# Beste Enterprise Plattformen zur Integration von Big Data

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

   Produkte, die in die allgemeine Kategorie Big-Data-Integrationsplattformen eingestuft sind, sind in vielerlei Hinsicht ähnlich und helfen Unternehmen aller Größenordnungen, ihre Geschäftsprobleme zu lösen. Die Funktionen, Preise, Einrichtung und Installation von Unternehmenslösungen unterscheiden sich jedoch von Unternehmen anderer Größenordnungen, weshalb wir Käufer mit dem richtigen Unternehmensprodukt Big-Data-Integrationsplattformen zusammenbringen, das ihren Anforderungen entspricht. Vergleichen Sie Produktbewertungen auf Basis von Bewertungen von Unternehmensnutzern oder wenden Sie sich an einen der Kaufberater von G2, um die richtigen Lösungen innerhalb der Kategorie Unternehmensprodukt Big-Data-Integrationsplattformen zu finden.

Um für die Aufnahme in die Kategorie Plattformen zur Integration von Big Data in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Unternehmensprodukt Plattformen zur Integration von Big Data mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem Unternehmen erhalten haben.




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

### Category Stats (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.51/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **New Reviews This Quarter**: 170
- **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 39% │ Unternehmen 38% │ Kleinunternehmen 22% Represents the distribution of reviewers across all products in this category.
- **Top Trending Product**: EazyDI (+7.61%) - Among all products in this category, EazyDI recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 01, 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.

  
  
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### CData Sync

Im Gegensatz zu volumenbasierten Tools mit unvorhersehbaren Preisen bietet CData Sync eine einheitliche Plattform für ETL und Reverse ETL mit voller Flexibilität bei der Bereitstellung und festen, skalierbaren Preisen – sodass Ihre Kosten nicht explodieren, wenn Ihre Daten wachsen. Verbinden Sie sich mit über 250 Unternehmensdatenquellen, darunter: • Salesforce, Microsoft Dynamics und SAP • SharePoint, NetSuite, Workday und QuickBooks • ServiceNow, Xero, Sage Intacct, HubSpot, Marketo, Oracle • …und viele mehr Replizieren Sie diese Daten in Ihre bevorzugten Ziele, wie zum Beispiel: • Snowflake, Databricks, SQL Server, Redshift, OneLake und andere Stellen Sie es auf Ihre Weise bereit – vor Ort, in Ihrer eigenen Cloud oder in einem privaten Cloud-SaaS-Modell. Der Einstieg ist einfach: 1. Loggen Sie sich ein 2. Wählen Sie Ihre Quelltabellen aus 3. Stellen Sie Ihr Synchronisierungsintervall ein CData Sync übernimmt den Rest und verwendet effiziente inkrementelle Updates, die die Belastung Ihrer operativen Systeme minimieren. Die Plattform umfasst: • Point-and-Click ETL/ELT/Reverse ETL • Change Data Capture (CDC) ohne erhöhte Datenbankberechtigungen • Vollständige Datenkontrolle und benutzerdefinierte SQL-Transformationen • dbt-Integration CData Sync zentralisiert Ihre automatisierten Datenflüsse und bietet Ihnen volle Kontrolle, schnellere Bereitstellung und die Freiheit, ohne versteckte Gebühren zu skalieren. Laden Sie eine 30-tägige kostenlose Testversion von CData Sync herunter oder erfahren Sie mehr unter: www.cdata.com/sync



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  ## What Are the Top-Rated Plattformen zur Integration von Big Data Products in 2026?
### 1. [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:** 779
**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 (26,171 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 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)

### 2. [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 (31,908,816 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 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)

### 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:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 706
**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 (276 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (11,308 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. [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 (13,095,907 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 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)

### 5. [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:** 729
**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:** 9.0/10 (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 (3,632 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3675685 (1,401 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)

### 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 (2,229,345 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. [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 (2,229,345 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)

### 8. [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 (19,727 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10019299 (4,595 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)

### 9. [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 (74,700 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 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)

