Vergleich der Top 15 Daten-Orchestrierungstools

Zu den Daten-Orchestrierungstools gehören:

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

Entdecken Sie die führenden Daten-Orchestrierungstools, um Ihre Datenpipelines und Data Warehouses zu orchestrieren:

Hinweis: WLA steht für Workload-Automatisierung.

Ausgewählte Enterprise-Daten-Orchestrierungstools

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

Entdecken Sie, wie wir diese Tools ausgewählt haben.

Die folgenden Funktionen basieren auf B2B-Bewertungsplattformen.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC ist eine zentrale SOAP-Plattform, die Datenpipelines effizient orchestriert und einen Echtzeit-Datenfluss über hybride IT-Umgebungen hinweg ermöglicht. Stonebranch UAC bietet:

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

Vorteile

• Das Tool bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche und ermöglicht 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 beim Einrichten von Anwendungen in Umgebungen wie AWS.

Nachteile

• Benutzer finden die Anzeige von mehrschichtigen, verschachtelten Workflows in einem einzigen Diagramm unzureichend, was die Visualisierung vernetzter Prozesse erschwert.
• Die Authentifizierungsmethoden des Produkts beschränken sich auf Basic Auth, was einige Benutzer als veraltet betrachten, und die Fehlermeldungen gelten als zu allgemein, was zu einer Abhängigkeit vom Kundensupport führt.

2. RunMyJobs

RunMyJobs vereinfacht IT-Operationen durch die Automatisierung von Workflows und die Koordination von Datentransfers über verschiedene Plattformen hinweg, von Cloud-nativen Anwendungen bis hin zu Legacy-Systemen. RunMyJobs verwaltet ETL-Workflows, indem es die Orchestrierung von ETL-Pipelines vereinfacht und den Prozess der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen übernimmt.

RunMyJobs bietet:

• SaaS-Architektur, die den Bedarf an Installation und Wartung minimiert
• Automatische Lastverteilungsfunktion, die Cloud-Operationen verwaltet
• Leichte und selbstaktualisierende Agenten zur Verwaltung von Servern und zum Ausführen von Skripten
• Integrationen, wie zum Beispiel:
  • SAP Datasphere Connector zur Orchestrierung der Datenvorbereitung für Aufgaben wie IBP-Optimierung
  • Databricks-Integration zum Hinzufügen erweiterter Analyseteilschritte zu ETL-Workflows
  • Oracle Fusion und SAP Analytics Cloud zur Unterstützung unternehmensweiter Datenflüsse und Automatisierung von Berichterstattungen.
  • Nativer OpenVMS-Agent zur Integration von Legacy-Batch-Jobs in Cloud-native Workflows

Vorteile

• RunMyJobs bietet eine benutzerfreundliche GUI-Oberfläche, 24/7-Hersteller-Support und umfassende Fehlerbehebungsanleitungen.
• Benutzer schätzen seine plattformübergreifenden Fähigkeiten, die Flexibilität bei der Workflow-Erstellung und die zuverlässige Verfügbarkeit seit der Migration von MS Orchestrator.
• RunMyJobs wird für die Automatisierung komplexer Workflows, die Einhaltung von ITIL und ISO20000 sowie die Fähigkeit, parallele Jobs mit Lastverteilung auszuführen, gelobt.

Nachteile

• Benutzer berichten über Probleme mit manuellen Änderungen der Sommerzeit und komplexe Integrationen mit Incident-Management-Tools.
• Benutzer äußern den Bedarf an besserer Dokumentation, insbesondere mit praktischen Beispielen.

