Die 20 wichtigsten Tools zur Datenerfassung im Jahr 2025: Der ultimative Leitfaden

4. Google Cloud Dataflow

Dataflow ist ein vollständig verwalteter Google Cloud Service für Stream- und Batch-Verarbeitung. Es kann sowohl einfache Datenpipelines, wie z.B. das Verschieben von Daten zwischen Systemen in geplanten Intervallen, als auch erweiterte Echtzeit-Pipelines verarbeiten. 

Außerdem ist das Tool hoch skalierbar und unterstützt bei Bedarf einen nahtlosen Übergang von der Batch- zur Stream-Verarbeitung.

Google Dataflow baut auf Apache Beam auf. So kannst du mit den Beam SDKs Ingestion Pipelines programmieren. Außerdem bietet das Tool vordefinierte Workflow-Vorlagen, mit denen du im Handumdrehen Pipelines erstellen kannst. Entwickler können auch benutzerdefinierte Vorlagen erstellen und sie für Nicht-Techniker zur Verfügung stellen, um sie bei Bedarf einzusetzen. 

5. Azure Datenfabrik

Azure Data Factory (ADF) ist Microsofts Cloud-Dienst für das Ingesting von Daten aus verschiedenen Quellen. Es wurde entwickelt, um Workflows zu erstellen, zu planen und zu orchestrieren, um den Prozess zu automatisieren. 

ADF selbst speichert keine Daten. Es unterstützt den Datenverkehr zwischen Systemen und verarbeitet sie durch Rechenressourcen auf entfernten Servern. 

Die Plattform verfügt über mehr als 90 integrierte Konnektoren zur Verknüpfung verschiedener Datenquellen, darunter lokale Datenspeicher, REST-APIs und Cloud-Server. Dann kopiert die Komponente "Kopiervorgang" die Daten von der Quelle zur Senke. 

Wenn du bereits Microsoft-Dienste für andere Datenoperationen verwendest, ist Azure Data Factory eine Komplettlösung für deine Dateneingabeanforderungen. Unser Azure Data Factory-Anleitung führt dich durch die Einrichtung von Dateningestions-Workflows auf Azure.

Erfahrung mit der Benutzeroberfläche von Azure Data Factory und Synapse Analytics. Bilde Quelle: Microsoft Lernen

6. Talend

Talend ist eine Open-Source-Plattform für die End-to-End-Datenintegration. Es macht den Aufbau von Dateneingabe-Workflows einfach und bietet Drag-and-Drop-Komponenten für die Verbindung verschiedener Quellen und Ziele. 

Talend ist dafür bekannt, Daten zwischen Systemen zu verschieben und dabei die Qualität zu erhalten. Die robusten Datenqualitätswerkzeuge gewährleisten die Genauigkeit der Daten bei der Erfassung. Außerdem ermöglichen die integrierten Überwachungsfunktionen die Einhaltung von Datensicherheits- und Governance-Regeln.  

7. Fivetran

Fivetran ist eine beliebte Datenintegrationsplattform, die ELT-Aufgaben automatisiert. Sie liefert ununterbrochene Daten, indem sie sich automatisch an Änderungen des Datenformats anpasst. Diese Funktion trägt auch dazu bei, die Datengenauigkeit durch das Schema-Mapping während des Ingestion zu erhalten. 

Der größte Vorteil von Tools wie Fivetran ist, dass sie wartungsfrei sind. Die automatische Schemaverwaltung und -überwachung ermöglicht selbstverwaltende Pipelines. 

Außerdem bietet das Tool CDC-Funktionen (Change Data Capture), die sicherstellen, dass das Ziel in Echtzeit auf dem neuesten Stand ist. 

Für diejenigen, die damit nicht vertraut sind: CDC bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung der letzten Aktualisierungen in einer Datenbank und spiegelt diese in Echtzeit im Ziel wider.

8. Airbyte

Airbyte ist ein weiteres Open-Source-Tool für die Datenaufnahme auf der Liste. Sie ist die beliebteste Datenintegrationsplattform und wird von über 3000 Unternehmen genutzt. 

Mit über 300 vorgefertigten Anschlüssen bietet Airbyte die umfassendste Unterstützung für verschiedene Quell- und Zielverbindungen. Da es sich um Open Source handelt, kannst du den Code dieser Konnektoren einsehen und sie anpassen. Wenn dein Anwendungsfall nicht abgedeckt ist, kannst du deinen eigenen Source Connector schreiben. 

Airbyte erfordert technisches Fachwissen, um Pipelines einzurichten und zu warten, insbesondere bei benutzerdefinierten Anschlüssen. Es gibt aber auch kostenpflichtige Tarife mit vollständig verwalteten Diensten und speziellem Support.

