# Beste Plattformen zur Integration von Big Data - Seite 4 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Big-Data-Integrationsplattformen erleichtern die Integration und Analyse von groß angelegten Daten über Cloud-Anwendungen und Datenbanken hinweg. Sie helfen Unternehmen, enorme Datenmengen, die von IoT-Endpunkten, Anwendungen und Kommunikationsmitteln gesammelt werden, zu verwalten und zu nutzen, indem sie strukturierte Pipelines erstellen, die die Ausgaben der Big-Data-Verarbeitung mit nachgelagerten Systemen verbinden. ### Kernfähigkeiten von Big-Data-Integrationsplattformen Um in die Kategorie der Big-Data-Integration aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Big-Data-Verarbeitungsdaten in externe Quellen integrieren - Große Mengen homogener und heterogener Daten aufnehmen und verteilen - Eine strukturierte Pipeline für Big-Data-Managementprozesse erstellen ### Häufige Anwendungsfälle für Big-Data-Integrationsplattformen Dateningenieur- und IT-Teams nutzen Big-Data-Integrationsplattformen, um groß angelegte Datenumgebungen mit Geschäftsanwendungen und Analysesystemen zu verbinden. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Die Integration verarbeiteter Big-Data-Cluster mit Cloud-Anwendungen und Datenbanken für die nachgelagerte Nutzung - Die Vereinfachung der Verwaltung von hochvolumigen IoT- und Anwendungsdaten über verteilte Umgebungen hinweg - Den Aufbau strukturierter Datenpipelines, die einen konsistenten, zuverlässigen Zugriff auf Big-Data-Einblicke in der gesamten Organisation ermöglichen ### Wie sich Big-Data-Integrationsplattformen von anderen Tools unterscheiden Big-Data-Integrationsplattformen erfordern typischerweise, dass Big Data vor der Integration verarbeitet wurde, und arbeiten in Verbindung mit [Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution), anstatt diese zu ersetzen. Während einige Plattformen [Stream-Analytics](https://www.g2.com/categories/stream-analytics)-Fähigkeiten bieten, liegt ihr Hauptaugenmerk auf Datenmanagement- und Integrationspipelines und nicht auf der Echtzeit-Analyseverarbeitung. ### Einblicke von G2 zu Big-Data-Integrationsplattformen Basierend auf den Kategorietrends auf G2 sind die Flexibilität der Pipeline und die breite Unterstützung von Konnektoren für Cloud-Anwendungen und Datenbanken herausragende Fähigkeiten. Verbesserte Datenzugänglichkeit über Systeme hinweg und reduzierte Integrationskomplexität heben sich als primäre Ergebnisse der Einführung hervor. ## How Many Plattformen zur Integration von Big Data Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 130 ## How Does G2 Rank Plattformen zur Integration von Big Data Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 9,100+ Authentische Bewertungen - 130+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Plattformen zur Integration von Big Data Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Höchste Leistung:** [5X](https://www.g2.com/de/products/5x/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [5X](https://www.g2.com/de/products/5x/reviews) - **Top-Trending:** [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/de/products/astro-by-astronomer/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) --- **Sponsored** ### Nuix Neo Data Privacy Die Nuix Neo Data Privacy Solution ist eine umfassende Plattform, die Organisationen dabei unterstützt, ihre sensiblen Daten zu verwalten und zu schützen. Sie ermöglicht es Unternehmen, vertrauliche Informationen zu identifizieren, zu organisieren und zu sichern, um die Einhaltung der sich entwickelnden Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. [Website besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1186&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2262&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1632&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1422347&secure%5Bresource_id%5D=1186&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fbig-data-integration-platforms%3Fpage%3D4&secure%5Btoken%5D=2871fb0b4b62f3e1dea1bc11a8424fcbe84adeab33c3bb57426d47eb389db3f2&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fgo.nuix.com%2Fl%2F862531%2F2025-11-07%2F2qm12n&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Plattformen zur Integration von Big Data Products in 2026? ### 1. [Decodable](https://www.g2.com/de/products/decodable/reviews) Decodable vereinfacht ETL in Echtzeit radikal mit einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen Echtzeit-ETL-Plattform. Durch die Beseitigung der Herausforderungen beim Aufbau und der Wartung von Infrastruktur und Pipelines ermöglicht Decodable Datenteams, den Overhead zu eliminieren, Quellen einfach zu verbinden, Echtzeit-Transformationen durchzuführen und Daten zuverlässig an jedes Ziel zu liefern. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 16 **How Do G2 Users Rate Decodable?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Decodable?