Die 10 besten ETL-Tools im Test für 2026

Hevo ist eine No-Code-ETL- und Datenintegrationsplattform, die für Unternehmen entwickelt wurde, die Datenpipelines automatisieren möchten. Sie unterstützt Unternehmen, indem sie Verbindungen zu über 150 Datenquellen ohne Programmieraufwand ermöglicht und so die Effizienz des Datenmanagements verbessert.

Warum ich Hevo ausgewählt habe: Durch eine auf Kafka basierende Architektur liefert Hevo Daten mit geringer Latenz, sodass Ihre Analysen und Geschäftsentscheidungen stets auf den aktuellsten Informationen basieren. Diese Echtzeitverarbeitung ist entscheidend für Anwendungen, die auf aktuelle Daten angewiesen sind. Mit über 150 vorgefertigten Konnektoren erleichtert Hevo die Datenextraktion und -integration aus verschiedenen Plattformen und unterstützt so Unternehmen, die auf mehrere Datenquellen angewiesen sind. Außerdem erkennt Hevo automatisch das Schema Ihrer Quelldaten und repliziert es an Ihr Ziel, sodass Ihr Data Warehouse auch dann synchron bleibt, wenn sich die Datenstruktur an der Quelle ändert. 

Hevo-Hauptfunktionen und Integrationen:

Funktionen umfassen Daten-Transformationen vor und nach dem Laden, mit denen Sie Ihre Daten vor der Ablage im Warehouse oder danach bereinigen, formatieren und standardisieren können, sodass sie für Analysen bereit sind. Hevo bietet zudem eine REST API, mit der Sie das Tool in Ihre bestehenden Workflows integrieren und Pipelines programmatisch auslösen können.

Integrationen umfassen MongoDB, Google Analytics, Salesforce, HubSpot, Azure Synapse Analytics, BigQuery, Snowflake, Redshift, Mailchimp, Klaviyo, WordPress, Pipedrive und weitere.

Adverity ist eine Datenplattform, die Teams dabei unterstützt, ihre Daten zu verwalten und zu verstehen. Sie bietet Werkzeuge zum Sammeln, Verarbeiten und Verteilen von Daten und zielt darauf ab, die Arbeit mit Informationen zu erleichtern.

Warum ich Adverity ausgewählt habe: Ich habe Adverity ausgewählt, weil es ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren, sie nach eigenen Regeln zu transformieren und in bevorzugte Ziele zu laden. Die Connect-Funktion trägt dazu bei, alle Daten zusammenzuführen und verschafft Ihnen so einen vollständigen Überblick über Ihre Arbeitsgrundlage. Die Transform-Funktion ist hilfreich, um Daten vor der Analyse zu bereinigen und zu standardisieren – ein entscheidender Schritt für jeden ETL-Prozess. Außerdem lassen sich diese Arbeitsschritte automatisieren, um Datenpipelines reibungslos am Laufen zu halten. Diese Fähigkeiten machen Adverity zu einer guten Wahl für Teams, die ETL-Prozesse effizienter steuern möchten.

Herausragende Adverity-Funktionen und Integrationen:

Funktionen beinhalten Monitoring, das den Nutzern hilft, den Status und die Qualität ihrer Daten im Blick zu behalten. Dies unterstützt dabei, Probleme oder Inkonsistenzen in den Daten aufzudecken. Außerdem ermöglicht die Share-Funktion Teams, ihre Daten an verschiedene Ziele zu verteilen, was die Zusammenarbeit sowie weitere Analysen erleichtert.

Integrationen umfassen Google, Meta, TikTok, Google BigQuery, Looker Studio, Facebook Ads, Amazon Advertising, Hubspot, Salesforce, Amazon S3, Snowflake und Microsoft Azure.

Integrate.io ist eine cloudbasierte ETL-Plattform, die dazu entwickelt wurde, Daten für Analysen und Business Intelligence zu organisieren und vorzubereiten. Sie bietet eine Low-Code-Umgebung, die den Aufbau und das Management von Pipelines über eine Vielzahl von Quellen wie relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Dateisysteme, Objektspeicher und Werbeplattformen vereinfacht.

