Die sechs besten ETL-Tools 2025
Moderne Datenteams jonglieren mit Dutzenden von Quellen – von SaaS-Anwendungen und Log-Streams bis hin zu lokalen Datenbanken – und dennoch erwarten Führungskräfte nahezu Echtzeit-Einblicke. Genau hier spielt eine robuste ETL-Plattform ihre Stärke aus: Sie automatisiert die Schwerstarbeit des Extrahierens heterogener Daten, ihre Transformation in ein sauberes, analysebereites Format und das Laden dorthin, wo Ihre Analysten arbeiten. Wir haben die führenden Lösungen von heute hinsichtlich Vielseitigkeit, Performance, Preistransparenz und Benutzerfreundlichkeit bewertet und das Feld auf sechs Spitzenreiter eingegrenzt, die jedes Szenario abdecken – von Enterprise-Workloads bis hin zu schlanken Low-Code-Deployments.
Altova MapForce 2025
Beste Allround-ETL-Lösung
Altova MapForce ist ein Any-to-Any-ETL-Tool, das alle im Jahr 2025 gängigen Datenformate unterstützt. Es bietet eine leicht zu bedienende Low-Code-Oberfläche, in der sich Datenintegrations- und ETL-Projekte visuell definieren lassen. MapForce unterstützt sämtliche Datenformate in einer einzigen Version und erfordert keine zusätzlichen, kostenpflichtigen Konnektoren: JSON, XML, PDF, CSV, EDI, relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Excel, XBRL, Shopify/GraphQL usw.
Funktionen:
- KI-fähiges ETL-Tool
- Grafische Low-Code-ETL-Definition
- Vorgefertigte Konnektoren für jede Datenquelle
- Drag-and-Drop-Datenintegration
- Vorgefertigte Konnektoren zu Datenbanken, Dateien, APIs usw.
- Unterstützt alle SQL- und NoSQL-Datenbanken
- Umfassende EDI-Unterstützung
- MapForce PDF Extractor
- Verbindet Dateien, APIs u. v. m.
- Visueller Funktions-Builder
- Integrierter Debugger für Datentransformationen
- Sofortige Datenkonvertierung
- Hochperformante Automatisierung
Vorteile:
- Alle Datenformate in einer Version – keine zusätzlichen Konnektoren nötig
- Low-Code und hochgradig anpassbar
- Für Großunternehmen ebenso geeignet wie für kleinere Organisationen
- Sehr preisgünstig
Nachteile:
- Desktop-Tool nur für Windows
AWS Glue
Bestes ETL-as-a-Service-Angebot
AWS Glue ist ein serverloser ETL-Dienst, der sich für Analysen, Machine Learning und Anwendungsentwicklung einsetzen lässt. Die Funktionalität kann durch weitere Amazon-Produkte wie Amazon Athena, Amazon EMR und Amazon Redshift Spectrum erweitert werden.
Funktionen:
- Visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche
- Automatische Code-Erzeugung
- ETL-Job-Planung
- Werkzeuge zum Erstellen und Überwachen von ETL-Pipelines
- Automatische Daten- und Schemaerkennung
- Automatische Skalierung
Vorteile:
- Skaliert problemlos
- Serverlos
- Automatische Schemaerkennung
Nachteile:
- Steile Lernkurve
- Kostenpflichtige Konnektoren für zusätzliche Datenbanken
- Begrenzte Integration außerhalb der AWS-Umgebung
IBM DataStage
Am besten im IBM-Ökosystem
IBM DataStage ist eine ETL-Software für hochvolumige Datenintegration mit Lastverteilung und Parallelisierung. Konnektoren umfassen Sybase, Hive, JSON, Oracle, AWS, Teradata und weitere.
DataStage lässt sich zudem mit anderen Komponenten des IBM Infosphere-Ökosystems integrieren, sodass Nutzer ETL-Jobs entwickeln, testen, bereitstellen und überwachen können.
