Data Warehousing Tools – 12 Anbieter im Vergleich

Zehntausende von Kunden:innen nutzen Amazon Redshift als Warehouse Tool. Ein schnelles, vollständig verwaltetes Data Warehousing Tool im Petabyte-Bereich, das es einfach und kostengünstig macht, alle Daten mit vorhandenen Business-Intelligence-Tools effizient zu analysieren. Es ist für Datenquellen und Datensätze von einigen hundert Gigabyte bis zu einem Petabyte oder mehr optimiert und kostet weniger als 1.000 US-Dollar pro Terabyte pro Jahr. Das sind ein Zehntel der Kosten der meisten herkömmlichen Data-Warehouse-Lösungen.

Die operative Datenbank von Cloudera ist ein in der Cloud gehostetes Data Warehousing Tool mit niedriger Latenz und hoher Gleichzeitigkeit. Sie ist ideal für die Analyse von Big Data und die Extraktion von Business Intelligence in Echtzeit. Die Ressource unterstützt eine portable und flexible Verteilung, die kostengünstig ist und bietet eine hohe Skalierbarkeit. So bietet das Warehouse-Tool die notwendige Elastizität, um zwischen lokalen und Cloud-basierten Servern zu wechseln.

Die Datenbankplattform nutzt HBase, um einen kolumnaren NoSQL-Speicher für unstrukturierte Daten zu schaffen. Kudu hilft jedoch bei der Erstellung einer relationalen Datenbank für strukturierte Daten innerhalb von Cloudera. Außerdem unterstützt das Verwaltungstool die prädiktive Modellierung auf der Grundlage von Echtzeit- und historischen Daten.

Tracking Garden hat sich auf individuelle und innovative Tracking-Lösungen mit Fokus auf bestmögliche Datenqualität spezialisiert. Durch maßgeschneiderte (Web)-Analysen, Reportings und Monitoring-Dashboards helfen sie Kunden schnellstmöglich Optimierungspotenziale und Fehlerquellen zu identifizieren und die Webanalyse nahtlos mit dem operativen Tagesgeschäft zu verknüpfen und schnell Mehrwerte zu generieren.

Google BigQuery ist das Warehouse-Angebot von Google für die Data-Warehouse-Branche und ähnelt den meisten anderen Softwareprodukten von Google: Es ist vollständig Cloud-basiert, kostenlos (bis zu 10 GB), hat eine hohe Skalierbarkeit und ist sehr einfach zu bedienen. Eines der wichtigsten Verkaufsargumente für das Warehouse BigQuery sind, neben der Integration mit den übrigen Google-Diensten, die Analysefunktionen. Man kann die Fähigkeit von Google, mit großen Datenmengen zu arbeiten, gar nicht hoch genug einschätzen, und BigQuery ist da keine Ausnahme. Das Warehouse Tool bietet Vorhersagen, Einblicke und Intelligenz Funktionen, die es zu einer skalierbaren und praktikablen Langzeitlösung machen. Aus all diesen Gründen ist BigQuery ein großartiges Data Warehousing Tool, wenn Du einen Modern Data Stack aufbaust.

IBM Infosphere ist ein ETL-Werkzeug, das Teil der IBM Information Platform Solutions Suite ist. Das Warehouse nutzt eine grafische Notation zur Erstellung von Daten Integrationslösungen.

Dieses Data Warehousing Tool hat sich beim Organisieren auf das Legacy-Datensystem konzentriert.

Datengesteuert kann es die Kosten für die Datenbewegung mit Containern und Virtualisierungen senken. Mit IBM Infosphere kann das Design von ETL-Aufträgen leicht von der Laufzeit getrennt und in jeder Cloud bereitgestellt werden. Mit einer parallelen Engine und einem Workload-Balancing kannst Du jede Arbeitslast 30 % schneller ausführen.

Das Warehouse MariaDB ist eine unternehmenstaugliche Datenbankplattform mit Unterstützung für kundenorientierte Anwendungen. Du kannst es auch verwenden, um eine spaltenbasierte Datenbank für Echtzeitanalysen zu erstellen. Die Warehouse-Lösung nutzt auch die massive Parallelverarbeitung (MPP). Damit kann eine SQL-Abfrage über Hunderte von Milliarden von Zeilen ausgeführt werden. Dazu ist kein Indiz nötig. Dieses Data Warehousing Tool hat, je nach Arbeitslast und Geschäftsanforderungen, eine hohe Skalierbarkeit in der Cloud.

MarkLogic bietet das NoSQL-Datenbanksystem zusammen mit maßgeblichen vielseitigen und abfragenden Anwendungsdiensten. Diese schemaagnostische Plattform ermöglicht die Aufnahme von Daten in jeder Art und Form. Dies liegt daran, dass das Tool für vordefinierte Schemata über eine native Speicherung verfügt.

