# Beste Plattformen zur Integration von Big Data

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   Big-Data-Integrationsplattformen erleichtern die Integration und Analyse von groß angelegten Daten über Cloud-Anwendungen und Datenbanken hinweg. Sie helfen Unternehmen, enorme Datenmengen, die von IoT-Endpunkten, Anwendungen und Kommunikationsmitteln gesammelt werden, zu verwalten und zu nutzen, indem sie strukturierte Pipelines erstellen, die die Ausgaben der Big-Data-Verarbeitung mit nachgelagerten Systemen verbinden.

### Kernfähigkeiten von Big-Data-Integrationsplattformen

Um in die Kategorie der Big-Data-Integration aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Big-Data-Verarbeitungsdaten in externe Quellen integrieren
- Große Mengen homogener und heterogener Daten aufnehmen und verteilen
- Eine strukturierte Pipeline für Big-Data-Managementprozesse erstellen

### Häufige Anwendungsfälle für Big-Data-Integrationsplattformen

Dateningenieur- und IT-Teams nutzen Big-Data-Integrationsplattformen, um groß angelegte Datenumgebungen mit Geschäftsanwendungen und Analysesystemen zu verbinden. Häufige Anwendungsfälle umfassen:

- Die Integration verarbeiteter Big-Data-Cluster mit Cloud-Anwendungen und Datenbanken für die nachgelagerte Nutzung
- Die Vereinfachung der Verwaltung von hochvolumigen IoT- und Anwendungsdaten über verteilte Umgebungen hinweg
- Den Aufbau strukturierter Datenpipelines, die einen konsistenten, zuverlässigen Zugriff auf Big-Data-Einblicke in der gesamten Organisation ermöglichen

### Wie sich Big-Data-Integrationsplattformen von anderen Tools unterscheiden

Big-Data-Integrationsplattformen erfordern typischerweise, dass Big Data vor der Integration verarbeitet wurde, und arbeiten in Verbindung mit [Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution), anstatt diese zu ersetzen. Während einige Plattformen [Stream-Analytics](https://www.g2.com/categories/stream-analytics)-Fähigkeiten bieten, liegt ihr Hauptaugenmerk auf Datenmanagement- und Integrationspipelines und nicht auf der Echtzeit-Analyseverarbeitung.

### Einblicke von G2 zu Big-Data-Integrationsplattformen

Basierend auf den Kategorietrends auf G2 sind die Flexibilität der Pipeline und die breite Unterstützung von Konnektoren für Cloud-Anwendungen und Datenbanken herausragende Fähigkeiten. Verbesserte Datenzugänglichkeit über Systeme hinweg und reduzierte Integrationskomplexität heben sich als primäre Ergebnisse der Einführung hervor.




  
## How Many Plattformen zur Integration von Big Data Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 128

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.51/5 (↑0.01 vs Apr 2026)
- **New Reviews This Quarter**: 68
- **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 56% │ Kleinunternehmen 24% │ Unternehmen 20%
- **Top Trending Product**: EazyDI (+0.208)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Plattformen zur Integration von Big Data Products?

**Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:**

- 30 Analysten und Datenexperten
- 9,200+ Authentische Bewertungen
- 128+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.

  
## Which Plattformen zur Integration von Big Data Is Best for Your Use Case?

- **Führer:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Höchste Leistung:** [5X](https://www.g2.com/de/products/5x/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [5X](https://www.g2.com/de/products/5x/reviews)
- **Top-Trending:** [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/de/products/astro-by-astronomer/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews)

  
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### Infrrd

Infrrd ist eine KI-gestützte Plattform für Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) und agentische Automatisierung, die entwickelt wurde, um die komplexesten und variantenreichsten Dokumente der Welt mit unvergleichlicher Genauigkeit zu verarbeiten. Angetrieben von über 13 Patenten, proprietären Vision-Modellen und domänenspezifisch trainierter KI extrahiert, klassifiziert, validiert und interpretiert Infrrd Daten aus strukturierten und unstrukturierten Dokumenten – ohne auf Vorlagen oder manuelle Überprüfung angewiesen zu sein. Das Produktsystem von Infrrd wird von \*\*Titan IDP\*\* verankert, seiner zentralen Extraktions-Engine, die in der Lage ist, Tausende von Dokumentformaten in den Bereichen Hypotheken, Versicherungen, Finanzen und Ingenieurwesen zu verarbeiten. Titan automatisiert die Dokumentenklassifizierung, die Erfassung von Tabellen und Einzelposten, die Handschriftenerkennung, das semantische Verständnis und domänenspezifische Felder unter Verwendung fortschrittlicher OCR und Deep Learning. Aufbauend auf Titan bietet Infrrd MortgageCheck AI, eine QC- und Audit-Intelligenzlösung, die für Kreditgeber entwickelt wurde, die riesige Kreditakten verwalten. Es automatisiert Feldvergleich, Regelvalidierungen, Datenkonsistenzprüfungen und Ausnahmeerkennung – reduziert die Überprüfungszeit und verbessert die Compliance-Genauigkeit. Mortgage Ally, Infrrds agentische KI-Schicht, geht noch weiter, indem sie autonome Überprüfungen durchführt, Diskrepanzen untersucht und auditfähige Zusammenfassungen präsentiert, und fungiert als immer aktiver KI-Analyst für Hypothekenteams. Für Versicherungen bietet Infrrd ACORD- und Schadensautomatisierung über Formulare wie 25, 28, 127, 129 und 130 sowie Verlustläufe und FNOL-Pakete. Seine Lösung für technische Zeichnungen extrahiert Abmessungen, Toleranzen, GD&T, Symbole und BOM-Daten aus CAD-, P&ID- und mechanischen Diagrammen, um Herstellern und Auftragnehmern zu helfen, RFQs zu beschleunigen und Fehler zu reduzieren. Der Kern-USP von Infrrd liegt in seinem No-Touch Processing (NTP)-Rahmenwerk – ein bewährter Ansatz, der eine Automatisierung von über 80 % ohne manuelle Überprüfung ermöglicht. Unterstützt durch menschliche Genauigkeitsgarantien über 98 %, Vertrauensbewertung, vertikale KI-Modelle und agentische Workflows liefert Infrrd Automatisierung, die liest, denkt und handelt. Mit globalen Unternehmen, die monatlich über 60 Millionen Seiten mit Infrrd verarbeiten, zeichnet sich die Plattform durch vertikale Tiefe, patentierte Technologie, Geschwindigkeit zum Wert und skalierbare, auditfähige Automatisierung aus, die dokumentenintensive Operationen transformiert.



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  ## What Are the Top-Rated Plattformen zur Integration von Big Data Products in 2026?
### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-bereite Datenanalyseplattform, die Ihnen hilft, den Wert Ihrer Daten zu maximieren und darauf ausgelegt ist, Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-fähig zu sein. Speichern Sie 10 GiB Daten und führen Sie bis zu 1 TiB Abfragen pro Monat kostenlos aus.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,147
**How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,915,529 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 38% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (129 reviews)
- Geschwindigkeit (126 reviews)
- Integrationen (110 reviews)
- Schnelles Abfragen (105 reviews)
- Abfrageeffizienz (100 reviews)

**Cons:**

- Teuer (112 reviews)
- Abfrageprobleme (65 reviews)
- Kostenmanagement (52 reviews)
- Kostenprobleme (51 reviews)
- Lernkurve (49 reviews)

### 2. [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews)
  Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. Alteryx wird von über der Hälfte der Global 2000 und 19 der 20 größten globalen Banken vertraut. Mit integrierter Automatisierung, Governance und Sicherheit können Ihre Workflows skalieren und die Compliance aufrechterhalten, während sie konsistente Ergebnisse liefern. Und es spielt keine Rolle, ob Ihre Systeme vor Ort, hybrid oder in der Cloud sind; Alteryx passt sich mühelos in Ihre Infrastruktur ein. Einfach zu bedienen. Tief verbunden. Was Alteryx wirklich auszeichnet, ist unser Fokus auf Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für Analysten und unsere aktive Community von 700.000 Alteryx-Nutzern, die Sie bei jedem Schritt Ihrer Reise unterstützen. Mit nahtloser Integration in Daten überall, einschließlich Plattformen wie Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP und Salesforce, hilft unsere Plattform, isolierte Daten zu vereinheitlichen und die Gewinnung von Erkenntnissen zu beschleunigen. Besuchen Sie Alteryx.com für weitere Informationen und um Ihre kostenlose Testversion zu starten.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 773
**How Do G2 Users Rate Alteryx?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Alteryx?**

- **Verkäufer:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/sellers/alteryx)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.alteryx.com
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,194 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 64% Unternehmen, 21% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Alteryx's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (333 reviews)
- Automatisierung (148 reviews)
- Intuitiv (132 reviews)
- Einfaches Lernen (102 reviews)
- Effizienz (102 reviews)

**Cons:**

- Teuer (88 reviews)
- Lernkurve (80 reviews)
- Fehlende Funktionen (62 reviews)
- Lernschwierigkeit (55 reviews)
- Langsame Leistung (41 reviews)

### 3. [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews)
  Snowflake ermöglicht es jeder Organisation, ihre Daten mit der Snowflake AI Data Cloud zu mobilisieren. Kunden nutzen die AI Data Cloud, um isolierte Daten zu vereinen, Daten zu entdecken und sicher zu teilen, Datenanwendungen zu betreiben und vielfältige AI/ML- und Analyse-Workloads auszuführen. Unabhängig davon, wo sich Daten oder Benutzer befinden, bietet Snowflake ein einheitliches Daten-Erlebnis, das sich über mehrere Clouds und geografische Regionen erstreckt. Tausende von Kunden aus vielen Branchen, darunter 691 der Forbes Global 2000 (G2K) von 2023, nutzen die Snowflake AI Data Cloud, um ihre Geschäfte zu betreiben.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 704
**How Do G2 Users Rate Snowflake?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Snowflake?**

- **Verkäufer:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/snowflake-inc)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.snowflake.com
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB (260 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 42% Unternehmen


#### What Are Snowflake's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (183 reviews)
- Merkmale (118 reviews)
- Datenverwaltung (108 reviews)
- Skalierbarkeit (99 reviews)
- Leistung (90 reviews)

**Cons:**

- Teuer (91 reviews)
- Funktionseinschränkungen (54 reviews)
- Lernkurve (45 reviews)
- Kosten (44 reviews)
- Kostenmanagement (44 reviews)

