iPaaS vs. ETL: Wer ist der Champion der Datenintegration?
Wenn Ihr Unternehmen zu den 89 % der globalen Unternehmen gehört, die sich im digitalen Wandel befinden, benötigen Sie eine Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Das führt zu einer Entscheidung: iPaaS vs. ETL. Beide Lösungen integrieren Daten, gehen dabei jedoch unterschiedlich vor.
iPaaS ermöglicht die Echtzeit-Datenintegration über alle Cloud- und On-Premises-Systeme hinweg, während ETL-Tools Daten extrahieren und transformieren, bevor sie diese in ein Data Warehouse laden. Welche Lösung besser zu Ihrem Unternehmen passt, hängt von Ihren individuellen Geschäftsanforderungen ab.
Nahtlose Integration ist entscheidend, und Datenintegrations-Tools helfen Ihnen dabei. Dieser Artikel vergleicht zwei leistungsstarke Lösungen zur Bewältigung von Herausforderungen bei der Datenintegration. Ich gehe auf ihre jeweiligen Stärken ein, vergleiche Echtzeit- mit Batch-Verarbeitung und zeige letztlich, welche Lösung für Ihre Geschäftsanforderungen am besten geeignet ist.
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Was ist iPaaS?
Integration Platform as a Service (iPaaS) ist eine cloudbasierte Lösung, mit der Sie schnell Integrationen und Funktionen zwischen allen Systemen Ihres Unternehmens erstellen können – unabhängig davon, ob sie in der Cloud oder lokal eingesetzt werden. So können Sie Daten austauschen und automatisierte Workflows über SaaS-Anwendungen, Altsysteme, Geschäftsprozesse, Geräte, Cloud-Dienste und Datenquellen hinweg erstellen, um nur einige zu nennen.
Beachten Sie, dass iPaaS zwar ähnlich aussieht, aber nicht dasselbe ist wie PaaS (Platform as a Service). Die Diskussion iPaaS vs. PaaS ist sehr unterschiedlich zur Debatte iPaaS vs. ETL.
Was ist ETL?
Das klassische ETL (Extract, Transform, Load) ist der Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie in ein standardisiertes Format zu transformieren und sie in ein zentrales Repository zu laden – meist ein Data Warehouse oder einen Data Lake. Diese vereinheitlichten Daten können Sie für viele Anwendungen nutzen, darunter Datenanalysen, Reporting, maschinelles Lernen und Entscheidungsfindung.
iPaaS vs. ETL: Unterschiede & Gemeinsamkeiten
ETL und iPaaS sind beide dafür ausgelegt, Datenintegration und Datenmigration in einem komplexen Geschäftsumfeld zu bewältigen. Bevor Sie sich entscheiden, sollten Sie auch die Unterschiede berücksichtigen – diese beeinflussen alles von den Kosten bis hin zu Anwendungsbereich und Implementierung.
Hier eine Zusammenfassung, wie sich iPaaS und ETL in einigen zentralen Bereichen unterscheiden und ähneln:
Unterschiede
Viele der wichtigsten Unterschiede zwischen iPaaS und ETL betreffen die Fähigkeiten, die Flexibilität und die Skalierbarkeit des Systems.
1. iPaaS baut Integrationen zwischen Systemen auf, während ETL ein zentrales Daten-Repository schafft
Ziel einer iPaaS-Lösung ist es, alle Anwendungen, Geräte und Systeme Ihres Unternehmens zu integrieren. Es ist ein effektiver Weg, Daten aus neuen Cloud-Diensten, älteren Legacy-Systemen, Data Warehouses und allem dazwischen zusammenzuführen. Über die Integrationen können Sie außerdem Workflow-Automatisierungen einrichten, die Geschäftsprozesse effizienter gestalten.
ETL extrahiert Rohdaten aus verschiedenen Quellen und erfasst Unterschiede zwischen Quelle und Ziel. Anschließend wird das Datenformat vereinheitlicht und in ein zentrales Repository geladen. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Unternehmensdaten vollständig, korrekt und konsistent sind.
2. iPaaS ermöglicht Echtzeit-Datenaustausch, während ETL eine Single Source of Truth schafft
Mit einer iPaaS-Plattform fließen Daten laufend zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen. Wenn beispielsweise ein Mitarbeiter der Produktion Kapazitätsprognosen hochlädt, stehen diese Informationen den Teams aus Vertrieb und Marketing sofort zur Verfügung. Indem Apps und Mitarbeitende in Echtzeit auf aktuelle Daten zugreifen können, steigert iPaaS Effizienz, Produktivität und Innovationskraft.