### 10. [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/de/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews)
  Die SnapLogic-Plattform ist eine agentische Integrations- und Automatisierungslösung, die Unternehmensteams dabei hilft, Anwendungen, Datenquellen und APIs zu verbinden und KI-gesteuerte Workflows in Cloud- und On-Premises-Umgebungen zu orchestrieren. SnapLogic hat seinen Hauptsitz in San Mateo, Kalifornien. Das 2006 gegründete Unternehmen bedient Kunden aus verschiedenen Branchen, darunter Finanzdienstleistungen, Pharmazie, Fertigung, Software und Hochschulbildung, mit Büros in Nordamerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum. Die Plattform ist für IT-Teams, Dateningenieure und Integrationsspezialisten konzipiert, die Daten zwischen Systemen verschieben, Geschäftsprozesse automatisieren und die Aktivität von KI-Agenten in großem Maßstab steuern müssen. Sie unterstützt Anwendungsfälle wie Anwendungsintegration, Datenpipeline-Management, API-Lifecycle-Management, Modernisierung von Altsystemen und Unternehmens-KI-Orchestrierung. \*\*Zu den wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten der SnapLogic-Plattform gehören:\*\* - Visueller, Low-Code-Pipeline-Builder: Ein Drag-and-Drop-Designer, der es Teams ermöglicht, Integrationen zu erstellen, zu testen und bereitzustellen, ohne benutzerdefinierten Code zu schreiben, wodurch die Abhängigkeit von Entwicklerressourcen verringert wird. - Vorab erstellte Snaps-Connector-Bibliothek: Mehr als 1.000 wiederverwendbare Connectoren für Unternehmensanwendungen, Datenbanken, Cloud-Dienste und Datenplattformen, konfigurierbar für einfache und komplexe Integrationsmuster. - SnapGPT: Ein in die Plattform integrierter KI-Co-Pilot, der Integrationspipelines generiert, Datenzuordnungen vorschlägt und bei der Fehlerbehebung von Pipelines mit natürlichen Spracheingaben unterstützt. - API-Management: Tools zum Erstellen, Veröffentlichen, Sichern und Überwachen von APIs, die es Organisationen ermöglichen, Datendienste über interne und externe Systeme hinweg bereitzustellen und zu konsumieren. - Agentische Workflow-Automatisierung: Fähigkeiten zum Entwerfen und Orchestrieren von KI-Agenten, die mehrstufige Geschäftsprozesse ausführen, mit nativer Unterstützung für das Model Context Protocol (MCP) zur Verwaltung von Agenteninteraktionen über Modelle und Tools hinweg. - Datenintegration und -transformation: Unterstützung für Batch-, Echtzeit- und Streaming-Datenpipelines mit integrierten Transformations-, Zuordnungs- und Anreicherungsfunktionen für strukturierte und unstrukturierte Daten. - Zentralisiertes Monitoring und Governance: Ein einheitliches Dashboard zur Verfolgung der Pipeline-Leistung, Verwaltung von Zugriffskontrollen und Aufrechterhaltung der Prüfbarkeit aller Integrations- und Automatisierungsaktivitäten. Die SnapLogic-Plattform adressiert häufige Herausforderungen, denen Organisationen beim Skalieren ihrer Technologieoperationen gegenüberstehen: fragmentierte Daten in getrennten Systemen, hohe Integrationsentwicklungskosten und die Komplexität der Bereitstellung von KI in regulierten oder geschäftskritischen Umgebungen. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Plattform für sowohl traditionelle Integration als auch agentische Automatisierung reduziert sie die Abhängigkeit von benutzerdefinierten Code-Connectoren und ermöglicht es Teams, Integrationen zu erstellen und zu verwalten, ohne tiefgehende Software-Engineering-Expertise zu benötigen.