Die Benutzeroberfläche von Airbyte. Bild Quelle: Airbyte GitHub

9. Informatica

Die intelligente Datenmanagement-Cloud von Informatica enthält eine Reihe von Tools zur Vereinfachung der Dateneingabe. Das Tool "Data Loader" braucht nur ein paar Minuten, um Daten aus über 30 Cloud-Diensten zu laden. 

Informatica hat auch ein Tool zur Anwendungsintegration, das unterschiedliche Softwaresysteme sowohl vor Ort als auch in der Cloud miteinander verbindet. Die Cloud-Datenintegrationsplattform ist für eine leistungsstarke Dateneingabe mit ETL/ELT konzipiert.  

Informatica wurde für die Verarbeitung von Batch- und Echtzeitdaten entwickelt und ermöglicht die Aufnahme aller Arten von Daten aus relationalen Datenbanken, Anwendungen und Dateisystemen. Darüber hinaus bietet die Plattform KI-Funktionen wie die CLAIRE Engine, die Metadateninformationen analysiert und relevante Datensätze für deinen Dateningestionsbedarf vorschlägt. 

10. Apache Flume

Apache Flume ist ein verteilter und zuverlässiger Dienst zum Laden von Logdaten an Ziele. Seine flexible Architektur wurde speziell für Streaming-Datenströme entwickelt, z. B. von mehreren Webservern zu HDFS oder ElasticSearch in nahezu Echtzeit. 

Der Flume-Agent ist die Hauptkomponente, die für die Datenbewegungen verantwortlich ist. Er besteht aus einem Kanal, einer Senke und einer Quelle. Die Quellkomponente wählt die Datendateien aus den Quelldaten aus, und die Senke sorgt für die Synchronisierung zwischen dem Ziel und der Quelle. Mehrere Flume-Agenten können für die parallele Datenaufnahme beim Streaming großer Datenmengen konfiguriert werden.

Apache Flume ist für seine Fehlertoleranz bekannt. Mit mehreren Failover- und Wiederherstellungsmechanismen sorgt Flume auch bei Ausfällen für eine konsistente und zuverlässige Datenübernahme.  

11. Stitch

Stitch ist ein einfaches und erweiterbares Cloud-ETL-Tool. Obwohl es keine komplexen benutzerdefinierten Transformationsfunktionen hat, ist es perfekt für die Dateneingabe geeignet. 

Wie andere ETL-Tools für Unternehmen bietet auch Stitch eine Reihe von Konnektoren zu über 140 Datenquellen, in der Regel von SaaS-Anwendungen und Datenbanken bis hin zu Data Warehouses und Data Lakes. Für benutzerdefinierte Dateneingabe-Workflows ist Stitch mit Singer integriert, sodass du benutzerdefinierte Konnektoren erstellen kannst.

Benutzeroberfläche für die Stitch-Datenextraktion. Image source: Maschen-Dokumentation

12. StreamSets

StreamSets, das von IBM übernommen wurde, ist eine Open-Source-Datenintegrationsmaschine für Stream-, Batch- und CDC-Daten. Die Funktion "Data Collector" bietet Drag-and-Drop-Quellkonnektoren für Cloud-Plattformen wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud sowie für On-Premises-Systeme. 

Du brauchst kein IT-Fachwissen, um Dateneingabe-Pipelines zu erstellen oder zu bearbeiten - die Drag-and-Drop-Oberfläche des Datensammlers ist äußerst intuitiv. 

StreamSets ist ein plattformunabhängiges Tool, mit dem Nutzer/innen Datensammelpipelines erstellen können, die mit minimalen Neukonfigurationen für verschiedene Umgebungen geeignet sind. Zusätzlich zu den Datensammlern verfügt die Plattform über Datentransformatoren, die mit Apache Spark arbeiten und komplexe Datentransformationen durchführen. 

13. Apache Beam

Apache Beam ist eine einheitliche Lösung, die ein einziges Programmiermodell für Batch- und Streaming-Anwendungsfälle bietet. Es funktioniert nahtlos mit Cloud-Plattformen wie Google Cloud Dataflow, Apache Flink und Apache Spark. 

Für die Dateneingabe in Echtzeit kannst du feste, gleitende und Sitzungsfenster definieren, um Daten schnell zu gruppieren und zu verarbeiten.

Apache Beam zeichnet sich durch seine Flexibilität aus. Sie ermöglicht es, Pipelines in jeder beliebigen Programmiersprache zu definieren und auf mehreren Ausführungsmaschinen auszuführen.

