10 Beste dbt Alternativen Ausgewählt für 2026

Alteryx ist ideal für Teams, die fortgeschrittene Analyse-Workflows erstellen möchten, ohne Code zu schreiben. Besonders nützlich ist es für Business Analysten und Datenprofis, die Datenaufbereitung, -zusammenführung und prädiktive Modellierung über verschiedene Quellen hinweg automatisieren müssen. Als No-Code-Plattform mit einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche bietet Alteryx ein flexibles Transformations-Framework für die Gestaltung komplexer Analyse-Pipelines, ohne auf SQL oder Python angewiesen zu sein. Im Gegensatz zu SQL-zentrierten Tools wie dbt oder Dataform legt Alteryx den Schwerpunkt auf visuelles Workflow-Design statt auf codebasierte Datenmodellierung.

Warum Alteryx eine gute Alternative zu dbt ist

Für Teams, die fortgeschrittene Analyse-Workflows ohne Programmierkenntnisse aufbauen möchten, bietet Alteryx einen einzigartigen Ansatz im Vergleich zu dbt. Ich habe mich für Alteryx entschieden, weil sein visueller Workflow-Designer es erlaubt, komplexe Datentransformationen und prädiktive Modelle zu erstellen, zu automatisieren und zu teilen – ganz ohne SQL- oder Python-Kenntnisse. Die Plattform enthält integrierte Werkzeuge für Datenaufbereitung, -zusammenführung und fortgeschrittene Analytik, die alle über eine Drag-and-Drop-Oberfläche zugänglich sind. Das macht Alteryx besonders geeignet für Analytik-Teams, die Nicht-Entwickler befähigen möchten, anspruchsvolle Analyse-Pipelines zu erstellen und zu verwalten.

Wichtige Funktionen von Alteryx

Weitere Alteryx-Funktionen helfen Teams, ihre Analyseprozesse zu erweitern und zu verwalten:

• Georaumanalyse-Tools: Analysieren und visualisieren Sie räumliche Daten mithilfe integrierter Mapping- und standortbezogener Funktionen.
• Datenkonnektoren-Bibliothek: Zugriff auf eine breite Palette von Datenquellen, einschließlich Cloud-Plattformen, Datenbanken und Anwendungen.
• Automatisierte Berichterstellung: Erstellen und planen Sie Berichte direkt aus Ihren Analyse-Workflows heraus.
• Zusammenarbeits-Workspaces: Teilen Sie Workflows, Assets und Ergebnisse mit Teammitgliedern in einer zentralen Umgebung.

Alteryx-Integrationen

Integrationen umfassen Snowflake, AWS, Databricks, Google Cloud und mehr.

Wenn Ihr Team eine Vielzahl von Datenquellen anbinden muss, sticht Informatica durch seine umfangreiche Connector-Bibliothek hervor. Diese Plattform eignet sich besonders für Unternehmen und Data-Engineering-Teams, die vielfältige und verteilte Datenumgebungen verwalten. Anders als dbt bietet Informatica eine native Integration mit Hunderten von Datenbanken, Anwendungen und Cloud-Diensten, was die Vereinheitlichung und Transformation von Daten aus nahezu jeder Quelle erleichtert.

Warum Informatica eine gute dbt-Alternative ist

Für Teams, die sich mit unterschiedlichsten Datenquellen verbinden müssen, bietet Informatica eine Connector-Bibliothek, die weit umfangreicher ist als das Angebot von dbt. Ich habe Informatica ausgewählt, weil es native Anbindungen an Hunderte von Datenbanken, SaaS-Plattformen und lokale Systeme unterstützt. Dadurch können Analyse-Pipelines aufgebaut werden, die Daten aus Legacy-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen zusammenführen, ohne dass Eigenentwicklungen nötig sind. Die vorgefertigten Connectoren von Informatica reduzieren manuellen Integrationsaufwand und sorgen dafür, dass Daten-Engineering-Projekte reibungslos voranschreiten.