### 4. [Workato](https://www.g2.com/de/products/workato/reviews)
  Workato ist die am besten bewertete iPaaS und der führende Anbieter im Bereich Enterprise MCP — die Plattform, der Unternehmen vertrauen, um Integration, Automatisierung und KI in einer sicheren, cloud-nativen Laufzeitumgebung zu vereinen. Vertraut von über 12.000 Kunden, darunter die Hälfte der Fortune 500, verbindet Workato jedes System, jeden Prozess und jede Datenquelle mit über 14.000 vorgefertigten Konnektoren. Was Workato auszeichnet: Enterprise MCP verwandelt bewährte Geschäftsprozesse in verwaltete, agentenbereite Fähigkeiten, die jeder KI-Agent — Claude, ChatGPT, Cursor oder maßgeschneidert — sicher und vorhersehbar ausführen kann. Kein Austausch erforderlich. Ob bei der Modernisierung von Altsystem-Integrationen oder der Bereitstellung agentischer KI im großen Maßstab, Workato liefert die Orchestrierung, Governance und das Vertrauen, die im Unternehmen benötigt werden.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 727
**How Do G2 Users Rate Workato?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Workato?**

- **Verkäufer:** [Workato](https://www.g2.com/de/sellers/workato)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.workato.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Mountain View, California
- **Twitter:** @Workato (3,630 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3675685 (1,348 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 43% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen


#### What Are Workato's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (240 reviews)
- Einfache Integrationen (173 reviews)
- Integrationen (171 reviews)
- Merkmale (156 reviews)
- Automatisierung (149 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (70 reviews)
- Lernkurve (58 reviews)
- Datenbeschränkungen (55 reviews)
- Fehlende Funktionen (55 reviews)
- Steile Lernkurve (48 reviews)

### 5. [Azure Data Factory](https://www.g2.com/de/products/azure-data-factory/reviews)
  Azure Data Factory (ADF) ist ein vollständig verwalteter, serverloser Datenintegrationsdienst, der entwickelt wurde, um den Prozess des Ingestierens, Vorbereitens und Transformierens von Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinfachen. Er ermöglicht es Organisationen, Extract, Transform, Load (ETL) und Extract, Load, Transform (ELT) Workflows in einer codefreien Umgebung zu konstruieren und zu orchestrieren, was eine nahtlose Datenbewegung und -transformation über lokale und cloudbasierte Systeme hinweg erleichtert. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassende Konnektivität: ADF bietet über 90 integrierte Konnektoren, die die Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen ermöglichen, einschließlich relationaler Datenbanken, NoSQL-Systemen, SaaS-Anwendungen, APIs und Cloud-Speicherdiensten. - Codefreie Datenumwandlung: Durch die Nutzung von Mapping-Datenflüssen, die von Apache Spark™ betrieben werden, ermöglicht ADF den Benutzern, komplexe Datenumwandlungen ohne das Schreiben von Code durchzuführen, was den Datenvorbereitungsprozess vereinfacht. - SSIS-Paket-Rehosting: Organisationen können ihre bestehenden SQL Server Integration Services (SSIS)-Pakete problemlos in die Cloud migrieren und erweitern, was erhebliche Kosteneinsparungen und eine verbesserte Skalierbarkeit ermöglicht. - Skalierbar und kosteneffektiv: Als serverloser Dienst skaliert ADF automatisch, um den Anforderungen der Datenintegration gerecht zu werden, und bietet ein Preismodell nach dem Pay-as-you-go-Prinzip, das die Notwendigkeit von Vorabinvestitionen in Infrastruktur eliminiert. - Umfassende Überwachung und Verwaltung: ADF bietet robuste Überwachungstools, die es den Benutzern ermöglichen, die Pipeline-Leistung zu verfolgen, Alarme einzurichten und einen effizienten Betrieb der Daten-Workflows sicherzustellen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Azure Data Factory adressiert die Komplexitäten der modernen Datenintegration, indem es eine einheitliche Plattform bereitstellt, die unterschiedliche Datenquellen verbindet, Daten-Workflows automatisiert und fortschrittliche Datenumwandlungen erleichtert. Dies befähigt Organisationen, umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, Entscheidungsprozesse zu verbessern und digitale Transformationsinitiativen zu beschleunigen. Durch das Angebot einer skalierbaren, kosteneffizienten und codefreien Umgebung reduziert ADF die operative Belastung der IT-Teams und ermöglicht es Dateningenieuren und Business-Analysten, sich auf die Wertschöpfung durch datengesteuerte Strategien zu konzentrieren.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 95
**How Do G2 Users Rate Azure Data Factory?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Data Factory?**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,101,622 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 60% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Azure Data Factory's Pros and Cons?

**Pros:**

- Datenintegration (5 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (5 reviews)
- Skalierbarkeit (5 reviews)
- Verbinder (4 reviews)
- Integrationen (4 reviews)

**Cons:**

- Fehlerbehebungsprobleme (5 reviews)
- Schwieriges Debuggen (4 reviews)
- Komplexität (3 reviews)
- Komplexe Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Fehlermeldung (3 reviews)

### 6. [Amazon Redshift](https://www.g2.com/de/products/amazon-redshift/reviews)
  Zehntausende von Kunden nutzen Amazon Redshift, einen schnellen, vollständig verwalteten, petabyte-skalierbaren Data-Warehouse-Service, der es einfach und kostengünstig macht, alle Ihre Daten effizient mit Ihren vorhandenen Business-Intelligence-Tools zu analysieren. Es ist für Datensätze optimiert, die von einigen hundert Gigabyte bis zu einem Petabyte oder mehr reichen, und kostet weniger als 1.000 US-Dollar pro Terabyte pro Jahr, ein Zehntel der Kosten der meisten traditionellen Data-Warehousing-Lösungen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 369
**How Do G2 Users Rate Amazon Redshift?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Amazon Redshift?**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,228,514 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 39% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Amazon Redshift's Pros and Cons?

**Pros:**

- Schnelles Abfragen (5 reviews)
- Integrationen (5 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- Einfache Integrationen (4 reviews)
- Leistung (4 reviews)

**Cons:**

- Funktionseinschränkungen (4 reviews)
- Softwarebeschränkungen (4 reviews)
- Komplexität (3 reviews)
- Abfrageprobleme (3 reviews)
- Abfrageoptimierung (3 reviews)

### 7. [5X](https://www.g2.com/de/products/5x/reviews)
  5X ist eine End-to-End-Daten- und KI-Plattform. Die Plattform organisiert Ihre Daten unabhängig von Quelle oder Format. Egal, ob Sie ein dediziertes Datenteam haben oder nicht, unsere Plattform verwandelt fragmentierte Daten in umsetzbare Erkenntnisse und Apps. Das Kundenfeedback, das wir am häufigsten erhalten, lautet: "Das ist selbsterklärend" und "Es ist super einfach zu bedienen." Und genau das war unser Ziel – eine leistungsstarke All-in-One-Plattform zu schaffen, die unglaublich einfach zu bedienen ist. Der moderne Daten-Stack hat sich weiterentwickelt. Es geht nicht mehr darum, Anbieter zusammenzufügen. Der nächste Generation moderne Daten-Stack ist eine All-in-One-Plattform, die Geschwindigkeit, Einfachheit und geringere Eigentumskosten bietet. Genau das haben wir bei 5X geschaffen. Unternehmen nutzen 5X aus mehreren Gründen: 1) Geschwindigkeit & Produktivität. All-in-One-Datenplattformen sind unglaublich effizient. Wir haben gesehen, wie Unternehmen Anwendungsfälle am ersten Tag erstellen. Kontaktieren Sie uns, um zu sehen, ob Sie sich für einen kostenlosen 48-Stunden-Start qualifizieren! 🚀 2) Senken Sie Ihre Gesamtkosten um 30 % im Vergleich zum Aufbau Ihrer eigenen Plattform. Dies berücksichtigt nicht die benötigten Arbeitsstunden zur Unterstützung eines Plattformaufbaus 🤯 3) Nutzen Sie unsere Full-Stack-Datenberatung für Unterstützung bei Datenengineering & Analytik 👨‍💻 5X wurde 2020 gegründet und ist in den USA, Singapur, Großbritannien und Indien vertreten. Unser globales Team besteht aus über 70 Personen und wächst schnell. Wir haben kürzlich unsere Seed-Runde von Flybridge Capital erhalten und werden von Top-Gründern von Unternehmen wie Datadog, Preset, Astronomer, Mode, Rudderstack und anderen prominenten Angel-Investoren unterstützt. Für weitere Informationen besuchen Sie 5X.co Wir reden nicht nur über Geschwindigkeit und Einfachheit; wir untermauern es mit Beweisen. Sprechen Sie mit uns über unseren 48-Stunden-Start, bei dem wir innerhalb von 48 Stunden kostenlos einen End-to-End-Anwendungsfall für Sie erstellen können.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 81
**How Do G2 Users Rate 5X?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind 5X?**

- **Verkäufer:** [5X](https://www.g2.com/de/sellers/5x)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** San Francisco
- **Twitter:** @DataWith5x (49 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datawith5x/ (128 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Kleinunternehmen


#### What Are 5X's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (20 reviews)
- Kundendienst (15 reviews)
- Integrationen (12 reviews)
- Einfache Integrationen (10 reviews)
- Merkmale (9 reviews)

**Cons:**

- Steile Lernkurve (5 reviews)
- Komplexe Einrichtung (4 reviews)
- Lernkurve (4 reviews)
- Schwierige Einrichtung (3 reviews)
- Funktionseinschränkungen (3 reviews)

### 8. [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/de/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews)
  SnapLogic ist der führende Anbieter im Bereich der generativen Integration. Als Pionier in der KI-gestützten Integration beschleunigt die SnapLogic-Plattform die digitale Transformation im gesamten Unternehmen und befähigt jeden, schneller und einfacher zu integrieren. Ob Sie Geschäftsprozesse automatisieren, Daten demokratisieren oder digitale Produkte und Dienstleistungen bereitstellen, SnapLogic ermöglicht es Ihnen, Ihren Technologiestack zu vereinfachen und Ihr Unternehmen weiter voranzubringen. Tausende von Unternehmen weltweit verlassen sich auf SnapLogic, um den Datenfluss in ihrem Unternehmen zu integrieren, zu automatisieren und zu orchestrieren. Treten Sie der Bewegung der generativen Integration bei auf snaplogic.com.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 371
**How Do G2 Users Rate SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)?**

- **Verkäufer:** [SnapLogic](https://www.g2.com/de/sellers/snaplogic)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.snaplogic.com
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnapLogic (7,351 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/210766/ (321 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 46% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)'s Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (77 reviews)
- Einfache Integrationen (70 reviews)
- Integrationen (54 reviews)
- Benutzeroberfläche (50 reviews)
- Automatisierung (40 reviews)

**Cons:**

- Leistungsprobleme (29 reviews)
- Schlechte Leistung (25 reviews)
- Fehlermeldung (22 reviews)
- Technische Schwierigkeiten (22 reviews)
- Komplexität (20 reviews)

### 9. [IBM webMethods B2B](https://www.g2.com/de/products/ibm-webmethods-b2b/reviews)
  Die B2B-Integration ermöglicht es Ihnen, Dokumente – Bestellungen, Rechnungen, Versandbenachrichtigungen, Verträge und mehr – in der Cloud zu teilen und alles mit APIs synchron zu halten.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 56
**How Do G2 Users Rate IBM webMethods B2B?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM webMethods B2B?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Personalvermittlung und -rekrutierung, Computersoftware
  - **Company Size:** 42% Unternehmen mittlerer Größe, 35% Unternehmen


