# Beste Enterprise Datengewebe-Software *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Produkte, die in die allgemeine Kategorie Datengeflecht 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 Datengeflecht 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 Datengeflecht zu finden. Um für die Aufnahme in die Kategorie Datengewebe-Software in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Unternehmensprodukt Datengewebe-Software mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem Unternehmen erhalten haben. ## Top Datengewebe-Software at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/de/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews) | 4.3/5.0 (138 reviews) | Zero-Copy-Datenzugriff innerhalb von ServiceNow-Workflows | "[Zero-Kopie, Echtzeit-Intelligenz mit ServiceNow Workflow-Datenstruktur](https://www.g2.com/de/survey_responses/servicenow-workflow-data-fabric-review-12543653)" | | 2 | [SAP Datasphere](https://www.g2.com/de/products/sap-datasphere/reviews) | 4.2/5.0 (166 reviews) | SAP-natives föderiertes Datengeflecht mit semantischer Erhaltung | "[SAP Datasphere Eine leistungsstarke Plattform für Datenintegration und Echtzeit-Geschäftseinblicke](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-datasphere-review-12817894)" | | 3 | [K2View](https://www.g2.com/de/products/k2view/reviews) | 4.6/5.0 (43 reviews) | Entitätsbasierter Datenstoff für Echtzeitzugriff | "[Eine praktische Lösung zur Verwaltung von Unternehmensdaten im großen Maßstab](https://www.g2.com/de/survey_responses/k2view-review-12928262)" | | 4 | [Discovery Hub](https://www.g2.com/de/products/discovery-hub/reviews) | 4.3/5.0 (147 reviews) | Low-Code-Datenbankautomatisierung mit Abstammung | "[Mühelose Datenkonsistenz und Automatisierung](https://www.g2.com/de/survey_responses/discovery-hub-review-12028087)" | | 5 | [Denodo](https://www.g2.com/de/products/denodo/reviews) | 4.3/5.0 (39 reviews) | Föderierte Datenvirtualisierung über heterogene Quellen | "[Mühelose Datenvirtualisierung mit erstklassiger Sicherheit](https://www.g2.com/de/survey_responses/denodo-review-12582329)" | | 6 | [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/de/products/astro-by-astronomer/reviews) | 4.5/5.0 (135 reviews) | Verwaltete Airflow-Orchestrierung mit Infrastrukturabstraktion | "[Ausgezeichnete Entwickler- und Kundenerfahrung](https://www.g2.com/de/survey_responses/astro-by-astronomer-review-8428848)" | | 7 | [Incorta](https://www.g2.com/de/products/incorta/reviews) | 4.4/5.0 (55 reviews) | Multi-Source ELT mit Zero-Transformation-Analytik | "[Erleichterung der Präsentation und des Informationszugangs](https://www.g2.com/de/survey_responses/incorta-review-9467627)" | | 8 | [Google Cloud Knowledge Catalog](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-knowledge-catalog/reviews) | 4.3/5.0 (17 reviews) | Datengeflecht über Silos hinweg mit einheitlicher Governance | "[Muss Werkzeug für Unternehmen haben, die Daten im Ozean sammeln.](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-knowledge-catalog-review-8951605)" | | 9 | [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/de/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) | 4.3/5.0 (72 reviews) | Einheitliches Datengewebe mit KI-gesteuerter Virtualisierung | "[Umfassende Lösung für datenintensive Arbeitsabläufe](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cloud-pak-for-data-review-12967373)" | | 10 | [Progress MarkLogic](https://www.g2.com/de/products/progress-marklogic/reviews) | 4.3/5.0 (65 reviews) | Multi-Modell unstrukturierter Datenstoff mit Unternehmenssuche | "[Ich bin technischer Support-Ingenieur bei Microsoft und arbeite mit Azure Identity.](https://www.g2.com/de/survey_responses/progress-marklogic-review-9456409)" | ## How Many Datengewebe-Software Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 78 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.33/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **Top Trending Product**: K2View (+0.26%) - Among all products in this category, K2View recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 18, 2026* ## How Does G2 Rank Datengewebe-Software Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 1,800+ Authentische Bewertungen - 78+ 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. --- **Sponsored** ### Huwise Huwise ist ein SaaS-Datenprodukt-Marktplatz, der von einem französischen Unternehmen mit Sitz in Paris entwickelt wurde und über 15 Jahre Erfahrung verfügt. Anerkannt als führender europäischer Anbieter von Datenmarktplatzlösungen durch unabhängige