** - **Verkäufer:** [Decodable](https://www.g2.com/de/sellers/decodable) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @Decodableco (2,660 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/decodable/ (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 44% Kleinunternehmen, 38% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Decodable's Pros and Cons? **Pros:** - Automatisierung (2 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Einfache Einrichtung (2 reviews) - Merkmale (2 reviews) - Implementierungsleichtigkeit (2 reviews) **Cons:** - Nicht benutzerfreundlich (1 reviews) - Leistungsprobleme (1 reviews) - Schlechter Kundensupport (1 reviews) - Schlechte Leistung (1 reviews) - Ressourcenintensives Lernen (1 reviews) ### 2. [Qlik Compose](https://www.g2.com/de/products/qlik-compose/reviews) Qlik Compose gibt es in zwei Angeboten: Qlik Compose für Data Warehouses und Qlik Compose für Data Lakes. Qlik Compose für Data Warehouse automatisiert und optimiert das Design, die Erstellung, das Laden, die Verwaltung und die Aktualisierung von Data Warehouses, einschließlich Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery, Snowflake und Oracle. Qlik Compose für Data Lakes automatisiert den Prozess der Bereitstellung von kontinuierlich aktualisierten, genauen und vertrauenswürdigen Daten für Big-Data-Plattformen wie Apache Hadoop, Cloudera Customer Data Platform und Databricks Unified Data Analytics Platform. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Qlik Compose?** - **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Qlik Compose?** - **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik) - **Gründungsjahr:** 1993 - **Hauptsitz:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,247 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 1 (888) 994-9854 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Qlik Compose's Pros and Cons? **Pros:** - Automatisierung (2 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - ETL-Effizienz (2 reviews) - Lösungseffizienz (1 reviews) - Zeitersparnis (1 reviews) **Cons:** - Datenverwaltung (1 reviews) - Fehlermeldung (1 reviews) - Lernkurve (1 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (1 reviews) - Schlechte Dokumentation (1 reviews) ### 3. [Rayven](https://www.g2.com/de/products/rayven/reviews) Rayven entwirft und liefert die Betriebssysteme, auf die sich industrielle und anlagenintensive Unternehmen im Alltag verlassen. Wir nehmen unordentliche, isolierte Betriebsdaten aus Systemen, OT, IoT, Dateien und Tabellenkalkulationen und verwandeln sie in Automatisierung und maßgeschneiderte Betriebsanwendungen - alles läuft an einem Ort. Rayven verbindet, was Sie bereits haben, ohne dass ein Austausch erforderlich ist, sodass Teams immer mit aktuellen, nutzbaren Informationen über Standorte, Anlagen und Prozesse hinweg arbeiten. Auf dieser Grundlage liefern wir Echtzeit-Transparenz, automatisierte Workflows und vollständige Betriebslösungen, die tatsächlich in industriellen Umgebungen funktionieren. Alles wird end-to-end geliefert, einschließlich der zugrunde liegenden Technologie. Wir arbeiten direkt mit Kunden und über Partner durch White-Label- und Co-Branding-Lösungen. Mit Sitz in ANZ, weltweit tätig. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 29 **How Do G2 Users Rate Rayven?** - **Support-Qualität:** 9.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 9.9/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Rayven?** - **Verkäufer:** [Rayven](https://www.g2.com/de/sellers/rayven) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Sydney, AU - **Twitter:** @RayvenIOT (56 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rayveniot/ (29 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Einzelhandel - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen #### What Are Rayven's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (61 reviews) - Merkmale (49 reviews) - Automatisierung (44 reviews) - Anpassung (42 reviews) - Datenverwaltung (36 reviews) **Cons:** - Lernkurve (32 reviews) - Schwieriges Lernen (30 reviews) - Lernschwierigkeit (25 reviews) - Komplexe Einrichtung (21 reviews) - Einrichtungs-Komplexität (19 reviews) ### 4. [Sesame Software](https://www.g2.com/de/products/sesame-software-sesame-software/reviews) Sesame Software ist eine umfassende Datenmanagementlösung, die darauf ausgelegt ist, Organisationen bei der Sicherung, dem Export, der Replikation und der Übertragung von Daten aus verschiedenen Systemen, einschließlich Salesforce und NetSuite, in Datenbanken, Cloud-Speicher und andere nachgelagerte Systeme zu unterstützen. Diese Suite von Tools ist darauf zugeschnitten, kritische Funktionen wie Datenschutz, Berichterstattung, Analysen, Compliance, Migration und langfristigen Datenzugriff zu unterstützen, um sicherzustellen, dass Unternehmen ihre Datenressourcen effektiv verwalten können. Die Zielgruppe für Sesame Software umfasst Unternehmen jeder Größe, die auf Cloud-Anwendungen und Datenbanken für ihre Abläufe angewiesen sind. Organisationen, die ihre Daten vor versehentlichem Verlust oder Beschädigung schützen, die Einhaltung von regulatorischen Standards aufrechterhalten oder ihre Datenworkflows optimieren möchten, werden in diesen Lösungen erheblichen Nutzen finden. Spezifische Anwendungsfälle reichen vom Schutz von Salesforce-Daten vor unbeabsichtigten Löschungen bis hin zum Export von NetSuite-Daten für Compliance- und Berichterstattungszwecke. Die Vielseitigkeit von Sesame Software macht es zu einer unverzichtbaren Ressource für IT-Abteilungen, Datenanalysten und Compliance-Beauftragte gleichermaßen. Eines der herausragenden Merkmale von Sesame Software ist seine Salesforce Backup & Recovery-Lösung, die darauf ausgelegt ist, Salesforce-Daten vor verschiedenen Risiken, einschließlich versehentlicher Löschungen und Systemfehler, zu schützen. Diese Lösung bietet