Beste Cloud-Datenintegrationsplattformen im Vergleich

Eine Cloud-Datenintegrationsplattform ist eine Software, die Daten zwischen Cloud- und On-Premises-Systemen über Konnektoren, Pipelines und ein gemeinsames Modell verschiebt, transformiert und vereinheitlicht. Sie umfasst drei Kategorien: iPaaS, ELT/ETL-Plattformen und Open-Source-Frameworks. Käufer bewerten in der Regel fünf bis acht Anbieter, bevor sie sich entscheiden, und einer Plattform mit 500 Konnektoren fehlt möglicherweise immer noch der eine, den Ihr Mainframe benötigt.

• Cloud-Datenintegrationsplattformen lassen sich in drei praktische Kategorien einteilen: iPaaS (Connector-first), ELT/ETL (Warehouse-first) und Open-Source-Frameworks (Control-first). Die meisten Unternehmen verwenden letztendlich mehr als eines.
• Das schwierigste Problem ist selten das Verschieben von Bytes – es ist der Abgleich der Bedeutung. Ein gemeinsames, anwendungsunabhängiges Datenmodell vermeidet die „N-Quadrat-Mapping“-Steuer, die mit jedem neuen System steigt.
• Open-Source-Datenintegrationsplattformen (Airbyte, Apache NiFi, Meltano, Apache Hop) punkten bei der Kostenkontrolle und Skalierbarkeit; kommerzielle Plattformen punkten bei Governance, SLAs und vorgefertigten Konnektoren.
• SAP Cloud Platform Integration (jetzt SAP Integration Suite) ist eine spezifische, SAP-zentrierte Antwort – leistungsstark innerhalb der SAP-Domäne, weniger als neutraler Hub innerhalb heterogener Clouds.
• Wählen Sie basierend auf fünf Kriterien: Connector-Abdeckung, Tiefe der Transformation, Governance, Bereitstellungsmodell und Gesamtbetriebskosten (TCO) – in dieser Reihenfolge der Entdeckung, nicht notwendigerweise der Wichtigkeit.

was ist cloud-datenintegration

Cloud-Datenintegration ist der Prozess der Kombination von Daten aus mehreren Quellen (SaaS-Anwendungen, Cloud-Datenbanken, Objektspeicher, APIs und On-Premises-Systeme) zu einem zusammenhängenden, abfragbaren und kontrollierten Ganzen. Das Attribut „Cloud“ ist wichtig, da mindestens ein Endpunkt, eine Compute- oder Orchestrierungsschicht in einer öffentlichen oder privaten Cloud und nicht vollständig in einem einzelnen Rechenzentrum ausgeführt wird.

Die Arbeit an der Datenintegration gliedert sich in einige erkennbare Muster. Batch-Extraktion und -Laden verschieben große Mengen nach einem Zeitplan. Change Data Capture (CDC) streamt Änderungen auf Zeilenebene nahezu in Echtzeit. API- und Ereignisintegration verwalten Request/Response- und Publish/Subscribe-Flüsse. Datenvirtualisierung fragt Quellen ab, ohne sie zu kopieren. Die meisten realen Programme kombinieren alle vier.

Der Unterschied zwischen Cloud-Datenintegration und traditionellem ETL betrifft primär Elastizität und Entkopplung. Traditionelles ETL lief auf festen On-Premises-Servern und transformierte Daten häufig vor dem Laden. Moderne Cloud-Integration lädt häufig zuerst Rohdaten (ELT) und transformiert diese innerhalb eines Warehouse oder Lakehouse mithilfe der eigenen Rechenleistung des Warehouse – ein Ansatz, der durch Plattformen wie Snowflake, BigQuery und Databricks populär wurde.

was ist eine datenintegrationsplattform

Eine Datenintegrationsplattform ist die Tool-Ebene, die Konnektoren, Scheduling, Transformation, Monitoring und Metadatenmanagement bereitstellt, sodass Teams nicht jede Pipeline manuell bauen müssen. Es ist der Unterschied dazwischen, benutzerdefinierten Python-Code für jede Quelle zu schreiben oder einen wiederverwendbaren Connector mit integriertem Retry, Schema-Drift-Handling und Lineage einzurichten.