Analystenfirmen, betreibt Huwise mehr als 3.000 Datenmarktplätze in 25 Ländern. Die Plattform wird in Schlüsselindustrien wie Banken & Versicherungen, Versorgungsunternehmen und Energie, Transport, Einzelhandel, Fertigung sowie Zentral- und Lokalregierung weit verbreitet eingesetzt. Huwise ist ein führender Datenprodukt-Marktplatz, der darauf ausgelegt ist, Rohdaten in KI-bereite, geschäftsbereite Datenprodukte zu verwandeln. Im Gegensatz zu traditionellen Datenkatalogen, die sich hauptsächlich auf Metadatenmanagement und Datenentdeckung konzentrieren, treibt Huwise aktiv die Datennutzung in Organisationen voran, indem es Daten in umsetzbare Produkte umwandelt. Die Plattform ist für Geschäftsanwender, Datenprodukteigentümer, Datenteams und KI-Agenten konzipiert und bietet eine Self-Service-, E-Commerce-ähnliche Erfahrung, die Daten im gesamten Unternehmen zugänglicher, verständlicher und nutzbarer macht. Durch die Bereitstellung eines sicheren, verwalteten und skalierbaren Zugangs zu vertrauenswürdigen Datenprodukten hilft Huwise Chief Data Officers (CDOs) und Chief Data & AI Officers (CDAIOs), ihre Datenverwaltungsstrategie zu beschleunigen, die Datenakzeptanz zu erhöhen und den Geschäftseinfluss von Daten- und KI-Initiativen zu maximieren. Huwise richtet sich an Organisationen, die ihre Datennutzung verbessern möchten, und hebt sich von herkömmlichen Datenplattformen wie Data Lakes und Cloud-Datenbanken ab. Während diese Technologien sich hauptsächlich auf die Speicherung und Verarbeitung großer Mengen von Rohdaten konzentrieren, arbeitet Huwise auf der Datenebene, um Daten zu aktivieren und zu verteilen. Es stellt sicher, dass Daten nicht nur verständlich, sondern auch verwaltet und direkt im gesamten Unternehmen nutzbar sind. Durch die Ergänzung bestehender Datenkataloglösungen bietet Huwise eine geschäftsorientierte Zugriffsebene, die sich mit rohen, kuratierten und zertifizierten Datenprodukten integriert und bestehende Metadaten- und Governance-Frameworks nutzt. Die Plattform basiert auf Datenproduktprinzipien und ermöglicht es Organisationen, vertrauenswürdige, gebrauchsfertige Datenprodukte zu veröffentlichen und zu verwalten. Huwise erleichtert den Self-Service-Zugang zu Daten ohne technische Expertise und stellt sicher, dass Governance, Sicherheit und Rückverfolgbarkeit bei allen Datennutzungen gewahrt bleiben. Darüber hinaus fördert es die Datenakzeptanz durch Zusammenarbeit, Feedback und Nutzungsanalysen, die für die Förderung des Engagements und die Maximierung des Wertes von Daten innerhalb der Organisation unerlässlich sind. Huwise beschleunigt KI- und Analyseanwendungsfälle, indem es qualitativ hochwertige, kontextualisierte Daten bereitstellt, die Entscheidungsprozesse verbessern. Huwise spielt auch eine entscheidende Rolle in modernen Datenarchitekturen, indem es sowohl die semantische Ebene als auch die aufkommende Kontextebene unterstützt. Die semantische Ebene standardisiert Datendefinitionen in geschäftsfreundliche Begriffe, während die Kontextebene dieses Fundament mit Nutzungsintelligenz, Herkunft, Governance und realen Geschäftstransaktionen anreichert. Dieser zweischichtige Ansatz ermöglicht es sowohl Menschen als auch KI, Daten genau zu interpretieren und zu vertrauen, wodurch Risiken im Zusammenhang mit Fehlinterpretationen oder Vorurteilen reduziert werden. Da Organisationen zunehmend Daten-Mesh-, Datenproduktstrategien und KI-gesteuerte Operationen übernehmen, bietet Huwise einen modernen Ansatz für den Datenaustausch, der darauf abzielt, den Datenwert zu steigern und die Geschäftsleistung zu verbessern. Es bietet eine Datenmarktplatzplattform, die nicht nur Daten organisiert, sondern auch aktiviert, um messbaren Geschäftswert zu liefern. Für Unternehmen, die das Potenzial ihres Datenökosystems maximieren möchten, bietet Huwise eine zukunftssichere, interoperable Ebene, die Speicherung, Governance und Verbrauch überbrückt und letztendlich die Datenakzeptanz und den KI-Erfolg im großen Maßstab beschleunigt. [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=2394&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1661&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1661&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=82788&secure%5Bresource_id%5D=2394&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fdata-fabric%2Fenterprise&secure%5Btoken%5D=f2e2106c0afd7bb5c7114d595d952a4a3d855dc42b19917596b09f0ec9ddde16&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.huwise.com%2F&secure%5Burl_type%5D=company_website) --- ## What Are the Top-Rated Datengewebe-Software