#### What Are IBM webMethods B2B's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (16 reviews)
- Merkmale (9 reviews)
- Sicherheit (7 reviews)
- Automatisierung (5 reviews)
- Integrationsfähigkeiten (5 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (10 reviews)
- Teuer (8 reviews)
- Schwieriges Lernen (5 reviews)
- Preisprobleme (5 reviews)
- Lernkurve (4 reviews)

### 10. [Skyvia](https://www.g2.com/de/products/skyvia/reviews)
  Skyvia ist eine No-Code-Cloud-Datenintegrations- und Datenpipeline-Plattform, die ETL, ELT, Reverse ETL, Datenmigration, einseitige und bidirektionale Datensynchronisation, Workflow-Automatisierung, Echtzeit-Konnektivität und vieles mehr ermöglicht. Vorteile der Nutzung von Skyvia: • Kosteneffizienz: Mit erschwinglichen, flexiblen Preisplänen für jedes Produkt eignet sich Skyvia für Unternehmen jeder Größe. • Benutzerfreundlichkeit: Basierend auf umfangreichem Kundenfeedback ist die Benutzerfreundlichkeit die stärkste Qualität von Skyvia. • Flexibilität: Skyvia bietet anpassungsfähige, No-Code-Integrationswerkzeuge für sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Geschäftsszenarien. • Vertrauen: Skyvia wird von Tausenden datengetriebener Organisationen weltweit vertraut. Mit einer umfangreichen Bibliothek von über 200 Konnektoren bietet Skyvia nahtlose Integration zwischen verschiedenen Cloud-Anwendungen, Datenbanken und Data Warehouses, einschließlich Salesforce, Dynamics CRM, QuickBooks Online, SQL Server, Amazon Redshift, Google BigQuery und anderen.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 319
**How Do G2 Users Rate Skyvia?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Skyvia?**

- **Verkäufer:** [Devart](https://www.g2.com/de/sellers/devart)
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,739 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (257 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** CEO, CTO
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Marketing und Werbung
  - **Company Size:** 52% Kleinunternehmen, 42% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Skyvia's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (46 reviews)
- Einfache Integrationen (33 reviews)
- Einfache Einrichtung (30 reviews)
- Einrichtung erleichtern (29 reviews)
- Integrationen (26 reviews)

**Cons:**

- Informationsmangel (8 reviews)
- Schwierige Einrichtung (7 reviews)
- Lernkurve (7 reviews)
- Schlechte Dokumentation (7 reviews)
- Einrichtungsprobleme (7 reviews)

### 11. [IBM StreamSets](https://www.g2.com/de/products/ibm-streamsets/reviews)
  StreamSets, ein Unternehmen der Software AG, beseitigt Reibungsverluste bei der Datenintegration in komplexen hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen, um mit den Anforderungen an sofort benötigte Geschäftsdaten Schritt zu halten. Unsere Plattform ermöglicht es Datenteams, Daten freizuschalten—ohne die Kontrolle abzugeben—um ein datengesteuertes Unternehmen zu ermöglichen. - Resiliente Pipelines erkennen und passen sich an ständige Änderungen in Datenstruktur, Semantik und Infrastruktur an. - Einmal lernen, um viele verschiedene Integrationspipelines mit einem einzigen Design-Erlebnis für alle Muster zu erstellen — Streaming, Batch, CDC, ETL, ELT, ML. - Wiederverwendbare Pipeline-Fragmente ermöglichen es jedem, die von Ihren Dateningenieuren entworfene Funktionalität zu nutzen. - Python SDK ermöglicht es, Pipelines für den Maßstab zu templatisieren, indem Hunderte von Pipelines mit nur wenigen Codezeilen einfach erstellt werden. - Vereinfachen Sie Datenumwandlungen mit vordefinierten Prozessoren, um 99% Ihrer Analyseanforderungen sofort zu erfüllen. - Topologien bieten Transparenz, um zu sehen, wie Systeme verbunden sind und Daten im gesamten Unternehmen fließen. - Daten-SLAs und Regeln decken versteckte Probleme in Ihren Datenflüssen auf, schaffen Leitplanken in den Datenpipelines für Datenqualität, Größenbestimmung, Durchsatzleistung, Fehlerraten, Leckage privater/sensibler Informationen und mehr. StreamSets liefert analysenbereite Daten, verbessert die Echtzeit-Entscheidungsfindung und reduziert die Kosten und Risiken, die mit dem Datenfluss in einer Organisation verbunden sind. Deshalb vertrauen die größten Unternehmen der Welt auf StreamSets, um Millionen von Datenpipelines für moderne Analysen, Datenwissenschaft, intelligente Anwendungen und hybride Integration zu betreiben. Erfahren Sie mehr oder starten Sie eine 30-tägige Testversion auf streamsets.com.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 115
**How Do G2 Users Rate IBM StreamSets?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM StreamSets?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are IBM StreamSets's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (30 reviews)
- Benutzeroberfläche (16 reviews)
- Datenverwaltung (15 reviews)
- Daten-Pipelining (15 reviews)
- Integrationen (14 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (13 reviews)
- Teuer (10 reviews)
- Lernschwierigkeit (8 reviews)
- Langsame Leistung (8 reviews)
- Steile Lernkurve (8 reviews)

### 12. [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/de/products/azure-synapse-analytics/reviews)
  Azure Synapse Analytics ist ein cloudbasiertes Enterprise Data Warehouse (EDW), das Massively Parallel Processing (MPP) nutzt, um komplexe Abfragen über Petabytes von Daten schnell auszuführen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 37
**How Do G2 Users Rate Azure Synapse Analytics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Synapse Analytics?**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,101,622 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Unternehmen


#### What Are Azure Synapse Analytics's Pros and Cons?

**Pros:**

- Analytik (1 reviews)
- Automatisierung (1 reviews)
- Cloud-Integration (1 reviews)
- Kostengünstig (1 reviews)
- Datenintegration (1 reviews)

**Cons:**

- Kostenschätzung (1 reviews)
- Kostenmanagement (1 reviews)
- Fehlerbehebung (1 reviews)
- Schwieriges Debuggen (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)

### 13. [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/de/products/astro-by-astronomer/reviews)
  Für Datenteams, die die Verfügbarkeit vertrauenswürdiger Daten erhöhen möchten, bietet Astronomer mit Astro die moderne Datenorchestrierungsplattform, die von Airflow betrieben wird. Astro ermöglicht es Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Datenanalysten, Pipelines als Code zu erstellen, auszuführen und zu überwachen. Astronomer ist die treibende Kraft hinter Apache Airflow™, dem De-facto-Standard zur Darstellung von Datenflüssen als Code. Airflow wird mehr als 31 Millionen Mal pro Monat heruntergeladen und von Hunderttausenden von Teams weltweit genutzt.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 135
**How Do G2 Users Rate Astro by Astronomer?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Astro by Astronomer?**

- **Verkäufer:** [Astronomer](https://www.g2.com/de/sellers/astronomer)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.astronomer.io/
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** New York, US
- **Twitter:** @astronomerio (19,747 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10019299 (4,609 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 47% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Unternehmen


#### What Are Astro by Astronomer's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (25 reviews)
- Effizienzsteigerung (14 reviews)
- Benutzeroberfläche (13 reviews)
- Automatisierung (11 reviews)
- Bereitstellung Leichtigkeit (10 reviews)

**Cons:**

- Teuer (8 reviews)
- Lernschwierigkeit (8 reviews)
- Lernkurve (6 reviews)
- Schwieriges Lernen (5 reviews)
- Funktionseinschränkungen (5 reviews)

### 14. [dbt](https://www.g2.com/de/products/dbt/reviews)
  dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Datenteams ermöglicht, Analytik-Code schnell und kollaborativ bereitzustellen, indem er Best Practices der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation befolgt. Jetzt kann jeder, der SQL kennt, produktionsreife Datenpipelines erstellen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 205
**How Do G2 Users Rate dbt?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind dbt?**

- **Verkäufer:** [Fivetran](https://www.g2.com/de/sellers/fivetran)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Oakland, CA
- **Twitter:** @fivetran (5,731 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Analytik-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 27% Kleinunternehmen


#### What Are dbt's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (34 reviews)
- Merkmale (21 reviews)
- Automatisierung (17 reviews)
- Transformation (16 reviews)
- Datenqualität (14 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionalität (13 reviews)
- Abhängigkeitsprobleme (12 reviews)
- Steile Lernkurve (10 reviews)
- Fehlerbehandlung (9 reviews)
- Fehlermeldung (9 reviews)

### 15. [Elastic Stack](https://www.g2.com/de/products/elastic-stack/reviews)
  Der Elastic Stack, allgemein bekannt als der ELK Stack, ist eine umfassende Suite von Open-Source-Tools, die für das Erfassen, Speichern, Analysieren und Visualisieren von Daten in Echtzeit entwickelt wurden. Er besteht aus Elasticsearch, Kibana, Beats und Logstash und ermöglicht es Benutzern, Daten aus jeder Quelle und in jedem Format effizient zu verarbeiten. Wichtige Funktionen und Merkmale: - Elasticsearch: Eine verteilte, JSON-basierte Such- und Analyse-Engine, die eine schnelle Speicherung, Suche und Analyse großer Datenmengen ermöglicht. - Kibana: Eine erweiterbare Benutzeroberfläche, die leistungsstarke Visualisierungen, Dashboards und Verwaltungstools bietet, um Daten effektiv zu interpretieren und darzustellen. - Beats und Logstash: Datenaufnahme-Tools, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und verarbeiten, um sie zur Indizierung an Elasticsearch weiterzuleiten. - Integrationen: Eine Vielzahl von vorgefertigten Integrationen, die eine nahtlose Datenerfassung und Verbindung mit dem Elastic Stack ermöglichen und schnelle Einblicke bieten. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Der Elastic Stack befähigt Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, indem er eine skalierbare und widerstandsfähige Plattform für Echtzeitsuche und -analysen bereitstellt. Er adressiert Herausforderungen wie das Management großer Datensätze, die Sicherstellung hoher Verfügbarkeit und die schnelle Bereitstellung relevanter Suchergebnisse. Durch das Angebot einer einheitlichen Lösung für Datenaufnahme, -speicherung, -analyse und -visualisierung ermöglicht der Elastic Stack den Benutzern, umsetzbare Einblicke zu gewinnen, die betriebliche Effizienz zu steigern und fundierte Entscheidungen auf Basis ihrer Daten zu treffen.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 100
**How Do G2 Users Rate Elastic Stack?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Elastic Stack?**

- **Verkäufer:** [Elastic](https://www.g2.com/de/sellers/elastic)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @elastic (64,608 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (4,986 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE: ESTC

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 35% Unternehmen


#### What Are Elastic Stack's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Flexibilität (3 reviews)
- Protokollverwaltung (3 reviews)
- Sucheffizienz (3 reviews)
- Vielseitigkeit (3 reviews)

