6 kostenlose Open Source ETL Tools für Unternehmen

Kunden, Mitarbeiter, Produkte und interne Systeme – Unternehmen sammeln heute in allen Geschäftsprozessen riesige Datenmengen. Um daraus einen Wert zu gewinnen, müssen sie die Daten organisiert zusammenführen und analysieren. Nur so verschaffen sich Firmen einen ganzheitlichen Blick auf ihre Daten. Nur so sind sie in der Lage, datenbasierte, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Um das zu erreichen, haben sich ETL Tools etabliert. Wir zeigen, welche kostenlosen Open Source ETL Tools Sie kennen sollten und wie Sie Schritt für Schritt das richtige ETL Tool für Ihr Unternehmen wählen.

Das Wichtigste in Kürze zu ETL Tools

• Mit ETL Tools automatisieren Sie unter anderem den Datenverarbeitungsprozess, steigern die Datenqualität und unterstützen eine bessere Entscheidungsfindung.
• Führende ETL Programme sind zum Beispiel Scriptella ETL und Apache Hop.
• Sie wählen den richtigen ETL Service, indem Sie in 8 Schritten die Anforderungen Ihres eigenen Businesses mit den Fähigkeiten der jeweiligen Programme abgleichen.
• Mit der KI-Software Konfuzio optimieren und automatisieren Sie die Extraktion und Analyse von Daten in unstrukturierten Dokumenten. Lassen Sie sich jetzt von einem unserer Experten zum Einsatz von Konfuzio in Ihrem Unternehmen unverbindlich beraten! 

Was sind ETL Tools?

Mit ETL Tools führen Unternehmen Daten effizient zusammen. Dazu nehmen die Tools die 3 Schritte „Extract“, „Transform“ und „Load“ vor. Im ersten Schritt extrahieren sie die Daten zunächst aus unterschiedlichen Quellen wie Datenbanken, CSV-Dateien und APIs. Dann transformiert eine ETL Software die extrahierten Daten in das gewünschte Format oder Schema. Dafür bereinigt, aggregiert oder wandelt es Datenformate um. Die Transformation stellt sicher, dass die Daten den Anforderungen des Zielsystems entsprechen. Die transformierten Daten lädt das ETL Programm dann in das Zielsystem wie eine Datenbank oder ein Data Warehouse.

Das Ergebnis: Unternehmen verfügen über einen konsistenten und strukturierten Zugriff auf ihre Daten für Analysen und Berichterstellung.

In der Praxis nutzen Unternehmen ETL Solutions zum Beispiel, um Daten aus SAP-Systemen in ein Data Warehouse, das über Data Marts für BI und Reporting verfügt, zu überführen.

Wie profitieren Unternehmen von ETL Tools?

Ein ETL Service legt den Wert von Daten offen. Welche Benefits entstehen dabei in der Praxis?

Effizienzsteigerung

ETL Tools automatisieren den Datenverarbeitungsprozess, was manuelle Eingriffe minimiert. Mitarbeiter sind so in der Lage, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Und: Unternehmen sparen viel Zeit ein. Das steigert die Effizienz im Unternehmen. 

Verbesserte Datenqualität

Durch die Transformation und Bereinigung von Daten verbessern ETL Programme die Datenqualität. Dazu identifizieren und korrigieren sie Inkonsistenzen, Fehler und Redundanzen, bevor sie die Daten in das Zielsystem laden.

Verfügbarkeit von Echtzeitdaten

Top ETL Tools bieten die Möglichkeit einer Echtzeit-Datenverarbeitung. Das ist entscheidend für Unternehmen, die aktuelle und zeitkritische Informationen benötigen.

Skalierbarkeit

ETL Software ermöglicht die Skalierung von Datenintegrationsprozessen, um mit wachsenden Datenvolumina umzugehen. Unternehmen sind dabei in der Lage, die Kapazität je nach Bedarf anzupassen, ohne dass es zu Engpässen kommt.