Wichtige Funktionen von Informatica

Weitere Funktionen von Informatica unterstützen Teams bei der Verwaltung und Optimierung ihrer Analyse-Workflows:

• KI-gestütztes Daten-Mapping: Datenfelder zwischen Quell- und Zielsystemen automatisch per integrierter KI zuordnen.
• Datenqualitätsmanagement: Daten in Ihren Pipelines profilieren, bereinigen und auf Qualität überwachen.
• Workflow-Orchestrierung: Komplexe Daten-Workflows zentral entwerfen, planen und überwachen.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Feingranulare Rechte für Nutzer und Gruppen vergeben, um sicheren Datenzugang zu gewährleisten.

Informatica-Integrationen

Integrationen sind nicht öffentlich gelistet. 

Große Unternehmen mit komplexen Datenintegrationsanforderungen wenden sich häufig an IBM DataStage aufgrund seiner Skalierbarkeit auf Unternehmensebene. Diese Plattform ist für IT-Teams und Dateningenieur:innen konzipiert, die umfangreiche, komplexe Datenpipelines in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen orchestrieren müssen. Im Gegensatz zu dbt bietet IBM DataStage parallele Verarbeitung und Workload-Balancing-Funktionen, die auf anspruchsvolle Unternehmens-Workloads ausgelegt sind.

Warum IBM DataStage eine gute dbt-Alternative ist

Wenn Sie Analytik-Engineering wirklich im großen Unternehmensmaßstab betreiben müssen, bringt IBM DataStage Fähigkeiten mit, die über das Angebot von dbt hinausgehen. Ich habe mich für IBM DataStage entschieden, weil es für die Orchestrierung massiver Daten-Workloads mit paralleler Verarbeitung und Lastenausgleich konzipiert ist. Die Plattform unterstützt zudem hybride und Multi-Cloud-Bereitstellungen – ein Muss für Unternehmen mit verteilten Datenumgebungen. Diese Funktionen machen sie zu einer starken Wahl für Teams, die hochvolumige, unternehmenskritische Datenpipelines verwalten müssen.

IBM DataStage – Schlüsselfunktionen

Weitere Merkmale von IBM DataStage helfen Teams, komplexe Daten-Engineering-Projekte zu steuern:

• Grafische Job-Design-Oberfläche: Erstellen und visualisieren Sie Datenpipelines mit einer Drag-and-drop-Oberfläche.
• Umfassende Konnektivität: Verbinden Sie sich mit einer Vielzahl von Datenbanken, Data Warehouses und Cloud-Speicherplattformen.
• Datenqualitätsdienste: Integrieren Sie Datenprofilierung, -bereinigung und -validierung direkt in Ihre Workflows.
• Metadatenmanagement: Verfolgen, dokumentieren und steuern Sie Datenherkunft und Transformationen in Ihrer Umgebung.

IBM DataStage-Integrationen

Integrationen sind nicht öffentlich aufgelistet. 

Wenn Sie nach einer vollständig verwalteten, serverlosen ETL-Plattform suchen, ist AWS Glue für datenorientierte Teams mit Fokus auf Automatisierung konzipiert. Es eignet sich besonders für Unternehmen, die bereits auf das AWS-Ökosystem setzen und Datenentdeckung, -katalogisierung und -transformation in großem Maßstab automatisieren möchten. Im Gegensatz zu dbt übernimmt AWS Glue das Infrastrukturmanagement und das automatische Skalieren im Hintergrund, sodass Sie sich auf den Aufbau und die Automatisierung komplexer ETL-Workflows konzentrieren können.

Warum AWS Glue eine gute Alternative zu dbt ist

Im Gegensatz zu dbt richtet sich AWS Glue an Teams, die ETL-Prozesse automatisieren möchten, ohne Server oder Infrastruktur verwalten zu müssen. Ich habe AWS Glue gewählt, weil es Ressourcen automatisch bereitstellt, Jobs skaliert und die Planung von Abläufen übernimmt – ideal für große oder unvorhersehbare Arbeitslasten. Die serverlose Architektur ermöglicht es Ihnen, sich auf den Aufbau und die Orchestrierung von Datenpipelines zu konzentrieren, während AWS die zugrunde liegende Rechen- und Speicherinfrastruktur verwaltet. Dadurch ist AWS Glue eine starke Wahl für Analytics-Engineering-Teams, die Automatisierung und Skalierbarkeit in ihren ETL-Workflows priorisieren.