Products in 2026? ### 1. [ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/de/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews) Workflow Data Fabric ist das KI-bereite Datenfundament der ServiceNow AI-Plattform. Es verbindet sich mit allen Daten – strukturierten, unstrukturierten und Streaming-Daten –, kontextualisiert sie mit geschäftlicher Bedeutung und Governance und kontrolliert sie mit Abstammung und Richtlinien, sodass Mitarbeiter und KI-Agenten in der Lage sind, mit Echtzeitinformationen sicher zu handeln, um Störungen zu verhindern, Anfragen schneller zu bearbeiten und den Betrieb zu optimieren – alles auf einer Plattform. Wie Workflow Data Fabric Daten in sofortige Aktionen umwandelt Verbinden Vereinheitlichen Sie Daten aus Systemen wie Salesforce, SAP, Workday, Data Lakes und Event-Streams in Echtzeit ohne Duplikation oder fragile Punkt-zu-Punkt-Integrationen. Mit Zero Copy Connectors, Stream Connect, External Content Connectors und Integration Hub vereinfacht WDF die Architektur und reduziert Integrationskosten und -zeit. Kontextualisieren Geben Sie Daten geschäftliche Bedeutung und machen Sie sie vertrauenswürdig mit einem aktiven Datenkatalog, eingebetteter Governance und Abstammung. Verwenden Sie Knowledge Graph, um Beziehungen (z. B. Kunden, Vermögenswerte, Bestellungen) abzubilden, damit KI-Agenten und Workflows den Kontext verstehen und im Arbeitsfluss genaue Entscheidungen treffen können. Kontrollieren Wenden Sie Richtlinien, Berechtigungen und Compliance-Schutzmaßnahmen auf verbundene Quellen an, sodass die richtigen Personen und KI-Agenten zur richtigen Zeit auf die richtigen Daten zugreifen können, mit voller Auditierbarkeit und Rückverfolgbarkeit – keine Schattenkopien oder undurchsichtigen Pipelines mehr. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 138 **How Do G2 Users Rate ServiceNow Workflow Data Fabric?** - **Governance:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenintegration:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Datenschutz:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind ServiceNow Workflow Data Fabric?** - **Verkäufer:** [ServiceNow](https://www.g2.com/de/sellers/servicenow) - **Unternehmenswebsite:** https://www.servicenow.com/ - **Gründungsjahr:** 2004 - **Hauptsitz:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @servicenow (55,548 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/29352/ (35,081 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 45% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are ServiceNow Workflow Data Fabric's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (37 reviews) - Integrationen (34 reviews) - Automatisierung (30 reviews) - Effizienzsteigerung (26 reviews) - Datenverwaltung (25 reviews) **Cons:** - Komplexe Einrichtung (23 reviews) - Schwierige Einrichtung (17 reviews) - Teuer (15 reviews) - Langsame Leistung (14 reviews) - Komplexität (13 reviews) ### 2. [SAP Datasphere](https://www.g2.com/de/products/sap-datasphere/reviews) SAP Datasphere ist ein einheitlicher Dienst für die Datenintegration, Katalogisierung, semantische Modellierung, Datenhaltung und Virtualisierung von Workloads über alle Ihre Daten hinweg. Es ermöglicht jedem Datenexperten, nahtlosen und skalierbaren Zugriff auf geschäftskritische Daten bereitzustellen. SAP Datasphere und sein offenes Datenökosystem bilden die Grundlage für ein Business Data Fabric. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 166 **How Do G2 Users Rate SAP Datasphere?** - **Governance:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenintegration:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Datenschutz:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind SAP Datasphere?** - **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap) - **Unternehmenswebsite:** https://www.sap.com/ - **Gründungsjahr:** 1972 - **Hauptsitz:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,052 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,955 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Geschäftsanalyst - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 40% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are SAP Datasphere's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (43 reviews) - Einfache Integrationen (33 reviews) - Datenverwaltung (29 reviews) - Analytik (22 reviews) - Zusammenarbeit (21 reviews) **Cons:** - Langsame Leistung (25 reviews) - Teuer (23 reviews) - Leistungsprobleme (23 reviews) - Integrationsprobleme (19 reviews) - Komplexe Einrichtung (17 reviews) ### 