# Beste Datengewebe-Software

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

   Data-Fabric-Software ist eine einheitliche Datenplattform, die es Organisationen ermöglicht, ihre Daten und Datenmanagementprozesse zu integrieren. Die Einführung eines Data Fabrics ermöglicht die Erstellung vollständiger Ansichten ihrer Daten, unterstützt bestehende Prozesse und Anwendungen und ermöglicht die schnelle Entwicklung neuer Anwendungsfälle. Ein Data Fabric ist nicht nur eine einzelne Lösung, sondern ein gesamtes Datenökosystem, das unterschiedliche Datenquellen und Infrastrukturetypen über Standorte hinweg (vor Ort, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen) verbindet und Analysen ohne belastende Datenintegrationsanforderungen ermöglicht. Die Software bietet Vorteile wie die Möglichkeit, jeden Datentyp unabhängig vom Standort zu erkunden und Wert daraus zu ziehen, indem sie Speicher von strukturierten und unstrukturierten Daten verbindet. Sie bietet zentralisierten Zugriff über eine einzige, einheitliche Ansicht der Daten einer Organisation, die Zugriffs- und Governance-Beschränkungen erbt.

Unternehmen nutzen Data-Fabric-Software, um eine bessere Sichtbarkeit in oft hochkomplexe und heterogene Datenlandschaften zu erlangen. Data-Fabric-Software bietet tiefere Einblicke und Kontrolle über ihre Daten, unabhängig davon, wo sie sich befinden, und ermöglicht bessere Geschäftsentscheidungen und -strategien. Unternehmen datengetrieben zu machen, ist der Schlüssel zum Aufkommen von Data-Fabric-Software, und sie kann von jeder Branche übernommen werden. Betrugserkennung und Sicherheitsmanagement, Vertriebs- und Marketingmanagement sowie Governance- und Compliance-Management sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle, die das Wachstum von Data Fabric vorantreiben.

Um in die Kategorie Data Fabric aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Datenmanagementprozesse auf einer einzigen einheitlichen Plattform durchführen
- Daten aus unterschiedlichen Quellen über Standorte hinweg abrufen und verbinden oder daran zusammenarbeiten
- Daten in allen Umgebungen (Multi-Cloud und vor Ort) verwalten
- Einen einzigen, nahtlosen Zugriff und Kontrolle auf Daten über Quellen und Typen hinweg ermöglichen
- Analysetools und Konnektivität zu anderen analytischen Lösungen bereitstellen
- Metadatenfunktionalität mit Datenaktualität und Datenherkunftsfähigkeiten bieten





## Best Datengewebe-Software At A Glance

- **Führer:** [ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/de/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Incorta](https://www.g2.com/de/products/incorta/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [TimeXtender](https://www.g2.com/de/products/timextender/reviews)
- **Top-Trending:** [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/de/products/astro-by-astronomer/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [TimeXtender](https://www.g2.com/de/products/timextender/reviews)