Konsistente Datenhaltung

Durch den Einsatz von ETL Solutions stellen Unternehmen sicher, dass Daten in verschiedenen Systemen und Plattformen konsistent vorliegen. Dabei sorgen die Tools zum Beispiel dafür, dass die Daten gemäß den definierten Geschäftsregeln und Standards transformiert und geladen werden.

Bessere Entscheidungsfindung 

ETL Tools erleichtern den Zugriff auf gut vorbereitete und integrierte Daten, was die Grundlage für aussagekräftige Datenanalysen bildet. Unternehmen sind so in der Lage, fundierte Entscheidungen auf Basis qualitativ hochwertiger Daten zu treffen.

Unterstützung für Compliance-Anforderungen

ETL Plattformen bieten oft erweiterte Funktionen zur Datenverfolgung und -überwachung. Das ist besonders wichtig, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Unternehmen können so nachvollziehen, wer auf welche Daten zugegriffen und welche Veränderungen vorgenommen hat.

6 führende Open Source ETL Tools

Am Markt finden sich dutzende ETL Tools verschiedener Arten für unterschiedliche Zielgruppen. Die folgende 6 Programme haben sich etabliert, um Datenströme effizient zu bündeln:

Scriptella ETL

Scriptella ETL ist ein Open Source ETL Tool, das von der Community entwickelt und gepflegt wird. Es steht unter der Apache License, Version 2.01 zur Verfügung. Zu den wesentlichen Funktionen zählen diese:

Einfache XML-Syntax für Skripte: Scriptella verwendet eine einfache XML-Syntax für ETL-Skripte. Dies bedeutet, dass Sie keine komplexe XML-basierte Sprache lernen müssen, um Scriptella zu verwenden. Stattdessen können Sie SQL oder eine andere für die Datenquelle geeignete Skriptsprache nutzen, um die erforderlichen Transformationen durchzuführen.

Arbeiten mit mehreren Datenquellen in einer einzigen ETL-Datei: Scriptella ermöglicht es Ihnen, in einer einzigen ETL-Datei mit mehreren Datenquellen zu arbeiten. So können Sie beispielsweise Statistiken aus einer Datenbank sammeln und in einer anderen speichern.

Unterstützung für viele nützliche JDBC-Funktionen: Scriptella unterstützt viele nützliche JDBC-Funktionen wie Stapelverarbeitung, vorbereitete Anweisungen und Parameter in SQL2. Darüber hinaus können Sie BLOB-Inhalte, z.B. Dateien, referenzieren und andere JDBC-Funktionen in Ihren Skripten verwenden.

Sciptella bringt diese Vor- und Nachteile mit:

Vorteile

• Scriptella kann die Arbeitslast ausbalancieren und die Arbeitslast mit dem RDBMS teilen
• Das Programm verhindert die Belastung von Datenbanken, die für die Speicherung und den Abruf (Abfrageoptimierung) konzipiert sind, mit dem Overhead einer groß angelegten Datentransformation

Nachteile

• Wie bei den meisten ETL-Tools ist die Lernkurve für Scriptella steil, insbesondere wenn Sie nicht mit Java oder SQL vertraut sind
• Die Leistung kann bei der Verarbeitung sehr großer Datensätze beeinträchtigt werden

Apache Hop

Apache Hop, kurz für Hop Orchestration Platform, ist eine Plattform für Data Engineering und Datenorchestrierung. Sie zielt darauf ab, alle Aspekte der Orchestrierung von Daten und Metadaten zu vereinfachen. Zu den Hauptfunktionen zählen diese:

Visuelle Entwicklung per Drag-and-Drop: Apache Hop ermöglicht es, Workflows und Pipelines einfach zu gestalten. Dabei sind Scripting und das Schreiben von Code eine Option, keine Notwendigkeit. Die visuelle Entwickleroberfläche ermöglicht es Entwicklern, produktiver zu sein als allein durch das Schreiben von “echtem” handgefertigtem Code.

