10 beste Software für Datenvirtualisierung für 2026

ClickHouse ist eine quelloffene, spaltenorientierte OLAP-Datenbank, die föderierte Abfragen über heterogene Quellen hinweg unterstützt – darunter Datenseen, Objektspeicher, relationale Datenbanken und Streaming-Systeme – ohne dass Daten verschoben werden müssen.

Für wen ist ClickHouse am besten geeignet?

ClickHouse eignet sich besonders für Dateningenieure und Datenarchitekten in mittelgroßen bis großen Unternehmen, die Echtzeitanalyse-Pipelines über verteilte Multi-Cloud-Datenumgebungen hinweg aufbauen.

Warum ich ClickHouse ausgewählt habe

Ich habe ClickHouse als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil es mehr Bereiche des Analyse-Ökosystems abdeckt als jede andere Datenbank auf dieser Liste. ClickPipes übernimmt die verwaltete Datenerfassung aus Kafka, PostgreSQL CDC und MongoDB CDC, während ich mit über 50 Tabellenfunktionen eine einzige SQL-Abfrage über S3, Iceberg und Delta Lake ausführen kann, ohne ein einziges Byte zu replizieren. Die 2026-OneLake-Integration ermöglicht direkten föderierten Zugriff auf Microsoft-Fabric-Datasets, was für Teams, die bereits in diesem Ökosystem arbeiten, eine bedeutende Erweiterung darstellt.

Wichtige Funktionen von ClickHouse

• Multi-Cloud- und BYOC-Bereitstellungen: Führen Sie ClickHouse Cloud auf AWS, GCP oder Azure beziehungsweise innerhalb Ihrer eigenen VPC aus.
• Spaltenorientierte Speicherung mit paralleler Ausführung: Speichert Daten spaltenweise und nutzt vektorisierte MPP-Verarbeitung für hohe Geschwindigkeit.
• Sicherheitsrichtlinien auf Zeilen- und Spaltenebene: Erzwingen Sie granulare Zugriffskontrollen direkt in der Datenbank.
• Automatische vertikale und manuelle horizontale Skalierung: Passen Sie Ressourcen dynamisch an, um unterschiedliche Arbeitslasten und große Datenmengen zu bewältigen.

ClickHouse-Integrationen

ClickHouse bietet native Integrationen mit Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, Apache Kafka, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Iceberg, Delta Lake, Microsoft Fabric und Tableau. Für benutzerdefinierte Integrationen ist eine API verfügbar.

iDeals Virtual Data Rooms ist eine umfassende Plattform, die Unternehmen bei der sicheren Freigabe von Dokumenten und der Zusammenarbeit unterstützt. Dieses Tool überzeugt durch die Schaffung einer sicheren Umgebung für den Austausch sensibler Informationen, was es zur bevorzugten Lösung für sichere Zusammenarbeit macht.

Warum ich iDeals Virtual Data Rooms gewählt habe:

Ich habe iDeals Virtual Data Rooms ausgewählt, weil es sich durch seine robusten Sicherheitsmaßnahmen und die intuitive Benutzeroberfläche auszeichnet – beides entscheidend für jedes Kollaborationstool. Das Engagement für Datenschutz, kombiniert mit einem benutzerfreundlichen Design, das eine nahtlose Zusammenarbeit fördert, hebt es hervor. Die Begründung, warum es als beste Lösung für sichere Dokumentenfreigabe und Zusammenarbeit gilt, liegt in seinen verschlüsselten digitalen Räumen, in denen Teams Dokumente sicher besprechen, teilen und bearbeiten können.

Herausragende Funktionen und Integrationen:

Zu den wichtigsten Funktionen von iDeals Virtual Data Rooms gehören hochgradige Datenverschlüsselung, anpassbare Zugriffsebenen und Dokumenten-Wasserzeichen als zusätzliche Sicherheitsmaßnahme. Audit-Trails und automatische Dokumentenindexierung erhöhen den Gesamtnutzen. Hinsichtlich Integrationen verbindet sich iDeals Virtual Data Rooms mit gängigen CRM-Plattformen und Microsoft-Office-Anwendungen und sorgt so für reibungslose Arbeitsabläufe.

Starburst ist eine verteilte SQL-Abfrage-Engine, die auf Trino basiert und es Ihnen ermöglicht, Analysen über Data Lakes, Datenbanken und Cloud-Speicher hinweg auszuführen, ohne Daten in ein zentrales Data Warehouse verschieben oder kopieren zu müssen.