**Cons:**

- Ressourcenmanagement (3 reviews)
- Komplexitätsprobleme (2 reviews)
- Teuer (2 reviews)
- Hoher Speicherverbrauch (2 reviews)
- Lernkurve (2 reviews)

### 16. [AWS Glue](https://www.g2.com/de/products/aws-glue/reviews)
  AWS Glue ist ein serverloser Datenintegrationsdienst, der es Analysebenutzern erleichtert, Daten aus mehreren Quellen für Analysen, maschinelles Lernen und Anwendungsentwicklung zu entdecken, vorzubereiten, zu verschieben und zu integrieren. Sie können mehr als 70 verschiedene Datenquellen entdecken und verbinden, Ihre Daten in einem zentralisierten Datenkatalog verwalten und ETL-Pipelines visuell erstellen, ausführen und überwachen, um Daten in Ihre Data Lakes zu laden. Sie können sofort katalogisierte Daten mit Amazon Athena, Amazon EMR und Amazon Redshift Spectrum durchsuchen und abfragen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 194
**How Do G2 Users Rate AWS Glue?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind AWS Glue?**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,228,514 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 49% Unternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are AWS Glue's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (6 reviews)
- Datenintegration (3 reviews)
- ETL-Lösungen (3 reviews)
- Merkmale (3 reviews)
- Einfach (3 reviews)

**Cons:**

- Langsame Leistung (3 reviews)
- Fehlerbehebungsprobleme (2 reviews)
- Schwieriges Debuggen (2 reviews)
- Leistungsprobleme (2 reviews)
- Zeitaufwendig (2 reviews)

### 17. [ILUM](https://www.g2.com/de/products/ilum-ilum/reviews)
  Ilum: Eine Datenplattform, entwickelt von Dateningenieuren für Dateningenieure Ilum ist eine Data Lakehouse-Plattform, die Datenmanagement, verteilte Verarbeitung, Analysen und KI-Workflows für KI-Ingenieure, Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Analysten vereint. Sie gehört zu den Kategorien Datenplattform, Data Lakehouse und Datenengineering-Software und unterstützt flexible Bereitstellung in Cloud-, On-Premise- und Hybridumgebungen. Ilum ermöglicht es technischen Teams, moderne Dateninfrastrukturen mit offenen Standards zu erstellen, zu betreiben und zu skalieren. Es integriert Werkzeuge für Batch-Verarbeitung, Stream-Verarbeitung, notebook-basierte Erkundung, Workflow-Orchestrierung und Business Intelligence, alles in einer einzigen Plattform. Ilum unterstützt moderne offene Tabellenformate wie Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi und Apache Paimon. Es bietet auch native Integration mit Apache Spark und Trino für die Berechnung, wobei die Unterstützung für Apache Flink derzeit in Entwicklung ist. Hauptmerkmale sind: - SQL-Editor: Abfrage von Delta, Iceberg, Hudi oder Spark SQL mit Autovervollständigung, Ergebnisvorschauen und Metadateninspektion. - Datenherkunft & Katalog: Visualisierung des Datenflusses mit OpenLineage und Erkundung von Datensätzen durch einen durchsuchbaren Datenkatalog. - Notebook-Integration: Verwendung integrierter Jupyter-Notebooks, die mit Spark, Metadaten und Ihrer Datenumgebung für Erkundung oder Modellierung vorverdrahtet sind. - Spark-Job-Management: Einreichen, Überwachen und Debuggen von Spark-Jobs mit integrierten Protokollen, Metriken, Planung und einem integrierten Spark-History-Server. - Trino-Unterstützung: Ausführen von föderierten Abfragen über mehrere Datenquellen mit Trino direkt innerhalb von Ilum. - Deklarative Pipelines: Definition wiederholbarer ETL- und Analyse-Pipelines mit Abhängigkeitsverfolgung und Wiederherstellungslogik. - Automatische ERD-Diagramme: Sofortige Generierung von ER-Diagrammen aus Schemata zur Unterstützung des Datenverständnisses und der Einarbeitung. - ML-Experimentierung & -Verfolgung: Enthält MLflow zur Verwaltung von Experimenten, Verfolgung von Parametern, Metriken und Artefakten, vollständig integriert mit Notebooks und Datenpipelines zur Rationalisierung von Modellentwicklungs-Workflows. - KI-Integration & -Bereitstellung: Unterstützt sowohl klassische ML- als auch moderne KI-Anwendungsfälle, einschließlich GenAI-Workflows, Vektorsuche und einbettungsbasierte Anwendungen. Modelle können registriert, versioniert und zur Inferenz innerhalb deklarativer Pipelines bereitgestellt werden. - Integrierte KI-Agenten-Schnittstelle: Ilum integriert eine GPT-ähnliche Schnittstelle, um mit Ihren Daten zu interagieren, Pipelines auszulösen, SQL zu generieren oder Metadaten mit natürlicher Sprache zu erkunden, und bringt GenAI-Fähigkeiten direkt in Ihre Datenplattform. - BI-Dashboards: Native Unterstützung für Apache Superset, mit JDBC-Integration für Tableau, Power BI und andere BI-Tools. Weitere Highlights: - Multi-Cluster-Management: Verbindung mehrerer Spark- oder Kubernetes-Cluster zur Skalierung und Isolierung von Workloads. - Feingranulare Zugriffskontrolle: LDAP-, OAuth2- und Hydra-Integration für sicheren, rollenbasierten Zugriff. - Hybridbereit: Entwickelt, um Databricks oder Cloudera in Umgebungen zu ersetzen, in denen die Cloud-Einführung teilweise, reguliert oder nicht möglich ist.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 23
**How Do G2 Users Rate ILUM?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind ILUM?**

- **Verkäufer:** [Ilum](https://www.g2.com/de/sellers/ilum)
- **Unternehmenswebsite:** https://ilum.cloud/
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Santa Fe, US
- **Twitter:** @IlumCloud (19 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Telekommunikation
  - **Company Size:** 52% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are ILUM's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (17 reviews)
- Merkmale (17 reviews)
- Integrationen (17 reviews)
- Einrichtung erleichtern (16 reviews)
- Einfache Integrationen (15 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Einrichtung (9 reviews)
- Schwierige Einrichtung (9 reviews)
- Lernkurve (9 reviews)
- UX-Verbesserung (8 reviews)
- Komplexität (7 reviews)

### 18. [Gathr.ai](https://www.g2.com/de/products/gathr-ai/reviews)
  Gathr.ai treibt KI mit vollständigem Datenkontext für qualitativ hochwertigere Intelligenz an. Mit Tag-Null, hochpräzisem Datendiskurs können Benutzer datenbasierte Antworten auf die Fragen „Warum“, „Was wäre wenn“ und „Wie mache ich“ erhalten, die die GeschäftskPIs vorantreiben. Diese Intelligenz wird nativ auf der bestehenden Datenlandschaft der Organisation bereitgestellt — einschließlich Data Warehouses, Datenbanken, föderierten SQL-Engines und operativen Systemen. Führende Unternehmen in verschiedenen Branchen verlassen sich ebenfalls auf Gathr.ai, um leistungsstarke Datenpipelines, maßgeschneiderte Data+AI-Lösungen und handlungsorientierte Analyseerlebnisse zu entwickeln. Für Entwickler gebaut, bietet Gathr.ai Agilität, Leistung und Kontrolle. Es fügt sich nahtlos in den bestehenden Stack ein — integriert Upstream- und Downstream-Systeme ohne zusätzlichen Aufwand. Es bietet Entwicklern Starter-Kit-Geschwindigkeit und volle Erweiterungsfreiheit.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 33
**How Do G2 Users Rate Gathr.ai?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Gathr.ai?**

- **Verkäufer:** [Gathr.ai](https://www.g2.com/de/sellers/gathr-ai)
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Los Gatos, CA, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/gathr-one (73 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Associate Software Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 79% Unternehmen mittlerer Größe, 21% Unternehmen


#### What Are Gathr.ai's Pros and Cons?

**Pros:**

- Integrationen (9 reviews)
- Datenverwaltung (7 reviews)
- Ziehen (6 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (6 reviews)
- Einfache Integrationen (6 reviews)

**Cons:**

- Zugangsprobleme (1 reviews)
- Verbindungsprobleme (1 reviews)
- Schwierige Einrichtung (1 reviews)
- Mangel an Echtzeitdaten (1 reviews)
- Leistungsoptimierung (1 reviews)

### 19. [Peliqan](https://www.g2.com/de/products/peliqan/reviews)
  Peliqan.io ist eine All-in-One-Plattform für Datenintegration und Automatisierung mit einem AI-First-Ansatz, die für Geschäftsteams, Scale-ups und Berater entwickelt wurde. Im Gegensatz zu traditionellen Datenwerkzeugen, die einen hohen technischen Aufwand erfordern, ermöglicht Peliqan sowohl Geschäftsanwendern als auch technischen Teams, ihre Daten in einer kollaborativen Umgebung zu verbinden, zu verwalten und zu aktivieren - ohne dass ein dedizierter Dateningenieur erforderlich ist. Mit über 250 integrierten Konnektoren verbindet Peliqan sich mit Datenbanken, SaaS-Geschäftsanwendungen (ERP, CRM, Buchhaltung, HRM/ATS etc.), Cloud-Speicher, Dateien und APIs sowie mit lokalen Datenquellen. Neue Konnektoren sind auf Anfrage innerhalb von 5 Werktagen verfügbar. Peliqan bietet One-Click-ELT-Pipelines zum integrierten Data Warehouse, oder Sie können Ihr eigenes Data Warehouse mitbringen. Peliqan unterstützt alle großen Data Warehouses. Dank des Excel-Add-Ins von Peliqan können Geschäftsanwender und Berater mit Echtzeitdaten in Excel arbeiten. Analysten und Power-User können den erweiterten SQL-Editor von Peliqan mit Unterstützung eines AI-Assistenten nutzen, um Daten zu transformieren und geschäftsbereite Datensätze vorzubereiten, die in jedem BI-Tool wie Microsoft Power BI, Metabase, Tableau, Qlik, Looker etc. verwendet werden können. Benutzer können auch Reverse-ETL-Flows einrichten. Entwickler können mit der Low-Code-Umgebung von Peliqan, die einen integrierten virtuellen AI-Dateningenieur bietet, noch weiter gehen, indem sie: - Interaktive Daten-Apps erstellen und veröffentlichen - Rückschreibungen in Quellsysteme automatisieren - API-Endpunkte für den Datenaustausch veröffentlichen - Benutzerdefinierte Pipelines implementieren - Interne AI-Agenten aufbauen Indem Peliqan Geschäftsanwender, Analysten, Berater und Entwickler befähigt, reduziert es die Abhängigkeit von IT-Support erheblich und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Peliqan ist nicht nur ein ELT-Datenpipeline-Tool, sondern eine vollständige Lösung für Datenorchestrierung, Automatisierung und Aktivierung. Peliqan fungiert auch als Datenbasis für Agentic AI und stellt sicher, dass AI-Agenten mit vertrauenswürdigen, aktuellen 360°-Ansichten von Kunden, Produkten, Bestellungen und mehr arbeiten - mit der Geschwindigkeit eines Cloud-Datenwarehouses. Das Data Warehouse von Peliqan bietet eine AI-bereite Datenschicht out-of-the-box, einschließlich: - Automatisches Vektorisieren von strukturierten und unstrukturierten Daten für RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Text-to-SQL - MCP Gateway In der heutigen Landschaft ist ein Data Warehouse nicht mehr nur für BI gedacht - es ist die Grundlage sowohl für BI als auch für AI. Mit Peliqan.io können Organisationen ihre Daten nahtlos integrieren, analysieren und aktivieren und sowohl Menschen als auch AI-Agenten befähigen, intelligentere und schnellere Entscheidungen zu treffen.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 74
**How Do G2 Users Rate Peliqan?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Peliqan?**