Enterprise-Datenintegrationsplattformen fügen die Governance- und Skalierbarkeitsfunktionen hinzu, die große Organisationen benötigen: rollenbasierte Zugriffskontrolle, Audit-Trails, Data Lineage, Environment Promotion (Dev/Test/Prod) und Unterstützung für Hunderte von Konnektoren. Diese Kategorie überschneidet sich stark mit iPaaS (Integration Platform as a Service), das den Schwerpunkt auf Application-to-Application-Flows legt, sowie mit Data-Fabric- und Data-Mesh-Architekturen, die eine dezentrale Eigentümerschaft betonen.

Verwandte: Fivetran — Die vollständig verwaltete ELT-Pipeline, die einfach weiterläuft.

Ein nützliches mentales Modell: Die Plattform ist die Rohrleitung und das Bedienfeld. Das Datenmodell ist der Bauplan, der der Rohrleitung sagt, was „Kunde“, „Bestellung“ oder „Rechnung“ systemübergreifend tatsächlich bedeutet. Ohne den Bauplan wird jede Integration zu einer einmaligen Übersetzung, und die Anzahl der Übersetzungen steigt etwa quadratisch mit der Anzahl der Systeme.

was ist cloud-plattform-integration

Cloud-Plattform-Integration bezieht sich auf die Verbindung von Diensten und Anwendungen, die auf einer Cloud-Plattform gehostet werden (oft innerhalb des Ökosystems eines Anbieters), sodass sie Daten austauschen und die Workflows des jeweils anderen auslösen. Der Begriff wird am stärksten mit SAP assoziiert, dessen Produkt wörtlich SAP Cloud Platform Integration hieß, bevor es in die SAP Integration Suite integriert wurde.

Cloud-Plattform-Integration umfasst in der Regel API-Management, Message Routing, Mapping und adapterbasierte Konnektivität zu Cloud- und On-Premises-Endpunkten. Dieser Ansatz ist enger gefasst als die allgemeine Cloud-Datenintegration: Der Fokus liegt auf der Orchestrierung von Prozessen und Anwendungen statt auf der Massenbewegung analytischer Daten, obwohl sich beides überschneidet.

Wenn Sie einkaufen: Boomi AtomSphere — Enterprise iPaaS für die Hybrid-Cloud-to-On-Premise-Integration.

Für Architekten ist die praktische Frage, ob man einen plattformneutralen Hub oder einen anbietergebundenen Hub möchte. Ein neutraler Hub (z. B. ein Open-Source-Framework oder ein Multi-Cloud-iPaaS) vermeidet Lock-in, erfordert aber, dass man einen größeren Teil der semantischen Ebene selbst erstellt. Ein anbietergebundener Hub ist innerhalb der Produktpalette dieses Anbieters schneller, kann aber zu einem Hindernis werden, wenn man ein Unternehmen erwirbt, das andere Systeme einsetzt.

sap cloud platform integration data services

SAP Cloud Platform Integration Data Services, die jetzt über die SAP Integration Suite und SAP Data Services bereitgestellt werden, übernehmen zwei verwandte Aufgaben. Die SAP Integration Suite stellt die Prozess- und API-Integrationsschicht mit Adaptern für SAP S/4HANA, SuccessFactors, Ariba und Nicht-SAP-Endpunkte bereit. SAP Data Services bietet klassische ETL-, Datenqualitäts- und Datenmigrationsfunktionen.