Unterstützung für verschiedene Plattformen: Apache Hop ist so konzipiert, dass es in jedem Szenario funktioniert – von IoT bis zu riesigen Datenmengen, On-Premise, in der Cloud, auf einem Bare OS oder in Containern und Kubernetes.

Metadatenbasiert: Alle Interaktionen zwischen Apache Hop und den anderen Komponenten in der Datenarchitektur werden über Metadaten ausgeführt. Durch die Trennung der Metadaten von Runtime-Code und Tools erreicht Hop einen minimalen Installations-Footprint.

Das ETL-Programm bringt diese Vor- und Nachteile mit:

Vorteile

• Verbesserte Zusammenarbeit in verteilten Teams durch visuelle Codevergleiche
• Apache Hop bietet individuelle Logging-Verfahren, die es den Nutzern ermöglichen, ihre Datenpipelines effektiv zu überwachen und zu verwalten.

Nachteile

• Trotz aller Vorteile der visuellen Gestaltung sollten Hop-Nutzer beim Verwalten der Pipelines und Workflows nicht auf Versionskontrolle verzichten
• Da das Tool relativ neu ist, ist die Community und damit die Unterstützung noch überschaubar

Logstash

Logstash ist ein Open-Source-Tool für die Datenaufnahme, das Daten aus einer Vielzahl von Quellen sammelt, umwandelt und an das gewünschte Ziel sendet. Das Programm wurde vom Unternehmen Elastic entwickelt. Zu den Hauptfunktionen zählen diese:

Datenaufnahme: Logstash kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen aufnehmen, unabhängig von der Datenquelle oder dem Datentyp.

Datenverarbeitung: Mit vorgefertigten Filtern und der Unterstützung von über 200 Plugins ermöglicht Logstash die einfache Verarbeitung von Daten.

Datenweiterleitung: Das ETL Tool kann Daten an verschiedene Ziele senden, einschließlich Elasticsearch, eine Open-Source-Analyse- und Suchmaschine.

Das ETL Tool bringt diese Vor- und Nachteile mit:

Vorteile

•  leicht skalierbar und kann mit großen Datenmengen umgehen
• lässt sich mit mehr als 200 Plugins erweitern

Nachteile

• Die Einrichtung und Konfiguration von Logstash kann komplex sein, insbesondere in großen und dynamischen Umgebungen
• Kann unter Umständen erhebliche Systemressourcen verbrauchen, insbesondere wenn große Mengen von Logdaten verarbeitet werden.

Talend Open Studio

Talend Open Studio ist ein Open Source ETL Tool, das diese Hauptfunktionen mitbringt:

Grafische Profile von Daten: Talend Open Studio bietet eine grafische Benutzeroberfläche, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Daten zu visualisieren und zu verwalten. Mit dieser Funktion identifizieren Sie schnell Datenqualitätsprobleme und entdecken verborgene Muster und Anomalien.

Hinzufügen von zahllosen Funktionen: Talend Open Studio ermöglicht es Ihnen, eine Vielzahl von Funktionen wie Datenqualitätsüberprüfung und Big-Data-Datenintegration hinzuzufügen. Sie können zum Beispiel die Datenqualität gegen benutzerdefinierte Schwellenwerte bewerten und die Konformität zu internen Standards wie SKU oder externen Standards wie Postleitzahlen messen. 

Nutzung der neuesten Datenquellen und Analysetechnologien: Talend Open Studio ermöglicht es, die neuesten Datenquellen, Analysetechnologien und flexible Ressourcen von AWS oder Azure zu nutzen. Mit Talend erstellen Sie zum Beispiel eine intelligente Datenbank mit Azure Data Lake oder mit Azure Synapse Analytics. Darüber hinaus bietet Talend grafische Schnittstellen, Vorlagen und über 900 Komponenten für eine schnelle und zuverlässige AWS-Integration. 