Für wen ist Starburst am besten geeignet?

Starburst eignet sich besonders für Data Engineers und Analytics-Teams in mittelgroßen bis großen Unternehmen, die Daten verwalten, die über mehrere Cloud-Plattformen oder On-Premises-Systeme verteilt sind.

Warum ich Starburst gewählt habe

Ich habe Starburst gewählt, weil es tatsächlich Wege, Prozesse und Daten an einem Ort über eine föderierte Architektur zusammenhält. Was mir am meisten gefällt, ist die Funktion für Datenprodukte, mit der mein Team kuratierte, verwaltete Datensätze veröffentlichen kann, die andere Teams entdecken und direkt abfragen können, ohne dass eine separate Pipeline-Arbeit nötig ist. Ich verlasse mich außerdem auf das richtlinienbasierte Datenmasking, das spaltenbasierte Zugriffskontrollen aus einer zentralen Stelle auf alle verbundenen Quellen anwendet, anstatt Sicherheitsregeln in jedem System einzeln konfigurieren zu müssen.

Starburst Hauptfunktionen

• Quellenübergreifende Abfrage-Föderation: Führen Sie eine einzelne SQL-Abfrage aus, die Daten aus Quellen wie Amazon S3, Google BigQuery und PostgreSQL gleichzeitig verbindet.
• Kostenbasierter Abfrage-Optimierer: Wählt automatisch den effizientesten Ausführungsplan basierend auf Tabellenstatistiken und Abfragekomplexität.
• Integrierte Datenquellen-Connectoren: Vorgefertigte Connectoren verbinden direkt mit über 50 Datenquellen, darunter Hive, Iceberg, Delta Lake und Kafka.
• Automatische Cluster-Skalierung: Passt Rechenressourcen dynamisch an die jeweilige Arbeitslast an, skaliert nach oben oder unten.

Starburst Integrationen

Starburst bietet über 50 native Connectoren zu Datenquellen, darunter Snowflake, Oracle, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, Kafka, Elasticsearch, BigQuery, Salesforce und Delta Lake, sowie exklusive Connectoren für SAP HANA, Teradata, IBM Db2 und Cosmos DB. Eine REST-API steht für individuelle Integrationen zur Verfügung, und Deployments werden über AWS-, Google-Cloud- und Microsoft-Azure-Ökosysteme unterstützt.

SAP HANA ist eine leistungsstarke In-Memory-Datenbank, die datengetriebene, Echtzeit-Entscheidungen und -Maßnahmen beschleunigt. Ihre Fähigkeit, große Mengen an Daten zu verarbeiten sowie Transaktionen und Analysen auf einer einzigen Plattform auszuführen, macht sie ideal, um das Potenzial der In-Memory-Datenverarbeitung voll auszuschöpfen.

Warum ich SAP HANA gewählt habe:

SAP HANA war eine einfache Wahl für diese Liste aufgrund ihrer einzigartigen In-Memory-Datenverarbeitungsfähigkeiten. Sie übertrifft andere durch ihre Hochgeschwindigkeitsleistung und die Fähigkeit, transaktionale und analytische Daten auf einer einzigen Plattform zu verwalten. Diese Eigenschaften machen SAP HANA zum wichtigsten Werkzeug, wenn es darum geht, die Vorteile der In-Memory-Datenverarbeitung zu nutzen.

Herausragende Funktionen und Integrationen:

Zu den wichtigsten Funktionen von SAP HANA gehören Echtzeit-Datenanalyse, prädiktive Analytik und räumliche Verarbeitung, die es Organisationen ermöglichen, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu analysieren.

Die Plattform bietet eine Vielzahl von Integrationsmöglichkeiten. Sie lässt sich effektiv mit anderen SAP-Lösungen, Drittanbieter-Lösungen und Datenquellen kombinieren, was einen reibungslosen und effizienten Geschäftsprozess gewährleistet.

Dremio ist eine Data-Lake-Engine, die darauf ausgelegt ist, den Zugriff auf Ihre Geschäftsdaten sowie deren Analyse zu vereinfachen und zu beschleunigen. Sie schlägt die Brücke zwischen Ihrer Datenspeicherung und den Datenkonsument:innen und überzeugt dabei insbesondere durch die Beschleunigung von Analysen bei beliebigen Datenquellen.