Warum ich Integrate.io ausgewählt habe: Ein Grund, warum ich Integrate.io gewählt habe, ist die Unterstützung von mehr als 220 integrierten Transformationen. Diese umfangreiche Bibliothek ermöglicht es Teams, komplexe Datenmanipulationen ohne Programmierung durchzuführen, was die Datenvorbereitung für Analysen erleichtert. Die Low-Code-Transformationsschicht reduziert außerdem den Bedarf an SQL oder Skripten und bietet so Flexibilität für technische und nicht-technische Anwender.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen von Integrate.io

Funktionen umfassen die Unterstützung von operativen ETL-Anwendungsfällen, wie etwa die Automatisierung von bidirektionalen Salesforce-Integrationen und die Ermöglichung von B2B-Dateidatenaustausch. Außerdem werden Multi-Cloud- und Multi-Region-Deployments in den USA, der EU und im asiatisch-pazifischen Raum unterstützt, was verteilten Teams hilft, Leistungs- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Integrationen umfassen Salesforce, HubSpot, Google Analytics, Facebook Ads, Amazon Redshift, Google BigQuery, Amazon S3, Snowflake, MySQL, PostgreSQL, Microsoft Azure SQL Database und MongoDB.

AWS Data Pipeline ist ein verwaltetes ETL-Tool, mit dem Sie Daten zwischen AWS-Diensten und anderen lokalen Ressourcen übertragen können. Sie können angeben, welche Daten Sie verschieben möchten, Transformationsaufgaben oder Abfragen definieren und Zeitpläne für die Durchführung dieser Transformationen festlegen.

Warum ich AWS Data Pipeline gewählt habe: Besonders gefällt mir an AWS Data Pipeline die benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Konsole, mit der Sie den Prozess zum Erstellen und Verwalten Ihrer Pipelines vereinfachen können. Sie bietet außerdem eine hohe Fehlertoleranz und Anpassungsfähigkeit, die für einen reibungslosen Betrieb von Datenpipelines sorgt.

Herausragende Funktionen und Integrationen von AWS Data Pipeline:

Funktionen, die mir bei AWS Data Pipeline besonders aufgefallen sind, sind die Drag-and-Drop-Oberfläche und die hohe Fehlertoleranz. Die Drag-and-Drop-Funktion macht die Konsole sehr benutzerfreundlich, während die zusätzliche Fehlertoleranz dazu beiträgt, die Auswirkungen von Benutzerfehlern zu minimieren.

Integrationen für AWS Data Pipeline umfassen Redshift, SQL und DynamoDB. Solche Konnektoren stehen bei der Nutzung der Plattform als vorgefertigte Optionen zur Verfügung.

AWS Glue bietet Zugang zu einem serverlosen Datenintegrationsdienst, der den Prozess des Auffindens, Vorbereitens, Verarbeitens und Integrierens von Daten aus verschiedenen Quellen vereinfacht. Mit seiner visuellen Benutzeroberfläche können Sie das Laden von Daten in Ihre Data Lakes erleichtern, sodass Daten für Analysen jederzeit verfügbar sind.

Warum ich AWS Glue gewählt habe: Ich habe mich für AWS Glue entschieden, weil es Zugriff auf mehr als 70 Datenquellen bietet und Ihre Daten effizient über einen zentralen Datenkatalog verwaltet. Es kann je nach aktuellen Anforderungen Ihres Unternehmens hoch- oder herunterskalieren. Diese Fähigkeiten sind die Gründe, warum ich AWS Glue als das beste serverlose ETL-Tool auf dieser Liste betrachte.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen von AWS Glue:

Funktionen von AWS Glue, die mir besonders aufgefallen sind, sind der Zugriff auf zahlreiche Datenspeicher und die Möglichkeit, komplexe ETL-Pipelines zu erstellen. Auf verschiedene Datenquellen zugreifen zu können, erleichtert das Sammeln von Business-Intelligence-Daten, während die Entwicklung komplexer Pipelines zu tiefergehenden Erkenntnissen führen kann.