  **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 (7,349 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/210766/ (317 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)

### 11. [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 (18 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)

### 12. [Maia](https://www.g2.com/de/products/matillion-maia/reviews)
  Matillions Data Productivity Cloud ist eine ausgeklügelte Lösung für Datenintegration und -transformation, die darauf ausgelegt ist, Organisationen bei der Verwaltung multimodaler Daten über verschiedene Cloud-Plattformen hinweg zu unterstützen. Diese Plattform rationalisiert den Prozess der Datenverarbeitung und ermöglicht es Teams, ihre Datenressourcen effizient zu integrieren, zu transformieren und zu verwalten. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Matillion können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten nicht nur zugänglich, sondern auch umsetzbar sind, was den Weg für fundierte Entscheidungen und eine verbesserte betriebliche Effizienz ebnet. Die Zielgruppe für Matillions Data Productivity Cloud umfasst Dateningenieure, Analysten und Unternehmensleiter, die eine robuste Lösung benötigen, um komplexe Datenumgebungen zu bewältigen. Organisationen, die über mehrere Cloud-Plattformen hinweg operieren, werden in diesem Tool besonderen Wert finden, da es die Integration verschiedener Datenquellen vereinfacht. Anwendungsfälle reichen von Datenmigration und ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) bis hin zu Echtzeitanalysen und Berichterstattung, was es zu einem unverzichtbaren Asset für Teams macht, die das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen möchten. Ein herausragendes Merkmal des Angebots von Matillion ist Maia, das erste agentische Daten-Teammitglied, das als virtueller Assistent fungiert, um die Teamkapazität zu erhöhen, ohne dass zusätzliche Einstellungen erforderlich sind. Im Gegensatz zu traditionellen Copiloten ist Maia darauf ausgelegt, validierte Datenpipelines auf der Low-Code-Plattform von Matillion zu erstellen und die Benutzer Schritt für Schritt durch den Prozess zu führen. Dieser Ansatz stellt nicht nur die Genauigkeit sicher, sondern integriert auch Governance- und Sicherheitsmaßnahmen während des gesamten Datenlebenszyklus, wodurch Risiken im Zusammenhang mit Datenmanagement erheblich gemindert werden. Die Vorteile der Nutzung von Matillions Data Productivity Cloud erstrecken sich sowohl auf Führungskräfte als auch auf technische Teams. Unternehmensleiter gewinnen schnellere Einblicke und eine verbesserte Kapitalrendite (ROI), da die Plattform die Bereitstellung von KI-bereiten Daten beschleunigt. Währenddessen können sich Dateningenieure von sich wiederholenden Aufgaben auf innovativere Projekte konzentrieren, was eine Kultur der Kreativität und Effizienz innerhalb der Organisation fördert. Durch die Automatisierung routinemäßiger Prozesse und die Sicherstellung der Datenintegrität befähigt Matillion Teams, ihre Daten strategisch zu nutzen und letztendlich bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Zusammenfassend zeichnet sich Matillions Data Productivity Cloud in der Landschaft der Datenintegration dadurch aus, dass sie eine umfassende Lösung bietet, die fortschrittliche Technologie mit benutzerfreundlichen Funktionen kombiniert. Der Fokus auf Governance, Sicherheit und Effizienz macht es zu einem wertvollen Werkzeug für Organisationen, die ihre Datenstrategien optimieren und messbare Ergebnisse erzielen möchten.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 113
**How Do G2 Users Rate Maia?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Maia?**

- **Verkäufer:** [Matillion](https://www.g2.com/de/sellers/matillion)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.matillion.com
- **Gründungsjahr:** 2011
- **Hauptsitz:** Salford, GB
- **Twitter:** @matillion (7,365 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2360297/ (459 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 46% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (9 reviews)
- Automatisierung (4 reviews)
- Intuitiv (4 reviews)
- Einfach (4 reviews)
- Benutzeroberfläche (4 reviews)

**Cons:**

- Funktionseinschränkungen (9 reviews)
- Einschränkungen (4 reviews)
- Cloud-Abhängigkeit (3 reviews)
- Teuer (3 reviews)
- API-Probleme (2 reviews)

### 13. [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:** 151
**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 (47,976 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (8,877 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Systemingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Bankwesen
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 15% Kleinunternehmen


#### 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)

### 14. [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:** 103
**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 (64,736 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (5,079 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:** 46% 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)