automatisierte vollständige und inkrementelle Backups mit flexiblen Planungsoptionen, die es den Benutzern ermöglichen, die Backup-Gesundheit und die Aktivität der Jobs über ein zentrales Dashboard zu überwachen. Die Möglichkeit, Daten aus bestimmten Backup-Snapshots wiederherzustellen, sei es durch vollständige Wiederherstellungen oder selektive Wiederherstellungen auf Datensatzebene, bietet den Benutzern eine zusätzliche Sicherheitsebene und Kontrolle. Backup-Verlauf und Protokolle unterstützen zudem die Prüfung und Fehlersuche, sodass Organisationen die Aufsicht über ihre Datenmanagementprozesse aufrechterhalten können. Zusätzlich zu den Backup-Funktionen bietet Sesame Software robuste Datenreplikationsfunktionen, die es Organisationen ermöglichen, Systeme synchron zu halten und Analysen und Berichterstattung zu unterstützen. Die automatisierten Replikationsjobs können überwacht werden, wobei Protokolle zur Verfolgung des Jobstatus und von Fehlern verfügbar sind, was eine nahtlose Datenbewegung zwischen Systemen erleichtert. Darüber hinaus umfasst die Plattform Tools zum Erstellen von Datenpipelines und ETL-Workflows (Extraktion, Transformation, Laden) ohne Programmierbedarf, sodass Benutzer Daten effizient für Berichterstattung und Analysen vorbereiten können. Datenmigration ist ein weiterer kritischer Aspekt von Sesame Software, mit automatisierten Prozessen, die den Transfer von Daten von Quellsystemen zu Zielplattformen erleichtern und dabei die Datenintegrität aufrechterhalten. Die NetSuite Data Export-Funktion ermöglicht es Organisationen, Daten in externe Datenbanken oder Cloud-Speicher zu exportieren, wobei sowohl Standard- als auch benutzerdefinierte Objekte erfasst und Schema- und historische Integrität bewahrt werden. Unterstützte Ziele umfassen eine Vielzahl von relationalen Datenbanken und Cloud-Speicherplattformen, was es Organisationen erleichtert, ihre Daten über verschiedene Umgebungen hinweg zu verwalten. Insgesamt zeichnet sich Sesame Software durch seine breite Palette an Konnektoren und seine Fähigkeit aus, komplexe Datenmanagementaufgaben ohne den Bedarf an benutzerdefinierter Programmierung zu vereinfachen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 44 **How Do G2 Users Rate Sesame Software?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Sesame Software?** - **Verkäufer:** [Sesame Software](https://www.g2.com/de/sellers/sesame-software) - **Unternehmenswebsite:** https://www.sesamesoftware.com - **Gründungsjahr:** 1988 - **Hauptsitz:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @SesameSoft (1 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/413870/ (28 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Versicherung - **Company Size:** 62% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Sesame Software's Pros and Cons? **Pros:** - Kundendienst (8 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (8 reviews) - Integrationen (6 reviews) - Datenverwaltung (4 reviews) - Einfache Einrichtung (4 reviews) **Cons:** - Schlechte Dokumentation (4 reviews) - Konfigurationsprobleme (2 reviews) - Fehlermanagement (2 reviews) - Schlechtes Schnittstellendesign (2 reviews) - Technische Probleme (2 reviews) ### 5. [Adaptris](https://www.g2.com/de/products/adaptris/reviews) Unternehmen von heute richten sich an globale Partner aus, und kollaborative Beziehungen sind entscheidend. Die Synchronisation der Lieferkette dreht sich im Kern darum, Bestände zu betrachten und Beziehungen mit Handelspartnern zu entwickeln, um die Sichtbarkeit und Prozesse sowohl intern als auch im gesamten Netzwerk der Handelspartner zu verbessern. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Adaptris?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Adaptris?** - **Verkäufer:** [Adaptris](https://www.g2.com/de/sellers/adaptris) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Sutton, GB - **Twitter:** @adaptris (304 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/adaptris/about/ (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 6. [Anvizent](https://www.g2.com/de/products/anvizent-anvizent/reviews) Müde von Datenchaos, das Ihr Geschäft zurückhält? Begrüßen Sie Anvizent, die nächste Generation der Technologie, die den Erfolg Ihres BI- und AI-Projekts mit sofortigem Zugriff auf integrierte, genaue, zuverlässige Daten garantiert. Anvizent wird durch das höchste Maß an Automatisierung im Datenmanagement angetrieben und verfügt über eine dynamische "Konfigurierbare Geführte Schnittstelle", die sich an laufende Datenänderungen und Geschäftsanforderungen anpasst. Endlich integrierte, genaue, zuverlässige Daten in der Geschwindigkeit des Geschäfts erhalten. Anvizent garantiert 100% Datengenauigkeit - Keine Fehler Jedes Mal. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Anvizent?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Anvizent?** - **Verkäufer:** [Anvizent](https://www.g2.com/de/sellers/anvizent) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Alpharetta, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/anvizent/ (33 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen ### 7. [Big Data Governance Edition](https://www.g2.com/de/products/big-data-governance-edition/reviews) Schnellere, flexible und wiederholbare Datenaufnahme und -integration auf Hadoop. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Big Data Governance Edition?