Funktionen:
- SaaS
- Visuelle Oberfläche
- Metadatenaustausch über den IBM Watson Knowledge Catalog
- Pipeline-Automatisierung
- Vorgefertigte Konnektoren
- Automatische Fehlererkennung
- Verteilte Datenverarbeitung
Vorteile:
- Bewältigt große Datenmengen
- Umfangreicher Support
Nachteile:
- SQL- und BASIC-Kenntnisse erforderlich
- Teuer
Informatica
Am besten für sehr große Unternehmen
Informatica ist ein ETL-Tool für sehr große Unternehmen und Organisationen und bietet No-Code-/Low-Code-Funktionalität. Es verfügt über zahlreiche Konnektoren für Cloud-Data-Warehouses und -Lakes, darunter AWS, Azure, Google Cloud und Salesforce.
Informatica wird hauptsächlich zum Abrufen und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen verwendet, um Enterprise-Data-Warehouse-Anwendungen aufzubauen, und unterstützt ETL, Datenmaskierung, Datenreplikation, Datenqualitätsprüfung und Datenvirtualisierung.
Funktionen:
- Cloud-basiertes ETL
- Daten- und Anwendungsintegration
- Data-Warehouse-Builder
- Mapplets zur Code-Wiederverwendung
- Zentralisiertes Fehler-Logging
- Metadaten-Repository
- Hohe Performance für Big Data
Vorteile:
- Bewältigt große Datenmengen
- Konnektivität zu den meisten Datenbanksystemen
- Grafische Workflow-Definition
Nachteile:
- Teuer: hohe Gesamtkosten + Zusatzgebühren für Konnektoren
- Komplexe und etwas veraltete UI und Deployment-Prozesse
- Fehlende Job-Planungsoptionen
Oracle Data Integrator
Am besten im Oracle-Ökosystem
Oracle Data Integrator unterstützt ETL für strukturierte und unstrukturierte Daten und richtet sich an große Unternehmen, die weitere Oracle-Anwendungen einsetzen. Es bietet eine grafische Umgebung zum Erstellen, Verwalten und Warten von Datenintegrationsprozessen in Business-Intelligence-Systemen.
Funktionen:
- Vorgefertigte Konnektoren
- Big-Data-Integration
- Unterstützt Oracle-Datenbanken, Hadoop, E-Commerce-Systeme, Flat Files, XML, JSON, LDAP, JDBC, ODBC
- Integration mit anderen Oracle-Enterprise-Tools
Vorteile:
- Benutzerfreundliche Oberfläche
- Parallele Ausführung erhöht die Performance
- Bewältigt große Datenmengen
- Hervorragende Integration im Oracle-Ökosystem
Nachteile:
- Teuer
- Erfordert umfangreiche Java-Kenntnisse
- Fehlende Optionen für Echtzeit-Integration
Talend Open Studio
Am besten für grundlegende ETL-Aufgaben
Talend Open Studio ist eine Open-Source-ETL-Software mit einer Drag-and-Drop-UI zur Definition von Datenpipelines. Anschließend generiert die Software Java- und Perl-Code.
Talend Open Studio kann mit anderen Talend-Erweiterungen für Datenvisualisierung, Anwendungs- und API-Integration sowie weitere Funktionen kombiniert werden. ETL-Jobs können innerhalb der Talend-Umgebung ausgeführt oder als eigenständige Skripte gestartet werden.
Funktionen:
- Grafische Oberfläche
- Datenprofilierung und -bereinigung
- Integration mit Drittanbieter-Software
- Automatisiert Datenintegration mittels Assistenten und grafischen Elementen
Vorteile:
- Verständliche Oberfläche
- Umfassende Verbindungsoptionen
- Community- und Unternehmenssupport
Nachteile:
- Änderungen an einem Job erfordern Code-Anpassungen
- Nicht für sehr große Datenmengen geeignet
- Debugging schwierig
Was ist ein ETL-Tool?
ETL (Extract, Transform, Load) bezeichnet einen Datenintegrationsprozess, bei dem Daten aus einer Quelle extrahiert, in ein bestimmtes Format transformiert und anschließend in eine Ziel-Datenbank geladen werden.
Unternehmen verarbeiten heute überwältigende Datenmengen aus unterschiedlichen Silos, was es zunehmend schwierig macht, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. ETL spielt eine entscheidende Rolle beim Sammeln, Normalisieren und Organisieren eingehender Daten, damit diese für Business Intelligence, Reporting, Entscheidungsfindung und andere datengetriebene Aktivitäten genutzt werden können.