Talend bringt diese Vor- und Nachteile mit:

Vorteile

• Open Source und kostenlos mit großer Community für Support und Weiterentwicklung
• Einfache und benutzerfreundliche Oberfläche

Nachteile

• Es gibt eine steile Lernkurve, insbesondere für Benutzer, die nicht mit ETL-Prozessen oder Datenintegration vertraut sind
• Für fortgeschrittene Funktionen wie Datenqualität, Big-Data-Datenintegration oder Verarbeitungsressourcen ist möglicherweise ein Upgrade auf Talend Cloud erforderlich

Pentaho

Pentaho ist ein Open Source ETL Tool der Hitachi Group Company. Zu den Hauptfunktionen der Software gehören diese:

Leistungsstarke Datenübertragungen: Pentaho bietet leistungsstarke Mapping-Funktionen für Datenübertragungen. Unternehmen sind daher in der Lage, Daten einfach zu importieren, selbst wenn Quelle und Ziel eine unterschiedliche Struktur haben.

Einweg-Synchronisation von Datenänderungen: Pentaho Import lädt optional nur neue und geänderte Daten.

Datenqualität: Pentaho bietet eine umfassende Palette von Maschine-Learning-Algorithmen aus dem Weka-Projekt, einschließlich Clustering, Entscheidungsbäume, Random Forests, Hauptkomponentenanalyse und neuronale Netzwerke.

Pentaho bringt diese Vor- und Nachteile mit:

Vorteile

• Große Community-Unterstützung und verschiedene Support-Foren
• Pentaho hat im Vergleich zu anderen BI-Tools auf dem Markt, wie SAP, BIA, SAS BIA und IBA, eine geringe Integrationszeit und Infrastrukturkosten

Nachteile

• Eingeschränkter Support im Vergleich zu kostenpflichtigen Lösungen
• Obwohl Pentaho speichereffizient ist und es Ihnen ermöglicht, problemlos Millionen von Zeilen zu skalieren, weist es Nachteile in Bezug auf Datenanalyse und Visualisierung auf

Hevo Data

Hevo Data ist eine bekannte Datenberichterstattungsplattform. Es handelt sich um eine Low-Code-Technologie für bidirektionale Datenpipelines, die speziell für erweiterte Anforderungen im Bereich ETL und Reverse ETL entwickelt wurde. Eine wichtige Rolle spielen diese Funktionen:

Automatisierung unternehmensweiter Datenflüsse: Die Lösung unterstützt Datenteams bei der Rationalisierung und Automatisierung unternehmensweiter Datenflüsse.

Automatisierte Datenintegration: Hevo bietet eine automatisierte einheitliche Datenplattform, die es Ihnen ermöglicht, Daten aus über 150 Quellen in Ihr Data Warehouse zu laden, zu transformieren und die Daten in jede Ziel-Datenbank zu integrieren.

Zu den wesentlichen Vor- und Nachteilen des Programms zählen diese:

Vorteile

• Für jede Quelle/Ziel gibt es eine detaillierte Dokumentation mit entsprechenden aktuellen Referenzen
• Hohe Gesamtgeschwindigkeit

Nachteile

• Hevo hat eine Begrenzung bei der Anzahl der Quellen in den Plänen
• Der Schema-Mapper bietet keine Option zum Ändern von Spaltentypen am Ziel

Schritt für Schritt – Wie Sie das richtige ETL Tool wählen 

Sie verfügen jetzt über einen Überblick über 6 etablierte, kostenlose Open Source Tools am Markt. Wie aber finden Sie heraus, ob eines von diesen das passende ist? Damit Sie sich für das richtige ETL Werkzeug entscheiden, folgen Sie diesen 8 Schritten:

1. Definieren Sie die Anforderungen

Legen Sie in einem ersten Schritt die wichtigsten Eckpfeiler für den ETL-Prozess fest. Beantworten Sie dabei Fragen nach der Art der Datenquellen, den benötigten Transformationen, dem Datenvolumen und dem erwarteten Datenwachstum. Klären Sie, ob Sie Echtzeit-Integrationen benötigen oder ob ein Batch-Ansatz ausreicht. Und: Brauchen Sie Funktionen wie Datenqualitätsprüfung, Datenverfolgung und Überwachung?