- **Verkäufer:** [Peliqan](https://www.g2.com/de/sellers/peliqan)
- **Unternehmenswebsite:** https://peliqan.io
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Gent
- **Twitter:** @Peliqan_io (9 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/peliqan-data (27 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 44% Kleinunternehmen


#### What Are Peliqan's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (45 reviews)
- Integrationen (43 reviews)
- Einfache Integrationen (37 reviews)
- Verbinder (36 reviews)
- Datenverwaltung (36 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (18 reviews)
- Erforderliche technische Fähigkeiten (12 reviews)
- Funktionseinschränkungen (10 reviews)
- Lernkurve (10 reviews)
- Steile Lernkurve (9 reviews)

### 20. [Coefficient](https://www.g2.com/de/products/coefficient/reviews)
  Der Koeffizient ist eine neue Möglichkeit, mit Ihren Unternehmensdaten besser, schneller und genauer zu arbeiten, ohne jemals Ihre Tabelle zu verlassen, indem Sie sich mit den Tools integrieren, die Sie bereits verwenden. Installieren Sie die Coefficient-Erweiterung für Excel oder Google Sheets und verwenden Sie sie in einem neuen oder bestehenden Blatt in Sekundenschnelle. Einmal installiert, lebt Coefficient als Seitenleistenbegleiter, sodass Ihre Unternehmensdaten jederzeit nur ein paar Klicks entfernt sind. Jede Datenquelle, mit der Sie arbeiten, ist direkt in Ihrer Coefficient-Seitenleiste verfügbar – wie Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL und Looker – mit der Möglichkeit, Ihre Daten aus mehreren Systemen in einer Tabelle zu konsolidieren. Verwenden Sie Coefficient-Filter, um Ihre Importe einfach anzupassen, sodass Sie nur mit den Daten arbeiten, die Sie benötigen, und Ihre Tabellen leistungsfähig halten. Gehen Sie jederzeit schnell zurück, um im selben Bericht weitere Daten hinzuzufügen. Halten Sie Ihre Daten mit geplanten Updates auf dem neuesten Stand und verwenden Sie Coefficient-Benachrichtigungen, um Slack- oder E-Mail-Nachrichten auszulösen, sobald sich Ihre Tabelle aktualisiert. Jetzt können Sie Ihre Tabelle in das flexibelste, leistungsstärkste Überwachungssystem für alle Ihre Unternehmensdaten verwandeln. Sagen Sie „Auf Wiedersehen“ zu manuellen Daten-Workflows und „Hallo“ zu verbundenen Tabellen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 184
**How Do G2 Users Rate Coefficient?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Coefficient?**

- **Verkäufer:** [Coefficient](https://www.g2.com/de/sellers/coefficient)
- **Unternehmenswebsite:** https://coefficient.io/
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @coefficient_io (350 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (70 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 48% Unternehmen mittlerer Größe, 35% Kleinunternehmen


#### What Are Coefficient's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (72 reviews)
- Automatisierung (42 reviews)
- Integrationen (42 reviews)
- Zeitersparnis (36 reviews)
- Einfache Integrationen (31 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionen (18 reviews)
- Funktionseinschränkungen (17 reviews)
- Einschränkungen (13 reviews)
- Fehlende Funktionen (12 reviews)
- Integrationsprobleme (11 reviews)

### 21. [Weld](https://www.g2.com/de/products/weld-weld/reviews)
  Weld bietet eine ultraschnelle, sichere und zuverlässige Möglichkeit, Daten von all Ihren Tools, Anwendungen und Datenbanken in Cloud-Datenbanken wie Snowflake, BigQuery und Databricks zu übertragen. Setzen Sie Datenpipelines in Minuten mit Konnektoren ein, die sich an Schemaänderungen anpassen, Duplikate erkennen, sich bei Fehlern selbst reparieren und ohne Wartung laufen, damit sich Ihr Datenteam auf Erkenntnisse und nicht auf die Infrastruktur konzentrieren kann.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 104
**How Do G2 Users Rate Weld?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Weld?**

- **Verkäufer:** [Weld](https://www.g2.com/de/sellers/weld-733aad41-2e36-4f42-9349-7d847f41d873)
- **Unternehmenswebsite:** https://weld.app/
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Copenhagen, DK
- **Twitter:** @WeldHQ (97 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/weldhq/ (97 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** CEO
  - **Top Industries:** Computersoftware, Einzelhandel
  - **Company Size:** 59% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Weld's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (16 reviews)
- Kundendienst (13 reviews)
- Merkmale (12 reviews)
- Automatisierung (11 reviews)
- Datenintegration (9 reviews)

**Cons:**

- Begrenzte Verbinder (8 reviews)
- Funktionseinschränkungen (6 reviews)
- Fehlende Funktionen (5 reviews)
- Begrenzte Integrationen (4 reviews)
- Verbindungsprobleme (3 reviews)

### 22. [AWS Lake Formation](https://www.g2.com/de/products/aws-lake-formation/reviews)
  AWS Lake Formation ist ein vollständig verwalteter Dienst zum Erstellen, Verwalten, Sichern und Teilen von Daten in Data Lakes innerhalb von Tagen. Sie können die Sicherheit und Governance zentralisieren und den Datenaustausch innerhalb der Organisation ermöglichen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 32
**How Do G2 Users Rate AWS Lake Formation?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind AWS Lake Formation?**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,228,514 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 49% Kleinunternehmen, 35% Unternehmen


### 23. [Adriel](https://www.g2.com/de/products/adriel/reviews)
  Adriel ist eine umfassende AdOps-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Vermarkter bei der Verwaltung ihrer Werbeaktivitäten durch No-Code-Reporting und kreative Intelligenzlösungen zu unterstützen. Diese Plattform richtet sich an Marken und Agenturen, die ihre Werbestrategien verbessern möchten, indem sie Tools bereitstellt, die eine Echtzeit-Datenvisualisierung und anpassbare Dashboards ermöglichen. Durch die Integration verschiedener Datenquellen ermöglicht Adriel den Nutzern, ihre Kampagnen zu optimieren, ihre Budgets maximal auszuschöpfen und letztendlich Wachstum zu fördern. Adriel richtet sich in erster Linie an Marketingfachleute und Agenturen und dient als wichtige Ressource für diejenigen, die ihre Werbemaßnahmen optimieren möchten. Die Plattform ist besonders vorteilhaft für Teams, die eine benutzerfreundliche Oberfläche benötigen, um Erkenntnisse zu gewinnen, ohne umfangreiche technische Kenntnisse zu benötigen. Mit ihrem No-Code-Ansatz können Nutzer leicht Berichte und Dashboards erstellen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, was sie zu einer idealen Lösung sowohl für kleine Unternehmen als auch für große Konzerne macht. Eines der herausragenden Merkmale von Adriel sind die KI-gesteuerten Erkenntnisse, die den Nutzern umsetzbare Daten zur Verfügung stellen, um ihre Entscheidungsprozesse zu informieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es Vermarktern, Trends und Chancen innerhalb ihrer Kampagnen zu identifizieren, sodass sie schnell auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren können. Darüber hinaus bietet die Plattform anpassbare Widgets, die es den Nutzern ermöglichen, ihre Daten auf eine Weise zu visualisieren, die am relevantesten für ihre Ziele ist, was das gesamte analytische Erlebnis verbessert. Adriel zeichnet sich auch durch die Fähigkeit aus, Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos zu kartieren und zu kombinieren, was einen umfassenden Überblick über die Kampagnenleistung ermöglicht. Diese Funktion ist entscheidend für Vermarkter, die Informationen aus verschiedenen Plattformen und Kanälen konsolidieren müssen, um ein ganzheitliches Verständnis ihrer Werbemaßnahmen zu erlangen. Darüber hinaus hält das proaktive Alarmsystem die Nutzer über wesentliche Änderungen oder Anomalien in ihren Daten informiert, sodass sie bei Bedarf sofort handeln können. Im Wesentlichen hebt sich Adriel in der Landschaft der Business Intelligence und des Reportings ab, indem es eine leistungsstarke und dennoch zugängliche Lösung für Vermarkter bietet. Mit seinem Fokus auf Automatisierung, Skalierbarkeit und praktische Unterstützung bietet es ein robustes Framework für Unternehmen, die ihre Reporting-Fähigkeiten verbessern und erfolgreiche Werbekampagnen durchführen möchten. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Funktionen von Adriel können Marken sicherstellen, dass sie in einem sich ständig weiterentwickelnden digitalen Markt wettbewerbsfähig bleiben.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 41
**How Do G2 Users Rate Adriel?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Adriel?**

- **Verkäufer:** [Adriel](https://www.g2.com/de/sellers/adriel)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.adriel.com/en
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Austin, Texas
- **Twitter:** @AdrielMarketing (347 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/13746025 (59 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Marketing und Werbung
  - **Company Size:** 73% Kleinunternehmen, 10% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Adriel's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (13 reviews)
- Berichterstattung (11 reviews)
- Analytik (8 reviews)
- Einblicke (8 reviews)
- Kundendienst (7 reviews)

**Cons:**

- Fehlende Funktionen (3 reviews)
- Abfrageprobleme (3 reviews)
- Komplexe Einrichtung (2 reviews)
- Schwierige Einrichtung (2 reviews)
- Fehlermeldung (2 reviews)