Teams, die eine überwiegend SAP-geprägte Umgebung betreiben, finden diese Kombination oft als den kürzesten Weg, da Adapter, IDoc-Management und Geschäftsobjekt-Semantiken vordefiniert sind. Teams, die eine heterogene Domäne verwalten (SAP plus Salesforce plus Workday plus ein Lakehouse), benötigen typischerweise ein zweites plattformunabhängiges Tool, da der SAP-Stack für SAP-förmige Daten optimiert ist.

Der ehrliche Kompromiss: Die Integrationstools von SAP sind tiefgreifend und innerhalb seines Ökosystems gut unterstützt, außerhalb davon jedoch relativ teuer und unpraktisch. Planen Sie eine neutrale Ebene ein, wenn Ihre Architektur wirklich Multi-Vendor ist.

was ist cloud-integrationssoftware

Cloud-Integrationssoftware ist die allgemeine Bezeichnung für jedes Produkt, das cloudgehostete Systeme verbindet und Daten zwischen ihnen verschiebt oder synchronisiert. Der Begriff umfasst iPaaS-Suites, ELT-Tools, Reverse-ETL-Tools, Workflow-Automatisierungsplattformen und Open-Source-Frameworks. Aus diesem Grund erwecken Anbietervergleiche oft den Eindruck, unterschiedliche Produkte unter einem Namen zu beschreiben.

Käufer müssen das Etikett von der eigentlichen Arbeit trennen. Wenn die Aufgabe darin besteht, „CRM-Kontakte mit einem Marketingtool zu synchronisieren“, ist eine leichtgewichtige Automatisierungsplattform ausreichend.

Verwandte: Matillion — Push-Down-ELT für Cloud-Data-Warehouses.

Wenn die Aufgabe darin besteht, „eine kontrollierte, prüfbare unternehmensweite Daten-Supply-Chain zu schaffen“, benötigen Sie eine Enterprise-Datenintegrationsplattform mit Lineage, Testing und Umgebungsmanagement. Die Abstimmung der Tool-Kategorie auf die Aufgabenkategorie vermeidet sowohl Überausgaben als auch Unterlieferung.

cloud-datenintegration bedeutung

Cloud-Datenintegration bedeutet vereinfacht gesagt die Sammlung von Techniken und Tools, die Daten aus vielen Cloud- und On-Premises-Systemen gemeinsam nutzbar machen. Die Bedeutung hat sich im letzten Jahrzehnt von „geplanten Batch-Kopien“ hin zu einem „kontinuierlichen, kontrollierten, modellgesteuerten Datenaustausch“ gewandelt.

Drei Ideen liegen der modernen Bedeutung zugrunde. Erstens, Entkopplung: Quellen und Konsumenten sollten die Schemata des jeweils anderen nicht kennen. Zweitens, Semantik: gemeinsame Definitionen von Entitäten und Beziehungen. Drittens, Observability: zu wissen, wann eine Pipeline ausfällt, warum und welche Daten betroffen waren. Eine Plattform, die nur Ersteres beherrscht, ist eine Connector-Bibliothek, keine Cloud-Datenintegrationsplattform.

Leserfavorit: Airbyte — Open-Source-ELT mit einer Managed-Cloud-Option.

cloud-datenintegrationssoftware

Cloud-Datenintegrationssoftware ist die konkrete Produktkategorie: die Tools, die man lizenziert oder installiert. Repräsentative kommerzielle Optionen – oft als die besten Enterprise-Datenintegrationsplattformen genannt – umfassen Informatica Intelligent Data Management Cloud, Talend, Matillion, Fivetran, SnapLogic, Boomi und Workato. Repräsentative Open-Source-Optionen umfassen Stacks basierend auf Airbyte, Apache NiFi, Apache Hop, Meltano und Singer.

Die Auswahl läuft meist auf eine „Build vs. Buy“-Kalkulation hinaus. Open-Source-ETL-Plattformen (die als Open-Source-Enterprise-Management-Plattform fungieren können) bieten Kontrolle, keine Preisgestaltung pro Zeile und die Möglichkeit zum Self-Hosting in einer regulierten Umgebung, auf Kosten des Betriebs der Infrastruktur und der Wartung der Konnektoren.