### 15. [Riva](https://www.g2.com/de/products/riva/reviews)
  Stärkung vertrauensvoller Beziehungen im Finanzdienstleistungssektor Riva ist der vertrauenswürdige Partner für Organisationen, die stärkere Kundenbeziehungen aufbauen und gleichzeitig ihre Abläufe optimieren möchten. Unsere innovativen Lösungen befähigen Berater, personalisierte und konforme Erlebnisse in großem Maßstab zu bieten. Mit nahtloser CRM-Integration, Echtzeit-Kundeninformationen und fortschrittlicher Datenverwaltung stellt Riva sicher, dass jede Interaktion zählt. Seit über 15 Jahren bedienen wir Finanzdienstleistungen und andere datensensible Branchen und helfen Unternehmen, ihre Kunden zu schützen, lebenslange Beziehungen zu pflegen und wertvolle Zeit zurückzugewinnen. Schließen Sie sich den über 650 Unternehmen weltweit an, die Riva vertrauen, um zu transformieren, wie sie mit ihren Kunden interagieren.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 106
**How Do G2 Users Rate Riva?**

- **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:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Riva?**

- **Verkäufer:** [Omni Technology Solutions](https://www.g2.com/de/sellers/omni-technology-solutions)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.rivacrmintegration.com
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Edmonton, Alberta
- **Twitter:** @crm_integration (6 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/278719/ (125 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Bankwesen
  - **Company Size:** 41% Unternehmen mittlerer Größe, 31% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Genauigkeit (3 reviews)
- Zeitersparnis (3 reviews)
- Automatisierung (2 reviews)
- CRM-Integration (2 reviews)
- Kundendienst (2 reviews)

**Cons:**

- KI-Integration (1 reviews)
- KI-Einschränkungen (1 reviews)
- Automatisierungsschwierigkeit (1 reviews)
- Automatisierungsprobleme (1 reviews)
- Komplexität (1 reviews)

### 16. [Apache Sqoop](https://www.g2.com/de/products/apache-sqoop/reviews)
  Apache Sqoop ist ein Werkzeug, das für den effizienten Transfer von Massendaten zwischen Apache Hadoop und strukturierten Datenspeichern wie relationalen Datenbanken entwickelt wurde.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 29
**How Do G2 Users Rate Apache Sqoop?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (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:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Apache Sqoop?**

- **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,148 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 55% Unternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe


### 17. [Adverity](https://www.g2.com/de/products/adverity/reviews)
  Zentralisiertes Datenmanagement für den modernen Marketer Adverity ist die Marketing-Intelligence-Plattform, die Agenturen und Unternehmen befähigt, komplexe Daten in fundierte, KI-gestützte Entscheidungen zu verwandeln. Durch automatisierte Konnektivität zu über 600 Datenquellen und -zielen, unvergleichliche Datenumwandlungsfähigkeiten, leistungsstarke Datenverwaltung und integrierte agentische und konversationelle KI für einen reibungslosen Datenzugriff und die Aktivierung von Erkenntnissen ermöglicht Adverity intelligentere und schnellere Entscheidungsfindung. Adverity wird von führenden Marken und Agenturen wie Unilever, Bosch, IKEA, Barilla, Forbes, GroupM, Publicis, Dentsu und mehr genutzt.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 258
**How Do G2 Users Rate Adverity?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Adverity?**

- **Verkäufer:** [Adverity GmbH](https://www.g2.com/de/sellers/adverity-gmbh)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.adverity.com
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Vienna, Austria
- **Twitter:** @myadverity (1,757 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/5340622/ (312 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Dateningenieur
  - **Top Industries:** Marketing und Werbung, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 43% Kleinunternehmen, 41% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (16 reviews)
- Integrationen (11 reviews)
- Datenverwaltung (10 reviews)
- Einfache Integrationen (10 reviews)
- Benutzeroberfläche (10 reviews)

**Cons:**

- Zeitaufwendig (7 reviews)
- Komplexe Einrichtung (4 reviews)
- Datenverwaltung (4 reviews)
- Schwieriges Lernen (4 reviews)
- Begrenzte Anpassung (4 reviews)

