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Die besten sechs ETL-Tools im Jahr 2026

Moderne Daten-Teams verarbeiten heutzutage eine Vielzahl von Datenquellen, von SaaS-Anwendungen und Protokolldateien bis hin zu lokalen Datenbanken, während Führungskräfte dennoch nahezu Echtzeit-Einblicke erwarten. Hier kommt eine leistungsfähige ETL-Plattform ins Spiel: Sie automatisiert die komplexe Aufgabe, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, in ein sauberes, für die Analyse geeignetes Format zu transformieren und sie dort zu speichern, wo Ihre Analysten arbeiten.

Wir haben die führenden Lösungen von heute hinsichtlich ihrer Vielseitigkeit, Leistung, Preistransparenz und Benutzerfreundlichkeit bewertet. Anschließend haben wir die Auswahl auf sechs herausragende Produkte eingegrenzt, die alle Anwendungsfälle abdecken, von anspruchsvollen Unternehmenslösungen bis hin zu flexiblen, Low-Code-Implementierungen.

ETL-Tools: Überschrift

Altova MapForce 2026

Die beste ETL-Lösung für alle Anforderungen

Altova MapForce ist ein ETL-Tool, das Daten in jedem beliebigen Format verarbeiten kann und alle in den Jahren 2026 weit verbreiteten Datenformate unterstützt. Es verfügt über eine benutzerfreundliche, visuelle Oberfläche mit wenig Code, die die Definition von Datenintegrations- und ETL-Projekten ermöglicht. MapForce unterstützt alle Datenformate in einer einzigen Version und erfordert keine zusätzlichen Konnektoren: JSON, XML, PDF, CSV, EDI, relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Excel, XBRL, Shopify/GraphQL usw.

MapForce – Screenshot

Altova MapForce bietet skalierbare Automatisierungsoptionen und ist die kostengünstigste ETL-Lösung, die derzeit verfügbar ist.

Funktionen:

Vorteile:

  • Alle unterstützten Datenformate sind in einer einzigen Version enthalten: Es sind keine zusätzlichen Adapter erforderlich
  • Weniger Code und hohe Anpassbarkeit
  • Geeignet für Unternehmen jeder Größe, sowohl für große Konzerne als auch für kleinere Organisationen
  • Sehr preiswert

Nachteile:

  • Dieses Tool ist nur für Windows-Betriebssysteme verfügbar

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AWS Glue

Die beste ETL-Lösung als Dienstleistung

AWS Glue ist ein serverloser ETL-Dienst, der für Analysen, maschinelles Lernen und Anwendungsentwicklung eingesetzt werden kann. Die Funktionalität von AWS Glue kann durch andere Amazon-Produkte wie Amazon Athena, Amazon EMR und Amazon Redshift Spectrum erweitert werden.

AWS+Glue – Screenshot

Funktionen:

  • Visuelle Benutzeroberfläche mit Drag-and-Drop-Funktion
  • Automatische Codeerstellung
  • Planung von ETL-Aufgaben
  • Werkzeuge zum Erstellen und Überwachen von ETL-Prozessen
  • Automatische Erkennung von Daten und Schemata
  • Wiegen automatisch

Vorteile:

  • Lässt sich leicht ablesen
  • Serverlos
  • Automatische Erkennung von Datenstrukturen

Nachteile:

  • Steile Lernkurve
  • Zusätzliche Adapter für die Anbindung weiterer Datenbanken (gegen Aufpreis)
  • Mangelnde Integration außerhalb der AWS-Umgebung

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IBM DataStage

Das Beste im IBM-Ökosystem

IBM DataStage ist eine ETL-Software, die für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde und durch Lastverteilung und Parallelisierung unterstützt wird. Zu den unterstützten Konnektoren gehören Sybase, Hive, JSON, Oracle, AWS, Teradata und weitere.