Kommerzielle Enterprise-Datenintegrationsplattformen bieten verwaltete Konnektoren, Supportverträge und Compliance-Zertifizierungen, auf Kosten von Lizenzgebühren und potenziellem Vendor Lock-in.

wie cloud-integration funktioniert

Cloud-Integration funktioniert über vier Ebenen, die die meisten Plattformen implementieren, unabhängig davon, ob sie diese benennen oder nicht. Das Verständnis dieser Ebenen hilft Ihnen, Produkte nach ihrer Substanz statt nach ihrem Marketing zu vergleichen.

1. Konnektivität. Konnektoren oder Adapter authentifizieren sich gegenüber einer Quelle und extrahieren Daten. Authentifizierungsmethoden sind in der Praxis extrem wichtig: OAuth-Token-Refresh, Service-Accounts, private Netzwerke und IP-Allowlisting sind die Stellen, an denen Integrationen scheitern.

2. Bewegung und Orchestrierung. Ein Scheduler oder Event-Trigger entscheidet, wann die Arbeit ausgeführt wird. Batch-Jobs, CDC-Streams und Webhook-gesteuerte Flows haben jeweils unterschiedliche Latenz- und Kostenprofile. Die Orchestrierung verwaltet auch Abhängigkeiten: Pipeline B wartet auf Pipeline A.

3. Transformation und Mapping. Daten werden bereinigt, zusammengeführt, dedupliziert und umgestaltet. Hier zahlt sich ein gemeinsames Datenmodell aus: Jede Quelle einmal auf eine gemeinsame kanonische Entität zu mappen, ist viel günstiger, als jede Quelle auf jedes Ziel zu mappen.

4. Governance und Observability. Lineage, Datenqualitätsprüfungen, Zugriffskontrolle und Alerting schließen den Kreis. Ohne diese Ebene wird die Integration zu einem unüberwachten Risiko.

Ein Vergleich der wichtigsten Plattformklassen:

Klasse	Beispiele	Stärke	Kompromiss
iPaaS	Boomi, SnapLogic, Workato, MuleSoft	Vorgefertigte Konnektoren, schnelle App-to-App-Flows	Kann bei hohen Datenvolumina kostspielig sein
ELT/ETL	Fivetran, Matillion, Talend, Informatica	Warehouse-native Transformation, Skalierung	Transformationslogik an ein Warehouse gebunden
Open-Source-Frameworks	Airbyte, Apache NiFi, Meltano, Apache Hop	Kontrolle, keine Gebühren pro Zeile, Erweiterbarkeit	Eigenbetrieb und Wartung erforderlich
Anbietergebundene Suiten	SAP Integration Suite, Oracle, Microsoft	Tiefe native Adapter	Schwächer außerhalb der Anbieter-Umgebung

enterprise-datenintegrationsplattformen: wie man wählt

Die besten Enterprise-Datenintegrationsplattformen sind nicht diejenigen mit der längsten Konnektorenliste: es sind diejenigen, die zu Ihrem Governance-Modell, den Fähigkeiten Ihres Teams und der Semantik Ihrer Daten passen. Fünf Kriterien, grob sortiert nach der Häufigkeit, mit der sie das Ergebnis bestimmen:

1. Connector-Abdeckung für Ihre tatsächlichen Quellen. Zählen Sie die Konnektoren, die Sie wirklich benötigen, nicht die Gesamtzahl. Eine Plattform mit 500 Konnektoren, aber keinem für Ihren Mainframe, ist für Sie nutzlos.
2. Tiefe der Transformation. Kann sie Ihre Geschäftslogik abbilden, oder müssen Sie alles downstream verschieben? Prüfen Sie, ob die Transformationen versioniert und testbar sind.
3. Governance und Rückverfolgbarkeit. Rollenbasierter Zugriff, Audit-Logs und Lineage auf Spaltenebene sind in regulierten Branchen nicht verhandelbar.
4. Bereitstellungsmodell. Fully Managed, Self-Hosted oder Hybrid. Datenresidenz- und Network-Egress-Regeln schließen Optionen oft frühzeitig aus.
5. Total Cost of Ownership (TCO). Beinhaltet Lizenzen, Compute, Egress und die voll eingerechneten Kosten der Ingenieure, die das System betreiben.