### 24. [Control-M](https://www.g2.com/de/products/control-m/reviews)
  Control-M von BMC Software ist eine Plattform zur Orchestrierung digitaler Operationen, die darauf ausgelegt ist, Organisationen dabei zu helfen, Anwendungen, Datenpipelines und Infrastrukturprozesse innerhalb eines einheitlichen Ökosystems zu verbinden. Diese Lösung ist speziell darauf zugeschnitten, komplexe hybride Umgebungen zu verwalten und bietet ein robustes Framework zum Entwerfen, Automatisieren und Steuern von Workflows, die sowohl On-Premises- als auch Cloud-Technologien umfassen. Durch die Vereinfachung des Managements von Betriebsabhängigkeiten ermöglicht Control-M IT- und Geschäftsteams, Resilienz, Compliance und Effizienz in großem Maßstab aufrechtzuerhalten. Die Plattform ist besonders vorteilhaft für Organisationen, die kontinuierliche Operationen erfordern, da sie die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs-, Daten- und Operationsteams in einer gemeinsamen Umgebung fördert. Dieser kollaborative Ansatz verbessert die Transparenz und reduziert den manuellen Aufwand erheblich, sodass sich die Teams auf strategische Initiativen anstatt auf Routineaufgaben konzentrieren können. Die Orchestrierungsfähigkeiten von Control-M erleichtern die Koordination von Workloads über traditionelle Systeme, moderne Cloud-Anwendungen und aufkommende Datentechnologien hinweg und stellen sicher, dass alle Komponenten nahtlos zusammenarbeiten. Zentralisierte Sichtbarkeit und Kontrolle befähigen Teams, potenzielle Störungen frühzeitig zu erkennen und so einen reibungslosen End-to-End-Prozessablauf sicherzustellen. Control-M integriert prädiktive Analysen und ereignisgesteuerte Automatisierung, die entscheidend sind, um Leistungsprobleme vorherzusehen und sich an sich ändernde Geschäfts- oder Systembedingungen anzupassen. Diese proaktive Haltung ermöglicht es den Operationsteams, Servicelevels aufrechtzuerhalten und die Vorfalllösung zu beschleunigen, ohne die Last ständiger manueller Überwachung. Darüber hinaus stellt die Integration der Plattform in DevOps- und DataOps-Workflows sicher, dass Automatisierungsbemühungen mit den organisatorischen Zielen übereinstimmen und somit sowohl Innovation als auch Governance unterstützen. Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Fertigung und Telekommunikation nutzen Control-M weit verbreitet, wo Zuverlässigkeit, Compliance und betriebliche Kontinuität von größter Bedeutung sind. Durch die Verbindung von Menschen, Systemen und Daten verwandelt Control-M fragmentierte Betriebsumgebungen in kohärente, datengesteuerte Ausführungssysteme. Mit der umfangreichen Expertise von BMC in intelligenter Automatisierung befähigt Control-M Unternehmen, Komplexität zu reduzieren, Agilität zu verbessern und kontinuierlich Geschäftswert in einer sich ständig weiterentwickelnden digitalen Landschaft zu liefern. Die Plattform zeichnet sich dadurch aus, dass sie eine umfassende Lösung bietet, die nicht nur aktuelle betriebliche Herausforderungen adressiert, sondern auch Organisationen auf zukünftige Anforderungen vorbereitet.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 149
**How Do G2 Users Rate Control-M?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Control-M?**

- **Verkäufer:** [BMC Software](https://www.g2.com/de/sellers/bmc-software)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.bmc.com
- **Gründungsjahr:** 1980
- **Hauptsitz:** Houston, TX
- **Twitter:** @BMCSoftware (48,007 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (8,951 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Systemingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Bankwesen
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 14% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Control-M's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (50 reviews)
- Automatisierung (33 reviews)
- Merkmale (32 reviews)
- Zeitersparnis (31 reviews)
- Aufgabenautomatisierung (27 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (35 reviews)
- Lernkurve (24 reviews)
- Komplexe Benutzeroberfläche (19 reviews)
- Schwieriges Lernen (19 reviews)
- Teuer (19 reviews)

### 25. [CData Connectors](https://www.g2.com/de/products/cdata-connectors/reviews)
  CData Drivers & Connectors ist eine Datenkonnektivitätsplattform, die standardbasierte Treiber und Konnektoren für den Echtzeitzugriff auf über 300 SaaS-Anwendungen, Datenbanken, APIs und Big-Data-Quellen bereitstellt. Die Lösung ermöglicht es Organisationen, Live-Daten aus jeder Quelle in ihre bestehenden BI-Tools, Analyseplattformen, ETL-Prozesse und benutzerdefinierten Anwendungen zu integrieren, indem sie vertraute Schnittstellen wie ODBC, JDBC, ADO.NET und Python verwenden, ohne dass eine Datenreplikation oder komplexes benutzerdefiniertes Codieren erforderlich ist. Diese Datenintegrationssoftware dient Unternehmen, mittelständischen Unternehmen und Entwicklungsteams, die unterschiedliche Datenquellen für Business Intelligence, Berichterstattung, Analysen, Anwendungsentwicklung und Data-Warehousing-Initiativen verbinden müssen. Benutzer können auf Live-Daten von beliebten Plattformen wie Salesforce, SharePoint, QuickBooks, SAP, NetSuite, Snowflake, Amazon Redshift und MongoDB über eine einheitliche SQL-Schnittstelle zugreifen, die die technische Komplexität der API-Integration eliminiert. Hauptmerkmale und Vorteile: • Universelle Datenkonnektivität: Zugriff auf über 300 Datenquellen über eine einzige Plattform mit Unterstützung für große Datenbanksysteme, Cloud-Anwendungen, NoSQL-Datenbanken und Web-APIs, was die Integrationskomplexität und Entwicklungszeit reduziert • Standardbasierte Integration: Native Unterstützung für ODBC, JDBC, ADO.NET, Python, Excel, SSIS und PowerShell ermöglicht nahtlose Integration mit bestehenden Tools und Anwendungen, ohne dass spezielles technisches Fachwissen erforderlich ist • Live-Datenzugriff: Echtzeitkonnektivität stellt sicher, dass Benutzer immer mit aktuellen Informationen arbeiten, ohne Datenbewegung, Replikation oder Synchronisationsverzögerungen, was die Datengenauigkeit aufrechterhält und Speicherkosten reduziert • Hochleistungsarchitektur: Optimierte Treiber bieten dynamische Metadatenerkennung, intelligentes Caching, Abfrage-Pushdown-Optimierung und parallele Verarbeitungskapazitäten, die eine leistungsstarke Performance für groß angelegte Datenoperationen liefern Die Plattform verarbeitet monatlich über 2,7 Milliarden Abfragen von mehr als 7.000 Unternehmenskunden und wurde im Gartner Magic Quadrant 2024 für Datenintegrationstools anerkannt, was die bewährte Skalierbarkeit und Marktvalidierung für geschäftskritische Datenkonnektivitätsanforderungen demonstriert.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 15
**How Do G2 Users Rate CData Connectors?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind CData Connectors?**

- **Verkäufer:** [CData](https://www.g2.com/de/sellers/cdata)
- **Unternehmenswebsite:** https://cdata.com
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Chapel Hill, NC
- **Twitter:** @cdatasoftware (2,004 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cdatasoftware/ (496 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are CData Connectors's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (9 reviews)
- Verbinder (6 reviews)
- Einfache Einrichtung (5 reviews)
- Implementierungsleichtigkeit (3 reviews)
- Integrationen (3 reviews)

**Cons:**

- Teuer (5 reviews)
- Verbindungsprobleme (3 reviews)
- Schlechte Leistung (3 reviews)
- Datenungenauigkeit (2 reviews)
- Verwaltung großer Datensätze (2 reviews)


    ## What Is Plattformen zur Integration von Big Data?
  [Cloud-Datenintegration Software](https://www.g2.com/de/categories/cloud-data-integration)
  ## What Software Categories Are Similar to Plattformen zur Integration von Big Data?
    - [ETL-Werkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/etl-tools)
    - [iPaaS-Software](https://www.g2.com/de/categories/ipaas)
    - [Datenextraktionswerkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/data-extraction-tools)

  
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## How Do You Choose the Right Plattformen zur Integration von Big Data?

### Was Sie über Big Data-Integrationsplattformen wissen sollten

### Was sind Big Data Integrationsplattformen?

Big Data Integration wird als ein Prozess innerhalb des Datenlebenszyklus definiert, der das Extrahieren von Daten aus heterogenen Quellen und deren Kombination umfasst, um aufschlussreiche, einheitliche Informationen zu erhalten, die zu besseren Entscheidungen beitragen können.

Big Data Integrationsplattformen sind die Werkzeuge, die es ermöglichen, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren und dann zu sortieren und zu verarbeiten. Täglich werden große Datenmengen aus verschiedenen Quellen generiert. Organisationen versuchen, aus diesen Daten Wert zu schöpfen. Die meisten Daten liegen in unstrukturierter Form vor. Benötigte Daten sind oft über verschiedene Quellen wie IoT-Endpunkte, Anwendungen, Kommunikation oder von Drittanbietern verteilt.

#### Welche Arten von Big Data Integrationsplattformen gibt es?

Das Endziel einer Big Data Integrationsplattform ist es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu übertragen und zu vereinheitlichen. Datenmanager können ein besseres Verständnis der verschiedenen Methoden zur Erreichung dieses Ziels erlangen, indem sie die verschiedenen Arten von Datenintegrationssoftware verstehen. Sie können entscheiden, welche Art von Plattform am besten zu ihnen passt:

**Middleware-Datenintegration**

Middleware ist eine Software, die als Bindematerial für zwei verschiedene Systeme fungiert. Sie verbindet verschiedene Anwendungen und überträgt Daten von der Anwendung zur Datenbank. Middleware wird häufig für die Anwendungsintegration und das Datenmanagement verwendet. Wenn eine Organisation Altsysteme mit modernen Systemen integriert, wird Middleware eingesetzt.

**Datenkonsolidierung**

Dieser Begriff wird austauschbar mit Datenintegration verwendet. Datenkonsolidierung bedeutet, Daten aus allen unterschiedlichen Quellen zu kombinieren. Dabei werden auch Fehler entfernt, bevor sie in einem Data Warehouse oder Data Lake gespeichert werden. Datenkonsolidierung verbessert die Datenqualität.

**Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)**

ETL bildet auch heute noch den Kern von Datenintegrationswerkzeugen. ETL ist der Prozess der Konsolidierung von Daten in einem Data Warehouse. Es umfasst das Extrahieren der Daten aus Quellsystemen, das Transformieren in das erforderliche Format und das Laden in das Zielsystem.

**Enterprise-Datenintegration**

Während Big Data Integration ein umfassenderer Begriff ist, bezieht sich Enterprise-Datenintegration auf die Zentralisierung von Daten über mehrere Organisationen hinweg. Dies geschieht in der Regel, wenn Organisationen Fusionen und Übernahmen durchlaufen.

### Was sind die gemeinsamen Merkmale von Big Data Integrationsplattformen?

Big Data Integrationssoftware ist eine Möglichkeit für jede Organisation, fundierte Entscheidungen zu treffen. Nachfolgend sind die wichtigsten Merkmale von Big Data Integrationsplattformen aufgeführt:

**Big Data-Connectoren:** Viele Anwendungen verwenden heutzutage mehr als eine Datenbank. Daten-Connectoren ermöglichen es, Daten von einer Datenbank in eine andere zu verschieben. Organisationen verwenden Big Data-Connectoren, um Daten zu filtern und in eine geeignete Struktur für Abfrage- und Analysezwecke zu transformieren. Organisationen können von der Skalierbarkeit und den Echtzeit-Datenübertragungen profitieren, im Gegensatz zu traditionellen Batch-Verfahren. Mit der zunehmenden Beliebtheit von cloudbasierten und datengesteuerten Unternehmen hilft eine fortschrittliche Datenintegration in jeder Big Data Integrationsplattform bei agileren Integrationen, ohne ständige Schemaänderungen. IPaaS bietet vorgefertigte Big Data-Connectoren, Geschäftsregeln und Karten, die bei der Organisation von Integrationsflüssen helfen.