ETL hingegen hilft Ihnen dabei, die Unternehmensdaten zu einer Single Source of Truth zu transformieren. Statt Informationen zwischen verschiedenen Anwendungen zu teilen, werden die Daten in ein Data Warehouse geladen, damit sie leichter zugänglich sind. Die Geschäftsleitung kann Business-Intelligence-Tools für Analysen anbinden, und die HR-Leitung kann Reports zu KPIs für die Mitarbeiterleistung erstellen.
3. iPaaS verarbeitet Daten in Echtzeit, während ETL auf Batch-Prozesse setzt
Einer der Hauptunterschiede zwischen iPaaS und ETL-Tools ist die Art und Weise, wie sie Daten verarbeiten. Die meisten iPaaS-Plattformen verwenden Echtzeitverarbeitung. Die Informationen werden beim Eingang abgebildet und transformiert und stehen so allen integrierten Systemen sofort zur Verfügung. Das bedeutet: Wenn ein Vertriebsmitarbeiter einen neuen Kunden ins CRM einträgt, kann er im Angebotsmanagement-System auf dieselben Daten zugreifen – ganz ohne Kopieren oder manuelle Eingabe.
Traditionell nutzen ETL-Systeme Batchverarbeitung. Sie sammeln Daten über einen bestimmten Zeitraum und verarbeiten sie in den einzelnen ETL-Phasen paketweise. Diese Strategie spart Rechenressourcen, maximiert die Effizienz und verbessert die Genauigkeit.
Mit der Weiterentwicklung dieser Systeme verschwimmen die Unterschiede bei der Datenverarbeitung zunehmend. Die meisten iPaaS-Systeme können auch mit Batch-Verarbeitung umgehen, und viele ETL-Tools bieten inzwischen auch Streaming-ETL.
4. iPaaS nutzt umfassende cloudbasierte Plattformen, während ETL eher eingeschränkte cloudbasierte oder On-Premises-Plattformen verwendet
ETL gibt es in irgendeiner Form schon seit den 1970er Jahren. Ursprünglich waren ETL-Tools On-Premises-Lösungen, heute sind sie meist cloudbasiert. Die Technologie ist jedoch wesentlich enger gefasst als iPaaS – sie ist in der Regel ausschließlich für ETL-Aufgaben konzipiert. Die besten ETL-Tools reichen von High-Code bis No-Code und bieten oft nur eine begrenzte Auswahl an Konnektoren und Daten-Transformationen.
iPaaS-Tools, die neuer und primär cloudbasiert sind, sind deutlich umfassender, flexibler und skalierbarer. Neben ETL-Aufgaben ermöglichen sie auch Anwendungsintegration, API-Management, Datenanalyse, Workflow-Automatisierung und Prozessoptimierung. Die meisten bieten ein umfangreiches Ökosystem aus Konnektoren und Vorlagen, mit denen Sie neue Datenquellen schnell einbinden können.
5. iPaaS-KPIs konzentrieren sich häufig auf Effizienz und Geschäftsnutzen, während ETL-KPIs Leistung und Datenqualität betreffen
Da ETL-Prozesse in erster Linie auf die großflächige Datenübertragung ausgerichtet sind, messen die relevanten KPIs hier zumeist die Systemleistung und die Qualität der transformierten Daten. Mögliche Kennzahlen sind zum Beispiel:
- Durchschnittliche Verarbeitungszeit
- Durchschnittliche Batch-Größe
- Daten-Durchsatz für ETL-Pipelines
- Daten-Latenz
- Daten-Compliance
iPaaS-Lösungen erfordern komplexere Messgrößen. Diese können je nach Prozess stark variieren. Sie möchten herausfinden, ob Ihre Integrationen und Workflow-Automatisierungen die operative Effizienz insgesamt verbessern? Dann überwachen Sie beispielsweise die durchschnittliche Time-to-Market, die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Aufgaben und die Anzahl der Workflow-Automatisierungen.
Weitere iPaaS-KPIs, die Sie in Betracht ziehen sollten:
- Zunahme der Handels-Partner-Verbindungen
- Veränderung im Auftragsvolumen
- Kosten pro Akquise
- Nutzung der iPaaS-Endpunkte
- Durchschnittliche Kundenzufriedenheitsbewertung
Gemeinsamkeiten
Mit der zunehmenden Anzahl und Komplexität von Datenquellen entwickeln sich iPaaS- und ETL-Tools in eine ähnliche Richtung. Moderne Lösungen weisen viele Gemeinsamkeiten auf.