Integrationen für AWS Glue umfassen MySQL, Oracle, Redshift, Amazon S3 und viele mehr. Alle diese Konnektoren sind vorgefertigt, wenn Sie die Plattform auswählen.

IBM DataStage ist ein ETL-Tool, das es Ihnen ermöglicht, Daten zu extrahieren, zu transformieren, Geschäftsgrundsätze anzuwenden und die Daten mühelos in jedes gewünschte Ziel zu laden. Es gibt eine Basisversion der Software zur Installation vor Ort sowie ein Upgrade, mit dem Sie die Zeit und die Kosten für die Datenintegration reduzieren können.

Warum ich IBM DataStage gewählt habe: Ich habe mich für IBM DataStage entschieden, weil es sich um ein Integrationstool handelt, das sich durch die Integration von Daten aus einer Vielzahl von Unternehmens- und externen Quellen auszeichnet. Mir gefällt, wie es dank seines skalierbaren, parallelen Verarbeitungsansatzes bestens geeignet ist, große Datenmengen zu verarbeiten und umzuwandeln.

Herausragende Funktionen und Integrationen von IBM DataStage:

Funktionen von IBM DataStage, die mir besonders aufgefallen sind, waren die Datenwissenschaftsfunktionen und das automatisierte Lastausgleichsverfahren. Die Datenwissenschaftsfunktion ermöglicht es mir, schnell Erkenntnisse aus meinen Daten zu gewinnen, während der automatisierte Lastausgleich für einen maximalen Datendurchsatz sorgt.

Integrationen sind verfügbar mit Amazon S3, Azure, BDFS, BigQuery und FTP Enterprise. Sie können außerdem Datenquellen wie IBM Db2 Warehouse on Cloud und IBM Netezza verknüpfen und Daten übertragen. All diese Integrationen sind in die Plattform bereits integriert.

Hadoop ist ein Open-Source-ETL-Tool, mit dem Sie Daten speichern und verarbeiten können. Anstatt sich auf einen einzelnen Computer zu verlassen, ermöglicht die Software das Clustern mehrerer Geräte, sodass eine schnelle Analyse und Speicherung riesiger Datenmengen möglich ist.

Warum ich Hadoop gewählt habe: Ich habe Hadoop ausgewählt, weil es Zugriff auf eine umfangreiche Speicherkapazität bietet, die jede Art von Daten aufnehmen kann. Das Tool verfügt über enorme Verarbeitungskapazitäten, mit denen Sie eine außergewöhnlich große Anzahl gleichzeitiger Aufgaben oder Jobs bewältigen können.

Hadoop-Funktionen und Integrationen:

Funktionen von Hadoop, die mir besonders aufgefallen sind, waren das Cluster-Job-Scheduling und der Zugriff auf übliche Java-Bibliotheken. Durch diese Möglichkeiten konnte die Plattform große Datensätze schnell verarbeiten, was gut zu ihrer beachtlichen Datenspeicherkapazität passt.

Integrationen für Hadoop umfassen MySQL, PostgreSQL und Oracle. Alle diese Konnektoren sind bereits in die Plattform integriert.

Oracle Data Integrator deckt verschiedene Anforderungen an die Datenintegration ab. Es bewältigt alles von groß angelegten Batch-Uploads mit hoher Leistung bis hin zu ereignisgesteuerter Echtzeit-Integration und sogar SOA-fähigen Datendiensten.

Warum ich Oracle Data Integrator ausgewählt habe: Ich habe mich für Oracle Data Integrator entschieden, weil es eine Vielzahl vorgefertigter Konnektoren bietet, mit denen Sie mühelos verschiedene Datenbanken verbinden können. Sie können damit direkt Verbindungen zu Hadoop, EREPs, CRMs, XML, JSON, LDAP, JDBC und ODBC herstellen – alles direkt verfügbar.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen von Oracle Data Integrator:

Die Funktionen von Oracle Data Integrator, die mir besonders aufgefallen sind, umfassen die aktive Integrationsplattform sowie die Möglichkeit für Entwickler, eigene Zuordnungen anhand standardisierter Geschäftslogik zu erstellen. Die aktive Integrationsfunktion ermöglicht datenbasierte, ereignisbasierte und servicebasierte Datenintegration, während Letzteres die Erstellung von Code für verschiedenste Datenverarbeitungstechnologien erlaubt.