### 18. [Qlik Replicate](https://www.g2.com/de/products/qlik-replicate/reviews)
  Qlik Replicate (ehemals Attunity Replicate) befähigt Organisationen, die Datenreplikation, -aufnahme und -streaming über eine Vielzahl von heterogenen Datenbanken, Data Warehouses und Big Data Plattformen zu beschleunigen. Von Hunderten von Unternehmen weltweit genutzt, bewegt Qlik Replicate Ihre Daten einfach, sicher und effizient mit minimalem operativen Einfluss. Qlik Replicate bietet automatisierte, Echtzeit- und universelle Datenintegration über alle wichtigen Quellendpunkte wie Datenbanken, Systeme wie SAP, Mainframes und Salesforce und liefert Daten an Streaming-Systeme, Data Warehouses und Data Lakes. Vor Ort und in der Cloud. Qlik Replicate ist anders und unternehmensbereit. Es bewegt Daten mit hoher Geschwindigkeit von der Quelle zum Ziel, einfach und leicht, und bietet eine einheitliche Überwachung Ihrer Datenpipelines im gesamten Unternehmen, alles verwaltet über eine grafische Oberfläche, die die End-to-End-Replikation vollständig automatisiert. Mit unserer optimierten und agentenlosen Konfiguration können Ihre Administratoren und Datenarchitekten schnell Massenladungen und Echtzeit-Updates mit automatisierter Change Data Capture (CDC) in großem Maßstab einrichten, steuern und überwachen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 95
**How Do G2 Users Rate Qlik Replicate?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (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:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Qlik Replicate?**

- **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,166 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,551 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1 (888) 994-9854

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Bankwesen
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Qlik Replicate's Pros and Cons?

**Pros:**

- Merkmale (3 reviews)
- Datenbankverwaltung (2 reviews)
- Einfache Integrationen (2 reviews)
- Skalierbarkeit (2 reviews)
- Automatisierung (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Einrichtung (2 reviews)
- Lernschwierigkeit (2 reviews)
- Schwierige Einrichtung (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Unzureichende Sicherheit (1 reviews)

### 19. [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:** 185
**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 (345 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (71 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)

### 20. [IBM DataStage](https://www.g2.com/de/products/ibm-datastage/reviews)
  IBM® InfoSphere® DataStage® ist eine führende ETL-Plattform, die Daten über mehrere Unternehmenssysteme hinweg integriert. Sie nutzt ein leistungsstarkes paralleles Framework, das vor Ort oder in der Cloud verfügbar ist. Die skalierbare Plattform bietet erweiterte Metadatenverwaltung und Unternehmenskonnektivität. Sie integriert heterogene Daten, einschließlich ruhender Big Data (Hadoop-basiert) oder sich bewegender Big Data (stream-basiert), sowohl auf verteilten als auch auf Mainframe-Plattformen. Sie unterstützt IBM Db2® Z und Db2 für z/OS®, wendet Arbeitslast- und Geschäftsregeln an und integriert Echtzeitdaten in einer einfach zu implementierenden, skalierbaren Plattform.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 62
**How Do G2 Users Rate IBM DataStage?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 7.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,700 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Bankwesen, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 77% Unternehmen, 15% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Anpassung (1 reviews)
- Daten-Pipelining (1 reviews)
- Ziehen (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Effizienzsteigerung (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Prozesse (1 reviews)
- Abhängigkeitsprobleme (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Mangel an Echtzeitdaten (1 reviews)
- Lernschwierigkeit (1 reviews)