1. Beide integrieren Daten aus unterschiedlichen Quellen
Jede digitale Transformationsreise erfordert das Management der Datenintegration aus mehreren Quellen. Je nach Unternehmensprozessen kann dies E-Mails, Websites, SQL-Server, Flat Files, XML-Dateien, CRM-Systeme wie Salesforce, SaaS-Anwendungen und API-Tools einschließen. ETL und iPaaS unterstützen sowohl On-Premises- als auch Cloud-Quellen. Sie können sie nutzen, um Daten aus dem IBM-Mainframe Ihres Unternehmens, alten Excel-Dateien oder Kundenservice-Apps wie Freshdesk zu integrieren.
2. Beide sorgen dafür, dass Stakeholder mit denselben Daten arbeiten
Beide – ETL und iPaaS – haben das Ziel, sämtliche Unternehmensdaten zu vereinheitlichen. Sie beseitigen Datensilos und gleichen Unterschiede in den Quelldaten aus, damit Mitarbeiter Entscheidungen auf Basis derselben Informationen treffen. So lassen sich viele Engpässe, Verzögerungen und Überschneidungen vermeiden, die entstehen, wenn Vertriebs-, Werbe- und Marketingteams jeweils unterschiedliche Kundendaten pflegen.
3. Beide extrahieren, transformieren und mappen Daten
iPaaS-Systeme bieten dieselben Kernfunktionen wie ein ETL-Tool: Extraktion, Transformation und Mapping von Daten. Beide Tools nehmen Rohdaten auf und wandeln diese in ein für Ihre Mitarbeiter und angebundenen Systeme zugängliches, nutzbares Format um.
4. Beide bieten vorgefertigte und anpassbare Konnektoren
Viele iPaaS-Lösungen und ETL-Tools bieten Low-Code- und No-Code-Lösungen, die sowohl für technische als auch für fachliche Anwender zugänglich sind. Mitarbeitende können aus einer Vielzahl vorgefertigter Konnektoren, Vorlagen und Modelle wählen, um ihre Integrationsanforderungen zu erfüllen – oder mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche eigene Lösungen erstellen. Ihre Entwickler und Dateningenieure können für komplexe Integrationen oder Mapping-Szenarien auch Verbindungen selbst programmieren.
5. Beide verwenden KPIs für Datenausfallraten, Nutzerzufriedenheit und Skalierbarkeit
Sowohl ETL- als auch iPaaS-Systeme sind stark datenbasiert. Um sicherzustellen, dass die Systeme Daten korrekt verarbeiten und umwandeln, ist es wichtig, die Fehlerquote zu überwachen.
Unabhängig davon, ob Sie iPaaS oder ETL verwenden, ist Skalierbarkeit ein wichtiger Aspekt. Diese KPIs helfen Ihnen, zu sehen, ob der Prozess bei jeder Erweiterung reibungslos funktioniert:
- Verarbeitungsgeschwindigkeit
- Skalierungskosten
- Umsatzwachstum
Ein gutes ETL- oder iPaaS-System sollte dem Endnutzer zugutekommen. Wie kann man das feststellen? Überwachen Sie die Zufriedenheit der Mitarbeitenden und Kunden. Sie können sogar die Mitarbeiterfluktuation beobachten, um festzustellen, ob sich nach der Implementierung etwas an der Mitarbeiterbindung ändert.
Ist iPaaS oder ETL besser?
Für die meisten Unternehmen ist iPaaS wahrscheinlich die bessere Lösung. Schließlich bietet es alle Funktionen eines ETL-Tools – aber das ist nur der Anfang. iPaaS kann Ihre Daten und Ihre Systeme integrieren und ein vernetztes, flexibles Ökosystem schaffen, das sich mühelos an neue Technologien, Datenquellen und Möglichkeiten anpasst. Das ist entscheidend, besonders da cloudbasierte Anwendungen immer leistungsfähiger und verbreiteter werden.
Die meisten iPaaS-Tools verfügen über zusätzliche Funktionen, die Ihr Unternehmen effizienter und produktiver machen. Außerdem sind sie in der Regel benutzerfreundlicher als ETL-Tools, was die Zugänglichkeit erhöht und Ihnen hilft, eine datenorientierte Unternehmenskultur aufzubauen. Wenn Sie eine Lösung suchen, die zwischen ETL und iPaaS liegt, können Sie auch ETL vs. ELT in Betracht ziehen.
Fazit
Egal, ob Sie ETL oder iPaaS für Ihr Datenmanagement einsetzen, es ist wichtig, mit neuen Entwicklungen Schritt zu halten. Wir helfen Ihnen dabei. Abonnieren Sie unseren Newsletter und wir senden Ihnen die neuesten Updates direkt in Ihr Postfach.