3. [K2View](https://www.g2.com/de/products/k2view/reviews) Die K2view Data Product Platform erstellt und liefert operationellen Kontext als wiederverwendbare Datenprodukte, um Anwendungsfälle wie agentische KI, Customer 360, synthetische Datengenerierung, Datenschutz und Compliance sowie Testdatenmanagement zu unterstützen. Der operationelle Kontext stellt vollständige, verwaltete, Echtzeitansichten von Geschäftseinheiten wie Kunden, Bestellungen und Produkten dar, die konsistente, vertrauenswürdige Daten für operationelle, analytische und KI-Anwendungsfälle ermöglichen. Die Plattform integriert fragmentierte Daten aus mehreren Quellen in konsistente, kontinuierlich aktualisierte Datenprodukte, die auf Abruf an nachgelagerte Systeme und Benutzer geliefert werden. Jedes Datenprodukt ist eine eigenständige Einheit, die mehrquellen Daten nach Entität integriert und organisiert, sie in einer leistungsstarken Mikro-Datenbank speichert und sie während des Transports verwaltet. Es verarbeitet und bereichert Daten im Speicher, synchronisiert sie kontinuierlich mit Quellsystemen und liefert sie über APIs, SQL, Messaging, CDC, MCP und RAG an autorisierte Systeme. Kernfähigkeiten umfassen: • K2Studio: Grafisches Tool zum Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von Datenprodukten, beschleunigt durch KI-Copiloten • Universelle Konnektivität & Integration: Verbindung zu jeder Quelle oder jedem Ziel (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert) über Cloud und On-Prem, unterstützt Batch und Echtzeit, synchron/asynchron und Push/Pull-Lieferung • Erweitertes Datenkatalog und Governance: KI-gesteuerte Entdeckung und Klassifizierung mit Durchsetzung von Datenschutz- und Datenqualitätsrichtlinien während des Transports • Erweiterte Transformation: In-Memory (RAM) Datenumwandlungen und Anreicherung für nahezu Echtzeitverarbeitung • KI & Agentische Befähigung: Eingebauter MCP-Server pro Datenprodukt und Fähigkeit zur Erstellung von Datenagenten mit Planungs-, Denk- und Ausführungsfähigkeiten • Flexible Bereitstellung: Cloud, On-Prem, Hybrid; unterstützt Fabric-, Mesh-, Hub-Architekturen • K2Cloud Monitoring: Einblick in die Nutzung von Datenprodukten und SLAs **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 43 **How Do G2 Users Rate K2View?** - **Governance:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenintegration:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Datenschutz:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind K2View?** - **Verkäufer:** [K2View](https://www.g2.com/de/sellers/k2view) - **Gründungsjahr:** 2009 - **Hauptsitz:** Dallas, TX - **Twitter:** @K2View (142 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (192 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Telekommunikation, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 43% Unternehmen, 34% Kleinunternehmen #### What Are K2View's Pros and Cons? **Pros:** - Datenverwaltung (3 reviews) - Datenfreigabe (3 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (3 reviews) - Effizienz (3 reviews) - Organisation (3 reviews) **Cons:** - Komplexität (3 reviews) - Komplexe Einrichtung (3 reviews) - Hohe technische Anforderung (3 reviews) - Lernkurve (3 reviews) - Lernschwierigkeit (3 reviews) ### 4. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/de/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) IBM Cloud Pak® for Data ist eine vollständig integrierte Daten- und KI-Plattform, die modernisiert, wie Unternehmen Daten sammeln, organisieren und analysieren, und bildet die Grundlage, um KI in ihrer gesamten Organisation zu integrieren. Diese einheitliche Plattform, die auf Red Hat OpenShift läuft und in jeder Cloud verfügbar ist, hilft Unternehmen, den gesamten KI-Lebenszyklus zu automatisieren. Das intelligente Datengewebe in IBM Cloud Pak for Data ermöglicht automatisierte verteilte Abfragen in großem Maßstab ohne Datenbewegung; automatisierte Entdeckung und Verständnis von geschäftsbereiten Daten; automatisierte universelle Datenschutz- und Nutzungsrichtlinien im gesamten Datenökosystem; und optimiertes Modelltraining, Genauigkeit und Erklärbarkeit. Die Plattform liefert die folgenden Anwendungsfälle: • Datenzugriff und -verfügbarkeit – Beseitigen Sie Datensilos und vereinfachen Sie Ihre Datenlandschaft, um eine schnellere, kostengünstige Wertgewinnung aus Ihren Daten zu ermöglichen. • Datenqualität und Governance - Wenden Sie Governance-Lösungen und -Methoden an, um vertrauenswürdige Geschäftsdaten bereitzustellen. • Datenprivatsphäre und Sicherheit - Verstehen und verwalten Sie sensible Daten vollständig mit einem