Wichtige Funktionen von AWS Glue

Weitere Funktionen von AWS Glue helfen Teams, ihre Data-Engineering-Workflows zu verwalten und zu optimieren:

• Datenkatalog: Zentrale Metadatenverwaltung für alle Ihre Datenressourcen.
• Crawler: Durchsuchen und klassifizieren Datenquellen automatisch zur Aktualisierung des Datenkatalogs.
• Dashboard zur Jobüberwachung: Überwachen Sie Status, Protokolle und Leistungskennzahlen Ihrer Jobs in Echtzeit.
• Developer Endpoints: Zugriff auf interaktive Entwicklungsumgebungen für das Schreiben und Testen von benutzerdefinierten ETL-Skripten.

Integrationen von AWS Glue 

Zu den Integrationen gehören Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB, Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Lambda, Amazon Kinesis und AWS CloudTrail.

Matillion ist ideal für Teams, die Datenpipelines mit minimalem Programmieraufwand entwerfen und verwalten möchten. Die Low-Code-Oberfläche spricht Dateningenieure und Analyseprofis an, die komplexe Workflows ohne umfangreiche SQL- oder Python-Programmierung erstellen, orchestrieren und pflegen müssen. Im Gegensatz zu dbt konzentriert sich Matillion auf visuelle Pipeline-Erstellung und breite Konnektorenunterstützung, was die Integration und Transformation von Daten aus einer Vielzahl von Quellen erleichtert.

Warum Matillion eine gute Alternative zu dbt ist

Für Teams, die Datenpipelines ohne umfassende Programmierung erstellen möchten, bietet Matillion einen visuellen Low-Code-Ansatz, der es von dbt abhebt. Ich habe Matillion ausgewählt, weil sich mit der Drag-and-Drop-Oberfläche komplexe Workflows entwerfen, planen und überwachen lassen, ohne umfangreiche SQL- oder Python-Kenntnisse zu benötigen. Zudem sind zahlreiche Konnektoren für unterschiedlichste Datenquellen integriert, sodass Daten aus Cloud- und On-Premises-Systemen leichter eingelesen und transformiert werden können. Damit ist Matillion eine starke Wahl für Analytics-Engineering-Teams, die Wert auf visuelle Workflow-Gestaltung und schnelle Pipeline-Entwicklung legen.

Zentrale Funktionen von Matillion

Weitere Funktionen in Matillion unterstützen Teams dabei, Analytics-Workflows effektiv zu verwalten und zu optimieren:

• Integration von Versionskontrolle: Verbinden Sie Ihre Projekte mit Git-Repositories für Quellcodeverwaltung und Zusammenarbeit.
• Job-Orchestrierung: Planen und automatisieren Sie mehrstufige Daten-Workflows mit integrierten Orchestrierungs-Tools.
• Umgebungsmanagement: Erstellen und verwalten Sie mehrere Umgebungen für Entwicklung, Test und Produktion.
• Datenqualitäts-Komponenten: Verwenden Sie integrierte Bausteine, um Daten innerhalb Ihrer Pipelines zu validieren, bereinigen und zu profilieren.

Matillion-Integrationen

Integrationen sind nicht öffentlich aufgelistet. 

Für Teams, die Analytics Engineering mit kollaborativer Data Science verbinden möchten, bietet Azure Databricks einen einheitlichen Arbeitsbereich auf Basis interaktiver Notebooks. Besonders nützlich ist es für Unternehmen, die Dateningenieure, Analysten und Data Scientists zusammenbringen wollen, um in Echtzeit an gemeinsamen Projekten zu arbeiten. Im Gegensatz zu dbt unterstützt Azure Databricks fortschrittliche Machine-Learning-Workflows und groß angelegte Datenverarbeitung direkt in derselben Umgebung und lässt sich nahtlos mit Azure Data Factory integrieren, um Datenpipelines im gesamten Azure-Ökosystem zu orchestrieren und zu verwalten.