### 21. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/de/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews)
  Cloudera ist das einzige Unternehmen für hybride Daten- und KI-Plattformen, dem große Organisationen vertrauen, um KI zu ihren Daten zu bringen, egal wo diese sich befinden. Im Gegensatz zu anderen Anbietern bietet Cloudera ein konsistentes Cloud-Erlebnis, das öffentliche Clouds, lokale Rechenzentren und den Edge zusammenführt und dabei auf eine bewährte Open-Source-Basis setzt. Als Pionier im Bereich Big Data befähigt Cloudera Unternehmen, KI anzuwenden und die Kontrolle über 100 % ihrer Daten in allen Formen zu übernehmen, wodurch Sicherheit, Governance sowie Echtzeit- und prädiktive Einblicke verbessert werden. Die größten Marken der Welt in allen Branchen verlassen sich auf Cloudera, um Entscheidungsprozesse zu transformieren und letztendlich die Gewinnspannen zu steigern, sich gegen Bedrohungen zu schützen und Leben zu retten. Die Cloudera Daten- und KI-Plattform umfasst: Cloudera AI: Setze und skaliere jedes KI-Modell überall. Cloudera bringt Rechenleistung zu den verwalteten Daten, wo sie für Private AI überall von Grund auf konzipiert sind. Vollständige Kontrolle, Sicherheit und Governance von geschäftskritischen Daten, Modellen, Agenten und Inferenz gewährleisten schnellere souveräne KI-Bereitstellungen. Cloudera Data-in-Motion: Triff schnelle Entscheidungen aus Echtzeitdaten überall. Bewege Daten mit jeder Struktur von jeder Quelle zu jedem Ziel nahtlos über hybride Umgebungen hinweg, um geschäftskritische Entscheidungen im Moment zu ermöglichen, indem Echtzeitdaten überall verarbeitet und analysiert werden, vom Edge bis zur KI, während das Geschäft passiert. Cloudera Open Data Lakehouse: Verarbeite beliebige Daten, überall, für umsetzbare Einblicke. Triff kluge Entscheidungen mit einem offenen Data Lakehouse, das von Apache Iceberg betrieben wird und vertrauenswürdige, zuverlässige und einheitliche Daten liefert, um Agenten, KI-Anwendungen und Analysen zu unterstützen, die Zusammenarbeit zu verbessern, Silos aufzubrechen und das Teilen zu vereinfachen. Cloudera Unified Data Fabric: Vereinheitliche Sicherheit und Governance über den gesamten Datenbestand. Gehe über fragmentiertes Datenmanagement hinaus: Baue Silos ab und verbinde unterschiedliche Datenquellen intelligent und sicher, um eine einheitliche Sicht auf alle organisatorischen Daten und eine zentralisierte End-to-End-Kontrolle über komplexe hybride Datenumgebungen zu bieten.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 131
**How Do G2 Users Rate Cloudera Data Platform?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Cloudera Data Platform?**

- **Verkäufer:** [Cloudera](https://www.g2.com/de/sellers/cloudera)
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @cloudera (106,492 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,446 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 888-789-1488

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 32% Kleinunternehmen


#### What Are Cloudera Data Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (22 reviews)
- Skalierbarkeit (17 reviews)
- Sicherheit (9 reviews)
- Datenverwaltung (8 reviews)
- Merkmale (8 reviews)

**Cons:**

- Teuer (16 reviews)
- Komplexität (7 reviews)
- Schwieriges Lernen (5 reviews)
- Schlechte Dokumentation (4 reviews)
- Zugangsprobleme (3 reviews)