Die folgende Abbildung zeigt, wie RunMyJobs verschiedene Datenflüsse und Systemaktivitäten koordinieren und integrieren kann, einschließlich der Integration in lokale Umgebungen, Betriebssystemaufgaben, API-Adapter und Cloud-Dienstanbieter:

3. ActiveBatch

ActiveBatch unterstützt erweiterte Workload-Automatisierung zur Orchestrierung von Datenflüssen und Automatisierung von ETL-Prozessen mit starker Integration in Enterprise-Systeme wie ERP und CRM. Zu seinen Funktionen gehören:

• Vorgefertigte Konnektoren für Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop und mehr.
• Eine Low-Code/No-Code-Oberfläche zum Design komplexer Workflows, die sich über Cloud-, lokale und hybride Umgebungen erstrecken.
• Auto-Remediation, anpassbare Warnungen und proaktives SLA-Monitoring.
• End-to-End-ETL-Orchestrierung und Datenpipeline-Management mit Echtzeit-Planung, Überwachung und Alarmierung.
• Integration von Legacy-Systemen, einschließlich OpenVMS, wodurch Batch-Jobs in moderne, plattformübergreifende Datenworkflows mit zentraler Steuerung und Sichtbarkeit integriert werden können.

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 Echtzeit-Sichtbarkeit des Status.

Nachteile

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

4. Fortra's JAMS

Fortra's JAMS vereinfacht Operationen durch zentrale Workload-Automatisierung und Job-Scheduling und hilft, die Datenverarbeitung über Systeme und Anwendungen hinweg zu vereinheitlichen. Es bietet:

• Sichere File-Transfer-Lösungen durch die GoAnywhere Execution Method integriert JAMS mit GoAnywhere MFT, um sichere, verschlüsselte und zuverlässige Datentransfers zu ermöglichen.
• REST API und PowerShell-Modul, das APIs nutzt, um Integrationen und Konnektoren zu jeder Anwendung oder jedem Dienst zu erstellen.

Vorteile

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

Nachteile

Suchfunktionalität: Die Suchfunktionen in JAMS werden als unzureichend berichtet, was Benutzer dazu zwingt, Datenbankabfragen für Aufgaben durchzuführen, 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 lokalen und Cloud-Systemen mit nativer Unterstützung für Dienste wie SQL, Hadoop und REST APIs.

Azure Data Factory ermöglicht Benutzern:

• Entwurf von Datenpipelines
• Einrichtung von Datentransformationen
• Orchestrierung von Datenbewegungen über Azure-Cloud-Plattformen.

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

Vorteile

• Azure Data Factory ermöglicht das Kopieren von Daten aus verschiedenen Quellen, das Ausführen von SSIS & SSMS-Paketen und macht es zu einem einfach zu bedienenden ETL- & ELT-Tool.
• Azure Data Factory ist benutzerfreundlich mit Drag & Drop-Funktionalität zum Erstellen von Pipelines, Automatisieren über Plattformen hinweg und verfügt über eine breite Palette von Konnektoren für verschiedene Server.
• Benutzer schätzen die Benutzeroberfläche, häufige Feature-Updates, Automatisierungsfähigkeiten und die Möglichkeit, komplexe ETL-Pipelines ohne Code zu erstellen.

Nachteile

• Benutzer finden es schwierig, komplexe JSON-Strukturen zu vereinfachen und verschachtelte Attribute in Azure Data Factory zuzuordnen.
• Einige Benutzer berichteten über Einschränkungen in Azure Data Factory, wie zum Beispiel:
  • 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, einschließlich:
  • Eine steile Lernkurve
  • Verwirrende Benutzeroberfläche
  • Mangel an intuitiven Fehlerbenachrichtigungen
  • Veraltete Dokumentation.

Dieses Bild von Azure Data Factory zeigt seine Fähigkeit, ausgelöste Pipeline-Läufe innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu überwachen. Benutzer können den Zeitbereich anpassen und nach Status, Pipeline-Name 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. Es bietet ein einheitliches Modell zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit oder im Batch. 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 seine entwicklerfreundliche Oberfläche aufgrund von:
  • Der Möglichkeit, benutzerdefinierte Apps zu erstellen
  • Design APIs basierend auf dem Apache Beam-Framework.
• Seine Skalierbarkeit, schnelle Verarbeitung großer Datenmengen und das Supportsysthem werden von Benutzern ebenfalls positiv hervorgehoben.

Nachteile

• Benutzer finden die Dokumentation der Plattform unzureichend und die Lernkurve steil, insbesondere für Anfänger.
• Benutzer äußern Unzufriedenheit mit der begrenzten API für Drittanbieteranwendungen.
• Einige Benutzer beschwerten sich über inkonsistente Funktionen zwischen Java- und Python-SDKs.
• Für einige Benutzer waren langsame Systemleistung und Konnektivität die Hauptprobleme.