14. Hevo Daten

Hevo Data ist eine vollständig verwaltete, codefreie Plattform für die Übertragung von Daten aus über 150 Quellen an das Ziel deiner Wahl. Das Tool übernimmt nicht nur die Datenaufnahme, sondern wandelt die Daten auch um, um sie für Analysen vorzubereiten. 

Die Plattform erkennt automatisch das Schema der eingehenden Daten und gleicht es mit dem Zielschema ab, was für Flexibilität sorgt. 

Hevo data bietet außerdem eine robuste, fehlertolerante Architektur, die sicherstellt, dass während der Dateneingabe keine Daten verloren gehen. Insgesamt ist Hevo Data die erste Wahl für Streaming- und Echtzeit-Analytik-Anwendungen. 

Hevo Daten Benutzeroberfläche. Bildquelle: Hevo Dokumentation

15. Segment

Segment ist eine Plattform für Kundendaten, die saubere und transformierte Kundendaten für Analysen bereitstellt. Die Plattform ist darauf spezialisiert, verschiedene Arten von Kundendaten zu sammeln, z. B. Interaktionen, Impressionen, Klicks und andere Verhaltensdaten.

Die Lernpfad-API des Tools sammelt Ereignisdaten aus verschiedenen Quellen, darunter Handy, Web und Server. Mit nur wenigen Klicks können die Daten in über 450 Apps integriert werden.

Die über Segment gesammelten Daten stehen den Nutzern über SQL-Abfragen zur Verfügung, während Programmierer mit curl-Befehlen auf Echtzeitdaten zugreifen können. 

16. Matillion

Matillion ist eine Cloud-native Datenintegrationsplattform, die entwickelt wurde, um Daten in der Cloud zu bewegen und zu transformieren. Sie ist am besten für leistungsstarke Cloud Data Warehouses wie Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery geeignet.

Die Plattform bietet eine breite Palette an vorgefertigten Konnektoren für Cloud- und lokale Datenquellen, darunter Datenbanken, SaaS-Anwendungen, Social-Media-Plattformen und mehr. 

Mit seinem Fokus auf Leistung bietet Matilion auch starke Transformationsfunktionen, um Daten zu bereinigen und für weitere Analysen vorzubereiten. 

17. Keboola

Keboola, das speziell für die Durchführung komplexer Transformationen entwickelt wurde (), bietet benutzerdefinierte Dateneingabemöglichkeiten. Mit über 250 eingebauten Integrationen zwischen Quellen und Zielen automatisiert es die Dateneingabe mit wenigen Klicks.

Keboola unterstützt sowohl Batch- als auch Echtzeit-Datenströme, um Unternehmensdaten zu importieren. Wenn du jedoch Daten in Echtzeit einspeisen willst, brauchst du Programmierkenntnisse, um Webhooks einzurichten. 

Keboola Daten-Workflows. Bildquelle: Keboola

18. Snowplow

Snowplow ist eine Datenerfassungsplattform der nächsten Generation, die Ereignisdaten aus verschiedenen Quellen erfasst und verarbeitet. Es ist darauf spezialisiert, Daten über das Kundenverhalten zu sammeln und sie für fortschrittliche KI- und maschinelle Lernanalysen aufzubereiten.

Snowplow verwendet intern Tracker und Webhooks, um Ereignisdaten in Echtzeit zu sammeln. 

Tracker sind die Bibliotheken oder SDKs, die in mobile Apps, Websites und serverseitige Anwendungen integriert werden können. Sie sammeln Ereignisdaten wie Nutzerinteraktionen, Klicks und Likes und senden sie an Sammler. Die Collectors leiten die Daten dann durch den Anreicherungsprozess, bevor sie sie an das Ziellager senden.

19. IBM DataStage

IBM DataStage ist eine branchenführende Datenintegrationsplattform, die für ETL- und ELT-Operationen entwickelt wurde. Die Basisversion ist als On-Premise-Version erhältlich, aber um Skalierung und Automatisierung über die Cloud zu erleben, musst du ein Upgrade auf DataStage für IBM Cloud Pak® durchführen. 

Das umfangreiche Set an vorgefertigten Konnektoren und Stufen automatisiert den Datenaustausch zwischen verschiedenen Cloud-Quellen und Data Warehouses.

Für diejenigen, die ihre Datenarchitektur auf dem IBM-Ökosystem aufbauen, ist DataStage das Tool der Wahl für die Dateneingabe. Es lässt sich mit anderen IBM-Datenplattformen wie Cloud Object Storage und Db2 integrieren, um Daten aufzunehmen und umzuwandeln.

20. Alteryx

Alteryx ist bekanntn für seine Datenanalyse- und Visualisierungstools. Mit über 8000 Kunden ist es eine beliebte Analyseplattform, die Daten- und Analyseaufgaben automatisiert.