Warum Azure Databricks eine gute dbt-Alternative ist

Für Analytics-Teams, die Wert auf Echtzeit-Zusammenarbeit und interaktive Entwicklung legen, überzeugt Azure Databricks durch den Notebook-basierten Ansatz. Ich habe Azure Databricks gewählt, weil es mehreren Nutzern ermöglicht, gemeinsam an Notebooks zu arbeiten und SQL, Python und Scala in einen einzigen Workflow zu integrieren. Die Plattform unterstützt zudem Versionskontrolle und eingebettete Visualisierungen, was die Iteration an Datenmodellen und Analytics-Projekten erleichtert. Diese kollaborative Umgebung ist besonders wertvoll für Organisationen, die die Lücke zwischen Analytics Engineering und Data Science schließen möchten.

Azure Databricks Hauptfunktionen

Weitere Funktionen von Azure Databricks helfen Teams dabei, ihre Analytics-Workflows zu verwalten und zu skalieren:

• Delta Lake Integration: Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen mit ACID-Transaktionen.
• Job-Planung: Automatisieren Sie die Ausführung von Notebooks und die Orchestrierung von Pipelines mit integrierten Planungstools.
• Cluster-Management: Bereitstellung, Skalierung und Beendigung von Rechenclustern nach Bedarf.
• MLflow-Integration: Verfolgen Sie Experimente und verwalten Sie Machine-Learning-Modelle innerhalb derselben Arbeitsumgebung.

Azure Databricks Integrationen

Zu den Integrationen zählen Amazon S3, Snowflake, Power BI, Tableau, Airflow und mehr. 

Für Teams, die bereits im Snowflake-Ökosystem arbeiten, ermöglichen Snowflake Native Apps den Aufbau, die Bereitstellung und Verwaltung von Datentransformationen direkt innerhalb der eigenen Datenplattform. Dieser Ansatz spricht Dateningenieure und Analysefachleute an, die Datenbewegungen minimieren und Workflows eng mit ihrem Data Warehouse integrieren möchten. Im Gegensatz zu dbt und anderen externen Analytics-Engineering-Tools erlauben Snowflake Native Apps die Nutzung der Rechenleistung, Sicherheits- und Governance-Funktionen von Snowflake für sämtliche Transformationslogik.

Warum Snowflake Native Apps eine gute Alternative zu dbt sind

Wer sämtliche Transformationslogik innerhalb des Data Warehouse abbilden möchte, erhält mit Snowflake Native Apps eine direkte Lösung, die dbt nicht bietet. Ich habe mich für die Snowflake Native Apps entschieden, weil sie es ermöglichen, Analyse-Workflows nativ in der Snowflake-Plattform zu erstellen, auszuführen und zu verwalten – ganz ohne externe Orchestrierung und Datenverschiebung. Sie können die Rechenressourcen, Sicherheitsfunktionen und Governance von Snowflake für alles von der Transformation bis zur Bereitstellung nutzen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Teams, die In-Platform-Verarbeitung bevorzugen und Komplexität im Analytics-Engineering-Stack reduzieren wollen.

Wichtige Funktionen der Snowflake Native Apps

Weitere Funktionen der Snowflake Native Apps helfen Teams, ihre Analytics-Workflows zu erweitern und individuell anzupassen:

• Native Application Framework: Entwicklung und Bereitstellung individueller Anwendungen direkt in der Snowflake-Umgebung.
• Vertrieb über den Marketplace: Veröffentlichen und Teilen Ihrer nativen Apps mit anderen Snowflake-Nutzern im Snowflake Marketplace.
• Sicheres Teilen von Daten: Sichere Weitergabe von Daten und Anwendungsergebnissen an interne oder externe Beteiligte.
• Unterstützung für JavaScript und SQL: Entwicklung von Transformationslogik mit SQL und JavaScript für flexible Analytics-Prozesse.