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Big Data Governance Edition?** - **Verkäufer:** [Informatica](https://www.g2.com/de/sellers/informatica) - **Gründungsjahr:** 1993 - **Hauptsitz:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,831 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (2,930 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NYSE: INFA **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Unternehmen ### 8. [Bruin Data Cloud](https://www.g2.com/de/products/bruin-data-cloud/reviews) Bruin ist eine Datenplattform, die Datenaufnahme, Datentransformation, Datenqualität, Beobachtbarkeit und Governance in einer einzigen, einheitlichen Plattform ermöglicht. Mit Bruin können Teams Daten aus verschiedenen Quellen aufnehmen, ihre Daten in ihrem Data Warehouse / Data Lake transformieren, Datenqualitätsprüfungen für die Gesundheit der End-to-End-Pipeline einführen und ihre Ausführungen überwachen, einschließlich der Verfolgung von Kosten, Berechtigungen, Pipeline-Laufzeiten und mehr. Die AI-nativen Funktionen von Bruin ermöglichen es AI-Agenten, Pipelines zu erstellen, zu überwachen und zu warten sowie Daten zu analysieren und Dashboards & Berichte zu erstellen - der AI Data Analyst und AI Data Engineer integrieren sich nahtlos in Slack, Teams, WhatsApp usw. Bruin basiert auf Open-Source-Tools und Bruin Cloud ist der Managed Service, der alle Funktionen zusammenführt. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Bruin Data Cloud?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Bruin Data Cloud?** - **Verkäufer:** [Bruin Data Limited](https://www.g2.com/de/sellers/bruin-data-limited) - **Gründungsjahr:** 2013 - **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/bruingroupllc (30 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 9. [DataEdge](https://www.g2.com/de/products/securekloud-technologies-dataedge/reviews) SecureKlouds DataEdge-Plattform bietet hochgradig modulare, skalierbare und API-gesteuerte Lösungen, um KI-Engineering und Datenanalysen zu ermöglichen, um aussagekräftige Einblicke aus Ihren Datensätzen zu gewinnen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate DataEdge?** - **Support-Qualität:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind DataEdge?** - **Verkäufer:** [SecureKloud Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/securekloud-technologies) - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Chennai, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/securekloud-technologies/ (253 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 10. [Flow Software](https://www.g2.com/de/products/flow-software/reviews) Statelake ist die hoch skalierbare, zukunftsorientierte Integrationsplattform von Flow Software. Entwickelt mit Blick auf moderne Geschäfts- und Technologieanforderungen, kümmert sich Statelake um Ihre Integrationen, sodass Sie sich auf das nachhaltige Wachstum und die Skalierung Ihres Unternehmens konzentrieren können. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Flow Software?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Flow Software?** - **Verkäufer:** [Flow Software](https://www.g2.com/de/sellers/flow-software-b69ee563-2470-4839-bbde-7e2b077633e2) - **Gründungsjahr:** 2005 - **Hauptsitz:** North Shore City, NZ - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/flow-software-limited (39 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 11. [Magic xpi Integration Platform](https://www.g2.com/de/products/magic-xpi-integration-platform/reviews) Eine Plattform für dynamische, grenzenlose Konnektivität Ein codefreier, wartungsarmer Ansatz - Magic xpi integriert alle Ihre Geschäftssysteme in der Cloud, vor Ort oder in hybriden Bereitstellungen, damit Ihr Unternehmen seine Chancen maximieren kann. Mit über 100 vorgefertigten und zertifizierten Konnektoren können Sie problemlos Apps, Datenbanken, APIs, Plattformen und mehr in der Cloud und vor Ort verbinden, das Potenzial Ihrer Drittanbieter-Technologien maximieren und eine 360°-Sicht auf Ihr Unternehmen liefern. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Magic xpi Integration Platform?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Magic xpi Integration Platform?** - **Verkäufer:** [Magic Software](https://www.g2.com/de/sellers/magic-software) - **Gründungsjahr:** 1983 - **Hauptsitz:** Irvine, California, United States - **Twitter:** @MagicSoftware (7,275 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/magic-software-enterprises/ (490 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: MGIC **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe ### 12. [Megaladata](https://www.g2.com/de/products/megaladata/reviews) Die Low-Code-Megaladata-Plattform befähigt Geschäftsanwender, indem sie fortschrittliche Analysen zugänglich macht. - Visuelles Design komplexer Datenanalysemodelle ohne Beteiligung der IT-Abteilung und ohne Programmierbedarf. - Über 60 einsatzbereite Verarbeitungskomponenten. - Einfache Integration mit verschiedenen Quellen. - Schnelle Verarbeitung großer Datensätze durch In-Memory-Computing und Parallelität. - Wiederverwendbare Komponenten, die die Ansammlung von Geschäftsexpertise erleichtern. - Fortschrittliche Visualisierung — OLAP-Würfel, Tabellen, Diagramme und andere spezialisierte Werkzeuge. Megaladata minimiert die Zeit zwischen Hypothesentests und einem voll funktionsfähigen Geschäftsprozess. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Megaladata?** - **Support-Qualität:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Megaladata?** - **Verkäufer:** [Megaladata](https://www.g2.com/de/sellers/megaladata) - **Hauptsitz:** Neu-Isenburg, DE - **Twitter:** @megaladata_com (5 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/megaladata (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 13. [Orchestra](https://www.g2.com/de/products/orchestra-orchestra/reviews) Orchestra ist eine leichtgewichtige Orchestrierungs- und Beobachtungsplattform, die Echtzeit-Komplettsichtbarkeit für Ihren gesamten Daten-Stack bietet. Wir automatisieren Ihre Orchestrierung, Überwachung und Metadatensammlung, damit Datenteams weniger Zeit mit der Behebung von Fehlern verbringen und mehr Zeit für das Wesentliche haben: das Bauen. Orchestra entkoppelt die Orchestrierung vom Rest Ihres Stacks, was es Ihnen ermöglicht, die volle Leistung eines voll ausgestatteten Workflow-Orchestrators ohne jegliche Schmerzen zu erhalten. Erstellen Sie DAGs, verbinden Sie Ihren Stack, machen Sie eine ☕, lehnen Sie sich zurück und entspannen Sie sich. Die Plattform entfernt Boilerplate-Orchestrierungslogik und fügt leistungsstarke Metadaten hinzu, sodass Datenteams robuste, skalierbare Datenprodukte liefern können, die durch Unternehmensorchestrierung und Beobachtbarkeit unterstützt werden. Erfahren Sie mehr unter: https://www.getorchestra.io/ **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Orchestra?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Orchestra?** - **Verkäufer:** [Orchestra](https://www.g2.com/de/sellers/orchestra-3e1057dc-7c1d-4451-89a9-a90f17f4ffbd) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** London, GB - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/orchestra-go (15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Orchestra's Pros and Cons? **Pros:** - Automatisierung (1 reviews) - Daten-Pipelining (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Einrichtung (1 reviews) - Effizienz (1 reviews) ### 14. [RapidiOnline](https://www.g2.com/de/products/rapidionline/reviews) RAPIDI ist eine Datenintegrationsplattform, die Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM) Systeme verbindet, sodass Organisationen Geschäftsdaten über verschiedene Softwareumgebungen hinweg synchronisieren und verwalten können. Als Integrationssoftwarelösung ist RAPIDI für IT-Teams, Betriebsfachleute und Unternehmen konzipiert, die den Datenaustausch zwischen Plattformen wie Microsoft Dynamics und Salesforce sowie anderen Systemen, APIs und Datenbanken automatisieren müssen. Die Plattform adressiert die Herausforderung von nicht verbundenen Geschäftssystemen, die oft zu doppelter Dateneingabe, fehlenden Echtzeitinformationen und Ineffizienzen im täglichen Betrieb führen. RAPIDI ermöglicht es Organisationen, den Fluss kritischer Informationen wie Kundenakten, Verkaufsaufträge und Bestandsdaten zwischen ihren ERP- und CRM-Systemen zu automatisieren. Dies hilft Unternehmen, die Genauigkeit zu verbessern, manuelle Arbeit zu reduzieren und bessere Entscheidungen zu unterstützen. Wichtige Merkmale und Vorteile von RAPIDI umfassen: Breite Integrationsunterstützung: Verbindet eine Reihe von ERP- und CRM-Systemen, mit einem Fokus auf Microsoft Dynamics und Salesforce, und unterstützt auch zusätzliche Plattformen, APIs und Datenbanken. Flexible Bereitstellung: Bietet sowohl Cloud- als auch Hybridoptionen, sodass Organisationen die Einrichtung wählen können, die ihren technischen Anforderungen und Sicherheitsbedürfnissen entspricht. Automatisierte Datensynchronisation: Plant und führt Datenübertragungen automatisch aus, um sicherzustellen, dass Informationen in den verbundenen Systemen immer auf dem neuesten Stand sind. No-Code-Plattform: Für Benutzerfreundlichkeit konzipiert, sodass Benutzer Integrationen einrichten und verwalten können, ohne dass benutzerdefinierte Entwicklung oder Programmierkenntnisse erforderlich sind. Globale Verfügbarkeit und Unterstützung: Bietet Unterstützung über mehrere Zeitzonen hinweg und betont die Fern- und Online-Implementierung, um Kosten und Umweltauswirkungen zu reduzieren. Typische Anwendungsfälle für RAPIDI umfassen die Automatisierung der Erstellung von ERP-Verkaufsaufträgen aus CRM-genehmigten Angeboten, die sofortige Verfügbarkeit von Kunden- und Verkaufsdaten für Serviceteams und die Unterstützung der Migration von älteren Systemen zu modernen Plattformen. RAPIDI ist geeignet für Unternehmen unterschiedlicher Größen, die eine zuverlässige, effiziente Datenintegration benötigen, um ihre Abläufe zu optimieren. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate RapidiOnline?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind RapidiOnline?** - **Verkäufer:** [RapidiOnline](https://www.g2.com/de/sellers/rapidionline) - **Gründungsjahr:** 1992 - **Hauptsitz:** La Massana, AD - **Twitter:** @rapidionline (262 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rapidionline (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** Private **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 80% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Kleinunternehmen #### What Are RapidiOnline's Pros and Cons? **Pros:** - Kundendienst (3 reviews) - Datenintegration (3 reviews) - Konnektivität (2 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Effizienz (2 reviews) **Cons:** - Migrationsprobleme (2 reviews) - Zugangsverwaltung (1 reviews) - Datenbeschränkungen (1 reviews) - Mangel an Integrationen (1 reviews) - Lernkurve (1 reviews) ### 15. [Apache Gobblin](https://www.g2.com/de/products/apache-gobblin/reviews) Apache Gobblin ist ein verteiltes Datenintegrations-Framework, das darauf ausgelegt ist, gängige Aspekte der Big-Data-Integration zu vereinfachen, wie z.B. Datenaufnahme, Replikation, Organisation und Lebenszyklusmanagement für sowohl Streaming- als auch Batch-Datenökosysteme. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Apache Gobblin?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Apache Gobblin?** - **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation) - **Gründungsjahr:** 1999 - **Hauptsitz:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,154 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 16. [Black Tiger Platform](https://www.g2.com/de/products/black-tiger-platform/reviews) KI-gestützte Plattform zur Lösung von Datenqualität, Governance und Compliance – in Echtzeit und im großen Maßstab. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Black Tiger Platform?** - **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Black Tiger Platform?** - **Verkäufer:** [Black Tiger](https://www.g2.com/de/sellers/black-tiger) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** New York, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/blacktigertech/ (159 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Unternehmen #### What Are Black Tiger Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Compliance-Management (1 reviews) - Kundendienst (1 reviews) - Datenqualität (1 reviews) ### 17. [Blast](https://www.g2.com/de/products/datablast-blast/reviews) Eine Datenplattform, die kritische Datenfunktionen wie Datenorchestrierung, Qualitätsprüfungen, umfassende Dokumentation und Beobachtbarkeit bündelt. Diese Plattform befähigt Benutzer, Daten aus verschiedenen Quellen effizient zu extrahieren, zu transformieren und zu interpretieren. Sie ermöglicht die Orchestrierung dieser Prozesse mit anpassbarer Häufigkeit, um die Datenintegrität und vollständige Kontrolle über den Datenfluss sicherzustellen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Blast?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Blast?** - **Verkäufer:** [Datablast](https://www.g2.com/de/sellers/datablast) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** İstanbul - **Twitter:** @Datablast_io (1 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datablastcompany (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 18. [Dagster](https://www.g2.com/de/products/dagster/reviews) Versenden Sie Datenpipelines mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit. Dagster ist der cloud-native Orchestrator für den gesamten Entwicklungslebenszyklus, mit integrierter Abstammung und Beobachtbarkeit, einem deklarativen Programmiermodell und erstklassiger Testbarkeit. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Dagster?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Dagster?** - **Verkäufer:** [Dagster Labs](https://www.g2.com/de/sellers/dagster-labs) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** San Francisco ,California ,United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dagsterlabs/ (92 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen #### What Are Dagster's Pros and Cons? **Pros:** - Analytik (2 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Merkmale (2 reviews) - Flexibilität (2 reviews) - Datenengineering (1 reviews) **Cons:** - Schwieriges Lernen (2 reviews) - Lernkurve (2 reviews) - Lernschwierigkeit (2 reviews) - Steile Lernkurve (2 reviews) - Komplexe Einrichtung (1 reviews) ### 19. [Data Flow Manager](https://www.g2.com/de/products/data-flow-manager/reviews) Data Flow Manager (DFM) ist ein speziell entwickeltes Tool, um Apache NiFi-Datenflüsse innerhalb von Minuten bereitzustellen und zu fördern – keine Notwendigkeit für die NiFi-Benutzeroberfläche und Controller-Dienste, 100% vor Ort ohne Cloud-Abhängigkeit. Entwickelt für Organisationen, die Datensouveränität priorisieren, beseitigt DFM Anbieterbindung und Cloud-Exposition. Mit einem einfachen Pay-per-Node-Modell können Sie unbegrenzt NiFi-Datenflüsse ausführen, ohne für zusätzliche CPUs zu zahlen. DFM automatisiert und beschleunigt die Bereitstellung über Umgebungen hinweg mit Funktionen wie NiFi-Datenflussbereitstellung, Planung und Förderung in nur wenigen Minuten. Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), vollständige Protokollierung und integrierte Leistungsanalysen geben Teams Kontrolle und Sichtbarkeit über ihre Datenoperationen. Der KI-gestützte NiFi Data Flow Creation Assistant von DFM hilft Teams, bessere NiFi-Datenflüsse schneller zu erstellen. Seine Struktur- und Leistungsanalysetools stellen sicher, dass Ihre NiFi-Flows von Anfang an optimiert sind. Unterstützt durch 24x7 NiFi-Expertenunterstützung und eine 99,99%ige Betriebszeitgarantie, ist DFM für sichere, skalierbare und immer verfügbare NiFi-Operationen gebaut. DFM ist Ihre All-in-One-Plattform für zuverlässiges und effizientes NiFi-Datenflussmanagement – keine Notwendigkeit für NiFi-Benutzeroberfläche & Controller-Dienste, keine Cloud, kein Kompromiss. Kontakt: sales@ksolves.com **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Data Flow Manager?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Data Flow Manager?