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### Strategy Mosaic

Strategy Mosaic, von Strategy (ehemals MicroStrategy), ist eine unternehmensgerechte universelle semantische Schichtlösung, die darauf abzielt, die Fähigkeiten von KI und Business Intelligence (BI) innerhalb von Organisationen zu verbessern. Sie adressiert kritische Herausforderungen wie Datenfragmentierung und inkonsistente Metriken, die zu unzuverlässigen KI-Antworten, Compliance-Risiken und unkontrollierten Cloud-Kosten führen. Die universelle semantische Schicht, die Mosaic bietet, dient als zentrales Repository für Geschäftsdefinitionen, Hierarchien und Sicherheitsregeln und stellt sicher, dass alle Benutzer auf konsistente Metriken und KPIs zugreifen, unabhängig von den verwendeten Tools. Diese einzige Quelle der Wahrheit wird aktiv von unserer integrierten Sentinel-Schicht überwacht, die Sie von reaktiven Audits zu proaktiver, Echtzeit-Governance bewegt. Sentinel bietet sofortige Informationen über potenzielle Datenverletzungen, Compliance-Risiken und Kosteneinsparmöglichkeiten, die Ihnen helfen, Cloud-Ausgaben zu optimieren und Verstöße zu verhindern, bevor sie auftreten. Darüber hinaus befähigt Mosaic Organisationen, eine prüfbare Grundlage für KI zu schaffen. Durch die Bereitstellung einer Schicht aus reichhaltigem Geschäftskontext und konsistenten, menschenlesbaren Definitionen gibt Mosaic KI-Modellen das tiefe Verständnis, das erforderlich ist, um genauere und überprüfbare Antworten zu liefern. Dies beschleunigt die Zeit bis zur Erkenntnis, ermöglicht es Ihnen, die Abhängigkeit von Anbietern zu beenden, und reduziert die Gesamtbetriebskosten (TCO) erheblich, indem kostspielige Datenüberarbeitungen eliminiert und Datenmanagementprozesse optimiert werden. Zusammenfassend zeichnet sich Strategy Mosaic dadurch aus, dass es die grundlegenden Probleme der Datenfragmentierung und Governance adressiert. Seine robuste Konnektivität, die zentrale semantische Schicht und der Fokus auf die Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Organisationen, die ihre Analysefähigkeiten verbessern und KI effektiv nutzen möchten.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 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:** 102

**User Satisfaction Scores:**

- **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)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [ServiceNow](https://www.g2.com/de/sellers/servicenow)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.servicenow.com/
- **Gründungsjahr:** 2004
- **Hauptsitz:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @servicenow (53,880 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/29352/ (32,701 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 43% Unternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & 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:** 130

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sap.com/
- **Gründungsjahr:** 1972
- **Hauptsitz:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,024 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & 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. [TimeXtender](https://www.g2.com/de/products/timextender/reviews)
  Mit über 3.000 globalen Kunden bietet TimeXtender eine umfassende Produktpalette, darunter Datenintegration, Stammdatenmanagement, Datenqualität und Orchestrierung. Diese Tools 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:** 145

**User Satisfaction Scores:**

- **Einfache Bedienung:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [TimeXtender](https://www.g2.com/de/sellers/timextender)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.timextender.com
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Aarhus, Denmark
- **Twitter:** @TimeXtender (17,673 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/timextender/ (89 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Business Intelligence Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Kleinunternehmen


#### Pros & 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)

  ### 4. [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:** 37

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [K2View](https://www.g2.com/de/sellers/k2view)
- **Gründungsjahr:** 2009
- **Hauptsitz:** Dallas, TX
- **Twitter:** @K2View (144 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (192 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Telekommunikation, Computersoftware
  - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 38% Unternehmen