Snowflake Native Apps Integrationen

Integrationen sind nicht öffentlich gelistet. 

SQLMesh ist für Analytics Engineers und Datenteams konzipiert, die Versionskontrolle und Workflow-Management für SQL-basierte Datenpipelines benötigen. Im Gegensatz zu dbt legt SQLMesh den Fokus auf Git-ähnliche Branching- und Change-Management-Funktionen, wodurch es einfacher wird, SQL-Änderungen sicher zu testen, zu überprüfen und bereitzustellen. Wenn Ihr Team Schwierigkeiten hat, Änderungen nachzuverfolgen oder an komplexen SQL-Projekten zusammenzuarbeiten, adressiert SQLMesh diese Herausforderungen direkt.

Warum SQLMesh eine gute Alternative zu dbt ist

Für Teams, die versionierte SQL-Workflows benötigen, bietet SQLMesh einen anderen Ansatz als dbt. Ich habe SQLMesh ausgewählt, weil es Git-Style-Branching und Staging direkt in den Analytics-Engineering-Prozess integriert, sodass Sie Änderungen isolieren, testen und überprüfen können, bevor sie in die Produktion übernommen werden. Das integrierte Umgebungsmanagement des Tools unterstützt parallele Entwicklungen und sicheres Experimentieren mit SQL-Modellen. Als Cloud-natives Plattform bietet SQLMesh zudem Beobachtbarkeit in der Transformationsschicht sowie einen integrierten Scheduler, um Daten-Workflows zu orchestrieren und zu überwachen. Dies macht SQLMesh besonders geeignet für Organisationen, die Wert auf Zusammenarbeit, Prüfungen und Rücksetzfunktionen in ihren Datenprozessen legen.

SQLMesh Hauptfunktionen

Weitere Funktionen von SQLMesh unterstützen Analytics-Engineering-Teams bei der Verwaltung und Optimierung ihrer Workflows:

• Unterstützung für inkrementelle Modelle: Erstellen und aktualisieren Sie nur die Daten, die sich geändert haben, um Verarbeitungszeit und Ressourcenverbrauch zu reduzieren.
• Automatische Datenvalidierung: Führen Sie integrierte Prüfungen durch, um Datenqualitätsprobleme zu entdecken, bevor Änderungen bereitgestellt werden.
• Time Travel-Abfragen: Abfragen historischer Versionen Ihrer Datenmodelle ermöglichen es, Änderungen zu prüfen oder Probleme zu beheben.
• Umfangreiche CLI- und API-Zugänge: Interagieren Sie mit SQLMesh über eine Befehlszeilenschnittstelle oder integrieren Sie es mit eigenen Workflows über die API.

SQLMesh Integrationen

Integrationen sind nicht öffentlich gelistet.

Für Analytics-Teams, die ihre Entwicklungsumgebungen vereinfachen und standardisieren möchten, bietet Datacoves eine verwaltete Lösung, die speziell auf dbt-Workflows zugeschnitten ist. Besonders nützlich ist dies für Unternehmen, die die Einrichtungszeit verkürzen, Best Practices durchsetzen und die Zusammenarbeit in Datenprojekten fördern wollen. Datacoves hebt sich dadurch hervor, dass es vorinstallierte, containerisierte Umgebungen bereitstellt, mit denen Teams Konfigurationsabweichungen und Verzögerungen beim Onboarding vermeiden können.

Warum Datacoves eine gute dbt-Alternative ist

Im Gegensatz zu anderen Tools für Analytics Engineering konzentriert sich Datacoves darauf, verwaltete Entwicklungsumgebungen bereitzustellen, die speziell für dbt-Workflows ausgelegt sind. Ich habe Datacoves ausgewählt, weil es containerisierte, vorab konfigurierte Arbeitsbereiche bietet, die den Aufwand für manuelle Einrichtung und Konfigurationsabweichungen eliminieren. Die Plattform unterstützt zudem die Standardisierung der Umgebung, sodass jedes Teammitglied mit denselben Tools, Abhängigkeiten und Einstellungen arbeitet. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll für Organisationen, die neue Nutzer schnell einarbeiten und konsistente Entwicklungspraktiken über Projekte hinweg sicherstellen müssen.