7. Prefect

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

• Erstellen und Verwalten von Workflows mit API und UI.
• Orchestrieren von Tasks, Planen der Job-Ausführung und Behandeln von Fehlern.
• Überwachungs- und Alarmsystem zur Aufrechterhaltung von Datenpipelines.

Vorteile

• Prefect wird für sein unkompliziertes Setup, das Python-native Design und den sauberen Code-Ansatz geschätzt.
• Benutzer heben die Benutzerfreundlichkeit von Prefect über verschiedene Plattformen hinweg und die unterstützende Community hervor.
• Das Produkt bietet eine einfache Automatisierung von Datenpipelines und das Verwalten mehrerer Versionen einer Pipeline.

Nachteile

• Prefect fehlt eine umfassende Integration mit Daten-Governance-Tools und eine vielseitige Sprachunterstützung.
• Benutzer finden die Dokumentation von Prefect inkonsistent und die häufigen API-Änderungen schwer mitzuhalten.
• Einige Benutzer berichteten über Schwierigkeiten mit Änderungen am Site-Layout, dem Verwalten von Warteschlangen und Einschränkungen bei der Parallelität und Parallelverarbeitung.

Die folgende Abbildung zeigt die Fähigkeiten von Prefect:

8. Rivery

Rivery ist eine cloudbasierte Daten-Orchestrierungsplattform, die zum Erstellen und Verwalten 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 erstellen, indem sie Aufgaben per Drag-and-Drop in einen visuellen Workflow ziehen
• Orchestrierungsprozess planen, überwachen und Warnungen einrichten
• Integration mit Datenquellen und -zielen zur Automatisierung von Datenextraktions-, Transformations- und Ladeaufgaben über verschiedene Plattformen hinweg.

Vorteile

• Rivery-Benutzer schätzen die Automatisierung häufiger ETL-Herausforderungen, wie das Verwalten von Zielschemata und inkrementeller Extraktion aus Systemen wie Salesforce oder NetSuite.
• Der responsive und professionelle Support des Produkts wird gelobt, ebenso wie seine Integrations- und Datenpipeline-Verwaltungsfähigkeiten.
• Benutzer finden die Benutzeroberfläche von Rivery intuitiv und die Lernkurve flach, was die Erstellung skalierbarer ETL-Systeme in wenigen Stunden mit nur SQL-Kenntnissen ermöglicht.

Nachteile

• Benutzer hatten Schwierigkeiten beim Verwalten mehrerer Umgebungen und Variablen aufgrund der Rivery-UI und erlebten kleinere Fehler.
• Das Produkt fehlt bestimmte Integrationen und eine Funktion zum Verfolgen von API-Releases.
• Die Dokumentation könnte verbessert werden.
• Einige Benutzer äußerten Schwierigkeiten beim Verwalten von Abhängigkeiten zwischen Prozessen.
• Einige Benutzer beschweren sich über die Fehlermeldungen, da sie nicht benutzerfreundlich sind.

Das folgende Video zeigt, wie Rivery als DataOps-Verwaltungstool 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 Business-Benutzer zu straffen.

Benutzer können:

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

Vorteile

• Keboola bietet eine Reihe von Konnektoren und ermöglicht eine flexible ETL-Pipeline-Architektur.
• Das Setup von Keboola ist einfach und infrastrukturunabhängig mit mehrsprachiger Unterstützung für Transformationen.
• Benutzer schätzen das Support-Team von Keboola und seine Datenschutzstandards.

Nachteile

• Benutzer finden die Fehlermeldungen von Keboola unklar und seine Extraktoren in der Anpassung begrenzt, was zu übermäßigen Daten-Downloads führt.
• Benutzer finden die Sandbox-Oberfläche kompliziert.
• Benutzer kritisieren die Geschwindigkeit der Datenpipeline-Verarbeitung, da sie zur Bewältigung inkrementeller Datenanforderungen verbessert werden muss.

