Daten sind die Grundlage für jede Entscheidung, daher müssen Unternehmen sie schnell integrieren, umwandeln und verschieben, um agil zu bleiben. In dem Maße, in dem Unternehmen die Cloud-Nutzung ausweiten, KI-/ML-Modelle entwickeln und kompatible Architekturen einsetzen, ist die Datenintegration keine Back-End-Aufgabe mehr. Sie ist der Motor der Innovation.
Hier kommen moderne Datenintegrationsplattformen ins Spiel. Die heutigen Lösungen müssen Datenflüsse in Echtzeit verarbeiten, Multi-Cloud- und hybride Umgebungen unterstützen und Teams in die Lage versetzen, schnell saubere, kontrollierte und analysefähige Daten bereitzustellen. Doch bei der Vielzahl an Tools auf dem Markt und den zunehmenden Überschneidungen mit iPaaS-, Data-Fabric- und Lakehouse-Ökosystemen ist es nicht einfach, die richtige Lösung zu finden.
In diesem Blog untersuchen wir die wichtigsten Datenintegrationsplattformen im Jahr 2025, wie sie sich unterscheiden und was beim Aufbau einer zukunftsfähigen Datengrundlage zu beachten ist.
Was ist eine Datenintegrationsplattform?
Eine Datenintegrationsplattform ist eine Reihe von Technologien, die es Unternehmen ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Ansicht zu kombinieren, häufig zur Unterstützung von Analysen, Operationen, Governance oder KI-Workloads. Moderne Plattformen gehen über ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) hinaus und umfassen jetzt:
- Echtzeit- und ereignisgesteuertes Streaming
- Pipeline-Entwurf mit wenig/keinem Code
- Cloud-native Skalierbarkeit
- Integrierte Stammdaten- und Metadatenverwaltung
- KI-gestützte Transformation und Automatisierung
- Unterstützung für hybride und Multi-Cloud-Datenströme
Diese kombinierten Funktionen ermöglichen es Unternehmen, in komplexen Umgebungen schnell zuverlässige und verwertbare Daten bereitzustellen.
Beste Datenintegrationsplattformen
Im Folgenden finden Sie eine umfassende Liste der derzeit auf dem Markt erhältlichen Datenintegrationstools, die eine Mischung aus traditionellen ETL/ELT-, Cloud-nativen Plattformen, iPaaS und neuen KI-fähigen Lösungen umfasst.
SnapLogic
SnapLogic ist eine Cloud-native Plattform, die Datenintegration, Anwendungsintegration und API-Orchestrierung in einer einzigen Low-Code-Erfahrung kombiniert. Die Lösung ist metadatenbasiert, unterstützt die KI-gestützte Erstellung von Pipelines über SnapGPT und umfasst AgentCreator , um autonome KI-Agenten mit integrierten Datenpipelines zu erstellen.
- Einsatz: Cloud-nativ
- Datenverarbeitung: Stapelverarbeitung, Echtzeit, Streaming
- KI/Automatisierung: SnapGPT, prädiktive Kartierung, AgentCreator
- Abstammung und Metadaten: Stark (OpenLineage, benutzerdefinierte Metadaten)
- Benutzerfreundlichkeit: Sehr gut (low-code/no-code Schnittstelle)
Am besten geeignet für: Unternehmen, die Kompatibilität, KI-Fähigkeit und Benutzerfreundlichkeit für IT- und Geschäftsteams suchen.
Informatica
Als langjähriger Marktführer im Bereich Unternehmensdaten bietet Informatica über seine CLAIRE-Engine umfassende Funktionen, Governance und KI. Allerdings ist dies oft mit höherer Komplexität und höheren Implementierungskosten verbunden, insbesondere nach der Übernahme durch Salesforce.
- Einsatz: Cloud, Hybrid, Vor-Ort
- Datenverarbeitung: Stapelverarbeitung, Streaming
- AI/Automatisierung: CLAIRE AI, regelbasierte Automatisierung
- Abstammung und Metadaten: Stark (katalog- und governanceorientiert)
- Benutzerfreundlichkeit: Mäßig (steilere Lernkurve für technische Benutzer)
Am besten geeignet für: Große, regulierte Unternehmen mit komplexen Governance-Anforderungen und den Ressourcen für die Verwaltung des Plattform-Overheads.