#### Pros & 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)

  ### 5. [Denodo](https://www.g2.com/de/products/denodo/reviews)
  Denodo ist ein führendes Unternehmen im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die führende logische Datenmanagement-Plattform zur Umwandlung von Daten in vertrauenswürdige Erkenntnisse und Ergebnisse für alle datenbezogenen Initiativen im gesamten Unternehmen, einschließlich KI und Self-Service. Denodos Kunden in allen Branchen weltweit haben vertrauenswürdige, KI-bereite und geschäftsbereite Daten in einem Drittel der Zeit und mit 10-fach besserer Leistung als mit Lakehouses und anderen gängigen Datenplattformen allein bereitgestellt. Die Denodo-Plattform umfasst folgende Funktionen: - Eine semantische Schicht mit semantischer Suche und eingebetteter Datenvorbereitung in einem Self-Service-Datenkatalog. - Einheitliche, in Echtzeit aktualisierte Datenansichten ohne teure Replikation oder Kopieren von Daten. - Native Konnektoren zu über 200 Quellsystemen, sowohl in der Cloud als auch vor Ort. - Ein AI-SDK, das metadatengetriebene RAG (Retrieval Augmented Generation) implementiert, um vertrauenswürdige Daten für KI-Agenten bereitzustellen. - Abfragebeschleunigung, die die Leistung von Lakehouses um das 10-fache verbessert und gleichzeitig die Rechen- und Speicherkosten senkt. - Föderierte, unternehmensweite Governance und Datenschutzkonformität. - Größere Automatisierung gängiger Datenengineering-Aufgaben mit dem KI-gestützten Denodo-Assistenten. Unternehmen weltweit in jeder wichtigen Branche haben Denodo genutzt, um einen größeren geschäftlichen Self-Service und Agilität zu erreichen, die betriebliche Sichtbarkeit und Effizienz zu verbessern, die Leistung und Kosten moderner Dateninfrastrukturen wie Lakehouses zu optimieren und den Erfolg ihrer KI-Initiativen sicherzustellen. Denodo bietet jetzt zwei Optionen, um diesen Bedürfnissen gerecht zu werden: die Denodo-Plattform, die in allen Clouds (AWS, Azure, GCP und Alibaba) und vor Ort für volle Kontrolle einsetzbar ist, und Agora, unser vollständig verwalteter Cloud-Service, der auf AWS verfügbar ist und ein vollständig verwaltetes Erlebnis mit denselben umfangreichen Datenfunktionen bietet. Denodo bietet einen einzigartigen Ansatz zur Datenintegration und -verwaltung, der auf keiner anderen Plattform zu finden ist. Denodo-Kunden berichteten: 83% Steigerung der Produktivität von Geschäftsanwendern 67% Reduzierung der Zeit, die zur Vorbereitung von Daten für KI benötigt wird 65% Verringerung der Datenlieferzeit im Vergleich zu ETL 10-fache Verbesserung der Lakehouse-Abfrageleistung im Vergleich zum direkten Ausführen von Abfragen was zu einem durchschnittlichen Dreijahresvorteil von 6,8 Mio. USD, einem ROI von 408% und einer Amortisation innerhalb von sechs Monaten bei den Kunden führte.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 39

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Denodo](https://www.g2.com/de/sellers/denodo)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @denodo (5,544 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/32150/ (777 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 47% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Funktionalität (3 reviews)
- Verbinder (2 reviews)
- Datenkatalogisierung (2 reviews)
- Datenintegration (2 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)

**Cons:**

- Teuer (2 reviews)
- Fehlerprobleme (1 reviews)
- Käfer (1 reviews)
- Schwieriges Lernen (1 reviews)
- Lernkurve (1 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 135

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Astronomer](https://www.g2.com/de/sellers/astronomer)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.astronomer.io/
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** New York, US
- **Twitter:** @astronomerio (19,752 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10019299 (4,630 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


#### Pros & Cons

**Pros:**

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

**Cons:**

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

  ### 7. [Google Dataplex](https://www.g2.com/de/products/google-dataplex/reviews)
  Dataplex’s intelligentes Datengewebe ermöglicht es Organisationen, ihre Daten zentral zu entdecken, zu verwalten, zu überwachen und zu steuern, über Data Lakes, Data Warehouses und Data Marts hinweg mit konsistenten Kontrollen, was den Zugang zu vertrauenswürdigen Daten bietet und Analysen in großem Maßstab unterstützt.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 17

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,840,340 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 41% Kleinunternehmen, 41% Unternehmen


  ### 8. [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:** 71

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (708,000 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 51% Unternehmen, 28% Kleinunternehmen


  ### 9. [Incorta](https://www.g2.com/de/products/incorta/reviews)
  Incorta ist die erste und einzige offene Datenbereitstellungsplattform, die Echtzeitanalysen von Live-Daten über alle Aufzeichnungssysteme hinweg ermöglicht—ohne die Notwendigkeit komplexer ETL-Prozesse. Durch die direkte Analyse von Rohdaten, die den Quelldaten identisch sind, bietet Incorta schnellere und genauere Einblicke und beseitigt Barrieren für die Erkundung. Mit intuitiven Low-Code/No-Code-Tools, KI-gestütztem Abfragen über Nexus und vorgefertigten Geschäftsdatenanwendungen können Unternehmens-Teams schnell Einblicke gewinnen, technische Hindernisse abbauen und intelligentere Entscheidungen treffen, ohne großen technischen Aufwand.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 55