Ein sechstes, oft vernachlässigtes Kriterium ist die semantische Neutralität. Ein plattformunabhängiges Datenmodell, das Entitäten unabhängig von einer einzelnen Anwendung definiert, ermöglicht es Ihnen, eine neue Quelle hinzuzufügen, ohne jedes bestehende Mapping neu auszuhandeln.

Dies ist die zentrale Idee des Cloud Information Model, einer Open-Source-Initiative zur Veröffentlichung eines gemeinsamen, anwendungsunabhängigen Schemas für gängige Geschäftsentitäten. Projekte wie dieses sind wichtig, weil sie das N-Quadrat-Mapping-Problem an der Wurzel packen, anstatt es nur zu automatisieren.

Für Teams, die neben ihren Integrationstools von der besten Plattform für Cloud-Datenmodellierung profitieren möchten, ist der praktische Rat, diese beiden Entscheidungen zu trennen. Integrationsplattformen bewegen und transformieren Daten; Modellierungsplattformen definieren die Bedeutung der Daten. Sie zu verwechseln ist ein häufiger Architekturfehler, der zwei Jahre später in Form einer nicht wartbaren Mapping-Tabelle auftaucht.

open-source-integrationsplattformen für daten

Open-Source-Enterprise-Datenintegrationsplattformen sind mittlerweile so ausgereift, dass sie glaubwürdige Enterprise-Optionen und nicht mehr nur Hobby-Tools sind. Airbyte bietet einen umfangreichen Katalog an Konnektoren unter einer Open-Source-Lizenz mit einer optionalen verwalteten Cloud-Datenintegrationsplattform.

Apache NiFi glänzt bei flussbasiertem Routing und Provenance-Tracking. Meltano gruppiert Singer-Taps und -Targets in einer verwaltbaren Projektstruktur. Apache Hop bietet einen visuellen Pipeline-Designer mit einem metadatengesteuerten Ansatz.

Bei der Suche nach den besten Enterprise-Datenintegrationsplattformen liegen die wahren Vorteile dieser plattformunabhängigen Tools in der Kostenvorhersehbarkeit, der Auditierbarkeit des Codes und dem Fehlen einer Preisgestaltung pro Zeile, die das Wachstum bestraft. Die eigentlichen Nachteile sind der operative Overhead, ein geringerer Enterprise-Support und die Notwendigkeit, eine eigene Governance-Ebene zu schaffen. Organisationen mit starken Plattform-Engineering-Teams übernehmen diese Rolle oft; Organisationen ohne solche Teams sollten dies im Allgemeinen nicht tun.

Eine Open-Source-Enterprise-Management-Plattform für Daten, die Integration, Katalogisierung und Governance kombiniert, ist eher eine Vision als ein fertiges Produkt. Die meisten Teams stellen eine Enterprise-Datenintegrationsplattform aus mehreren Teilen zusammen: einer Open-Source-ETL-Plattform für die Bewegung, einem Katalog für die Discovery und einem Modellierungsstandard für die Semantik.