Warum ich Dremio ausgewählt habe:

Ich habe Dremio vor allem wegen seiner Fähigkeit ausgewählt, blitzschnelle Abfragen Ihrer Daten unabhängig von der Quelle auszuführen, was es zu einem Kraftpaket zur Beschleunigung der Analytik macht. Die Möglichkeit, sämtliche Daten in einen besser verwaltbaren, leistungsfähigeren und verlässlicheren Zustand zu bringen, hebt Dremio von der Masse ab. Meine Überzeugung, dass Dremio am besten geeignet ist, Ihre Analysen zu beschleunigen, liegt in der effizienten Architektur, die Datensilos aufbricht und eine schnellere und genauere Datenanalyse ermöglicht.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen:

Dremio überzeugt mit leistungsstarken Funktionen wie einer Self-Service-Semantikebene, die Business-Anwender:innen befähigt, und einem robusten Optimierer für blitzschnelle Abfrageausführung. Die kollaborative Benutzeroberfläche ist ein weiteres Highlight, da sie das Teilen von Daten und Erkenntnissen zwischen Anwender:innen erleichtert. Bei den Integrationen punktet Dremio mit reibungsloser Anbindung an populäre Data-Science- und BI-Tools wie Tableau, Power BI und Python. Dadurch wird die Funktionalität erweitert und die Kompatibilität mit dem bestehenden Tool-Set sichergestellt.

Die Denodo Platform ist eine Datenvirtualisierungslösung, die Datenabstraktion über verschiedene Quellen hinweg bietet. Sie ist besonders effektiv bei der Bereitstellung eines unternehmensweiten Datenmanagements und stellt somit eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen dar, die einen ganzheitlichen Ansatz für die Verwaltung ihrer Daten suchen.

Warum ich die Denodo Platform gewählt habe:

Ich habe mich für die Denodo Platform aufgrund ihrer fortschrittlichen Fähigkeiten zur Datenabstraktion und ihres breiten Spektrums der Datenbereitstellung entschieden. Sie unterscheidet sich von anderen Tools durch ihr umfassendes, unternehmensweites Datenmanagement – ein Merkmal, das nicht viele Plattformen bieten. Angesichts dieser Faktoren habe ich beurteilt, dass Denodo besonders geeignet ist für Unternehmen, die ein weitreichendes und effizientes Tool zur Datenabstraktion und -bereitstellung benötigen.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen:

Die Denodo Platform bietet Funktionen wie Datenkatalogisierung, Data Governance und Echtzeit-Datenzugriff. Sie ermöglicht eine umfassende Sicht auf die Daten und stellt den Nutzern eine ganzheitliche Perspektive bereit.

Die Plattform integriert sich nahtlos mit gängigen Unternehmensplattformen wie Oracle, SAP und Microsoft SQL Server. Diese Integrationen sind besonders wichtig für Unternehmen, die diese Plattformen nutzen und das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen wollen.

TIBCO Data Virtualization ist eine umfassende Datenintegrationslösung, die den Zugriff auf komplexe Datenquellen vereinfacht. Sie eignet sich besonders für Unternehmen, die mit vielschichtigen Datenumgebungen arbeiten, weshalb sie als 'am besten für die agile Bewältigung komplexer Datenumgebungen' gilt.

Warum ich TIBCO Data Virtualization gewählt habe:

Bei der Auswahl der Tools für diese Liste hat mich insbesondere die Fähigkeit von TIBCO Data Virtualization beeindruckt, komplexe Datenlandschaften zu bewältigen. Die Lösung besticht durch ihre robusten Funktionen wie Datenvirtualisierung, Transformation und Auslieferung, um den Anforderungen der Nutzer gerecht zu werden. Ihre Anpassungsfähigkeit und fortschrittliche Funktionalität machen sie zur Top-Wahl für die Bewältigung komplexer Datenumgebungen mit hoher Agilität.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen:

Zu den wichtigsten Funktionen von TIBCO Data Virtualization gehört die Datenabstraktion, mit der komplexe Datenstrukturen vereinfacht werden, sowie die Datenvirtualisierung, die es ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, ohne sie physisch verschieben zu müssen.

Die Software integriert sich nahtlos mit einer breiten Palette von Datenquellen, darunter traditionelle Datenbanken, cloudbasierte Daten und Big-Data-Lösungen, was sie besonders vielseitig im Umgang mit unterschiedlichen Datenumgebungen macht.