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Incorta](https://www.g2.com/de/sellers/incorta)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.incorta.com/
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Mateo, CA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/incorta/ (325 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 56% Unternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datenintegration (1 reviews)
- Einfache Integrationen (1 reviews)
- Integrationen (1 reviews)

**Cons:**

- Käfer (1 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 64

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Progress Software](https://www.g2.com/de/sellers/progress-software)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.progress.com/
- **Gründungsjahr:** 1981
- **Hauptsitz:** Burlington, MA.
- **Twitter:** @ProgressSW (48,823 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/progress-software/ (4,205 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 54% Unternehmen, 25% Kleinunternehmen


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


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 92

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Elastic](https://www.g2.com/de/sellers/elastic)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @elastic (64,492 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (4,986 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE: ESTC

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 35% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

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

**Cons:**

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

  ### 12. [Cinchy](https://www.g2.com/de/products/cinchy-cinchy/reviews)
  Mit der Cinchy Data Collaboration Plattform befreien Sie Daten aus Anwendungen und kontrollieren und verbinden sie als Datenprodukte in einem Netzwerk, wodurch die Notwendigkeit zukünftiger Datenintegration entfällt. Bauen Sie ein agileres Datenökosystem auf, das Veränderungen einfach macht, Geschäftsergebnisse schnell beschleunigt und kollaborative Intelligenz in Ihrem Unternehmen fördert. Mit Cinchy heilen Sie die Schmerzen der Integration, um Projekte zu halbierten Kosten und in halber Zeit zu liefern, verbessern die Datenverwaltung mit universellen Datenzugriffskontrollen und bieten Geschäftsanwendern Datenzugriff für Self-Service-Berichte und Analysen.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 19

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Cinchy](https://www.g2.com/de/sellers/cinchy)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Toronto, ON
- **Twitter:** @itscinchy (462 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/16200640/ (38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 53% Unternehmen mittlerer Größe, 37% Unternehmen


  ### 13. [TIBCO Data Fabric](https://www.g2.com/de/products/tibco-data-fabric/reviews)
  Datenvirtualisierung beseitigt Datensilos und bietet einen Ort, um auf alle Ihre Daten zuzugreifen, sie zu kombinieren und bereitzustellen. Geschäftsfreundliche Datenansichten vereinfachen den Zugriff und verbergen die IT-Komplexität. Agile Datenverarbeitung beschleunigt die Lösungszeit, senkt die Kosten und liefert die aktuellsten und vollständigsten Informationen für Ihr Unternehmen.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Cloud Software Group](https://www.g2.com/de/sellers/cloud-software-group)
- **Hauptsitz:** Fort Lauderdale, FL
- **Twitter:** @cloudsoftware (122 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cloudsoftwaregroup/ (9,677 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Unternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 14. [Talend Data Fabric](https://www.g2.com/de/products/talend-data-fabric/reviews)
  Talend Data Fabric ist eine einheitliche Plattform, die es Ihnen ermöglicht, alle Ihre Unternehmensdaten in einer einzigen Umgebung zu verwalten. Nutzen Sie alles, was die Cloud zu bieten hat, um Ihren gesamten Datenlebenszyklus zu verwalten – von der Verbindung mit dem breitesten Spektrum an Datenquellen und Plattformen bis hin zum intuitiven Self-Service-Datenzugriff.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 62

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,263 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1 (888) 994-9854

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 28% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datenverwaltung (3 reviews)
- Datenintegration (2 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Flexibilität (2 reviews)
- Leistung (2 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (4 reviews)
- Teuer (3 reviews)
- UX-Verbesserung (3 reviews)
- Schlechte Dokumentation (2 reviews)
- Langsame Leistung (2 reviews)

  ### 15. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/de/products/cloudera-data-platform/reviews)
  Cloudera Navigator ist eine vollständige Datenverwaltungslösung für Hadoop und bietet wichtige Funktionen wie Datenerkennung, kontinuierliche Optimierung, Prüfung, Abstammung, Metadatenverwaltung und Richtliniendurchsetzung. Als Teil von Cloudera Enterprise ermöglicht Cloudera Navigator leistungsfähige agile Analysen, unterstützt die kontinuierliche Optimierung der Datenarchitektur und erfüllt die Anforderungen an die Einhaltung von Vorschriften.