Quellen & Weiterführende Literatur

• Data integration — Wikipedia: Datenintegration ist der Prozess des Kombinierens, Teilens oder Synchronisierens von Daten aus mehreren Quellen, um Benutzern eine einheitliche Ansicht zu bieten. Es gibt eine große Auswahl an…
• Integration platform — Wikipedia: Eine Integrationsplattform ist eine Software, die verschiedene Anwendungen und Dienste integriert. Sie unterscheidet sich von der Enterprise Application Integration, die…
• Cross-platform software — Wikipedia: Im Computerbereich ist plattformübergreifende Software (auch Multiplattform-Software, plattformagnostische Software oder plattformunabhängige Software genannt) Computersoftware…
• Open source — Wikipedia: Open Source ist die Praxis, digitale Ressourcen zusammen mit ihrem Quellcode oder ihren Quelldateien öffentlich zu veröffentlichen und so die Nutzung, das Studium, die Modifikation und die Weiterverbreitung zu ermöglichen…

Was sind die besten Cloud-Datenintegrationsplattformen im Jahr 2024?

Zu den Top-Datenintegrationsplattformen im Jahr 2024 gehören Integrate.io, Oracle Data Integrator, Talend Cloud Data Integration, MuleSoft, Dell Boomi, Fivetran, IBM InfoSphere, Jitterbit und SnapLogic. Cloudbasierte Datenintegrationsplattformen verbinden Daten mit einem Speicher in der Cloud, einschließlich Cloud-Data-Warehouses, und bieten so Skalierbarkeit, Flexibilität und Kostensenkungen. Datenintegrationsplattformen optimieren die Datenerfassung, -bereinigung und -speicherung aus verschiedenen Quellen an einem zentralen Ort und ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Analysen effektiv durchzuführen.

Quelle: fiveriverstech.com

Welche Sicherheitsfunktionen sollte eine Cloud-Datenintegrationsplattform haben?

Enterprise-Datenintegrationsplattformen bieten die Governance- und Skalierbarkeitsfunktionen, die große Organisationen benötigen: rollenbasierte Zugriffskontrolle, Audit-Trails, Data Lineage, Environment Promotion (Dev/Test/Prod) und Unterstützung für Hunderte von Konnektoren. Diese Funktionen stehen neben den Konnektoren, der Planung, der Transformation, der Überwachung und der Metadatenverwaltung, die die Plattformschicht definieren. Governance ist eines der fünf Kriterien, die Käufer bei der Auswahl einer Plattform heranziehen, und kommerzielle Plattformen haben im Allgemeinen gegenüber Open-Source-Optionen bei Governance und SLAs die Nase vorn.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Cloud-Datenintegration?

Cloud-Datenintegration ist der Prozess des Kombinierens von Daten aus Cloud- und On-Premises-Quellen zu einem zusammenhängenden, verwalteten Ganzen unter Verwendung von Konnektoren, Pipelines und Transformationslogik. Sie umfasst Batch-ETL, Change Data Capture, API-Integration und Datenvirtualisierung. Das entscheidende Merkmal ist, dass das Compute, die Orchestrierung oder zumindest ein Endpunkt in einer Cloud-Umgebung ausgeführt wird.

Was ist eine Datenintegrationsplattform?

Eine Cloud-Datenintegrationsplattform ist die Ebene der Tools, die Konnektoren, Planung, Transformation, Überwachung und Metadatenverwaltung bereitstellt, sodass Teams nicht jede Pipeline von Grund auf neu erstellen müssen. Enterprise-Datenintegrationsplattformen ergänzen dies um Governance, Lineage und Environment Promotion. Die Plattform ist die Sanitäranlage; ein Datenmodell ist der Bauplan, der den Rohrleitungen eine gemeinsame Bedeutung verleiht.

Was ist Cloud-Plattform-Integration?

Unter Cloud-Plattform-Integration versteht man die Verbindung von Diensten und Anwendungen innerhalb einer Cloud-Plattform, sodass diese Daten austauschen und Workflows auslösen. Der Begriff ist eng mit SAP verbunden, dessen Produkt SAP Cloud Platform Integration hieß, bevor es Teil der SAP Integration Suite wurde. Hier liegt der Schwerpunkt stärker auf der Orchestrierung von Prozessen und APIs als auf der massiven Bewegung analytischer Daten.

Wie funktioniert die Cloud-Integration?