### 22. [SAS Data Management](https://www.g2.com/de/products/sas-data-management/reviews)
  SAS-Datenmanagement ist eine umfassende Lösung, die darauf ausgelegt ist, Rohdaten in einen wertvollen Unternehmenswert zu verwandeln, indem sie die Daten in einer Organisation verbessert, integriert, verwaltet und steuert. Es ermöglicht Benutzern, auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen, Regeln zu erstellen, mit Teams zusammenzuarbeiten und Metadaten zu verwalten, wodurch Daten für Analysen und fundierte Entscheidungsfindung vorbereitet werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenzugriff und -integration: Greifen Sie nahtlos auf Daten aus verschiedenen Quellen zu, einschließlich Altsystemen und modernen Plattformen wie Hadoop, um eine umfassende Datenintegration sicherzustellen. - Datenqualität und -bereinigung: Nutzen Sie eingebettete Tools, um automatisch Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und zu beheben, wodurch Fehler und Inkonsistenzen reduziert werden. - Datenvorbereitung: Bereiten Sie Daten für Analysen und Berichte in einer Self-Service-Umgebung vor, ohne dass Programmierung oder IT-Unterstützung erforderlich ist, was die Produktivität steigert. - Datenverwaltung: Implementieren Sie konsistente Richtlinien und Prozesse, um sicherzustellen, dass Daten den festgelegten Standards und regulatorischen Anforderungen entsprechen. - Schutz persönlicher Daten: Identifizieren und überwachen Sie persönliche Datenquellen, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO sicherzustellen. - Datenföderation und -verwaltung: Vereinfachen Sie die Komplexität der Datenintegration mit einer virtuellen Datenumgebung, die ein vollständiges Datenbild in einem benutzerfreundlichen Format liefert. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: SAS-Datenmanagement adressiert das kritische Bedürfnis von Organisationen, ihre Daten effektiv zu verwalten und sie in einen strategischen Wert zu verwandeln. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Plattform für Datenzugriff, -integration, -qualität, -verwaltung und Stammdatenmanagement wird die Notwendigkeit für mehrere, sich überschneidende Tools eliminiert. Diese Konsolidierung führt zu verbesserter Datengenauigkeit, optimierten Abläufen und verbesserten Entscheidungsfähigkeiten. Organisationen können sicherstellen, dass alle internen und externen Daten sauber und gut verwaltet bleiben, was die Einhaltung von regulatorischen Standards erleichtert und effizientere und effektivere Geschäftsprozesse ermöglicht.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 97
**How Do G2 Users Rate SAS Data Management?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SAS Data Management?**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,899 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1-800-727-0025

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung
  - **Company Size:** 51% Unternehmen, 26% Kleinunternehmen


#### What Are SAS Data Management's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (12 reviews)
- Analytik (5 reviews)
- Datenbereinigung (4 reviews)
- Datenqualität (4 reviews)
- Datenverwaltung (3 reviews)

**Cons:**

- Teuer (7 reviews)
- Nicht benutzerfreundlich (3 reviews)
- Langsame Leistung (3 reviews)
- Schulung erforderlich (3 reviews)
- Komplexität (2 reviews)

### 23. [Apache NiFi](https://www.g2.com/de/products/apache-nifi/reviews)
  Apache NiFi ist eine Open-Source-Datenintegrationsplattform, die entwickelt wurde, um den Informationsfluss zwischen Systemen zu automatisieren. Sie ermöglicht es Benutzern, Datenflüsse über eine intuitive, webbasierte Oberfläche zu entwerfen, zu verwalten und zu überwachen, was die Echtzeit-Datenaufnahme, -Transformation und -Weiterleitung ohne umfangreiche Programmierung erleichtert. Ursprünglich von der National Security Agency (NSA) als "NiagaraFiles" entwickelt, wurde NiFi 2014 der Open-Source-Community zur Verfügung gestellt und ist seitdem ein Top-Level-Projekt unter der Apache Software Foundation. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Intuitive grafische Benutzeroberfläche: NiFi bietet eine Drag-and-Drop-Weboberfläche, die die Erstellung und Verwaltung von Datenflüssen vereinfacht und es Benutzern ermöglicht, Prozessoren zu konfigurieren und Datenströme visuell zu überwachen. - Echtzeitverarbeitung: Unterstützt sowohl Streaming- als auch Batch-Datenverarbeitung und ermöglicht die Handhabung verschiedener Datenquellen und -formate in Echtzeit. - Umfangreiche Prozessorbibliothek: Bietet über 300 integrierte Prozessoren für Aufgaben wie Datenaufnahme, -transformation, -weiterleitung und -bereitstellung, was die Integration mit verschiedenen Systemen und Protokollen erleichtert. - Datenherkunftsverfolgung: Hält detaillierte Abstammungsinformationen für jedes Datenstück bereit, sodass Benutzer dessen Ursprung, Transformationen und Weiterleitungsentscheidungen nachverfolgen können, was für Audits und Compliance unerlässlich ist. - Skalierbarkeit und Clustering: Unterstützt Clustering für hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit, was verteilte Datenverarbeitung über mehrere Knoten ermöglicht. - Sicherheitsmerkmale: Integriert robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich SSL/TLS-Verschlüsselung, Authentifizierung und feingranularer Zugriffskontrolle, um sichere Datenübertragung und -zugriff zu gewährleisten. Primärer Wert und Problemlösung: Apache NiFi adressiert die Komplexitäten der Datenflussautomatisierung, indem es eine benutzerfreundliche Plattform bietet, die den Bedarf an benutzerdefinierter Programmierung reduziert und dadurch Entwicklungszyklen beschleunigt. Seine Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten und umfangreiche Prozessorbibliothek ermöglichen es Organisationen, unterschiedliche Systeme effizient zu integrieren und einen nahtlosen Datenfluss und -transformation sicherzustellen. Die umfassende Datenherkunftsverfolgung verbessert die Transparenz und Compliance, während seine Skalierbarkeits- und Sicherheitsmerkmale es für den Einsatz auf Unternehmensebene geeignet machen. Durch die Vereinfachung des Datenflussmanagements ermöglicht NiFi Organisationen, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen und Werten aus ihren Daten zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten der Datenintegration zu beschäftigen.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 26
**How Do G2 Users Rate Apache NiFi?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 7.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Apache NiFi?**