Alteryx hat ein Tool namens Designer Cloud, das eine intuitive Oberfläche für die Erstellung von Dateneingabe-Pipelines für Analysen und KI-Anwendungsfälle bietet. Sie bietet Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen, darunter Data Warehouses, Cloud-Speicher und Dateisysteme.

Willst du die Datenaufbereitung und -analyse ohne Programmierkenntnisse vereinfachen? Lerne, wie du Arbeitsabläufe mit der Einführung in Alteryx automatisierst undDrag-and-Drop ETL-Funktionen freischaltest.

Alteryx Drag & Drop Benutzeroberfläche. Bildquelle: Alteryx

Zusammenfassende Tabelle der Data Ingestion Tools

Kriterien für die Auswahl von Data Ingestion Tools

Bei so vielen Tools in der Branche kann es schwierig sein, die richtige Datenintegrationsplattform für deine Zwecke zu finden. Hier ist eine Liste mit einigen Faktoren, die du berücksichtigen solltest, bevor du dich für ein bestimmtes Datenintegrationstool entscheidest.

Skalierbarkeit

Du kannst ganz einfach eine Excel-Tabelle oder eine CSV-Datei in die Zielgebiete einlesen. Das manuelle Einlesen von Echtzeit-Datenströmen aus verschiedenen Quellen an unterschiedliche Ziele kann jedoch eine Herausforderung sein. Moderne Anwendungen, wie z.B. soziale Medien, haben oft eine hohe und eine niedrige Nachfrage. Hier kommt die Skalierbarkeit der Dateneingabe-Tools zum Tragen.

Skalierbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, je nach Bedarf zu wachsen oder zu schrumpfen. So kann sich das Tool schnell an die wachsenden Anforderungen des Datenvolumens anpassen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Flexibilität 

Flexibilität bezieht sich auf die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten zu verarbeiten. Dateneingabe-Tools, die verschiedene Datenquellen unterstützen und benutzerdefinierte Konnektoren anbieten, sorgen für Flexibilität in Dateneingabesystemen.  

Die automatische Schemazuordnung erkennt zum Beispiel das Schema der eingehenden Daten und ordnet sie dem Ziel zu, ohne sie auf eine vordefinierte Schemastruktur zu beschränken. So kann das Tool Daten jedes beliebigen Schemas einlesen.

Echtzeit vs. Stapelverarbeitung

Batch Data Ingestion sammelt Daten nach einem Zeitplan und aktualisiert sie am Zielort. Datenaufnahme in Echtzeit bedeutet hingegen, dass die Daten kontinuierlich und ohne Verzögerung übertragen werden.

Viele Tools zur Dateneingabe unterstützen heute sowohl die Batch- als auch die Echtzeit-Dateneingabe. Wenn du jedoch häufig mit Echtzeitdaten zu tun hast, z. B. mit Kundenereignissen oder Videostreaming, solltest du ein Tool mit hohem Durchsatz und geringer Latenz wählen.

Kosten und Lizenzierung

Verschiedene Tools zur Dateneingabe haben unterschiedliche Preisstrukturen. Einige bieten stufenweise Preise an, während andere ein Umlageverfahren anwenden. Diese Lösungen sind oft kosteneffizienter als Open-Source-Tools, da du für kostenlose Tools Experten einstellen musst, um die Dateneingabe zu ermöglichen. Open-Source-Tools bieten jedoch eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit für deinen Anwendungsfall. 

Einige kostenpflichtige Dateneingabe-Tools bieten auch Funktionen auf Unternehmensniveau mit umfangreichen Anpassungsmöglichkeiten, die allerdings ihren Preis haben. Je nach deinem Budget und deinem Anpassungsbedarf solltest du daher zwischen kostenpflichtigen und Open-Source-Plattformen wählen.

Fazit 

Die Wahl des richtigen Tools für die Dateneingabe hängt von deinen spezifischen Bedürfnissen ab - ob du Wert auf Echtzeit-Streaming, Stapelverarbeitung, Cloud-Kompatibilität oder einfache Integration legst. Die oben aufgeführten Tools bieten eine Vielzahl von Optionen, die dir helfen, die Datenerfassung und das Laden in deine Zielsysteme effizient zu gestalten.

Wenn du neu in der Datentechnik bist und dein Verständnis dafür vertiefen willst, wie Daten durch moderne Pipelines fließen, dann schau dir den Kurs Einführung in die Datentechnik an. Für alle, die mehr über ETL- und ELT-Prozesse in Python erfahren möchten, ist ETL und ELT in Python eine großartige Ressource, um praktische Erfahrungen mit Dateneingabetechniken zu sammeln.