtigung kritischer Prozesse.

Open-Source-Datenorchestrierungs-Tools

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

Apache Airflow

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows als gerichtete azyklische Graphen (DAGs). Das Python-basierte Design bietet Flexibilität, während die Weboberfläche die Visualisierung und Verwaltung vereinfacht. Airflow integriert sich mit Tools wie Hadoop, Spark und Kubernetes und bietet Skalierbarkeit für große Workflows.

Hauptmerkmale:

• Web-UI zur Überwachung und Fehlerbehebung.
• Python-basierte Workflow-Erstellung mit Aufgabenabhängigkeitsverwaltung.
• Gerichtete azyklische Graphen (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 Datenbestände, Beobachtbarkeit und Integration konzentriert. Sie führt Software-Defined Assets (SDAs) für wiederverwendbare Workflows und Pipeline-Steuerung ein. Die Weboberfläche (Dagit) ermöglicht es Benutzern, Pipelines zu visualisieren, zu debuggen und zu überwachen, und eignet sich für ETL, Analytik 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. Die 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 Benachrichtigungen zur proaktiven Behebung von Pipeline-Problemen.
• Unterstützung mehrerer Sprachen zum Erstellen von Pipelines mit Python, SQL oder R.
• Interaktive Notebooks zum Testen und Debuggen von Code in Echtzeit.
• Cloud-Integration zur Bereitstellung von Pipelines mit Terraform auf Plattformen wie AWS oder GCP.
• Daten als Assets zum Versionieren, Partitionieren und Katalogisieren von Pipeline-Ausgaben.

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 eine effiziente Ausführung von Batch-Prozessen. Das leichte und erweiterbare Design von Luigi macht es zu einem bevorzugten Tool für kleine bis mittelgroße Pipelines.

Hauptmerkmale:

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

Flyte

Flyte ist eine quelloffene, Kubernetes-native Plattform zur Orchestrierung komplexer Workflows in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen (ML). Entwickelt für Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit, vereinfacht sie die Entwicklung und Verwaltung produktionsreifer Pipelines.

Hauptmerkmale:

• Kubernetes-natives Design
• Integrationen mit verschiedenen Daten- und ML-Tools für Flexibilität.
• Multitenancy zur Ermöglichung einer dezentralen Entwicklung auf einer gemeinsam genutzten Infrastruktur.
• Dynamische Ausführung zur Unterstützung fehlertoleranter und hochverfügbarer Pipelines.

Auswahlkriterien für Datenorchestrierungs-Tools

Wir haben Unternehmen für diesen Benchmark auf der Grundlage von zwei Schlüsselkriterien in die engere Wahl genommen:

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

Was ist Datenorchestrierung?

Datenorchestrierung ist der Prozess der Koordination, Integration und Automatisierung von Datenworkflows über verschiedene Quellen und Systeme hinweg, um einen nahtlosen Datenfluss und Konsistenz zu gewährleisten. Dazu gehören die Verwaltung von Datenpipelines, Transformationen und Abhängigkeiten, um genaue und zeitnahe Daten für Geschäftserkenntnisse bereitzustellen.

Ein Datenorchestrierungs-Tool ist eine Kategorie unter Orchestrierungs-Tools, die Verwaltungsaufgaben durch Funktionen wie Workflow-Design, Planung, Überwachung und Fehlerbehandlung rationalisieren. 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 zur Datenorchestrierung wie:

• IT-Automatisierung und IT-Orchestrierung, um breitere Tools kennenzulernen, die in IT-Anwendungen eingesetzt werden.
• Maschinelles Lernen und Data Governance, um deren Anwendungen mit ML kennenzulernen

4 Schritte zur Orchestrierung Ihrer Daten

Datenerfassung

Wenn ein Kunde mit dem Service oder Produkt einer Organisation interagiert, können an jedem Berührungspunkt neue Daten generiert werden. Die generierten Daten können in Silos gespeichert oder abgeschottet werden. Abgeschottete Daten sind für andere Abteilungen nicht vollständig zugänglich und schaffen Informationsbarrieren zwischen den Abteilungen.

Datenorchestrierungs-Tools 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, indem sie nicht konforme Quellen blockieren.

Datenaufbereitung und -transformation

Datenorchestrierungs-Tools erfassen Daten aus unterschiedlichen Quelltypen, und diese Quellen können unterschiedliche Datentypen enthalten. In diesem Fall können nicht alle erfassten Daten im selben System verwendet werden und müssen daher unterschiedlich behandelt werden. Daten aus verschiedenen Systemen werden von einem Orchestrierungs-Tool in ein kompatibles und konsistentes Format umgewandelt, um sicherzustellen, dass sie in einer bestimmten Aufgabe funktionieren. Wenn die Eigenschaften der erfassten Daten nicht standardisiert sind, überprüfen Orchestrierungs-Tools die Eigenschaften der eingehenden Daten und standardisieren deren Eigenschaften und Werte.

Beispielsweise sind Kundennamen einer der Datenwerte, und alle Namen sollten anhand eines internen Standarddatenschemas überprüft und transformiert werden. Ausreißer werden von den Orchestrierungs-Tools entfernt.

Datenvereinheitlichung

Nach der Umwandlung der erfassten Daten in ein kompatibles und konsistentes Format erstellt das Orchestrierungssystem eine einzige und einheitliche Ansicht aller Kundenprofildaten. Es erfasst Kundendaten in Echtzeit und hält die Daten auf dem neuesten Stand, um den aktuellen Zustand des Kundenprofils anzuzeigen.