Talend (Qlik)
Talend ist stark auf Datenqualität, -bereinigung und -profilierung ausgerichtet und unterstützt Unternehmen bei der Bereitstellung zuverlässiger Daten für Analysen. Der Schwerpunkt liegt weniger auf Echtzeit-Streaming oder agentenbasierter Automatisierung.
- Einsatz: Cloud, Hybrid
- Datenverarbeitung: Stapelverarbeitung, ELT, teilweise Echtzeit
- KI/Automatisierung: Automatisierung für Datenqualität und -bereinigung
- Abstammung und Metadaten: Gut (Verwaltung, Katalogintegration)
- Benutzerfreundlichkeit: Mäßig
Am besten geeignet für: Unternehmen, die Wert auf Governance und Qualität für Analyse-Workloads legen.
Matillion
Matillion wurde für Datenteams entwickelt, die Cloud-Data-Warehouses nutzen, und bietet intuitive ELT-Tools, die datenbankinterne Transformationen rationalisieren. Der Schwerpunkt liegt auf der Beschleunigung von Analyse-Workflows mit benutzerfreundlichen, auf Dateningenieure zugeschnittenen Oberflächen.
- Einsatz: Cloud-nativ
- Datenverarbeitung: ELT, hausinterne Umwandlungen
- KI/Automatisierung: Grundlegende Automatisierung der Transformation
- Abstammung und Metadaten: Mäßig (Stammbaum über Protokolle)
- Benutzerfreundlichkeit: Stark (UX konzentriert sich auf Dateningenieure)
Am besten geeignet für: Data-Engineering-Teams, die Cloud-Analysen mit optimierter ELT und einer benutzerfreundlichen Oberfläche beschleunigen möchten.
Fivetran
Das vollständig verwaltete ELT-Modell von Fivetran wurde für Geschwindigkeit und Einfachheit in analytischen Datenpipelines entwickelt und überträgt Daten aus SaaS-Anwendungen mit minimalem Aufwand in Warehouses - es ist jedoch nicht für betriebliche oder bereichsübergreifende Integrationen konzipiert.
- Einsatz: Cloud-nativ
- Datenverarbeitung: ELT zu Cloud Data Warehouses
- KI/Automatisierung: Begrenzt (Zeitplanung, Behandlung von Schemaabweichungen)
- Abstammung und Metadaten: Leicht (minimale kontextbezogene Metadaten)
- Benutzerfreundlichkeit: Sehr gut (Benutzerfreundlichkeit ohne Aufwand)
Am besten geeignet für: Datenteams, die ein wartungsfreies ELT für BI und Dashboards benötigen.
Azure Datenfabrik
Azure Data Factory von Microsoft ist ein ETL- und Datenorchestrierungsdienst der Enterprise-Klasse, der sich nativ in das Cloud-Ökosystem von Azure integrieren lässt. Er ist ideal für Unternehmen, die in Microsoft-Technologien investieren und skalierbare, hybride Datenpipelines suchen.
- Einsatz: Cloud, Hybrid
- Datenverarbeitung: Batch, teilweise Streaming
- KI/Automatisierung: Über Azure Synapse und Logic Apps
- Abstammung und Metadaten: Mäßig (mit Azure Purview)
- Benutzerfreundlichkeit: Mittel (auf Entwickler fokussierte Erfahrung)
Ideal für: Unternehmen, die Microsoft Azure nutzen und eine flexible, skalierbare hybride Datenorchestrierung benötigen.
AWS-Kleber
AWS Glue ist ein serverloser ETL-Service zur Vereinfachung der Big Data-Verarbeitung auf AWS. Er bietet skalierbare Datenintegration mit Automatisierungsfunktionen und eignet sich am besten für Teams, die mit Cloud-nativen, codezentrierten Arbeitsabläufen vertraut sind.