umfassenden Datenschutzrahmen. • ModelOps - Automatisieren Sie den KI-Lebenszyklus und synchronisieren Sie Anwendungs- und Modellpipelines, um KI-Bereitstellungen zu skalieren. • KI-Governance – Stellen Sie sicher, dass Ihre KI transparent, konform und vertrauenswürdig ist, mit größerer Sichtbarkeit in die Modellentwicklung, mit Funktionen wie erklärbarer KI, Modellrisikomanagement und Voreingenommenheitserkennung. • KI für Finanzoperationen - Automatisieren und integrieren Sie die Planung in Ihrer Organisation, von der Finanzplanung und -analyse bis zur Personalplanung, Verkaufsprognose und Lieferkettenplanung. • KI für Kundenbetreuung - Reduzieren Sie die Lösungszeit, verringern Sie das Anrufvolumen und erhöhen Sie die Kundenzufriedenheit. IBM Watson Assistant (WA) kann KI-gestützte automatisierte Unterstützung bieten und menschlichen Agenten ermöglichen, Anfragen besser zu bearbeiten. IBM Watson Discovery (WD) ergänzt Watson Assistant und kann helfen, Einblicke aus komplexen Geschäftsinhalten zu gewinnen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 72 **How Do G2 Users Rate IBM Cloud Pak for Data?** - **Governance:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenintegration:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Datenschutz:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind IBM Cloud Pak for Data?** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 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:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 51% Unternehmen, 28% Kleinunternehmen ### 5. [Cloudera](https://www.g2.com/de/products/cloudera/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?** - **Governance:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Datenintegration:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Datenschutz:** 7.2/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Cloudera?** - **Verkäufer:** [Cloudera](https://www.g2.com/de/sellers/cloudera) - **Unternehmenswebsite:** https://www.cloudera.com - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @cloudera (106,442 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,446 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **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'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) ### 6. [Discovery Hub](https://www.g2.com/de/products/discovery-hub/reviews) Mit über 3.000 globalen Kunden bietet Timextender eine umfassende Produktpalette, darunter Datenintegration, Stammdatenmanagement, Datenqualität und Orchestrierung. Diese Werkzeuge ermöglichen es Organisationen, komplexe Datenprozesse zu automatisieren und zu optimieren, um eine hohe Datenqualität und Governance über Plattformen hinweg sicherzustellen. Die Lösungen von Timextender sind darauf ausgelegt, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Datenressourcen effizient zu verwalten, ohne umfangreiche Programmierung, und so fundierte Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz zu steigern. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 147 **How Do G2 Users Rate Discovery Hub?** - **Datenintegration:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Einfache Bedienung:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Discovery Hub?** - **Verkäufer:** [Timextender](https://www.g2.com/de/sellers/timextender) - **Unternehmenswebsite:** https://www.timextender.com - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Aarhus, DK - **Twitter:** @timextender (17,630 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/timextender/ (92 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Datenanalyst, Business Intelligence Berater - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 34% Kleinunternehmen #### What Are Discovery Hub's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (67 reviews) - Kundendienst (33 reviews) - Automatisierung (25 reviews) - Einfach (23 reviews) - Zeitersparnis (22 reviews) **Cons:** - Einschränkungen (18 reviews) - Datenverwaltung (17 reviews) - Schlechte Dokumentation (13 reviews) - Steile Lernkurve (11 reviews) - Fehlermeldung (9 reviews) ## What Is Datengewebe-Software? [IT-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Datengewebe-Software? - [Plattformen zur Integration von Big Data](https://www.g2.com/de/categories/big-data-integration-platforms) - [Maschinelles Lernen Datenkatalog Software](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning-data-catalog) - [Datenverwaltungstools](https://www.g2.com/de/categories/data-governance-tools) --- ## How Do You Choose the Right Datengewebe-Software? ### Was