  **Average Rating:** 3.7/5.0
  **Total Reviews:** 21

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 7.2/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Cloudera](https://www.g2.com/de/sellers/cloudera)
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @cloudera (106,568 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 888-789-1488

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 48% Unternehmen, 38% Kleinunternehmen


  ### 16. [Mosaic.](https://www.g2.com/de/products/cma-consulting-mosaic/reviews)
  Mosaik ist die Kunst des Datenmanagements. Gestalten Sie Ihr größeres Bild mit unserer Mosaik-Produktlinie für Daten. Es bietet vertrauenswürdige Werkzeuge, die die Art und Weise optimieren, wie Sie qualitativ hochwertige Einblicke entdecken, bewerten und visualisieren.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 7.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [CMA Consulting](https://www.g2.com/de/sellers/cma-consulting)
- **Gründungsjahr:** 1984
- **Hauptsitz:** Latham, NY
- **Twitter:** @CMACorp (224 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/228012 (422 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 42% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 17. [Tengu DataOps platform](https://www.g2.com/de/products/tengu-dataops-platform/reviews)
  TENGU entstand 2016 als Lösung zur Automatisierung von Aufgaben, die keinen Mehrwert generieren, und zur schnelleren Einrichtung von Datenarchitekturen, sodass mehr Zeit für die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse zur Verfügung steht. Im Jahr 2020 wurde TENGU zu einer voll funktionsfähigen DataOps-Plattform mit vielen weiteren Funktionen und Fähigkeiten. TENGU ist eine DataOps-Plattform für datengesteuerte Unternehmen, die es ihnen ermöglicht, die Effizienz von Datenwissenschaftlern, Analysten und anderen Profilen innerhalb des Unternehmens zu verbessern. Sie ermöglicht es ihnen, sich auf Business Intelligence anstatt auf Datenoperationen zu konzentrieren. TENGU ist über eine Platform-as-a-Service-Lizenz (TENGU.CORE oder TENGU.PLUS) verfügbar und verbindet sich mit jeder Unternehmensinfrastruktur (z. B. GCE, AWS, Azure, VMWare, OpenStack, MaaS). Es ermöglicht Teams, effizienter mit den nützlichsten Daten zu arbeiten und besser zusammenzuarbeiten, was den Geschäftswert und das Umsatzwachstum steigert.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 16

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Tengu](https://www.g2.com/de/sellers/tengu)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Gent, (Oost-Vlaanderen)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10862558 (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Kleinunternehmen


  ### 18. [SyncWith](https://www.g2.com/de/products/syncwith/reviews)
  Zugriff auf Tausende von APIs und erhalten Sie die Daten, die Sie benötigen.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 7.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SyncWith](https://www.g2.com/de/sellers/syncwith)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/syncwith-data (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 73% Kleinunternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Einfache Einrichtung (1 reviews)

**Cons:**

- Käfer (1 reviews)

  ### 19. [Atlan](https://www.g2.com/de/products/atlan/reviews)
  Atlan ist die Kontextschicht für Unternehmens-KI. Es liest kontinuierlich Ihre Lagerhäuser, Datenbanken, Pipelines, BI-Tools und Geschäftssysteme, um einen Unternehmens-Datengraphen rückwärts zu konstruieren, der Assets, Abstammung, Entitäten, Metriken, Richtlinien und Beziehungen erfasst. Auf diesem Graphen bereichert und kuratiert es maschinenlesbare Semantiken — Beschreibungen, beliebte Verknüpfungen, KPI- und Metrikdefinitionen, Ontologien und Geschäftsregeln — und organisiert sie in verwaltete, versionierte Kontext-Repos: begrenzte Bündel von Kontext, die widerspiegeln, wie Ihr Unternehmen Schlüsselkonzepte definiert und Entscheidungen trifft. Diese Kontext-Repos werden dann über offene Schnittstellen (SQL, APIs, SDKs, OSI/MCP-ähnliche Protokolle) bereitgestellt, sodass Agenten, Co-Piloten und KI-Anwendungen denselben vertrauenswürdigen Kontext in Echtzeit abrufen können, anstatt dass jedes Team seine eigene Logik hart codiert. Mensch-in-der-Schleife-Governance-Workflows für Konfliktlösung, Außerkraftsetzung, Feedback und Zertifizierung halten diesen Kontext vertrauenswürdig, während sich das Geschäft, die Daten und die Modelle weiterentwickeln.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 124