Das folgende Bild zeigt einen Überblick über die Keboola-Plattform:

10. Zapier

Zapier ist eine Plattform, die für Workflow-Automatisierung und KI-Orchestrierung entwickelt wurde und Benutzern ermöglicht, verschiedene Anwendungen zu verbinden und operative Prozesse zu straffen. Es erleichtert die Daten-Orchestrierung durch die Automatisierung der Bewegung und Transformation von Daten zwischen diesen verbundenen Apps und ermöglicht die Erstellung anspruchsvoller, end-to-end Datenpipelines.

Hier sind einige der einzigartigen Funktionen von Zapier:

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

Open-Source-Daten-Orchestrierungstools

Hier ist eine Liste der Top-Open-Source-Daten-Orchestrierungstools mit GitHub-Stars:

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 Weboberfläche die Visualisierung und Verwaltung vereinfacht. Airflow integriert sich mit Tools wie Hadoop, Spark und Kubernetes und bietet Skalierbarkeit für groß angelegte Workflows.

Hauptmerkmale:

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

Dagster

Dagster ist eine Open-Source-Plattform zum Verwalten von Datenpipelines mit Fokus auf Datenassets, Beobachtbarkeit und Integration. Es führt Software-Defined Assets (SDAs) für wiederverwendbare Workflows und Pipeline-Steuerung ein. Seine Weboberfläche (Dagit) ermöglicht es Benutzern, Pipelines zu visualisieren, zu debuggen und zu überwachen, was es für ETL, Analytics und maschinelles Lernen geeignet macht. Dagster unterstützt sowohl lokale als auch verteilte Ausführung und bietet Deployment-Flexibilität.

Hauptmerkmale:

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

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 mehrsprachige Unterstützung (Python, SQL und R) machen es für diverse Teams zugänglich. Mage sticht mit einer interaktiven Notebook-UI hervor, die sofortiges Feedback und nahtloses Testen für eine straffere Entwicklung bietet.

Hauptmerkmale:

• Überwachung und Warnungen, um Pipeline-Probleme proaktiv anzugehen.
• Mehrsprachige Unterstützung zum Erstellen von Pipelines mit Python, SQL oder R.
• Interaktive Notebooks zum Testen und Debuggen von Code in Echtzeit.
• Cloud-Integration zum Bereitstellen 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 zum Erstellen und Verwalten komplexer Datenworkflows entwickelt wurde. Ursprünglich von Spotify entwickelt, zeichnet es sich bei der 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 Tool der Wahl für kleine bis mittelgroße Pipelines.

Hauptmerkmale:

• Workflow-Management mit Fehlerbehandlung und Überwachung.
• Abhängigkeitsauflösung zur automatischen Verwaltung der Task-Ausführungsreihenfolge.
• Python API zur Vereinfachung der Task-Definition mit minimalem Coding.
• 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). Entwickelt für Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit, vereinfacht es die Entwicklung und Verwaltung von produktionsreifen Pipelines.

Hauptmerkmale:

• Kubernetes-natives Design
• Integrationen mit diversen Daten- und ML-Tools für Flexibilität.
• Multitenancy zur Ermöglichung dezentraler Entwicklung auf einer gemeinsamen Infrastruktur.
• Dynamische Ausführung zur Unterstützung fehlertoleranter und hochverfügbarer Pipelines.

Auswahl von Daten-Orchestrierungstools

Wir haben Unternehmen für diesen Benchmark basierend auf zwei Schlüsselkriterien ausgewählt:

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

Was ist Daten-Orchestrierung?

Daten-Orchestrierung ist der Prozess der Koordination, Integration und Automatisierung von Datenworkflows über verschiedene Quellen und Systeme hinweg, um einen nahtlosen Datenfluss und Konsistenz zu gewährleisten. Es umfasst das Verwalten von Datenpipelines, Transformationen und Abhängigkeiten, um genaue und zeitnahe Daten für Business-Insights bereitzustellen.

Ein Daten-Orchestrierungstool ist eine Kategorie unter Orchestrierungstools, um Verwaltungsaufgaben zu straffen, indem Funktionen wie Workflow-Design, Planung, Überwachung und Fehlerbehandlung bereitgestellt werden. Diese Tools helfen, Datenqualität aufrechtzuerhalten, manuelle Eingriffe zu reduzieren und die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Analysten und Data Scientists zu unterstützen.