Die Cloud-Integration funktioniert über vier Ebenen: Konnektivität (Konnektoren und Authentifizierung), Bewegung und Orchestrierung (Planung, CDC, Ereignisse), Transformation und Mapping (Bereinigung und Umgestaltung) sowie Governance und Observability (Lineage, Qualität, Zugriffskontrolle). Schwächen in einer beliebigen Ebene äußern sich in unzuverlässigen oder nicht vertrauenswürdigen Daten im Downstream. Authentifizierung und Schema Drift sind in der Praxis die häufigsten Fehlerquellen.

Was ist der Unterschied zwischen iPaaS und einer ELT-Plattform?

iPaaS-Plattformen legen den Schwerpunkt auf vorgefertigte Anwendungskonnektoren und schnelle Application-to-Application-Flows, oft mit einer Preisgestaltung pro Verbindung oder pro Aufgabe. ELT-Plattformen konzentrieren sich auf das Laden von Rohdaten in ein Warehouse und deren Transformation mithilfe der Warehouse-Rechenleistung. Viele Organisationen nutzen beides: iPaaS für die operative Anwendungssynchronisierung, ELT für analytische Pipelines.

Sind die Datendienste der SAP Cloud Platform Integration für Nicht-SAP-Systeme geeignet?

SAP Integration Suite und SAP Data Services können eine Verbindung zu Nicht-SAP-Endpunkten herstellen, sind jedoch für SAP-förmige Daten und Geschäftsobjekte optimiert. In einer überwiegend SAP-geprägten Umgebung sind sie im Allgemeinen der schnellste Weg. In einer wirklich heterogenen Domäne kombinieren die meisten Architekten sie mit einem plattformagnostischen Integrationstool, um einen Vendor Lock-in zu vermeiden.

Sollte ich mich für Open-Source- oder kommerzielle Cloud-Datenintegrationssoftware entscheiden?

Open-Source-Software für das Enterprise-Management überzeugt in puncto Kostenkontrolle, Prüfbarkeit und Freiheit von zeilenbezogenen Preisen, erfordert jedoch Platform-Engineering-Kapazitäten für den Betrieb und die Governance. Kommerzielle Enterprise-Datenintegrationsplattformen punkten bei verwalteten Konnektoren, Support-SLAs und Compliance-Zertifizierungen. Der entscheidende Faktor ist in der Regel, ob Sie über ein Team verfügen, das die operative Last bewältigen kann.

Was ist die beste Cloud-Datenmodellierungsplattform?

Die beste Cloud-Datenmodellierungsplattform ist eine, deren Schema Ihre Integrationstools und Anwendungen tatsächlich übernehmen können. Standardsbasierte, anwendungsagnostische Modelle, wie das Cloud Information Model, reduzieren die Anzahl der Punkt-zu-Punkt-Mappings, wenn weitere Systeme hinzugefügt werden. Koppeln Sie die Modellierungsentscheidung mit Ihrer Entscheidung für die Integrationsplattform, aber halten Sie beide getrennt.

Wohin als nächstes?

Die Evaluierung einer Cloud-Datenintegrationsplattform ist letztlich eine Übung darin, eine Klasse von Tools einer Klasse von Aufgaben zuzuordnen. Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme Ihrer Quellen und deren Authentifizierungsmethoden, definieren Sie dann die benötigten kanonischen Entitäten und wählen Sie anschließend Plattformen aus, die beides abdecken.

Open-Source-Frameworks wie Airbyte, Apache NiFi und Apache Hop sind einen Proof of Concept wert; kommerzielle Suiten wie Informatica, Talend, Fivetran und Boomi sind einen Test in einem strukturierten Trial mit Ihren realen Daten wert. Prüfen Sie für die semantische Ebene die Cloud Information Model-Spezifikation und das breitere Open-Source-Datenmodellierungs-Ökosystem, bevor Sie sich auf ein proprietäres Schema festlegen.