**Datenumwandlung:** Datenumwandlung ist der Prozess der Änderung von Daten von einer Formatstruktur in eine andere. Organisationen verwenden dieses Werkzeug, um die Daten besser zu organisieren, indem sie sie mit anderen Daten kompatibel machen, Daten zusammenführen usw. Die Prozesse wie Datenintegration, Datenmigration, Data Warehousing/Datenlagerung und Datenaufbereitung können alle Datenumwandlung beinhalten.

**Daten aus unkonventionellen Big Data-Quellen nutzen:** Dies ist eines der wichtigsten Merkmale jeder effizienten Big Data Integrationsplattform. Gängige Dateiformate wie PDFs werden in der Regel von Datenintegrationswerkzeugen unterstützt. Die erweiterte Funktion, Daten aus unkonventionellen Quellen zu nutzen, unterstützt Dateiformate wie COBOL, E-Mail-Quellen und XML/JSON-Dateien. Organisationen verwenden diese Funktion, um eine optimierte Datenanalyse zu erhalten.

**Datenvirtualisierung:** Organisationen profitieren von dieser Funktion, indem sie Zugriff auf eine einheitliche Ansicht verschiedener disparater Systeme erhalten. Es gibt keine physische Bewegung von Daten zu und von Datenbanken. Die Funktion gibt Organisationen Echtzeitzugriff auf ihre Daten, ohne die technischen Details der Quellsysteme offenzulegen.

**Datenqualität:** Diese Funktion ist zentral für alle Big Data Integrationsplattformen. Wenn Daten von ausgezeichneter Qualität sind, ist es einfacher, sie zu verarbeiten und zu analysieren, was letztendlich Organisationen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.

**Datenbankintegration:** Datenbanktechnologie unterstützt die Datenspeicherung und hat sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt. Relationale, NoSQL, hierarchische und viele weitere sind Arten von Datenbanken. NoSQL-Datenbank ist auch als nicht-relationale Datenbank bekannt. Datenbankintegration wird in der Regel bei Fusionen und Übernahmen durchgeführt. Zwei einzelne Datenbanken werden integriert, um ein besseres Verständnis des neuen Geschäfts zu erhalten.

**Big Data Management:** Es ist die Organisation, Verwaltung und Steuerung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Datensteuerung ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenmanagements. Eine Big Data Governance-Strategie spielt eine Schlüsselrolle bei der Bestimmung, wie das Unternehmen von den verfügbaren Ressourcen profitieren wird. Organisationen nutzen diese Funktion, um ein hohes Maß an Datenqualität sicherzustellen.

**Datenverarbeitung:** Die Funktion manipuliert Daten, indem sie gesammelt und kombiniert werden, um nutzbare Informationen zu erhalten. Mit der Migration von Big Data in die Cloud können sowohl kleine als auch große Organisationen die Vorteile der Cloud-Datenverarbeitung nutzen.

**Anwendungsprogrammierschnittstelle (API):** Diese Funktion verbindet ein System mit einem anderen über APIs und ermöglicht den Datenaustausch zwischen diesen beiden Systemen. Sie erleichtert die nahtlose Konnektivität zwischen Geräten und Programmen.

**Data Warehouse:** Dies ist ein Teil des Datenintegrationsprozesses, der sich mit der Bereinigung, Formatierung und Datenspeicherung befasst. Eine der wichtigen Implementierungen der Big Data Integration ist der Aufbau eines Data Warehouses. Dies geschieht durch die Zusammenführung von Systemen, um die Daten aus unterschiedlichen Quellen zu vereinheitlichen. Technisch gesehen führen Data Warehouses Abfragen und Analysen durch.

### Was sind die Vorteile von Big Data Integrationsplattformen?

Unternehmen sind heute datengesteuert. Daher ist es wichtig, diese Daten zu bereinigen, zu verarbeiten und zu organisieren, um bessere Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden sind die Vorteile der Implementierung von Big Data Integrationsplattformen in Organisationen aufgeführt:

**Reduzierung der Komplexität von Big Data:** In jeder Organisation gilt: Je mehr Anwendungen, desto mehr Schnittstellen. Big Data kann manchmal schwer zu verwalten sein. Big Data Integrationssoftware hilft jedoch, die Komplexität zu bewältigen, die Bereitstellung von Daten für jedes System zu erleichtern und die Verbindungen zu optimieren. Es beginnt mit der Definition geschäftskritischer Daten; Daten, die sich auf Kunden, Produkte, Standorte und Lieferanten beziehen. Der gesamte Prozess kann das Aktualisieren, Zusammenstellen und Verfeinern von Daten umfassen, um ein einheitliches Verständnis derselben zu schaffen.

**Skalierbarkeit:** Big Data ist hauptsächlich unstrukturiert und erfordert Echtzeitanalysen. Fortschrittliche Big Data-Tools in Verbindung mit Cloud-Computing helfen dabei, die Daten mit Echtzeitereignissen zu verbinden und die Ressourcenallokation basierend auf Integrationsaktivitäten zu automatisieren. Wenn Organisationen skalierbare Datenplattformen haben, sind sie auch auf potenzielles Wachstum ihrer Datenanforderungen vorbereitet.

**Bessere Entscheidungsfindung:** Organisationen haben oft mit einer Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen zu tun. Datenintegration hilft Managern, die Dynamik ihres Geschäfts zu verstehen und Marktveränderungen vorherzusehen. Manuell eingegebene Daten können oft Fehler enthalten und somit zu schlechten Erkenntnissen führen. Integrationsplattformen helfen dabei, aktuelle Daten zu erhalten, was schnellere und qualitativ hochwertigere Entscheidungen ermöglicht. Wenn Daten vereinheitlicht sind, stehen sie allen in der Organisation zur Verfügung. Dies fördert Transparenz, Zusammenarbeit und maximiert letztendlich den Datenwert.

**Kostenoptimierung:** Integrationsplattformen schaffen eine zentralisierte Softwarearchitektur, die sich mit Systemen und Software verbindet und einen nahtlosen Datentransport ermöglicht. Dies konzentriert sich darauf, Ineffizienzen zu beseitigen, die durch die Verwendung mehrerer Software innerhalb einer Organisation verursacht werden. Dies senkt die Kosten für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

**Datensteuerung:** Dieses System hilft dabei, die Führungskräfte zu verstehen, die für die Datenressourcen in einer Organisation verantwortlich sind.

### Wer nutzt Big Data Integrationsplattformen?

**Datenanalysten und Datenwissenschaftler:** Diese Mitarbeiter sind in der Regel die Hauptnutzer von Big Data Integrationswerkzeugen. Sie verwenden die Software, um ein tieferes Verständnis für geschäftskritische Daten zu erlangen. Diese Teams können mit der Datenvorbereitung, -bereinigung und -verarbeitung für weitere Analysen beauftragt sein.

**Marketing-Teams:** Marketing-Teams führen oft verschiedene Arten von Kampagnen durch, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen. Die fehlerfreien und aufschlussreichen Daten helfen dem Marketing-Team, erfolgreiche Kampagnen und Strategien umzusetzen. Big Data Integration hilft den Marketing-Teams, das Unternehmen oder sein Produkt an die Zielgruppe zu bewerben.

**Finanzteams:** Finanzteams nutzen Datenintegrationsplattformen, um Einblicke und Verständnis in die Faktoren zu gewinnen, die das Geschäft einer Organisation beeinflussen. Finanzteams benötigen Echtzeitdaten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, was mit fortschrittlicher Datenintegrationssoftware möglich ist. Durch die Integration von Finanzdaten mit anderen Betriebsdaten ziehen Buchhaltungs- und Finanzteams umsetzbare Erkenntnisse, die möglicherweise nicht durch die Verwendung traditioneller Werkzeuge aufgedeckt worden wären.

#### Software im Zusammenhang mit Big Data Integrationsplattformen

Verwandte Lösungen, die zusammen mit der Datenintegration verwendet werden können, umfassen:

**Metadaten-gesteuerte Datenintegrationssoftware:** Big Data Integrationssoftware kann eine Vielzahl von Daten verarbeiten. Wenn sie jedoch mit leistungsstarken Metadaten verwendet wird, kann sie die Erstellung und Verwaltung von BI-Berichten optimieren. Das Metadaten-Repository bietet eine Ansicht und analysiert die Bewegung von Daten innerhalb der Organisation.

[Datenmanagement-Plattformen](https://www.g2.com/categories/data-management-platforms) **:** Diese Kategorie von Software wird verwendet, um Big Data zu sammeln, zu analysieren und zu speichern. Datenmanagement-Plattformen helfen Organisationen, Big Data aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu nutzen, was zu einer effektiven Kundenbindung führt.

[Datenreplikationssoftware](https://www.g2.com/categories/data-replication) **:** Datenreplikation kann einmalig oder ein fortlaufender Prozess sein. Diese Software zielt darauf ab, alle Mitglieder der Organisation auf dem gleichen Stand zu halten. Datenreplikation umfasst das Kopieren von Daten von einem Server in eine Datenbank auf einem anderen Server.

[Big Data Analytics Software](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **:** Datenanalyseplattformen sind eine große Hilfe für jede Organisation, die eine rechtzeitige Datenvisualisierung von hochrangigen Analysen benötigt. Viele Branchen zielen mit Hilfe von Datenanalysen auf ihre Kunden ab, was den Unternehmen hilft, ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten und die Kundenerwartungen zu erfüllen.

**Anwendungsintegrationssoftware:** Anwendungsintegration, ähnlich wie Datenintegration, arbeitet in Batches; dies lässt Lücken bei der schnellen Reaktion. Organisationen können davon profitieren, Daten in Echtzeit mit Anwendungsintegration zu bewegen, um einfachen Zugriff und schnellere Aktionen zu ermöglichen.

### Herausforderungen bei Big Data Integrationsplattformen

**Verwaltung großer Datenmengen:** Das exponentielle Wachstum von Daten aus verschiedenen Quellen ist eine der größten Herausforderungen der Big Data Integration. Dies führt zu weiteren Problemen bei der Speicherung dieser Daten. Manchmal laufen Daten auf mehreren Plattformen - eine Kombination aus On-Premises- und Cloud-Hosting. Dies führt zu Komplexität und die Verwaltung kann schwierig werden.

**Manuelle Datenintegrationstätigkeiten:** In vielen Organisationen sind Datenwissenschaftler die Mitarbeiter, die die Daten finden und vorbereiten, was einem Äquivalent von nur einer Woche für tatsächliche Datenwissenschaftsaufgaben und analytische Arbeit entspricht. Dies hat Unternehmen dazu veranlasst, nach Werkzeugen zu suchen, um die Aufnahme und Integration zu automatisieren.