Lernen Sie andere relevante Konzepte zur Daten-Orchestrierung kennen, wie zum Beispiel:

• IT-Automatisierung und IT-Orchestrierung, um breitere Tools zu lernen, die in IT-Anwendungen verwendet werden.
• Maschinelles Lernen und Daten-Governance, um seine Anwendungen mit ML zu lernen

4 Schritte zur Orchestrierung Ihrer Daten

Datenerfassung

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

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

Datenvorbereitung und -transformation

Daten-Orchestrierungstools sammeln Daten aus verschiedenen Arten von Quellen, und diese Quellen können verschiedene Datentypen enthalten. In diesem Fall kann nicht alle gesammelten Daten im selben System verwendet werden, sodass sie unterschiedlich behandelt werden müssen. Daten aus verschiedenen Systemen werden von einem Orchestrierungstool in ein kompatibles und konsistentes Format transformiert, um sicherzustellen, dass es innerhalb einer bestimmten Aufgabe funktioniert. Wenn die Eigenschaften der gesammelten Daten nicht standardisiert sind, überprüfen Orchestrierungstools die Eigenschaften der eingehenden Daten und standardisieren ihre Eigenschaften und Werte.

Beispielsweise sind Kundennamen einer der Werte von Daten, und alle Namen sollten basierend auf einem internen Standarddatenschema überprüft und transformiert werden. Wenn es Ausreißer gibt, werden sie von den Orchestrierungstools entfernt.

Datenvereinheitlichung

Nachdem die gesammelten Daten in ein kompatibles und konsistentes Format umgewandelt wurden, erstellt das Orchestrierungssystem eine einzelne und vereinheitlichte Ansicht aller Kundenprofil-Daten. Es nimmt Kundendaten in Echtzeit auf und hält die Daten aktualisiert, um den aktuellen Zustand des Kundenprofils anzuzeigen.

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

Aktivierung

Sobald vereinheitlichte Profil-Daten erstellt wurden, macht die Daten-Orchestrierung diese Informationen für die Tools verfügbar, die von den Teams des Unternehmens täglich verwendet werden. Die transformierten Daten werden an Datenspeichersysteme wie Data Warehouses, Datenbanken oder Data Lakes gesendet. Von hier aus machen die Orchestrierungstools die Daten für alle Teams und ihre internen Systeme verfügbar. Es ist nicht erforderlich, Daten in Ihr System zu laden.

Was ist ETL-Orchestrierung?

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

• Daten werden aus Quellsystemen extrahiert, bevor die Transformation beginnt.
• Transformationen warten darauf, dass Upstream-Pipelines erfolgreich abgeschlossen werden.
• Gescheiterte Ladevorgänge lösen automatisch Wiederholungen oder Warnungen aus.

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Daten-Orchestrierung vs. ETL-Orchestrierungstools

Ähnlichkeiten

• Datenverarbeitung: Sowohl ETL-Orchestrierung als auch Daten-Orchestrierung beinhalten die Verarbeitung von Daten, um sie für Analysen oder andere Geschäftszwecke bereit zu machen.
• Automatisierung: Beide Konzepte betonen die Automatisierung von Workflows, um Datenmanagementprozesse zu straffen und manuelle Eingriffe zu reduzieren.
• Datenintegration: Beide konzentrieren sich auf die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine vereinheitlichte Ansicht zu erstellen.

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 beinhaltet. Daten-Orchestrierung hat einen breiteren Umfang und umfasst die Koordination und Automatisierung von Datenworkflows, die ETL-Prozesse beinhalten können, aber auch komplexere Datenpipelines verwalten können.
• Zweck: ETL ist primär für Datenbewegung und -transformation konzipiert, während sich Daten-Orchestrierung auf die Orchestrierung und Verwaltung mehrerer Prozesse oder Workflows konzentriert, die ETL und andere Aufgaben wie Datenvalidierung, Bereinigung oder Zusammenführung beinhalten können.
• Komplexität: Daten-Orchestrierung kann komplexe Abhängigkeiten und Workflows verwalten, die mehrere Datenpipelines beinhalten, während ETL typischerweise einzelne Datenflüsse verarbeitet.
• Tools: ETL-Orchestrierungstools sind speziell für ETL-Aufgaben konzipiert. Daten-Orchestrierungstools bieten ein Framework zur Orchestrierung komplexer Workflows, das ETL-Aufgaben neben anderen beinhalten kann.