- **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,148 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 46% Unternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe


### 24. [Progress MarkLogic](https://www.g2.com/de/products/progress-marklogic/reviews)
  Progress MarkLogic ist eine unternehmensgerechte Multi-Model-Datenmanagementplattform, die den Wert komplexer Daten erschließt. Sie arbeitet mit der gesamten Bandbreite der Informationen eines Unternehmens und macht sie leicht auffindbar und bereit, um wertvolle Anwendungen, Entscheidungsintelligenz und vertrauenswürdige KI zu unterstützen. Organisationen nutzen integrierte Fähigkeiten, um Multi-Model-Daten zu integrieren, zu harmonisieren, zu durchsuchen und zu visualisieren, um ein vernetztes Datenökosystem als sichere und skalierbare Grundlage für das KI-Zeitalter aufzubauen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 65
**How Do G2 Users Rate Progress MarkLogic?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Progress MarkLogic?**

- **Verkäufer:** [Progress Software](https://www.g2.com/de/sellers/progress-software)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.progress.com/
- **Gründungsjahr:** 1981
- **Hauptsitz:** Burlington, MA.
- **Twitter:** @ProgressSW (48,799 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/progress-software/ (4,205 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 24% Kleinunternehmen


### 25. [Qubole](https://www.g2.com/de/products/qubole/reviews)
  Qubole ist das Unternehmen für offene Data Lakes, das eine einfache und sichere Data-Lake-Plattform für maschinelles Lernen, Streaming und Ad-hoc-Analysen bietet. Keine andere Plattform bietet die Offenheit und Flexibilität der Datenlasten von Qubole, während sie die Einführung von Data Lakes radikal beschleunigt, die Zeit bis zur Wertschöpfung verkürzt und die Kosten für Cloud-Data-Lakes um 50 Prozent senkt. Die Plattform von Qubole bietet End-to-End-Data-Lake-Dienste wie Cloud-Infrastrukturmanagement, Datenmanagement, kontinuierliche Datenverarbeitung, Analysen und maschinelles Lernen mit nahezu null Verwaltung. Qubole wird von führenden Marken wie Expedia, Disney, Oracle, Gannett und Adobe vertraut, um Innovationen voranzutreiben und ihre Geschäfte für das Zeitalter der Big Data zu transformieren. Für weitere Informationen besuchen Sie uns unter www.qubole.com.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 237
**How Do G2 Users Rate Qubole?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Support-Qualität:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Qubole?**

- **Verkäufer:** [Qubole](https://www.g2.com/de/sellers/qubole)
- **Gründungsjahr:** 2011
- **Hauptsitz:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @qubole (9,429 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 51% Unternehmen, 44% Unternehmen mittlerer Größe



    ## 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)

  
---

## 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.