Die manuelle Definition von ETL-Prozessen ist zeitaufwändig und fehleranfällig, da umfangreiches Coding erforderlich ist. ETL-Tools automatisieren den Extract-Transform-Load-Prozess, konsolidieren Daten aus unterschiedlichen Quellen und transformieren sie für die Speicherung im Zielsystem. Die besten ETL-Tools abstrahieren die Komplexität der Datenintegration durch eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Entwerfen, Verwalten und Ausführen von ETL-Workflows. Sie gewährleisten Datengenauigkeit und verbessern gleichzeitig die Effizienz.
In vielen Geschäftssystemen liegen neue Informationen, die importiert werden sollen, in einem Datenformat vor, das mit dem bestehenden Repository inkompatibel ist. ETL-Tools führen folgende Schritte aus, um die Daten für Speicherung und Weiterverarbeitung vorzubereiten:
- Extract (Extrahieren): Daten werden aus einer oder mehreren Quellsystemen extrahiert, z. B. SQL- oder NoSQL-Datenbanken, E-Commerce-Systemen, Excel-Tabellen, APIs u. a. Diese Systeme exportieren Daten häufig in Formaten wie XML, JSON, PDF, CSV, EDI u. a., die im nächsten Schritt vereinheitlicht werden.
- Transform (Transformieren): Damit Daten nach der Extraktion sinnvoll genutzt werden können, müssen sie häufig in ein normalisiertes Format überführt werden. Dies kann das Bereinigen der Daten (Durchsetzen von Geschäftslogik, Korrigieren von Fehlern, Umgang mit fehlenden Werten), das Aggregieren von Daten, das Anreichern mit zusätzlichen Informationen und die Konvertierung der Daten in ein Standardformat umfassen. Transformation ist entscheidend, um Datenqualität und -konsistenz zu gewährleisten.
- Load (Laden): Nachdem die Daten extrahiert und transformiert wurden, werden sie in ein Repository wie eine Datenbank oder ein Data Warehouse geladen, wo sie weiter genutzt werden. Alternativ können sie direkt in Analysewerkzeuge (z. B. Excel-Dateien) oder per API geladen werden.
Warum werden ETL-Tools benötigt?
Ohne ETL-Tools verbringen Wissensarbeiter oft mehr Zeit mit dem Sammeln, Kombinieren und Konvertieren von Daten aus verschiedenen Quellen als mit der eigentlichen Analyse. Durch die Beschleunigung und Vereinfachung dieser Prozesse sind ETL-Tools im datenzentrierten Geschäftsumfeld unverzichtbar.
ETL-Tools lassen sich für mehrere, sich überschneidende Zwecke einsetzen:
- Datenintegration: Viele Unternehmen haben Daten, die über verschiedene Quellen verteilt sind, z. B. EDI-Nachrichtensysteme, Marketingplattformen, Vertriebsdatenbanken u. a. ETL hilft, Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen in ein einheitliches und organisiertes Format zu überführen.
- Data Warehousing: ETL ist ein grundlegender Schritt beim Aufbau von Data Warehouses. Diese speichern historische und aktuelle Daten aus verschiedenen Quellen und ermöglichen komplexe Abfragen und Berichte.
- Business Intelligence & Reporting: ETL-Prozesse konsolidieren und bereiten Daten für BI- und Reporting-Tools auf und eliminieren die Notwendigkeit zeitaufwändiger manueller Datentransformationen.
- Entscheidungsfindung: Zeitnaher Zugriff auf zuverlässige Daten ist entscheidend für strategische Entscheidungen. Durch effiziente Automatisierung stellen ETL-Tools sicher, dass relevante und aktuelle Daten verfügbar sind.
- Regulatorische Compliance: In Branchen mit strengen regulatorischen Anforderungen können ETL-Workflows so definiert werden, dass Daten regelkonform verarbeitet, gehandhabt und gespeichert werden.
- Betriebliche Effizienz: Durch die Automatisierung von Extraktion, Transformation und Laden sparen ETL-Tools Zeit und reduzieren Fehler bei manueller Dateneingabe.
- Skalierbarkeit: Mit wachsender Datenmenge lassen sich ETL-Prozesse skalieren, um größere Volumina bei konstanter Performance zu verarbeiten.