FAQs

Was ist der moderne Daten-Stack?

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

• Dateninfrastruktur bezieht sich auf die Architektur, die Datenoperationen unterstützt. Dazu gehören cloudbasierte Plattformen und skalierbare Speicherlösungen wie Snowflake, BigQuery und Amazon S3, die helfen, Daten zu zentralisieren und eine einfache Skalierbarkeit 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 Datendiscovery. Dies ist entscheidend, um Datensilos zu verhindern und die Zusammenarbeit zwischen Teams zu fördern.
• Daten-Governance definiert Regeln für das Verwalten von Datenzugriff, -qualität und -konformität in einer Organisation durch Festlegen von Richtlinien, Standards und Verfahren für die Datennutzung. Tools für Daten-Beobachtbarkeit, wie Monte Carlo oder Great Expectations, können bei der Überwachung der Datenqualität und -linie helfen.
• Datenengineering 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 Datenengineering stellt sicher, dass Daten konsistent und für die Verwendung in Business Intelligence und Analytics bereit sind.

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

• Daten-Orchestrierungstools verbinden verschiedene Komponenten des MDS, stellen sicher, dass Daten nahtlos fließen, korrekt transformiert werden und in zuverlässiger und automatisierter Weise für die Analyse verfügbar sind.
• Datenintegrationstools, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, laden und in ein zentrales Repository transformieren.
• Data-Warehousing-Tools, die zentrale Speicherlösungen zur Unterstützung groß angelegter Datenanalysen sind.
• Business Intelligence (BI) und Analytics-Tools, die Datenerkundung, Visualisierung und Berichterstattung ermöglichen.
• Daten-Beobachtbarkeits-Tools, die Datenqualität, -linie und -genauigkeit überwachen und sicherstellen können.

7 Vorteile der Daten-Orchestrierung

Daten-Orchestrierung transformiert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten verwalten, verarbeiten und nutzen, durch Automatisierung und Straffung von Datenworkflows. Dies ermöglicht es Unternehmen, schnell und effizient umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind die Hauptvorteile:

1. Erhöhte Effizienz

• Automatisiert wiederholte Datenaufgaben, reduziert manuelle Eingriffe und minimiert Fehler.
• Befreit Ressourcen und ermöglicht es Teams, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, anstatt auf operative Engpässe.

2. Verbesserte Skalierbarkeit

• Verarbeitet große und komplexe Datensätze mit Leichtigkeit und ermöglicht es Organisationen, zu wachsen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
• Passt sich an erhöhte Datenvolumen und neue Datenquellen an, wie sich die Geschäftsbedürfnisse entwickeln.

3. Verbesserte Datenqualität

• Standardisiert, bereinigt und validiert Daten aus verschiedenen Quellen und gewährleistet Konsistenz und Genauigkeit.
• Bietet eine vereinheitlichte Ansicht von Daten, beseitigt Silos und ermöglicht fundierte Entscheidungsfindung.

4. Bessere Sicherheit und Governance

• Zentralisiert das Datenmanagement, um strenge Sicherheitsprotokolle durchzusetzen und Konformität sicherzustellen.
• Erleichtert Zugriffskontrolle und ermöglicht es nur autorisierten Benutzern, sensible Daten abzurufen.

5. Schnellere Zeit bis zu Erkenntnissen

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

6. Verbesserte Zusammenarbeit

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

7. Vereinfachte Cloud-Migrationen

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

Weiterführende Literatur

Entdecken Sie mehr über Orchestrierungs- und Automatisierungssoftware, die beim Verwalten und Orchestrieren von Daten helfen kann:

• Top 12+ IT-Automatisierungssoftware: Vendor Benchmarking
• 15 beste AIOps-Plattformen basierend auf 6.000+ Bewertungen

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.

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  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Vergleich der Top 15 Daten-Orchestrierungstools}},
  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

Branchenanalyst

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf Prozessanalyse und IT-Automatisierung.

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