Bildschirmaufnahme von IBM DataStage

DataStage lässt sich auch in andere Komponenten des IBM InfoSphere-Ökosystems integrieren, wodurch Benutzer ETL-Prozesse entwickeln, testen, bereitstellen und überwachen können.

Funktionen:

  • Software as a Service
  • Visuelle Benutzeroberfläche
  • Metadaten-Austausch mit dem IBM Watson Knowledge Catalog
  • Automatisierung von Pipelines
  • Vorkonfigurierte Verbindungen
  • Automatisierte Fehlererkennung
  • Verteilte Datenverarbeitung

Vorteile:

  • Verarbeitet große Datenmengen
  • Umfassender technischer Support

Nachteile:

  • Erfordert Kenntnisse in SQL und BASIC
  • Teuer

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Informatica

Am besten geeignet für sehr große Unternehmen

Informatica ist ein ETL-Tool, das für sehr große Unternehmen oder Organisationen entwickelt wurde und über Funktionen ohne und mit geringem Programmieraufwand verfügt. Es bietet eine breite Palette von Konnektoren für Cloud-Datenbanken und -Datenspeicher, darunter AWS, Azure, Google Cloud und Salesforce.

Informatica – Screenshot

Informatica wird hauptsächlich zur Gewinnung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen eingesetzt, um Anwendungen für unternehmensweite Datenlager zu erstellen. Es unterstützt ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden), Datenmaskierung, Datenreplikation, Qualitätskontrolle von Daten und Datenvirtualisierung.

Funktionen:

  • Cloud-basierte ETL-Lösung
  • Daten- und Anwendungsintegration
  • Datenbank-Entwickler für Data Warehouses
  • Mapplets zur Wiederverwendung von Code
  • Zentralisierte Fehlerprotokollierung
  • Metadaten-Repository
  • Hohe Leistung für große Datenmengen

Vorteile:

  • Verarbeitet große Datenmengen
  • Kompatibilität mit den meisten Datenbankmanagementsystemen
  • Grafische Arbeitsablaufdefinition

Nachteile:

  • Teuer: Gesamtkosten zuzüglich zusätzlicher Gebühren für Anschlüsse
  • Komplexe und etwas veraltete Benutzeroberfläche sowie ein umständlicher Bereitstellungsprozess
  • Fehlende Optionen zur Arbeitszeitplanung

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Oracle Data Integrator

Am besten geeignet für das Oracle-Ökosystem

Oracle Data Integrator unterstützt die Extraktion, Transformation und Laden (ETL) von strukturierten und unstrukturierten Daten und ist für große Unternehmen konzipiert, die andere Oracle-Anwendungen nutzen. Es bietet eine grafische Umgebung zum Erstellen, Verwalten und Warten von Datenintegrationsprozessen in Business-Intelligence-Systemen.

Screenshot von Oracle Data Integrator

Funktionen:

  • Vorkonfigurierte Verbindungen
  • Integration großer Datenmengen
  • Unterstützt Oracle-Datenbanken, Hadoop, E-Commerce-Systeme, einfache Textdateien, XML, JSON, LDAP, JDBC und ODBC
  • Integration mit anderen Oracle-Unternehmenslösungen

Vorteile:

  • Benutzerfreundliche Oberfläche
  • Die parallele Ausführung steigert die Leistung
  • Verarbeitet große Datenmengen
  • Nahtlos in das Oracle-Ökosystem integriert

Nachteile:

  • Teuer
  • Erfordert fundierte Java-Kenntnisse
  • Fehlt die Möglichkeit zur Echtzeit-Integration

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Talend Open Studio

Am besten geeignet für grundlegende ETL-Aufgaben

Talend Open Studio ist eine Open-Source-ETL-Software mit einer Benutzeroberfläche, bei der Datenpipelines per Drag-and-Drop definiert werden können. Anschließend generiert die Software Java- und Perl-Code.

