Plattformen zur Integration von Big Data Ressourcen

Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen—Datenbanken, SaaS-Apps, On-Premise-Systemen und Cloud-Plattformen—ist ein entscheidender Schritt zur Schaffung einer einzigen Quelle der Wahrheit. Ohne die richtigen Werkzeuge riskieren Teams inkonsistente Berichterstattung und unvollständige Einblicke. Basierend auf hoch bewerteten Lösungen in der Kategorie Big Data Integration Platforms sind hier einige der besten Optionen:

Workato – Am besten für SaaS- und Anwendungsintegrationen

Workato hilft, Daten über Apps, Datenbanken und Cloud-Plattformen hinweg durch automatisierungsgetriebene Pipelines zu vereinheitlichen. Seine Low-Code-Rezepte ermöglichen es Teams, mehrere Datenquellen zu mischen und dabei Validierungsregeln anzuwenden, was es zu einer starken Wahl für Geschäfts- und IT-Teams macht, die zusammenarbeiten.

Azure Data Factory – Am besten für Orchestrierung im Unternehmensmaßstab

Azure Data Factory wird häufig zur Orchestrierung von ETL- und ELT-Pipelines über On-Premise- und Cloud-Quellen hinweg verwendet. Es unterstützt eine große Bibliothek von Konnektoren, die Unternehmen helfen, strukturierte und unstrukturierte Daten in analytikbereite Pipelines zu kombinieren.

IBM StreamSets – Am besten für komplexe, mehrquellige Pipelines

IBM StreamSets ermöglicht es Organisationen, Streaming- und Batch-Daten aus vielen Systemen zu kombinieren. Sein DataOps-Ansatz stellt sicher, dass Daten in Echtzeit überwacht, verwaltet und verarbeitet werden, was besonders wertvoll ist, wenn große, mehrquellige Datenflüsse kombiniert werden.

AWS Glue – Am besten für Schemaabgleich und Transformation

AWS Glue vereinfacht den Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, indem es automatisch Schemata erkennt und Metadaten in seinem Katalog speichert. Mit eingebauten Transformationen stellt es sicher, dass Daten aus mehreren Ursprüngen harmonisiert werden, bevor sie in Analyseplattformen geladen werden.

5X – Am besten für die Integration moderner Datenstacks

5X bietet ein verwaltetes Framework, das Unternehmen hilft, mehrere Werkzeuge in ihrem modernen Datenstack zusammenzuführen. Es unterstützt Integrationen über Lagerhäuser, BI-Tools und Pipelines hinweg und macht es zu einer flexiblen Option für schnell wachsende Organisationen.

Haben Sie eine dieser Plattformen verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren? Welche Funktionen waren für Ihr Team am wichtigsten—Automatisierung, Governance oder Skalierbarkeit?

Hey G2-Community, ich bin neugierig. Was denkt ihr, ist die beste Software, um Daten genau, konsistent und zuverlässig zu halten, während sie sich über Systeme hinweg bewegen? Datenqualitätsprobleme können nachgelagerte Probleme in der Analyse verursachen, daher erstelle ich eine Liste von Integrationsplattformen, die Teams dabei helfen, Daten während des Prozesses zu validieren und zu verwalten.

Workato – Am besten für Automatisierung mit Validierung

Workato kombiniert Integration mit Workflow-Automatisierung, und viele Teams nutzen es, um Validierungsregeln als Teil der Pipeline durchzusetzen. Es hilft sicherzustellen, dass nur saubere, vertrauenswürdige Daten nachgelagerte Systeme erreichen.

Azure Data Factory – Am besten für eingebaute Datenprüfungen

Azure Data Factory unterstützt nicht nur Orchestrierung, sondern auch Datenprofilierung und Validierungsschritte innerhalb von Pipelines. Für Unternehmen im Microsoft-Ökosystem fügt dies eine zusätzliche Qualitätssicherungsebene vor der Analyse hinzu.

IBM StreamSets – Am besten für kontinuierliche Datenüberwachung

IBM StreamSets bietet Echtzeitüberwachung von Streaming-Datenflüssen. Sein DataOps-Ansatz gibt Teams Einblick in die Pipeline-Gesundheit und stellt sicher, dass Governance-Regeln konsistent angewendet werden.

AWS Glue – Am besten für Schema-Durchsetzung und Transformation

AWS Glue umfasst automatisierte Schema-Erkennung und einen zentralen Katalog, um Daten konsistent zu halten. Mit eingebauten Transformationen vereinfacht es die Bereinigung und reduziert das Risiko von nicht übereinstimmenden oder doppelten Datensätzen.

5X – Am besten für Data-Stack-Governance

5X hilft Unternehmen, ihren modernen Daten-Stack mit einem starken Fokus auf Governance zu verwalten. Es bietet Werkzeuge zur Orchestrierung und Überwachung von Datenpipelines und stellt die Einhaltung von Datenqualitätsstandards sicher.

Was haltet ihr von diesen Vorschlägen? Habt ihr mit einem von ihnen gearbeitet, oder verlasst ihr euch auf ein anderes Tool, um eure Datenqualität während der Integration hoch zu halten?