2. Überprüfen Sie Ihre Datenquellen und Datenformate

Damit eine ETL Solution zu den Datenquellen in Ihrem Unternehmen passt, legen Sie eine Liste mit allen internen und externen Quellen, genauso wie mit allen Datenformaten an. Ein kompetentes Tool ist in der Lage, mit Cloud-Diensten, Datenbanken und Webdiensten sowie häufig verwendeten Datenformate wie CSV, XML, JSON und proprietären Formaten effizient umzugehen.

3. Bewerten Sie die Datentransformationsfunktionen

Überprüfen Sie die Fähigkeiten des ETL Tools in Bezug auf Datenmanipulation und -transformation. Achten Sie darauf, dass das Programm die erforderlichen Transformationen durchführen kann, um die Daten in das gewünschte Format zu bringen. Dies kann zum Beispiel Aggregation, Bereinigung, Normalisierung, Fehlerbehandlung und Umgang mit Datenqualität umfassen.

4. Überprüfen Sie die Leistung des Tools

Berücksichtigen Sie die Leistung des ETL-Tools. Prüfen Sie dabei insbesondere, ob es in der Lage ist, mit großen Datenmengen effizient umzugehen. Suchen Sie nach Features wie In-Memory-Verarbeitung, verteiltem Computing und Parallelverarbeitung.

5. Prüfen Sie die Benutzerfreundlichkeit

Die technische Expertise Ihrer Teams muss mit der Benutzerfreundlichkeit der ETL Software zusammenpassen. Neben einer einfach verständlichen Benutzeroberfläche ist auch eine Unterstützung für No-Code-ETL-Entwicklung vorteilhaft. Auf diese Weise fallen die Kosten für Verwaltung und Wartung des Services gering aus.

6. Berücksichtigen Sie die Integration mit internen Systemen

Stellen Sie sicher, dass Sie das ETL Tool nahtlos mit bestehenden Systemen integrieren können. Dazu zählt unter anderem eine Kompatibilität mit Datenbanken, Cloud-Plattformen, APIs, BI Tools und Analyseplattformen.

7. Definieren Sie die benötigte Flexibilität

Überprüfen Sie die Flexibilität des Tools in Bezug auf verschiedene Szenarien und Anforderungen. Eine flexible ETL Software sollte in der Lage sein, sich an unterschiedliche Datenintegrationsanforderungen anzupassen und gleichzeitig skalierbar zu bleiben.

8. Berücksichtigen Sie Sicherheitsanforderungen 

Achten Sie auf die Sicherheitsfunktionen des ETL-Tools. Überprüfen Sie, ob es beispielsweise Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Zertifizierungen wie für HIPAA und DSGVO mitbringt. Stellen Sie sicher, dass das Tool Data-Governance-Praktiken unterstützt, so dass die Datensicherheitsmaßnahmen mit den Datenrichtlinien Ihres Unternehmens übereinstimmen.

Konfuzio – Leistungsstarkes KI-Tool für ETL-Prozesse

Kostenlose Open Source ETL-Tools unterstützen Unternehmen zuverlässig dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und auszuwerten. Während das für einfach zugängliche Daten wie aus APIs und Datenbanken unkompliziert möglich ist, verlangen weniger zugängliche Daten den Einsatz eines kompetenten Partners.

Konfuzio unterstützt Sie dabei, unstrukturierte Daten aus Dokumenten automatisiert und effizient zu erfassen, zu sortieren und auszuwerten.

Dazu verfügt die Software über eine fortschrittliche künstliche Intelligenz, die zukunftsweisende Technologien wie Deep Learning, Machine Learning und Optical Character Recognition vereint. Sprechen Sie jetzt mit einem unserer Experten und lassen Sie sich unverbindlich beraten, wie Sie mit Konfuzio Ihre Datenerfassung und Datenauswertung aus Dokumenten optimieren und automatisieren. 

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