Screenshot von Talend Open Studio

Talend Open Studio kann mit anderen Talend-Erweiterungen für Datenvisualisierung, Anwendungs- und API-Integration sowie für andere Funktionen integriert werden. ETL-Prozesse können innerhalb der Talend-Umgebung ausgeführt oder als eigenständige Skripte ausgeführt werden.

Funktionen:

  • Grafische Benutzeroberfläche
  • Datenanalyse und -bereinigung
  • Integriert sich mit Software von Drittanbietern
  • Automatisiert die Datenintegration mithilfe von Assistenten und grafischen Elementen

Vorteile:

  • Benutzerfreundliche Oberfläche
  • Umfassende Anschlussmöglichkeiten
  • Unterstützung durch die Gemeinschaft und das Unternehmen

Nachteile:

  • Änderungen an einer Arbeitsaufgabe erfordern Änderungen im Code
  • Verarbeitet keine großen Datenmengen
  • Das Debugging ist schwierig

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Was ist ein ETL-Tool?

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) bezeichnet einen Datenintegrationsprozess, bei dem Daten aus einer Quelle extrahiert, in ein bestimmtes Format umgewandelt und in eine Zieldatenbank geladen werden.

Unternehmen verarbeiten heute eine überwältigende Menge an Daten aus verschiedenen Quellen, was es zunehmend schwieriger macht, aussagekräftige Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen. ETL spielt eine entscheidende Rolle bei der Sammlung, Normalisierung und Organisation der eingehenden Daten, damit diese leicht analysiert und für Business Intelligence, Berichterstellung, Entscheidungsfindung und andere datengesteuerte Aktivitäten genutzt werden können.

Die manuelle Definition von ETL-Prozessen ist zeitaufwendig und fehleranfällig und erfordert umfangreiche Programmierung. ETL-Tools sind Softwarelösungen, die entwickelt wurden, um den Prozess der Datenextraktion, -transformation und -ladung zu automatisieren. Sie konsolidieren Daten aus verschiedenen Quellen und transformieren diese, um sie in einem Zielsystem zu speichern. Die besten ETL-Tools abstrahieren die Komplexität der Datenintegration, indem sie eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Gestaltung, Verwaltung und Ausführung von ETL-Workflows bieten. Sie helfen Unternehmen, die Datenqualität sicherzustellen und die Effizienz zu verbessern.

Diagramm des ETL-Ablaufprozesses

In vielen Geschäftssystemen treffen neue Informationen, die zur Importierung bestimmt sind, oft in einem Datenformat ein, das nicht mit dem bestehenden Datenspeicher kompatibel ist. ETL-Tools führen die folgenden Schritte aus, um die Daten für die Speicherung und weitere Verarbeitung vorzubereiten:

  1. Auszug: In diesem Schritt werden Daten aus einem oder mehreren Quellsystemen extrahiert. Diese Systeme können SQL- oder NoSQL-Datenbanken, E-Commerce-Systeme, Excel-Tabellen, APIs und mehr umfassen. Diese Systeme exportieren die Daten häufig in Formaten wie XML, JSON, PDF, CSV, EDI und anderen. Alle diese Formate werden im nächsten Schritt in ein einheitliches Format umgewandelt.
  2. Transformation: Um Daten nach der Extraktion sinnvoll nutzen zu können, müssen sie oft in ein standardisiertes Format transformiert werden. Dies kann die Bereinigung der Daten (Durchsetzung von Geschäftsregeln, Korrektur von Fehlern, Behandlung fehlender Werte), die Zusammenfassung von Daten, die Anreicherung mit zusätzlichen Informationen und die Umwandlung der Daten in ein standardisiertes Format umfassen. Die Transformation ist ein entscheidender Schritt, um die Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen.
  3. Laden: Nachdem die Daten extrahiert und transformiert wurden, werden sie in ein Repository wie eine Datenbank oder ein Data Warehouse geladen, wo Unternehmen sie weiter nutzen. Alternativ können die Daten auch direkt in Tools zur weiteren Analyse geladen werden (z. B. Excel-Dateien) oder über APIs.