- Einsatz: Cloud-nativ
- Datenverarbeitung: Stapelverarbeitung, ereignisgesteuert
- KI/Automatisierung: Auftragsautomatisierung, Schemaentwicklung
- Abstammung und Metadaten: Basic (erfordert manuelle Konfiguration)
- Benutzerfreundlichkeit: Mäßig (eher technisch und code-lastig)
Am besten geeignet für: AWS-zentrierte Teams, die serverlose, skalierbare ETL für Big Data-Arbeitslasten mit Entwicklersteuerung suchen.
Google Cloud-Datenfluss
Dataflow basiert auf Apache Beam und bietet eine einheitliche Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung mit enger Integration in die Google Cloud AI- und Analysedienste. Es richtet sich an Entwickler, die skalierbare, ereignisgesteuerte Pipelines mit erweiterten Verarbeitungsanforderungen erstellen.
- Einsatz: Cloud-nativ
- Datenverarbeitung: Streaming, Stapelverarbeitung
- KI/Automatisierung: Integriert mit GCP AI-Tools (BigQuery ML, Vertex AI)
- Abstammung und Metadaten: Mäßig
- Benutzerfreundlichkeit: Technisch (Entwickler-zuerst)
Am besten geeignet für: Entwickler, die eine skalierbare Echtzeit-Datenverarbeitung benötigen, die eng mit Google Cloud AI integriert ist.
IBM DataStage
DataStage, eine bewährte ETL-Lösung für Unternehmen, wurde weiterentwickelt, um hybride Implementierungen mit KI-Erweiterungen zu unterstützen. Sie eignet sich am besten für große Unternehmen mit ausgereiften Datenumgebungen und den Ressourcen zur Verwaltung anspruchsvoller Integrationsprojekte.
- Einsatz: Cloud, On-Premise
- Datenverarbeitung: Stapelverarbeitung, Streaming
- KI/Automatisierung: Grundlegende KI-Integration von Watson
- Abstammung und Metadaten: Stark (mit Fokus auf Governance)
- Benutzerfreundlichkeit: Komplex (erfordert spezielle Kenntnisse)
Am besten geeignet für: Große Unternehmen, die eine hybridfähige, auf Governance ausgerichtete ETL-Plattform mit KI-Integration benötigen.
Oracle-Datenintegrator (ODI)
ODI ist eine leistungsstarke ELT-Plattform, die für Oracle-Datenbanken optimiert ist und Automatisierung mit Flexibilität verbindet. Sie eignet sich für Unternehmen, die stark in Oracle-Technologien investiert haben und eine effiziente Datenintegration innerhalb ihrer bestehenden Ökosysteme benötigen.
- Einsatz: Cloud, On-Premise
- Datenverarbeitung: Stapel
- KI/Automatisierung: Mäßig (keine Code-Zuordnungen, integrierte Automatisierung)
- Abstammung und Metadaten: Stark (nativ im Oracle-Ökosystem)
- Benutzerfreundlichkeit: Mittel
Am besten geeignet für: Oracle-zentrierte Unternehmen, die ein leistungsstarkes ELT-Tool benötigen, das in ihr Ökosystem integriert ist.
Die Zukunft der Datenintegration
Da sich KI-Agenten, Echtzeit-Entscheidungen und kompatible Architekturen durchsetzen, müssen sich Datenintegrationsplattformen über Pipelines hinaus zu dynamischen, intelligenten Systemen weiterentwickeln. Das bedeutet:
- Lineage-first-Design für Wirkungsanalyse und Governance
- Code-arme Automatisierung für Geschwindigkeit und Skalierbarkeit
- Einheitliche Plattformen, die Daten, Apps, APIs und KI zusammenführen
- Metadatenreiche, KI-fähige Architektur als Grundlage für autonome Systeme
Unternehmen, die heute moderne Integrationsplattformen einführen, werden morgen besser in der Lage sein, Innovationen zu unterstützen.
Sind Sie bereit, eine intelligentere Datengrundlage zu schaffen?
Bei der Wahl der richtigen Plattform geht es nicht nur um technische Spezifikationen. Es geht darum, Agilität, Innovation und Vertrauen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen. SnapLogic vereint diese Fähigkeiten in einer einheitlichen, KI-gestützten Plattform, die für die Zukunft entwickelt wurde.
Sehen Sie in einer virtuellen Tour, wie die Datenintegration von SnapLogic funktioniert.