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Atlan](https://www.g2.com/de/sellers/atlan)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.atlan.com
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** New York, US
- **Twitter:** @AtlanHQ (9,709 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://in.linkedin.com/company/atlan-hq (580 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 53% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (17 reviews)
- Benutzeroberfläche (12 reviews)
- Datenherkunft (10 reviews)
- Einfache Einrichtung (10 reviews)
- Merkmale (10 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (5 reviews)
- Eingeschränkte Funktionalität (5 reviews)
- Benutzeroberflächenprobleme (5 reviews)
- Schwieriges Lernen (4 reviews)
- Integrationsprobleme (4 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 23

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Ilum](https://www.g2.com/de/sellers/ilum)
- **Unternehmenswebsite:** https://ilum.cloud/
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Santa Fe, US
- **Twitter:** @IlumCloud (18 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Telekommunikation
  - **Company Size:** 52% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (16 reviews)
- Merkmale (16 reviews)
- Integrationen (16 reviews)
- Einrichtung erleichtern (15 reviews)
- Einfache Integrationen (14 reviews)

**Cons:**

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

  ### 21. [Environments as a Service](https://www.g2.com/de/products/environments-as-a-service/reviews)
  Uffizzi erzielt 20-50% Verbesserungen in der Entwicklungsgeschwindigkeit, indem es Softwareentwicklungsteams mit ephemeren Umgebungen (auch bekannt als Vorschauumgebungen) ausstattet. Durch die Bereitstellung dieser Umgebungen "on-demand" für Entwicklung, QA, Staging und Demos ermöglicht Uffizzi Teams, Engpässe in gemeinsam genutzten Umgebungen zu überwinden, Kapazitäten in Echtzeit zu erfüllen, manuelle Einrichtung für DevOps-Personal zu eliminieren und enorme Effizienzen im großen Maßstab freizuschalten. Uffizzi bietet eine vollständig containerisierte Lösung, die die kostengünstigste, leichteste und schnellste Umgebungen-als-Service-Lösung auf dem Markt ist. Vertraut von Open Source und einigen der innovativsten Softwareteams der Welt bei Spotify, NocoDB, Dev.to, Meilisearch und vielen anderen.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 8