Warum sind ETL-Tools erforderlich?

Ohne ETL-Tools (Extraktion, Transformation, Laden) können Fachkräfte möglicherweise mehr Zeit damit verbringen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zusammenzuführen und umzuwandeln, als tatsächlich Daten zu analysieren. Da sie den Prozess beschleunigen und vereinfachen, sind ETL-Tools in der heutigen, datenzentrierten Geschäftswelt von entscheidender Bedeutung.

ETL-Tools können für verschiedene, sich teilweise überschneidende Zwecke eingesetzt werden:

  • Datenintegration: Viele Unternehmen arbeiten mit Daten, die über verschiedene Quellen verteilt sind, wie z. B. EDI-Messaging-Systeme, Marketing-Plattformen, Vertriebsdatenbanken und mehr. ETL hilft dabei, Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen in ein einheitliches und strukturiertes Format zu integrieren.
  • Data-Warehouse-Systeme: ETL ist ein grundlegender Schritt beim Aufbau von Data-Warehouse-Systemen. Diese Systeme speichern historische und aktuelle Daten aus verschiedenen Quellen und ermöglichen komplexe Abfragen und Berichte.
  • Business Intelligence und Reporting: ETL-Prozesse konsolidieren und bereiten Daten für Business-Intelligence- und Reporting-Tools auf und eliminieren die Notwendigkeit zeitaufwändiger manueller Datentransformation.
  • Entscheidungsfindung: Der rechtzeitige Zugriff auf zuverlässige Daten ist entscheidend für strategische Entscheidungen. Durch effiziente Automatisierung stellen ETL-Tools sicher, dass relevante und aktuelle Daten für die Analyse und Entscheidungsfindung verfügbar sind.
  • Einhaltung von Vorschriften: In Branchen mit strengen gesetzlichen Anforderungen können ETL-Workflows so definiert werden, dass Daten in Übereinstimmung mit den Vorschriften verarbeitet, verwaltet und gespeichert werden.
  • Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung der Prozesse zur Datenextraktion, -transformation und -übertragung sparen ETL-Tools Zeit und reduzieren manuelle Fehler bei der Dateneingabe.
  • Skalierbarkeit: Wenn Unternehmen wachsen und mehr Daten sammeln, können ETL-Prozesse so angepasst werden, dass sie größere Datenmengen verarbeiten, ohne dabei die Leistung zu beeinträchtigen.

Durch die Steigerung der Effizienz ermöglichen ETL-Tools Unternehmen, das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen und ein tieferes Verständnis für ihre Geschäftsprozesse und Kunden zu gewinnen.

Wie funktionieren ETL-Tools?

ETL-Tools werden häufig in Bereichen wie Datenintegration, Data Warehousing und Business Intelligence eingesetzt. Hier ein genauerer Blick darauf, wie ETL-Tools funktionieren:

  1. Auszug:

    • Konnektivität: ETL-Tools bieten Konnektivität auf verschiedene Arten. Einige bieten Konnektoren und Adapter, die einzeln verkauft werden, während andere Konnektivität zu allen gängigen Datenformaten ohne zusätzliche Kosten bieten. Unabhängig vom Ansatz ermöglichen ETL-Tools Mechanismen, um sich mit Datenquellen zu verbinden, die von heutigen Geschäftssystemen verwendet werden, wie z. B. relationale Datenbanken, Excel-Tabellen, APIs, einfache Textdateien usw.
    • Datenabruf: Das Tool ruft Daten aus den Quellsystemen basierend auf definierten Extraktionskriterien ab. Dies kann die Angabe von Tabellen, Ansichten oder Abfragen beinhalten, um die benötigten Daten abzurufen.