Sie über Data-Fabric-Software wissen sollten ### Was ist Data Fabric Software? Data Fabric Software ist eine Architektur, die Quellen, Typen und den Standort von Daten verbindet und eine End-to-End-Datenintegration bietet. Es ist eine einheitliche Umgebung für Datendienste und Technologien, die bei der Datenverwaltung hilft. Mit dieser Plattform können Organisationen Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen sammeln und sie verschiedenen Teams innerhalb des Unternehmens ohne externe Hilfe zur Verfügung stellen. Die Daten werden von APIs aus Data Warehouses, Data Lakes, Datenbanken und Apps abgerufen. Data Fabric Software kann durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) oder maschinellem Lernen (ML) verbessert werden. KI-gestützte Versionen dieser Tools bieten personalisierte Empfehlungen zur Auswahl von Datensätzen, die die Geschwindigkeit von Data-Science-Projekten steigern können. Datenressourcen werden normalerweise in Silos erzeugt, während die Datenvorbereitungszyklen in der Datenpipeline lang sind und viel Zeit in Anspruch nehmen, was die Datenoptimierung einer Organisation beeinträchtigt. Data Fabric Systeme helfen, Datenmanagementpraktiken über Cloud-, On-Premises- und Edge-Dienste hinweg zu standardisieren. Diese Tools beinhalten normalerweise verschiedene Datenmanagementtechnologien wie [Datenkatalog](https://www.g2.com/categories/machine-learning-data-catalog), [Governance](https://www.g2.com/categories/data-governance), Virtualisierung, Integration, Pipeline und Orchestrierung. Data Fabric Software hilft Benutzern, auf Daten mit einzigartigen Workflows zuzugreifen und gleichzeitig Daten zu demokratisieren, sodass Datenbürger Informationen im gesamten Unternehmen zugreifen können. Die Nutzung dieses Tools gibt Unternehmen einen ganzheitlichen Überblick über den Geschäftsprozess. ### Was sind die häufigsten Merkmale von Data Fabric Software? Die folgenden sind einige Kernmerkmale von Data Fabric Software, die Benutzern auf verschiedene Weise helfen können: **Einheitliche Datenumgebung:** Data Fabric Software schafft eine Architektur, die verschiedene Datenmanagementprozesse wie Datenzusammenarbeit, Datenerkennung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Datenzugriff und Datenkontrolle auf einer einzigen Plattform integriert. Dies eliminiert die Notwendigkeit für mehrere Datenintegrationsprodukte. **Datenzusammenarbeit und -freigabe:** Data Fabric Software ermöglicht die Datenkonnektivität in einer einzigen einheitlichen Ansicht, sodass Daten von internen und externen Anwendungen abgerufen oder geteilt werden können. **Governance und Compliance:** Datenbesitzer behalten die volle Kontrolle darüber, wer ihre Datensätze besuchen, bearbeiten, herunterladen oder abfragen kann. Data Fabric Software ermöglicht Compliance, bewahrt die Integrität und kontrolliert den Zugriff. Diese Tools integrieren auch die Datenqualität in jeden Schritt des Datenmanagements. **Umgebungsunabhängig:** Data Fabric Software ermöglicht das Datenmanagement über mehrere Umgebungen hinweg, wie On-Premises, in der Cloud, Hybrid und Multi-Cloud. **Metadatenmanagement:** Data Fabric verfügt über Datenherkunftsfähigkeiten und Datenaktualität, was bedeutet, dass es die Migrations- und Transformationsgeschichte der Daten enthält. Die Aktualität der Daten definiert den Zustand der Daten – aktiv oder archiviert. **Datenanalyse und -visualisierung:** Diese Tools verwenden kontinuierliche Analysen über die vorhandenen Metadatenressourcen für bessere Geschäftseinblicke. ### Was sind die Vorteile von Data Fabric Software? Obwohl es viele Datenmanagementtechnologien wie Master Data Management, Data Hubs und Data Lakes gibt, unterscheidet sich Data Fabric in verschiedenen Aspekten von ihnen. **Verbessertes Datenmanagement:** Data Fabric Software hilft, Daten automatisch abzurufen, zu validieren und anzureichern. Es hilft bei der Unternehmensdatenintegration und -verwaltung. Es hilft auch, eine einheitliche Ansicht der Daten bereitzustellen, die es Endbenutzern ermöglicht, Daten leicht zu identifizieren und zu verfolgen und sie effizient zu nutzen. Automatisierung und Integration helfen bei der dynamischen Datenorchestrierung über ein verteiltes Ökosystem. **Einfach zu bedienen:** Technische und nicht-technische Benutzer können Data Fabric Plattformen nutzen. Die Architektur ermöglicht es, verschiedene Benutzeroberflächen zu erstellen. Geschäftsanwender können elegante Dashboards erstellen und sie für verschiedene andere Funktionen nutzen, während Datenwissenschaftler sie auch für tiefgehende