**Wachstum heterogener Daten:** Heterogene Daten sind eine Gruppe von Daten mit nicht ähnlichen Datentypen. Daten werden in verschiedenen Formaten gesammelt - strukturiert, unstrukturiert und semi-strukturiert. Die Integration all dieser unterschiedlichen Datentypen ist ein mühsamer Prozess und erfordert ein geeignetes ETL-Werkzeug. Daten werden meist von verschiedenen Datenverarbeitungssystemen gehandhabt und sind möglicherweise nicht im gleichen Format.

**Probleme mit der Datenqualität:** Inkompatible oder ungültige Daten können in den aus unterschiedlichen Quellen gewonnenen Daten vorhanden sein. Unternehmen sind sich dessen möglicherweise nicht bewusst, und die Analysen könnten mit diesen inkompatiblen Daten Erkenntnisse zeigen, die schwerwiegende Folgen haben könnten. Die von der Datenanalyse bereitgestellten Erkenntnisse könnten potenziell irreführend sein. Die Qualität der gesammelten Daten wird durch die Ernennung eines Verantwortlichen für das Datenmanagement überprüft. Diese manuelle Arbeit kann zeitaufwändig sein, insbesondere bei großen Datenmengen.

### Welche Unternehmen sollten Big Data Integrationsplattformen kaufen?

**Einzelhandel:** Diese Branche ist die häufigste, die Big Data Software verwendet. Sie möchten mehr Kunden für ihr Geschäft gewinnen. Dazu müssen sie korrekt vorhersagen, was die Kunden wollen. Genaue Erkenntnisse können Unternehmen helfen, ihre Zielkunden zu identifizieren und ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen.

**Logistik:** Datenintegration bringt verschiedene Systeme zusammen, indem Daten und Funktionen kombiniert werden. Daten in der Transport- und Logistikbranche werden in On-Premises-ERP- und cloudbasierten CRM-Systemen gespeichert. Big Data Integrationslösungen helfen Organisationen, Herausforderungen wie Verkehrsstaus und Kapazitätsfehlmanagement zu überwinden, indem sie automatisiertes Flottenmanagement und cloudbasierte Analysen nutzen. Geschäftsprozesse werden optimiert und Transkriptionsfehler werden ebenfalls reduziert.

**Bildung:** Datenschutz und Sicherheit sind in der Bildungsbranche von größter Bedeutung. Big Data Tools verändern das Bildungsszenario insgesamt. Spitzentechnologie kann helfen, bessere Bildungsbewertungen zu erstellen.

**Banken und Finanzen:** Datenintegration hilft Banken, ein besseres Kundenerlebnis, Cross-Selling, Kundenbindung und Gesamtprofitabilität zu bieten. Big Data Integration hilft bei der Betrugserkennung und Compliance.

**Bauwesen:** Große Infrastrukturprojekte sind umfangreich. Während das Bauwesen eine der am wenigsten digitalisierten Branchen ist, erkennen Organisationen jetzt die Bedeutung der generierten Daten und dass diese genutzt werden sollten, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Mit Big Data Integrationsplattformen können Unternehmen Design- und Baudaten kombinieren, sodass jede Abteilung auf dem gleichen Stand bleibt. Dies führt zu einer besseren Nachverfolgung der Projektdaten, die auf der Baustelle verwendet werden.

**Gesundheitswesen:** Big Data Plattformen sind für die Gesundheitsbranche von entscheidender Bedeutung. Die Daten im Gesundheitswesen sind unstrukturiert und Datenintegration kann nützlich sein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Das ultimative Ziel von Datenintegrationslösungen in dieser Branche ist es, die Qualität und die Kosten der Gesundheitsversorgung für Patienten und Forscher zu verbessern.

### Wie kauft man Big Data Integrationsplattformen?

#### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Big Data Integrationsplattformen

Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und die erste Big Data Integrationsplattform kaufen möchte, oder vielleicht eine Organisation ein Altsystem aktualisieren muss - wo auch immer sich ein Unternehmen im Kaufprozess befindet, g2.com kann dabei helfen, die beste Big Data Integrationssoftware für das Unternehmen auszuwählen.

Die spezifischen geschäftlichen Schmerzpunkte könnten mit all der manuellen Arbeit zusammenhängen, die erledigt werden muss. Wenn das Unternehmen viele Daten angesammelt hat, besteht die Notwendigkeit, nach einer Lösung zu suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die das Big Data Integrationstool verwenden müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.

Ein ganzheitlicher Überblick über das Geschäft und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budgetfunktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.

Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Big Data Integrationsplattform benötigt wird.

#### Vergleich von Big Data Integrationsplattformen-Produkten

**Erstellen Sie eine Longlist**

Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.

**Erstellen Sie eine Shortlist**

Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Big Data Integrationslösungen zu vergleichen.

**Führen Sie Demos durch**

Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit dem gleichen Anwendungsfall und Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.

#### Auswahl von Big Data Integrationsplattformen

**Wählen Sie ein Auswahlteam**

Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein Team zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein Team von drei bis fünf Personen mit Rollen wie dem Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einem technischen Leiter, IT-Administrator wäre ausreichend. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.

**Verhandlung**

Da Datenintegrationsplattformen sich um Daten drehen, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess ebenfalls datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte wichtige Daten wie Preiskennzahlen eines bestimmten Anbieters, die Phase, in der sich die Käuferorganisation befindet, und auch die Geschäftsbedingungen der Organisation vergleichen.

**Endgültige Entscheidung**

Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.

### Was kosten Big Data Integrationsplattformen?

Datenintegrationssoftware ist sowohl On-Premises als auch in der Cloud verfügbar. Die Kosten pro Typ ändern sich, da es bestimmte Faktoren für jeden Typ zu berücksichtigen gibt. Die Organisationen, die die Bereitstellung von On-Premises-Software in Betracht ziehen, sind für Kosten im Zusammenhang mit Serverhardware, Stromverbrauch und Platz verantwortlich. Während Software, die die Cloud nutzt, für die genutzten Ressourcen berechnet werden kann und die Preise je nach Verbrauch der Software steigen oder fallen.

#### Return on Investment (ROI)

Organisationen kaufen Big Data Integrationsplattformen mit der Erwartung eines bestimmten ROI. Obwohl es Möglichkeiten gibt, ROIs direkt zu berechnen, könnte es etwas entmutigend sein, diese hier zu verwenden. Es hängt ganz von der Komplexität des Projekts und letztendlich von der Software selbst ab. Der ROI kann weiter aus einer IT-Perspektive und einer Geschäftsperspektive betrachtet werden. Der ROI auf IT-Infrastruktur, Personal, Kompetenzaufbau und Dienstleistungskosten wird berechnet. Während für das Geschäft Zeitinvestitionen, externe Investitionen (die Kosten im Zusammenhang mit externen Partnern, die am Projekt beteiligt sind) und Opportunitätskosten als wichtig angesehen werden.

### Implementierung von Big Data Integrationsplattformen

**Wie werden Big Data Integrationsplattformen implementiert?**

Es ist notwendig, die Ziele zu definieren, die mit einer Big Data Integrationsplattform erreicht werden sollen. Dies wird helfen, den Erfolg der Zielprojekte zu messen, für die Big Data Integrationssoftware verwendet wird. Große Organisationen haben Daten in großen Mengen aus heterogenen Datenquellen, daher ist es besser, eine externe Partei für die Implementierung der Software zu beauftragen. Die Konnektivität zwischen den Systemen wird während des Prozesses sichergestellt. Mit einer reichen Erfahrung im Laufe der Jahre können die Spezialisten dieser Beratungsfirmen die Unternehmen bei der effektiven Verbindung und Konsolidierung ihrer Daten unterstützen, indem sie dem Unternehmen helfen, die besten Anbieter im Bereich zu identifizieren, die zu ihren Geschäftsbedürfnissen und -zielen passen würden.

**Wer ist für die Implementierung von Big Data Integrationsplattformen verantwortlich?**

Die Implementierung der Datenintegration kann ein mühsamer Prozess sein. In solchen Zeiten ist es ratsam, während der gesamten Implementierung auf die Unterstützung des Anbieters zu setzen. Die Teamgröße kann je nach Komplexität der implementierten Software von moderat bis groß variieren. Mit funktionsübergreifenden Teams ist es möglich, den Implementierungsprozess zu optimieren. Vor der tatsächlichen Nutzung ist es immer eine gute Praxis, Beispieldaten zu testen.

**Wie sieht der Implementierungsprozess für Big Data Integrationsplattformen aus?**

Der gesamte Implementierungsprozess kann in den folgenden Schritten durchgeführt werden:

- Identifizierung und Definition des Projekts ist ein Schritt, bei dem Organisationen herausfinden können, in welchem Format die konsolidierten Daten vorliegen müssen, damit sie für die Organisation von größtmöglichem Nutzen sind.
- Die Überprüfung der Systeme wird an diesem Punkt entscheidend. Abhängig von der Konnektivität können die Beratungsspezialisten Daten-Connectoren und/oder SFTP-Ports empfehlen, um den Datenaustausch zu erleichtern.
- Definition des Datenintegrationsrahmens.
- Definition, wie Daten verarbeitet werden.

**Wann sollten Sie Big Data Integrationsplattformen implementieren?**

Big Data Integrationssoftware wird in der Regel benötigt, wenn die Organisation mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu tun hat.

### Trends bei Big Data Integrationsplattformen

**Hybride Integrationsplattformen**

Diese Plattformen helfen Geschäftsanwendern, hochkomplexe Daten zu handhaben. Hybride Integrationsplattformen integrieren On-Premises- und cloudbasierte Daten. Diese Plattformen helfen, Kosten und Risiken zu reduzieren.

**Integration mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen**

Die disruptive Natur der heutigen digitalen Transformation hat den Weg für viele neue Entwicklungen in Integrationsplattformen geebnet. Mit künstlicher Intelligenz ist es möglich, genaue Einblicke in Kundendaten zu erhalten und so deren Erwartungen zu erfüllen. Maschinelles Lernen hilft, die Transparenz zu bieten, um bessere Entscheidungen zu treffen.

**Einführung von Software as a Service (SaaS) und Cloud**

SaaS hilft traditioneller On-Premises-Software, in die Cloud zu migrieren. Die Benutzerfreundlichkeit von Cloud und SaaS ermöglicht es den Organisationen, Daten von jedem Ort und zu jeder Zeit zu nutzen und für die Nutzung zu bezahlen. Es eliminiert auch die Verwendung von Hardware und macht die Infrastruktur flexibel.

**Blockchain für Daten und Analysen**

Blockchain-Technologie kann auf mehr als eine Weise helfen:

- Erhöht die Sicherheit
- Bietet Transparenz
- Optimiert den Integrationsprozess
- Vereinfacht die Kommunikation
- Eliminiert die Notwendigkeit von Zwischenhändlern und reduziert so die Kosten.