Datasite Diligence Virtual Data Room ist eine umfassende Plattform, die Due-Diligence-Prozesse vereinfacht und absichert. Ihre Funktionen konzentrieren sich auf Geschwindigkeit und Sicherheit, die für die Durchführung von Due Diligence entscheidend sind, und macht sie damit zum 'Besten für schnelle und sichere Due Diligence'.

Warum ich Datasite Diligence Virtual Data Room ausgewählt habe:

Ich habe Datasite Diligence Virtual Data Room in diese Liste aufgenommen, weil der Fokus klar auf Due-Diligence-Abläufen liegt. Besonders hervorzuheben ist die Möglichkeit, diese Prozesse in einer hochsicheren Umgebung zu optimieren, was die Plattform von anderen unterscheidet. Daher ist es wirklich das beste Tool für schnelle und sichere Due-Diligence-Prüfungen.

Herausragende Funktionen und Integrationen:

Datasite Diligence Virtual Data Room bietet mehrere bemerkenswerte Funktionen, darunter künstliche Intelligenz zur automatischen Sortierung und Schwärzung von Dokumenten, Echtzeit-Analysen sowie erweiterte Suchmöglichkeiten für eine effiziente Navigation.

Die Plattform lässt sich gut mit verschiedenen Datenanbietern und CRM-Systemen integrieren, was den Import/Export erleichtert und den Due-Diligence-Prozess verbessert.

IBM Cloud Pak for Data ist eine modulare Daten- und KI-Plattform, die eine Data-Fabric-Architektur nutzt, um Daten in lokalen, Cloud- und hybriden Umgebungen zu erfassen, zu organisieren und zu analysieren, ohne sie physisch verschieben zu müssen.

Für wen ist IBM Cloud Pak for Data am besten geeignet?

IBM Cloud Pak for Data ist besonders geeignet für große Unternehmen und datenintensive Organisationen, die komplexe, Multi-Cloud- oder hybride IT-Umgebungen verwalten.

Warum habe ich mich für IBM Cloud Pak for Data entschieden?

Ich habe IBM Cloud Pak for Data in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil es die Erfassung, Organisation und Analyse von Daten ermöglicht, ohne dass Daten physisch zwischen Systemen verschoben werden müssen. Besonders gefällt mir die Data-Virtualisierungsebene, die über 60 Datenquellen aus lokalen und Cloud-Umgebungen in einer einzigen Ansicht verbindet. Außerdem schätze ich das integrierte Metadatenmanagement und die Richtlinienkontrolle, mit denen die Datenherkunft und -nutzung automatisch während des gesamten Datenlebenszyklus verfolgt werden. Für Teams mit hybriden Multi-Cloud-Setups ist diese Kombination aus Virtualisierung und Governance an einem Ort mit separaten Tools nur schwer nachzubilden.

Wichtige Funktionen von IBM Cloud Pak for Data

• KI-Lifecycle-Management: Entwicklung, Training und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen innerhalb einer einzigen Plattform, von der Datenaufbereitung bis hin zur Modellauslieferung.
• Datenzugriff über mehrere Schnittstellen: Unterstützt Code-, Canvas- und No-Code-Oberflächen, sodass Anwender mit unterschiedlichen Fähigkeiten Daten direkt abfragen und bearbeiten können.
• Unterstützung von Datenpipelines: Kombiniert Virtualisierung, Pipelines und Konnektoren, um sowohl Echtzeit- als auch Batch-Daten für Analysen und KI-Workloads bereitzustellen.
• Workload-Management über mehrere Clouds: Verwalten und verteilen Sie Workloads über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg von einem zentralen Kontrollpunkt aus, ohne einzelne Systeme neu konfigurieren zu müssen.

IBM Cloud Pak for Data Integrationen

IBM Cloud Pak for Data verbindet sich mit einer Vielzahl von Datenquellen und bietet Konnektoren für Plattformen wie Amazon S3, Amazon Redshift, Google BigQuery, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Blob Storage, Microsoft SQL Server, Oracle, Salesforce, SAP HANA und Teradata. Ein Administrator kann zudem JDBC-Treiber hochladen, um Verbindungen zu weiteren Datenquellen zu ermöglichen. Darüber hinaus stellt IBM auf GitHub ein Connector SDK für den Bau eigener Konnektoren zu nicht unterstützten Datenquellen zur Verfügung.