Es führt alle Daten zusammen, die aus allen Quellen des Unternehmens gesammelt wurden, wie z. B. 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 Orchestrierungs-Tools die Daten allen Teams und ihren internen Systemen zugänglich. Es ist nicht erforderlich, Daten in Ihr System zu laden.

Was ist ETL-Orchestrierung?

Die ETL-Orchestrierung ist die koordinierte Verwaltung des Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesses (ETL). Beispielsweise kann die ETL-Orchestrierung sicherstellen:

• Daten werden aus Quellsystemen extrahiert, bevor die Transformation beginnt.
• Transformationen warten auf erfolgreich abgeschlossene Upstream-Pipelines.
• Fehlgeschlagene Ladevorgänge lösen automatisch Wiederholungen oder Benachrichtigungen aus.

Datenorchestrierung vs. ETL-Orchestrierungs-Tools

Gemeinsamkeiten

• Datenverarbeitung: Sowohl die ETL-Orchestrierung als auch die Datenorchestrierung beinhalten die Verarbeitung von Daten, um sie für die Analyse oder andere geschäftliche Zwecke vorzubereiten.
• Automatisierung: Beide Konzepte betonen die Automatisierung von Workflows, um Datenverwaltungsprozesse 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, das Transformieren in ein gewünschtes Format und das Laden in ein Zielsystem umfasst. Die Datenorchestrierung hat einen breiteren Anwendungsbereich und umfasst die Koordination und Automatisierung von Datenworkflows, die ETL-Prozesse beinhalten können, aber auch komplexere Datenpipelines verwalten können.
• Zweck: ETL ist hauptsächlich für die 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 in der Regel einzelne Datenflüsse behandelt.
• Tools: ETL-Orchestrierungs-Tools sind speziell für ETL-Aufgaben konzipiert. Datenorchestrierungs-Tools bieten ein Framework für die Orchestrierung komplexer Workflows, die neben anderen Aufgaben auch ETL-Aufgaben umfassen können.

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FAQs

Was ist der Modern Data Stack?

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

• Dateninfrastruktur bezieht sich auf die Architektur, die Datenoperationen unterstützt. Sie umfasst cloudbasierte Plattformen und skalierbare Speicherlösungen wie Snowflake, BigQuery und Amazon S3, die zur Zentralisierung von Daten beitragen und eine einfache Skalierbarkeit ermöglichen.
• Datenkatalog-Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Organisation und Dokumentation von Datensätzen, bieten eine zentrale Ressource für Metadaten und gewährleisten eine einfache Datenauffindbarkeit. Dies ist der Schlüssel zur Vermeidung von Datensilos und zur Förderung der Zusammenarbeit zwischen Teams.
• Data Governance definiert Regeln für die Verwaltung von Datenzugriff, -qualität und -compliance in einer Organisation, indem Richtlinien, Standards und Verfahren für die Datennutzung festgelegt werden. Tools für die Datenbeobachtbarkeit, wie Monte Carlo oder Great Expectations, können bei der Überwachung von Datenqualität und -herkunft helfen.
• Data Engineering umfasst die Prozesse und Techniken zur Aufbereitung von Daten für die Analyse. Dazu gehören Datenintegration, -transformation und -orchestrierung mit Tools wie Fivetran, dbt und Apache Airflow. Effektives Data Engineering stellt sicher, dass die Daten konsistent und für den Einsatz in Business Intelligence und Analytik bereit sind.

Zu den Tools, die im MDS verwendet werden, gehören:

• Datenorchestrierungs-Tools verbinden verschiedene Komponenten des MDS und stellen sicher, dass Daten nahtlos fließen, korrekt transformiert werden und auf zuverlässige und automatisierte Weise für die Analyse verfügbar sind.
• Datenintegrations-Tools, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, laden und transformieren und in ein zentrales Repository übertragen.
• Data Warehousing Tools, die zentrale Speicherlösungen zur Unterstützung umfangreicher Datenanalysen sind.
• Business Intelligence (BI)- und Analytics Tools, die Datenexploration, -visualisierung und -berichterstattung ermöglichen.
• Datenbeobachtbarkeits Tools, die Datenqualität, -herkunft und -genauigkeit überwachen können.

7 Vorteile der Datenorchestrierung

Die Datenorchestrierung verändert die Art und Weise, 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 und reduziert so manuelle Eingriffe und Fehler.
• Setzt Ressourcen frei, sodass sich Teams auf strategische Initiativen statt auf operative Engpässe konzentrieren können.

2. Verbesserte Skalierbarkeit

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

3. Erhöhte Datenqualität

• Standardisiert, bereinigt und validiert Daten aus verschiedenen Quellen und gewährleistet so Konsistenz und Genauigkeit.
• Bietet eine einheitliche Datensicht, beseitigt Silos und ermöglicht fundierte Entscheidungen.

4. Bessere Sicherheit und Governance

• Zentralisiert die Datenverwaltung, um strenge Sicherheitsprotokolle durchzusetzen und Compliance zu gewährleisten.
• Erleichtert die Zugriffskontrolle, sodass autorisierte Benutzer sensible Daten abrufen können.

5. Schnellere Zeit bis zu Erkenntnissen

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

6. Verbesserte Zusammenarbeit

• Demokratisiert den Datenzugang und ermöglicht Teams abteilungsübergreifend die nahtlose Arbeit an gemeinsamen Datensätzen.
• Verbessert die Kommunikation und Koordination durch Automatisierung des Datenaustauschs und Verringerung der Abhängigkeit von IT-Teams.

7. Vereinfachte Cloud-Migrationen

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

Weiterführende Literatur

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 Datenorchestrierungs-Tools}},
  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 Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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