Integrationen sind verfügbar mit Data-Warehouse-Plattformen wie Oracle, Teradata, IBM DB2, Sybase und Exadata. Sie können es auch in Verbindung mit anderen Technologien wie ERPs, XML und LDAP nutzen. Alle diese Integrationen sind in die Plattform vorinstalliert.

Microsoft SQL Server Integration Services, kurz Microsoft SSIS, ist ein Enterprise-Tool, das Daten innerhalb der SQL Server-Datenbank von Microsoft integriert, transformiert und migriert. Es bietet Funktionen zur Datenintegration wie Datenanalyse, Bereinigung und die Durchführung von ETL-Prozessen zur Aktualisierung von Data Warehouses.

Warum ich Microsoft SSIS gewählt habe: Ein Hauptgrund für meine Wahl von SSIS ist seine Vielseitigkeit, da es verschiedene Datenbanken wie SQL, DB2 und Oracle unterstützt. Diese Flexibilität ermöglicht es Anwendern, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren, während die grafische Benutzeroberfläche die Durchführung von Datenaufbereitungen und Transformationen erleichtert.

Herausragende Funktionen und Integrationen von Microsoft SSIS:

Funktionen von Microsoft SSIS, die mir aufgefallen sind, waren die grafischen Tools und die integrierte Katalogdatenbank. Die grafischen Tools erleichtern die Entwicklung von Paketen, während die SSIS-Katalogdatenbank das Management von Projekten, Parametern und Umgebungen vereinfacht. Ebenso hat mir gefallen, wie die Plattform das Importieren von Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht und deren Transformation nach eigenen Vorstellungen unterstützt.

Integrationen für Microsoft SSIS sind verfügbar mit ADO, DQS, Excel, FTP, HTTP, WMI und mehr. Diese Konnektoren sind direkt in die Plattform integriert. Darüber hinaus können zusätzliche Verbindungstypen auf ihrer Website heruntergeladen werden.

SAS Data Management ist eine Integrationsplattform, die entwickelt wurde, um Verbindungen zu Daten aus verschiedenen Quellen wie Cloud-Plattformen, Altsystemen und Data Lakes herzustellen. Sie optimiert Arbeitsabläufe durch die Nutzung wiederverwendbarer Datenmanagement-Regeln und ist damit ideal für große Unternehmen mit komplexen Datenintegrationsprozessen.

Warum ich mich für SAS Data Management entschieden habe: Ich habe SAS Data Management ausgewählt, weil es die Notwendigkeit entfällt, ETL-Pipelines zu erstellen, sodass Sie mühelos mit verschiedenen Datenquellen verbinden und Daten zu unterschiedlichen Zielen übertragen können. Ich habe festgestellt, dass die außergewöhnliche Geschwindigkeit beim Transfer von Analysedaten von der Quelle ins Data Warehouse für große Organisationen nützlich ist, die schnell wertvolle Berichte und Visualisierungen mit Business-Intelligence-Tools erstellen möchten.

Hervorstechende Funktionen und Integrationen von SAS Data Management:

Funktionen von SAS Data Management, die für mich besonders hervorstechen, sind die Möglichkeit, Metadaten anzupassen und Zugriffs- und Prüfhistorien einzusehen. Die Anpassung der Servermetadaten ermöglicht es, einen Server entsprechend den eigenen Anforderungen zu konfigurieren. Außerdem liefert die Ansicht Ihrer Audit Trails sowohl operative Integrität als auch einen Compliance-Nachweis für große Unternehmen.

Integrationen für SAS Data Management umfassen Hadoop, Impala, ODBC, Oracle, PostgreSQL und mehr. Diese Konnektoren sind bereits in der Plattform integriert und benötigen keinen Drittanbieter-Integrationsmanager.