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 7.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Uffizzi](https://www.g2.com/de/sellers/uffizzi)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Nashville, US
- **Twitter:** @Uffizzi_ (1,414 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/uffizzi-cloud/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Buchhaltung
  - **Company Size:** 63% Unternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 22. [Anzo](https://www.g2.com/de/products/anzo/reviews)
  Altair® Graph Studio™ (ehemals Anzo) ist ein umfassendes Toolset zur Datenentdeckung und -integration, das eine semantische, graphbasierte Datengewebeschicht über verschiedene Unternehmensdatenquellen legt. Diese semantische Schicht verleiht Daten – sowohl strukturierten als auch unstrukturierten – eine realweltliche Bedeutung, wodurch Erkenntnisse klarer und zuvor unsichtbare Verbindungen explizit werden. Graph Studio schafft eine einheitliche Sicht auf die Daten eines Unternehmens, beseitigt Datensilos, aktiviert ungenutzte Daten und ermöglicht spannende neue Ebenen von bedarfsgerechten Geschäftseinblicken.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Cambridge Semantics](https://www.g2.com/de/sellers/cambridge-semantics)
- **Gründungsjahr:** 2007
- **Hauptsitz:** Boston, Massachusetts
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/202709 (24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 23. [Fraxses](https://www.g2.com/de/products/fraxses/reviews)
  Fraxses von Intenda ist eine Datenmanagementplattform, die von Organisationen in verschiedenen Branchen genutzt wird. Sie ermöglicht es Organisationen, alle ihre Datenquellen in einem einzigen Ökosystem zu verbinden, mit vollständiger Herkunft und Abstammung. Während die Datenquellen an verschiedenen Orten sein und unterschiedliche Technologien nutzen können, erleben die Benutzer sie als Teil derselben virtuellen Umgebung. Fraxses kann sich mit nahezu jeder Datenquelle verbinden und sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten. Durch die Nutzung von Datenvirtualisierung fördert Fraxses einen Ansatz des Verbindens statt Sammelns und liefert Daten in Echtzeit direkt von der Quelle. Als End-to-End-Lösung befreit die Plattform Unternehmen davon, mehrere Produkte warten und verwalten zu müssen, und bietet das ideale Framework, um ein Datengewebe aufzubauen. Fraxses umfasst verschiedene Module, die für unterschiedliche Funktionen verwendet werden: Legoz – das Frontend der Plattform bietet die intuitive Benutzeroberfläche, die es Geschäftsanwendern erleichtert, mit Daten umzugehen. Insights – dieses Datenvisualisierungsmodul integriert leistungsstarke Geschäftsanalysetechnologie mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz im eingebetteten BI-Bereich. Integrate – erleichtert alle Arten der Datenintegration, einschließlich Echtzeit- und Batch-Verarbeitung, und unterstützt sowohl ETL als auch ELT. Opus – Intendas Entwicklungsteams nutzen diese Low-Code/No-Code-Anwendungsentwicklungsplattform, um maßgeschneiderte Lösungen und benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen. Wenn Unternehmen in Fraxses investieren, sind sie einer schnellen Kapitalrendite und einer zukunftssicheren Lösung sicher, um den Datenanforderungen von morgen gerecht zu werden.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Intenda](https://www.g2.com/de/sellers/intenda)
- **Gründungsjahr:** 2001
- **Hauptsitz:** Johannesburg, ZA
- **Twitter:** @Intenda (50 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/intenda/ (94 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 24. [Scikiq: Comprehensive Data Management Platform](https://www.g2.com/de/products/scikiq-comprehensive-data-management-platform/reviews)
  SCIKIQ ist eine No-Code/Low-Code-Künstliche-Intelligenz (KI)-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Unternehmen dabei zu helfen, ihre verstreuten Daten in eine KI-bereite Grundlage zu verwandeln. Diese innovative Lösung ermöglicht es Organisationen, KI schnell und effizient zu operationalisieren und den Bedarf an umfangreicher technischer Beteiligung zu minimieren. Da Unternehmen zunehmend von KI-Experimenten zur vollständigen Implementierung übergehen, adressiert SCIKIQ die dringende Nachfrage nach operativen KI-Plattformen, die sich nahtlos in bestehende Technologiestacks integrieren lassen. SCIKIQ richtet sich sowohl an Geschäftsanwender als auch an Datenteams und erleichtert die schnelle Bereitstellung von KI-Funktionen in verschiedenen Abteilungen und Anwendungsfällen. Die Plattform ist besonders relevant in der aktuellen Landschaft, in der globale Veränderungen wie KI-Vorgaben, digitale Souveränität und Datenkonformität Organisationen dazu veranlassen, nach Lösungen zu suchen, die sich an sich entwickelnde Anforderungen anpassen können. SCIKIQ zeichnet sich dadurch aus, dass es Unternehmen eine zugängliche und effektive Möglichkeit bietet, die Kraft der KI zu nutzen, ohne die Komplexität, ihre gesamte technische Infrastruktur neu aufzubauen. Zu den wichtigsten Merkmalen von SCIKIQ gehört seine Plug-and-Play-KI-Bereitschaftsschicht, die sich mühelos in jeden Datenstack integriert und minimale Störungen der laufenden Operationen gewährleistet. Der fortschrittliche KI-Co-Pilot der Plattform, NLQ, ist hervorragend darin, Eingabeaufforderungen in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die Datenanalysen, Dashboards, Agenten und Produkte umfassen. Darüber hinaus simuliert der auf GenAI basierende Datenagent die Expertise eines menschlichen Datenanalysten und vereinfacht den Prozess der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen. Der SCIKIQ Data Hub dient als grundlegende Architektur, die eine einzige Version der Wahrheit über alle Datenquellen innerhalb des Unternehmens etabliert und die Datenverwaltung und -kontrolle verbessert. Diese Fähigkeit wird durch die unvergleichliche Geschwindigkeit der Bereitstellung von SCIKIQ ergänzt, die Berichten zufolge viermal schneller ist als herkömmliche Altsysteme. Von Forrester als eine der weltweit führenden 34 KI-fähigen Plattformen anerkannt und von AWS auf großen Branchenveranstaltungen präsentiert, hat SCIKIQ das Vertrauen führender globaler Unternehmen gewonnen. Darüber hinaus unterstreicht die jüngste Anerkennung durch NASSCOM als eines der führenden Deep-Tech-Startups seinen innovativen Ansatz und seine Marktrelevanz. SCIKIQ ist nicht nur ein Ersatz für fragmentierte Datenwerkzeuge; es stellt einen transformativen Wandel hin zu einer KI-nativen Betriebsschicht innerhalb von Organisationen dar. Diese kategorieprägende Gelegenheit positioniert SCIKIQ als einen zentralen Akteur in der Unternehmens-KI-Landschaft und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten voll auszuschöpfen und durch fortschrittliche KI-Lösungen operative Exzellenz zu erreichen.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SCIKIQ](https://www.g2.com/de/sellers/scikiq)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** Gurgaon
- **Twitter:** @scikiq (9 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/SCIKIQ (29 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 36% Unternehmen, 36% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- Datenverwaltung (3 reviews)
- Funktionalität (3 reviews)
- Datenintegration (2 reviews)
- Einfache Einrichtung (2 reviews)