Durch höhere Effizienz ermöglichen ETL-Tools Unternehmen, das Potenzial ihrer Daten zu erschließen und ein tieferes Verständnis ihrer Abläufe und Kunden zu gewinnen.
Wie funktionieren ETL-Tools?
ETL-Tools werden häufig in den Bereichen Datenintegration, Data Warehousing und Business Intelligence eingesetzt. Ein genauerer Blick auf ihre Funktionsweise:
- Extract (Extrahieren):
- Konnektivität: ETL-Tools bieten auf unterschiedliche Weise Anbindung. Manche verkaufen Konnektoren und Adapter einzeln, andere unterstützen alle gängigen Datenformate ohne Zusatzkosten. In jedem Fall stellen ETL-Tools Mechanismen bereit, um sich mit heute üblichen Datenquellen wie relationalen Datenbanken, Excel-Tabellen, APIs, Flat Files u. a. zu verbinden.
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Datenabfrage: Das Tool ruft Daten aus den Quellsystemen anhand definierter Extraktionskriterien ab, etwa per Tabellen-, View- oder Query-Angabe.
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Transform (Transformieren):
- Datenzuordnung: Während der Datentransformation werden Felder der Quelle den entsprechenden Feldern des Ziels zugeordnet, um Konsistenz sicherzustellen.
- Datenkonvertierung: Gegebenenfalls müssen Daten in ein Standardformat oder eine einheitliche Einheit überführt werden.
- Datenkombination: ETL-Software ermöglicht es, Daten aus mehreren, heterogenen Quellen zusammenzuführen und in eine einheitliche Zielstruktur zu transformieren.
- 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 – etwa KI-Systemen – können hinzugefügt werden, um bestehende Daten zu ergänzen.
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Datenaggregation: ETL-Tools können Berechnungen und Aggregationen durchführen, z. B. Summen, Durchschnitte oder Zählungen sowie komplexere Kalkulationen.
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Load (Laden):
- Ziel-Repository: ETL-Tools laden Daten in unterschiedliche Zielstrukturen, darunter Dateien, APIs, Datenbanken und Data Warehouses, wo sie für Analyse, Abfragen, Reporting oder andere Anwendungen genutzt werden.
- Ladestrategien: ETL-Tools bieten verschiedene Ladestrategien: Full Load ersetzt sämtliche Daten im Ziel, Incremental Load fügt nur neue oder geänderte Daten seit der letzten Ladung hinzu, Delta Load verarbeitet Änderungen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens. Die besten ETL-Tools lassen Anwender die passende Strategie wählen.
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Fehlerbehandlung: ETL-Tools gehen mit Fehlern beim Laden um, etwa Datentypkonflikten oder Constraint-Verletzungen, protokollieren sie und ermöglichen deren Behebung.
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Automatisierung und Planung:
- Job-Planung: ETL-Tools bieten Planungsfunktionen, um automatisierte Datenextraktion, -transformation und -ladung in festgelegten Intervallen (täglich, wöchentlich usw.) einzurichten.
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Automatisierung von ETL: Automatisierte Prozesse sorgen dafür, dass Daten aktuell und relevant bleiben.
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Performance-Optimierung:
- Erweiterte Funktionen: ETL-Tools können Funktionen zur Performance-Steigerung bieten, z. B. Datenstreaming, Parallelverarbeitung oder Bulk-Database-Inserts.
Datentransformation für ETL
Wie wählt man das beste ETL-Tool aus?
Die Wahl des besten ETL-Tools hängt von den Datenanforderungen und Budgetvorgaben Ihres Unternehmens ab. Zukünftigssicher ist ein Tool, das die meisten gängigen Datenformate ohne zusätzliche Konnektor-Kosten unterstützt, skalierbar ist und eine einfache Testphase bietet, damit Sie es vor dem Kauf evaluieren können.
Bei der Evaluierung sollten Sie folgende Kriterien beachten:
- Unterstützt es die benötigten Datenformate?
- Ist die Benutzeroberfläche intuitiv?
- Wie steil ist die Lernkurve und ist Schulung erforderlich?
- Lassen sich Lösungen bei Bedarf leicht anpassen?
- Sind die Kosten bei wachsender Lösung transparent?
- Ist die Lösung preisgünstig?
- Welche Supportmöglichkeiten gibt es?