Datenexploration verwenden können. **Kompatibel mit hybriden Hosting-Umgebungen:** Data Fabrics sind umgebungsunabhängig. Es kann bei der bidirektionalen Integration mit fast allen Komponenten helfen, um eine stoffartige Struktur zu schaffen und die Notwendigkeit des Codierens zu eliminieren. Data Fabric Software unterstützt On-Premises-, Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen. **Hohe Skalierbarkeit:** Data Fabric Systeme können Daten im Unternehmensmaßstab verwalten. Es hilft, Daten automatisch zu erfassen, die normalerweise ungenutzt bleiben würden. Sie sind skalierbar mit minimalem Eingriff und ohne Investitionsbedarf in teure Hardware oder geschultes Personal. Die Datenarchitektur hilft, die Komplexität von Big Data zu reduzieren und letztendlich strategische Geschäftsergebnisse zu fördern. **Schnelle Einblicke:** Die Automatisierung von Datenengineering-Aufgaben und die Integrationserweiterung helfen, Echtzeiteinblicke schneller zu liefern. Auch die kontinuierliche Datenanalyse, die von Data Fabric verwendet wird, hilft, durch schnellen Zugriff Wert zu schaffen. Data Fabric Software kombiniert Data Warehouses und Data Lakes und integriert Daten aus mehreren Apps, um Dienste bereitzustellen, die Organisationen helfen, ihre Daten zu überwachen und zu kontrollieren. **Nahtlose Integration:** Data Fabric Software löst die häufige Herausforderung von Big Data in Organisationen. Dieses Tool beseitigt Datensilos durch einen ganzheitlichen Ansatz und hilft bei der nahtlosen Integration von Daten über verschiedene Funktionen hinweg. Viele Workloads verlagern sich in die Cloud, und es erfordert Daten. Data Fabric Software rationalisiert diese Bewegung von der Cloud zum Rechenzentrum oder zwischen hybriden Clouds. ### Wer nutzt Data Fabric Software? Data Fabric Plattformen haben verschiedene Interessengruppen innerhalb einer Organisation. **Datenwissenschaftler:** Datenwissenschaftler nutzen Data Fabric Software, um tiefgehende und verborgene Unternehmensdaten zu erkunden, die sie mit anderen Abteilungen für umsetzbare Einblicke teilen können. **Geschäftsanwender:** Die Geschäftsanwender der Organisation, wie Marketer, können diese Tools nutzen, um kritische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Intelligente Data Fabric Lösungen sind die aufkommende Datenarchitektur, die Organisationen hilft, ihre Unternehmensdateninitiativen zu beschleunigen. #### Software im Zusammenhang mit Data Fabric Software Im Folgenden sind einige Tools aufgeführt, die mit Data Fabric Software verwendet werden können: [Maschinelles Lernen Datenkatalog Software](https://www.g2.com/categories/machine-learning-data-catalog) **:** Maschinelle Lern-Datenkataloge ermöglichen es Organisationen, Daten aus mehreren Datenquellen zu kategorisieren, darauf zuzugreifen, sie zu interpretieren und zusammenzuarbeiten und ein hohes Maß an Governance und Zugriffsmanagement aufrechtzuerhalten. Data Fabric hilft, Datenquellen und Metadaten zu identifizieren, zu sammeln und zu analysieren. [Datenqualitätssoftware](https://www.g2.com/categories/data-quality) **:** Datenqualitätssoftware verwendet eine Reihe von Technologien, um Probleme mit den für die Entscheidungsfindung verwendeten Daten zu identifizieren, zu verstehen, zu verhindern und zu korrigieren. Datenqualitätstools führen kritische Funktionen wie Datenprofilierung, Parsing, Standardisierung, Bereinigung, integrierte Workflows und Wissensbasen durch. [Daten-Governance-Software](https://www.g2.com/categories/data-governance) **:** Daten-Governance-Software wird verwendet, um datenbezogene Richtlinien durchzusetzen. Diese Produkte helfen, Richtlinien, Prozesse und Verantwortlichkeitsmaßnahmen zu etablieren, um sicherzustellen, dass Datenqualitätsstandards eingehalten werden. Daten-Governance-Tools ermöglichen es Organisationen, ein Rahmenwerk zu entwickeln, um zu wissen, welche Daten sie besitzen und wie sie optimal genutzt werden können. [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Datenvorbereitung und -bereitstellung sind wichtige Schritte in der Datentransformation und -integration während des Datenpipeline-Lebenszyklus. Die Datenvorbereitung beginnt mit dem Laden von Daten in eine Datenplattform aus einem Data Lake. Dann beginnt die Datenverarbeitung mit Extraktions-, Transformations-, Lade- oder Extraktions-, Lade-, Transformations- (ETL- oder ELT-) Tools. Das Ergebnis sind vorbereitete Daten. ### Herausforderungen mit Data Fabric Software Obwohl Data Fabric Systeme auf Datenmanagement abzielen, gibt es einige Herausforderungen bei der Implementierung ihrer