Was die unterstützten Formate anbelangt, so kannst Du mit diesem Tool RDF, JSON, Geodaten und große Binärdateien wie Videos abrufen. Die eingebaute Engine vereinfacht die Abfrage, sobald die Daten geladen sind. Und dann kannst Du Fragen stellen und erhältst sofort Antworten.

Oracle ist ein etablierter Name in der Data Warehousing Tool Welt, der für die Bereitstellung von Geschäfts Einblicken und Analysen für die Benutzer:innen bekannt ist. Das Warehouse Oracle 12c ist ein Standard, wenn es um Skalierbarkeit, hohe Leistungen, geringen Zeitaufwand und Optimierung des Data Warehousing Tools geht. Es zielt darauf ab, die betriebliche Effizienz zu steigern und damit die Erfahrung der Endbenutzer:innen zu optimieren.

Die wichtigsten Funktionen können wie folgt zusammengefasst werden:

• Erweiterte Analysen und Datensätze
• Erhöhte Innovation und branchenspezifische Einblicke
• Der maximale Wert von Big Data
• Skalierbar und rentabel
• Extreme Leistung und Konsolidierung

Darüber hinaus verfügt das Warehouse Oracle 12c über fortschrittliche Funktionen wie Flash-Speicher und HCC (Hybrid Columnar Compression), die eine hochgradige Datenkompression ermöglichen.

Panoply ist ein einheitliches Data Warehousing Tool, das automatisierte Datenanalysen ermöglicht, indem es den Nutzer:innen einen besseren Einblick in die Datenpipeline-Prozesse und Trendprognosen gibt. Die Lösung ist einfach zu implementieren und erfordert nur minimale technische Kenntnisse. Das Verwaltungstool kann mit effektiven ETL-Abfragen Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen kombinieren, um bahnbrechende Geschäftseinblicke zu liefern. Eine Mehrheit von Nutzer:innen des Warehouse, die die Funktionalität bewerteten, sagten, dass die Plattform mit einer starken ETL-Engine vielseitig ist und maximale Leistung bietet und die Funktionen nicht so allgegenwärtig sind, wie bei anderen Datenmanagement-Tools.

Das Snowflake Tool stellt die Data Cloud bereit – ein globales Netzwerk, in dem Tausende von Unternehmen, Daten mit nahezu unbegrenzter Skalierbarkeit, Gleichzeitigkeit und Leistung mobilisieren. In der Data Cloud führen Unternehmen ihre isolierten Daten zusammen, entdecken einfach und sicher verwaltete Daten und führen verschiedene analytische Workloads aus.

Unabhängig davon, wo sich die Datenquellen oder Benutzer:innen befinden, bietet das Warehouse Snowflake eine einzige und nahtlose Erfahrung über mehrere öffentliche Clouds hinweg.

Dieses Data Warehousing Tool ist der Motor, der die Datenwolke antreibt und den Zugang zu ihr ermöglicht und eine Lösung für Data Warehousing, Data Lakes, Data Engineering, Data Science, Entwicklung von Datenanwendungen und Datenfreigabe schafft.

Teradata ist ein Data Warehousing Tool zum Sammeln und Analysieren großer Datenmenge von Unternehmen in der Cloud und verringert den Zeitaufwand. Das Verwaltungstool bietet eine superschnelle parallele Abfrage, Infrastruktur und Skalierbarkeit. Auf diese Weise beschleunigt es den Zugang zu verwertbaren Erkenntnissen. Teradatas QueryGrid liefert Best-Fit-Engineering. Dies geschieht durch den Einsatz mehrerer Analyse-Engines, um das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe bereitzustellen.

Außerdem wird die Datenbankleistung durch intelligente In-Memory-Verarbeitung ohne zusätzliche Kosten optimiert. Über SQL lässt sich das Data Warehouse mit kommerziellen und Open-Source-Analysetools verbinden.

Das Yellowbrick Data Warehousing Tool ist ein modernes MPP-Analyse-Tool, das für die anspruchsvollsten Batch-, Echtzeit-, interaktiven und gemischten Arbeitslasten entwickelt wurde. Das Tool implementiert kontinuierlich die neuesten Fortschritte bei Software- (z. B. Kubernetes) und Hardware-Protokollen (z. B. NVMe), kombiniert diese Fortschritte mit intelligenten Überlegungen zur Datenbankarchitektur und fügt eine standardbasierte Schnittstelle hinzu. Diese ist den Benutzer:innen vertraut (PostgreSQL), um die Kompatibilität mit dem Ökosystem zu gewährleisten.

Das Ergebnis ist eine moderne, schnell bereitgestellte und benutzerfreundliche Warehouse-Lösung, die die Konkurrenz in puncto Preis-Leistungs-Verhältnis in den Schatten stellt, skalierbar ist und überall in verteilten Clouds (private, öffentliche und Edge-Netzwerke) eingesetzt werden kann.