**Cons:**

- Komplexitätsprobleme (2 reviews)
- Komplexität (1 reviews)
- Datenverwaltung (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Integrationsprobleme (1 reviews)

  ### 25. [Cluedin](https://www.g2.com/de/products/cluedin/reviews)
  CluedIn ist die moderne Master Data Management-Plattform, die die Zeit zur Vorbereitung von Daten für Erkenntnisse um bis zu 80% verkürzt. Unser modellfreier, schemaloser Ansatz bedeutet, dass Datenverwalter keine Zeit mehr mit dem manuellen Modellieren, Zuordnen und Integrieren ihrer Daten verbringen müssen, sodass das natürliche Datenmodell mit Ihrem Unternehmen entstehen und sich weiterentwickeln kann. Dies spart nicht nur Zeit und Geld, sondern bedeutet auch, dass sich die Qualität Ihrer Daten in nur sechs Wochen um bis zu 50% verbessern kann. Unser System integriert sich mit über 27 Microsoft Azure Data and Analytics Services, einschließlich Purview und der Fabric-Suite. Wir waren auch der erste MDM-Anbieter, der sich mit Azure OpenAI integrierte und unseren eigenen AI-Assistenten startete. Mit CluedIn integrieren Sie Daten 60% schneller, validieren und deduplizieren Daten 50% schneller und erhöhen die Genauigkeit der Analysen um 25%.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Governance:** 7.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Datenintegration:** 6.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Einfache Bedienung:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datenschutz:** 7.2/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [CluedIn](https://www.g2.com/de/sellers/cluedin)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Copenhagen, Copenhagen
- **Twitter:** @cluedinhq (2,436 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/cluedin-aps (41 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 42% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- KI-Funktionen (1 reviews)
- Kundendienst (1 reviews)
- Einfache Einrichtung (1 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (1 reviews)



## Parent Category

[IT-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/it-infrastructure)



## Related Categories

- [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)



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## Buyer Guide

### 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.