Dienste. Nachfolgend sind einige Herausforderungen aufgeführt, denen Organisationen häufig begegnen: **Bereitstellung und Konfiguration von Diensten:** Dienste müssen möglicherweise auf mehreren Servern bereitgestellt werden, um die Leistung zu optimieren. Dies kann erfordern, dass Dienste auf bestimmte Weise konfiguriert werden, damit sie zusammenarbeiten. **Erstellung eines Datenmodells und Datenmanagement:** Ein Datenmodell bestimmt, wie Daten strukturiert und organisiert werden. Daher ist es notwendig, ein Datenmodell zu erstellen, das die Bedürfnisse der Organisation erfüllt und leicht verwaltet werden kann. Data Fabric vereinheitlicht Daten über verschiedene Datentypen und -punkte hinweg mithilfe eines semantischen Wissensgraphen. Eine der Herausforderungen besteht darin, Daten zu verwalten und zu speichern. Daten sind in verschiedenen Formaten verfügbar; daher muss die Software in der Lage sein, alle Arten von Daten zu handhaben und zu verwalten. Der Aufbau einer Architektur, die verschiedene Umgebungen unterstützt, ist eine Herausforderung. **Integration mit externen Systemen:** Data Fabric ermöglicht die Integration mit mehreren Systemen. Für die Integration mit externen Systemen wird normalerweise eine Middleware-Software erstellt, um zwischen diesen externen Systemen und Data Fabric Tools zu vermitteln und deren Kommunikation zu verwalten. Die Herausforderung besteht darin, dass zwei kommunizierende Systeme unterschiedliche Architekturen haben können; daher ist es eine Herausforderung, eine einzige Middleware zu erstellen. **Datensicherheit:** Der Schutz von Daten ist für jede Organisation von größter Bedeutung. Eine der Herausforderungen, wenn Daten von einem Punkt zum anderen mit Data Fabric Tools übertragen werden, besteht darin, dass die Daten anfällig für Angriffe sind. Dies kann jedoch durch die Einführung von Firewalls vermieden werden, um die Sicherheit zu gewährleisten. Es ist auch wichtig, über Datenmaskierung und Verschlüsselung hinauszugehen, um einen vollständigen Datenschutz zu gewährleisten. ### Wie kauft man Data Fabric Software? #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Data Fabric Software Data Fabric Software löst mehrere Datenmanagementprobleme oder -herausforderungen in einer Organisation. Bevor man Data Fabric Software kauft, ist es wichtig, die bestehenden Anforderungen der Organisation zu verstehen. Wenn eine Organisation nur Duplikaterkennung und Datenvalidierung benötigt, kann ein Datenqualitätstool helfen. Viele Organisationen wählen auch Datenverarbeitungslösungen wie ETL-Tools, um ihre Daten zu verarbeiten und zu integrieren. Abhängig davon, wo in der Organisation ein Bedarf an Datenmanagement besteht, können Data Fabric Lösungen ausgewählt werden. #### Vergleichen Sie Data Fabric Software Produkte **Erstellen Sie eine Longlist** Eine Liste von Data Fabric Software Anbietern kann helfen, deren Angebote zu verstehen. Das Team in der Organisation kann dann die Anbieter bewerten, die die Bedürfnisse der Organisation erfüllen würden. **Erstellen Sie eine Shortlist** Nach der Bewertung verschiedener Data Fabric Lösungen können die Entscheidungsträger der Organisation einige wenige Anbieter auswählen, je nachdem, welche Anbieter die Anforderungen erfüllen. **Führen Sie Demos durch** Nach der Auswahl von Anbietern sollten Unternehmen nach einer Demo suchen. Die Demo gibt ein besseres Verständnis der technischen Funktionalität der Software. Heutzutage kommen Data Fabric Tools mit Funktionen der künstlichen Intelligenz. KI-basierte Empfehlungen helfen bei der schnelleren Datenwiederherstellung. Dies könnten einige wichtige Funktionen sein, die die Teams kennen müssen. IT-Profis, Datenwissenschaftler sowie Datenmanagement- und Geschäftsteams können an der Demo teilnehmen, um das Produkt aus verschiedenen Perspektiven zu bewerten. #### Auswahl von Data Fabric Software **Wählen Sie ein Auswahlteam** Ein Auswahlteam ist eine Mischung aus technischen Benutzern und Geschäftsanwendern wie Datenwissenschaftlern, Datenmanagementteams und Marketingteams. Darüber hinaus sollte das Team einen wichtigen Entscheidungsträger haben. **Verhandlung** Sobald ein Anbieter für seine Software ausgewählt wurde, ist es ratsam, deren Preisgestaltung zu verstehen und gegebenenfalls zu verhandeln. Der Verhandlungsteil hängt vollständig vom Budget der Organisation und dem Unterschied zwischen dem Produktpreis und dem Budget ab. **Endgültige Entscheidung** Nachdem beide Parteien zu einer einvernehmlichen Vereinbarung gekommen sind, ist es an der Zeit zu entscheiden, ob die Software gekauft werden soll.