** - **Verkäufer:** [Ksolves](https://www.g2.com/de/sellers/ksolves) - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** Noida, IN - **Twitter:** @_Ksolves (906 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ksolves/ (847 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen #### What Are Data Flow Manager's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Flexibilität (1 reviews) - Leistung (1 reviews) - Problemlösung (1 reviews) - Zeitmanagement (1 reviews) **Cons:** - Funktionseinschränkungen (1 reviews) ### 20. [Lingk Cloud Data Integration Platform](https://www.g2.com/de/products/lingk-cloud-data-integration-platform/reviews) Leistungsstark - Vollständig verwaltete, serverlose Apache Spark-Lösung, keine DevOps erforderlich - Unterstützung für Datensätze jeder Größe, von Tausenden bis zu Hunderten von Milliarden von Datensätzen - Bewährte Enterprise-Datenintegrations-Connectoren für CRM, ERP, EDW und mehr Flexibel - Unidirektionale und bidirektionale Datenverarbeitung - ETL- und ELT-Integrationsmuster unterstützt - Erweiterung von Integrationen mit Microservices und benutzerdefinierten Ereignissen - Unterstützung für hybride Integrationen zur Verbindung mit lokalen Daten Intuitiv - Low-Code für einfache Konfiguration - Verwendung von SQL und YAML für leistungsstarke Transformationen - Navigation in der App mit einer einfachen, tabellenkalkulationsähnlichen Erfahrung - Schnelles Finden und Wiederverwenden von Integrationsrezepten und Kochbüchern **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Lingk Cloud Data Integration Platform?** - **Verkäufer:** [Lingk](https://www.g2.com/de/sellers/lingk) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/lingk/ (15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 21. [Lore IO](https://www.g2.com/de/products/lore-io/reviews) Lore IO ist ein Anbieter von Datenmanagementplattformen, der bedarfsgerechtes, Echtzeit-Geschäftswissen vereint. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Lore IO?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Lore IO?** - **Verkäufer:** [Lore IO](https://www.g2.com/de/sellers/lore-io) - **Gründungsjahr:** 1997 - **Hauptsitz:** Irvine, California, United States - **Twitter:** @teamLoreIO (26 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/alteryx/ (2,323 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 22. [Oracle Event Hub Cloud Service](https://www.g2.com/de/products/oracle-event-hub-cloud-service/reviews) Oracle Event Hub Cloud Service bietet die Leistung von Kafka als verwaltete Streaming-Datenplattform, die in das Oracle Cloud-Ökosystem integriert ist. Erstellen Sie Topics und beginnen Sie mit dem Streaming oder verwalten und implementieren Sie Ihren eigenen dedizierten Kafka-Cluster mit elastischer Skalierbarkeit. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Oracle Event Hub Cloud Service?** - **Verkäufer:** [Oracle](https://www.g2.com/de/sellers/oracle) - **Gründungsjahr:** 1977 - **Hauptsitz:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle (827,981 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NYSE:ORCL **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 23. [Palantir HyperAuto](https://www.g2.com/de/products/palantir-hyperauto/reviews) HyperAuto ist ein sofort einsatzbereites Tool, das ERP- und CRM-Daten automatisch in saubere, verständliche Tabellen und eine menschenzentrierte semantische Schicht umwandelt. Unter Verwendung von Metadaten werden die Datenpipelines dynamisch generiert, ohne dass Code geschrieben werden muss, und können mit Änderungen in der Struktur der Quellsysteme Schritt halten. Die bereinigten Daten können dann inkrementell in einen bestehenden Data Lake / Warehouse exportiert werden. Mit einer gemeinsamen Sprache unter den Daten kann ein Kunde ein Tool verwenden, um die Daten zu analysieren und wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen ETL-Tool verfügt HyperAuto auch über erstklassige Funktionen zum Zurückschreiben in ERP- und CRM-Systeme, die die zugrunde liegenden Datensätze im Laufe der Zeit wertvoller machen, Zeit, Ressourcenallokation und Aufwand sparen und gleichzeitig die genauesten und aktuellsten Daten für die Entscheidungsfindung bereitstellen. Dies wird mit Palantirs erstklassiger Datensicherheit und Governance kombiniert. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Palantir HyperAuto?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Palantir HyperAuto?** - **Verkäufer:** [Palantir](https://www.g2.com/de/sellers/palantir) - **Hauptsitz:** Denver, US - **Twitter:** @PalantirTech (414,290 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/palantir-technologies/ (5,509 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** PLTR (NYSE) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 24. [Popsink](https://www.g2.com/de/products/popsink/reviews) Popsink dient als grundlegende Plattform für nahtlose Datenbewegung. Seine hochmodernen Konnektoren ermöglichen automatisierte, Echtzeit- und kontinuierliche Datenreplikation über Datenbanken, Systeme, Anwendungen und mehr. Mit in Minuten aufgebauten Live-Verbindungen und einfacher Erweiterbarkeit skaliert Popsink automatisch auf sich entwickelnde Datenanforderungen und integriert sich mühelos mit neuen Diensten. Unternehmen verlassen sich auf Popsink für Datenplattform-Ingestion, Cloud-Migrationsprojekte, CRM-Anreicherung, Echtzeitanalysen und eine Vielzahl anderer Anwendungsfälle. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Popsink?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Einfache Verwaltung:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Popsink?** - **Verkäufer:** [Popsink](https://www.g2.com/de/sellers/popsink) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Paris, FR - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/popsink (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Popsink's Pros and Cons? **Pros:** - Konnektivität (1 reviews) - Verbinder (1 reviews) - Anzahl der Verbinder (1 reviews) - Kundendienst (1 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) ### 25. [Rudol](https://www.g2.com/de/products/rudol-rudol/reviews) Entfesseln Sie die wahre Kraft Ihrer Daten In der heutigen datengetriebenen Landschaft ist die Qualität Ihrer Daten von größter Bedeutung. Schlechte Datenqualität kann zu falschen Geschäftsentscheidungen, schlechter Softwarequalität oder voreingenommenen KI-Trainings führen, aufgrund ungenauer, unvollständiger oder unzuverlässiger Informationen. Hier kommt Rudol ins Spiel, Ihr Partner für Datenqualität, der entwickelt wurde, um Ihr Datenqualitätsniveau auf neue Höhen zu heben. Rudol ist eine umfassende Datenqualitätsplattform, die Organisationen befähigt, den Wert ihrer Daten zu maximieren. Sie ist maßgeschneidert für Unternehmen, die die Bedeutung von Datenqualität erkennen, sei es zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, zur Einhaltung von Vorschriften, für das maschinelle Lernen oder einfach zur Reduzierung von Problemen in veröffentlichter Software. Und das für Ihre gesamte Organisation, da es keinerlei technische Vorkenntnisse oder Programmierkenntnisse erfordert, es ist komplett im Selbstbedienungsmodus mit 24/7-Support, und alle Benutzerkonten sind kostenlos, da die Abonnementkosten durch das Volumen Ihrer Daten bestimmt werden, was es Ihrer gesamten Struktur ermöglicht, Teil des Prozesses zu sein. Die Grundlage der Datenqualität ist das Verständnis der Landschaft Ihrer Assets. Rudols Datenkatalog ermöglicht es Organisationen, Ordnung in ihren Stack zu bringen, indem sie Datenquellen aus den beliebtesten Technologien hinzufügen, sei es strukturierte SQL-Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Dashboards oder sogar Streaming-Quellen. Dann können Teams Governance-Prozesse durchführen und Eigentümer definieren, unter Domänen oder Tags klassifizieren, sensible Labels anbringen und Teams helfen, unbekannte Quellen für ihre Projekte zu entdecken. Für diejenigen, die keinen weiteren Browser-Tab geöffnet haben möchten, bietet Rudol Plugins für Slack, Microsoft Teams und Google Chrome mit umfangreichen Funktionen, sodass Sie Ressourcen finden und teilen können, während Sie mit einem anderen Teammitglied chatten oder in Ihrem Browser als Seitenleiste verwenden, während Sie Ihre bevorzugte Analyseplattform nutzen. Die Ermöglichung von Datenqualität ist ein mühsamer Prozess, Geschäftsinteressenten müssen versuchen, ihre Vision in technische Anforderungen zu übersetzen, und Software-Ingenieure müssen diese Anforderungen interpretieren, um langweilige, sich wiederholende und zeitaufwändige Skripte zu codieren. Dieser Prozess erfolgt mit Reibung und ist sehr schwer über die Zeit zu pflegen, daher umgeht Rudol diesen Prozess, indem es Geschäftsinteressenten einfach zu erstellende Validierungen bietet, die keine Programmierkenntnisse erfordern und extrem einfach zu konfigurieren sind. Wählen Sie aus mehr als 15 Geschäftsregel-Validierungen oder lassen Sie Rudol Ihre Daten analysieren, um einige davon vorzukonfigurieren, der Prozess dauert weniger als 3 Minuten und Sie können Validierungen für alle Ihre Assets in einem Augenblick massiv konfigurieren. Die Befreiung Ihres Datenteams von diesen sich wiederholenden Aufgaben ist entscheidend für die Optimierung ihrer Arbeit und das Erzielen eines höheren Werts aus der Praxis, deshalb bietet Rudol auch KI-Validierungen an, um Anomalien zu erkennen, wo keine Geschäftsregeln definiert sind. Verwenden Sie eines unserer 3 Modelle, um Inkonsistenzen zu erkennen, die nicht einmal Geschäftsinteressenten bemerken können, und benachrichtigen Sie proaktiv Ihre interessierten Rollen, um versteckte Probleme oder Fehlalarme zu identifizieren, da die Modelle mit Ihrem Feedback lernen und sich verbessern. Rudol bietet auch Rückverfolgbarkeit auf Linienebene für Ursachen- und Auswirkungsanalysen, sodass Sie Daten von der Quelle bis zum Ziel über Datenpipelines hinweg verfolgen können. Verstehen Sie die Auswirkungen von Datenproblemen stromaufwärts und stromabwärts, fördern Sie Verantwortlichkeit und Transparenz oder kopieren Sie Validierungen über Ihren Pipeline-Fluss für eine höhere Qualitätsabdeckung. Mit Rudol wird Datenqualität zugänglich und einfach durchzuführen. Es ist für alle technischen Erfahrungsstufen konzipiert und ermöglicht es jedem in Ihrer Organisation, an der Aufrechterhaltung der Datenqualität teilzunehmen. Rudol verbessert die Entscheidungsfindung, reduziert Infrastrukturkosten und befähigt Organisationen, das Beste aus ihren Daten herauszuholen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Rudol?** - **Verkäufer:** [Rudol](https://www.g2.com/de/sellers/rudol) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rudol (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ## 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.