  2. Transformieren:

    • Data-Mapping Während Datentransformation, Felder aus der Quelle werden auf entsprechende Felder im Zielsystem abgebildet, um die Datenkonsistenz sicherzustellen Datentransformation: Die Daten müssen möglicherweise in ein standardisiertes Format oder eine standardisierte Einheit umgewandelt werden Datenkombination: ETL-Software ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und in eine einheitliche Zielstruktur zu überführen Datenbereinigung: ETL-Tools können Daten bereinigen und validieren, indem sie Duplikate entfernen, Fehler korrigieren und fehlende oder inkonsistente Werte behandeln Datenanreicherung: Zusätzliche Daten aus externen Quellen, wie beispielsweise KI-Systemen, können hinzugefügt werden, um die vorhandenen Daten zu erweitern Datenaggregation: ETL-Tools können Berechnungen und Aggregationen auf den Daten durchführen, beispielsweise Summierungen, Durchschnittsberechnungen oder die Anzahl von Datensätzen, sowie komplexere Berechnungen.

  3. Last:

    • Zielrepository: ETL-Tools können Daten in verschiedene Zielstrukturen laden, darunter Dateien, APIs, Datenbanken und Data Warehouses, wo die Daten für weitere Analysen, Abfragen, Berichte oder andere Anwendungen verwendet werden können.
    • Ladeverfahren: ETL-Tools bieten verschiedene Ladeverfahren. Ein vollständiger Datentransfer ersetzt alle vorhandenen Daten im Zielsystem durch neue Daten. Ein inkrementelles Laden fügt nur neue oder geänderte Daten seit dem letzten Ladevorgang hinzu. Die Delta-Last berücksichtigt Änderungen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums aufgetreten sind. Die besten ETL-Tools bieten Benutzern die Möglichkeit, die optimale Strategie auszuwählen.

  4. Fehlerbehandlung: ETL-Tools können Fehler während des Datenimports verarbeiten, beispielsweise Datenformatinkonsistenzen oder Verletzungen von Einschränkungen. Sie können Fehler protokollieren und den Benutzern ermöglichen, diese zu beheben.

  5. Automatisierung und Zeitplanung:

    • Jobplanung: ETL-Tools bieten Planungsfunktionen, mit denen Benutzer automatisierte Datenextraktion, -transformation und -laden in festgelegten Intervallen (täglich, wöchentlich usw.) einrichten können.
    • Automatisierung von ETL-Prozessen: Automatisierte Prozesse stellen sicher, dass die Daten aktuell und für die Analyse relevant bleiben.

  6. Leistungsoptimierung:

    • Erweiterte Funktionalität: ETL-Tools können Optimierungsfunktionen bieten, um die Leistung zu verbessern, wie beispielsweise Datenstreaming, parallele Verarbeitung, Massenimporte in Datenbanken und ähnliches.

Daten für ETL-Prozesse umwandeln

Datentransformation in MapForce

Wie wählt man das beste ETL-Tool aus?

Die Wahl des besten ETL-Tools hängt von einer Kombination aus den Datenanforderungen Ihres Unternehmens und den finanziellen Möglichkeiten ab. Um langfristig flexibel zu bleiben, ist es ratsam, ein ETL-Tool auszuwählen, das die gängigsten Datenformate unterstützt, ohne zusätzliche Kosten für zusätzliche Konnektoren verursacht, das sich an veränderte Anforderungen anpassen lässt und eine einfache Testphase bietet, damit Sie das Tool vor einer Kaufentscheidung ausprobieren können.

Wenn es an der Zeit ist, ETL-Software zu bewerten, sollten Sie folgende Kriterien berücksichtigen:

  • Unterstützt es die Datenformate, die Sie benötigen?
  • Ist die Benutzeroberfläche benutzerfreundlich?
  • Wie steil ist die Lernkurve, und ist eine Schulung erforderlich?
  • Ist es einfach, Lösungen zu aktualisieren, wenn sich die Anforderungen ändern?
  • Bleibt die Preisgestaltung transparent, wenn meine Lösung skaliert wird?
  • Ist das die Lösung erschwinglich?
  • Wie kann ich Unterstützung erhalten?