Wichtigste Funktionen von Datacoves

Weitere Funktionen von Datacoves unterstützen Teams dabei, Analytics-Engineering-Workflows effizienter zu steuern:

• Integration von Jupyter Notebook: Starten und nutzen Sie Jupyter Notebooks direkt in Ihrer verwalteten Umgebung für explorative Analysen und Dokumentation.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Weisen Sie Berechtigungen zu und verwalten Sie Benutzerrollen, um den Zugriff auf Projekte und Ressourcen zu steuern.
• Automatisierte Bereitstellung von Umgebungen: Erstellen Sie bei Bedarf neue Entwicklungsumgebungen mit konsistenten Konfigurationen.
• Integrierte Codequalität-Prüfungen: Führen Sie automatisiertes Linting und Validierung bei dbt-Projekten durch, um Codestandards sicherzustellen.

Datacoves-Integrationen

Integrationen sind nicht öffentlich gelistet. 

Coalesce bietet Analytics-Engineering-Teams einen visuellen Ansatz zur Erstellung und Verwaltung von Datentransformationen. Besonders hervorzuheben ist die Visualisierung der Datenherkunft auf Spaltenebene, die es Dateningenieuren und Analysten erleichtert, Abhängigkeiten nachzuverfolgen und komplexe Pipelines zu verstehen. Wenn Sie eine detaillierte Sichtbarkeit und Kontrolle über Ihre Daten-Workflows benötigen, adressiert Coalesce Herausforderungen, die bei traditionellen SQL-basierten Tools wie dbt auftreten können.

Warum Coalesce eine gute Alternative zu dbt ist

Was Coalesce als Alternative zu dbt auszeichnet, ist der Fokus auf die Visualisierung der Datenherkunft auf Spaltenebene. Ich habe Coalesce für Teams ausgewählt, die Datentransformationen auf granularer Ebene verfolgen müssen – was mit dem stärker code-zentrierten Ansatz von dbt oft eine Herausforderung darstellt. Im Gegensatz zu den klassischen Workflows mit Data Build Tool (dbt), die für Nicht-Ingenieure oft eine steile Lernkurve mit sich bringen, bietet Coalesce einen visuelleren Ansatz für die Datenorchestrierung. Es stellt interaktive Stammbaum-Diagramme und eine klare Übersicht über Ihr Transformationsnetzwerk bereit, sodass Sie genau sehen können, wie jede Spalte abgeleitet wird und wie Änderungen sich auf die gesamte Pipeline auswirken. Diese Transparenz ermöglicht es Analytics Engineers, Probleme schnell zu beheben und die Datenqualität in komplexen Workflows zu sichern.

Coalesce Hauptfunktionen

Weitere Funktionen von Coalesce unterstützen Analytics-Engineering-Teams, die mehr Kontrolle und Flexibilität suchen:

• Visual Transformation Builder: Entwerfen und bearbeiten Sie Datentransformations-Workflows über eine Drag-and-drop-Oberfläche, anstatt ausschließlich SQL zu schreiben.
• Automatisierte Dokumentation: Erzeugen und aktualisieren Sie technische Dokumentation für Ihre Datenmodelle während deren Erstellung und Anpassung.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Legen Sie differenzierte Berechtigungen für Benutzer und Teams fest, um genau zu steuern, wer bestimmte Projekte und Workflows einsehen oder bearbeiten darf.
• Vorlagenbasierte Entwicklung: Verwenden Sie wiederverwendbare Templates, um gängige Transformationslogik zu standardisieren und Projektstarts zu beschleunigen.

Coalesce Integrationen

Zu den Integrationen zählen Snowflake, BigQuery, Databricks, Salesforce, Tableau und weitere.