In der Vergangenheit verbrachten Datenexperten 80 % ihrer Zeit mit der Verwaltung von Daten, sodass nur 20 % für die eigentliche Analyse übrig blieben – was diese Rolle so wertvoll macht.
Ein moderner Datenkatalog mit integrierten KI-Funktionen kann Abhilfe schaffen.
Secoda stellt eine direkte Verbindung zu Ihren Datenquellen her, ordnet Datenherkunft und Metadaten zu und liefert so kontextbezogene KI, die mit Ihrem Unternehmen mitwächst. Das Unternehmen wurde kürzlich von Atlassian übernommen und ist nun Teil der KI- und Dateninfrastrukturstrategie von Atlassian.
Dieser Leitfaden stellt die besten Secoda-Alternativen vor, erläutert deren jeweilige Stärken und erklärt, wie Sie die richtige Lösung für sich und Ihr Team finden. 🤝
Worauf sollten Sie bei Secoda-Alternativen achten?
Bevor Sie Alternativen prüfen, sollten Sie diese Schlüssel-Faktoren berücksichtigen. 🤖
- Metadatenabdeckung und Tiefe der Datenherkunft: Suchen Sie nach einer Plattform, die die Datenherkunft auf Spaltenebene über Ihren gesamten Datenstack hinweg nachverfolgt und nicht nur oberflächliche Verbindungen zwischen Tabellen
- Funktionen zur Daten-Governance: Bevorzugen Sie Tools, die die Durchsetzung von Richtlinien, Zugriffskontrollen und Workflows zur Daten-Governance nativ unterstützen, anstatt auf Umgehungslösungen zurückzugreifen.
- Such- und Erkennungsqualität: Bewerten Sie, wie gut die Plattform vertrauenswürdige, relevante Assets in Data Warehouses, BI-Tools und Pipelines aufzeigt. Gute Wissensmanagement-Praktiken erleichtern dies erheblich, ohne dass eine manuelle Kennzeichnung erforderlich ist.
- Integration in Ihre bestehende Infrastruktur: Wählen Sie eine Plattform, die eine Verbindung zu Ihren aktuellen Datenkatalog-, Transformations- und Analysetools ohne benutzerdefinierte Anpassungen herstellt.
- Skalierbarkeit für wachsende Datenumgebungen: Stellen Sie sicher, dass die Plattform nicht langsamer wird oder ausfällt, wenn Ihre Dateninfrastruktur wächst
- Flexibilität bei der Bereitstellung: Prüfen Sie, ob das Tool Ihr bevorzugtes Bereitstellungsmodell unterstützt, sei es Open Source, Cloud-basiert oder von einem Unternehmen verwaltet.
Die beste Alternative ist nicht immer diejenige mit den meisten Features. Es ist diejenige, die zum Reifegrad Ihrer Enterprise-Daten-Governance, zu Ihrem technischen Setup und zum Umfang der Arbeit Ihrer Datenteams passt.
So bewerten Sie Datenkatalog-tools bei einer Akquisition
Bevor Sie sich für ein Datenkatalog-Tool entscheiden, sollten Sie Folgendes prüfen. 👇
✅ Stabilität bei Preisen und Paketen: Klären Sie, ob die Preise nach der Übernahme festgeschrieben sind oder sich ändern können. Manche Anbieter strukturieren nach einer Übernahme ihre Preisstufen neu oder stellen Legacy-Pläne ein.
✅ Support-SLAs: Prüfen Sie, ob Reaktionszeiten und die Verfügbarkeit eines dedizierten technischen Supports vertraglich garantiert oder informell angeboten werden
✅ Exportformate: Stellen Sie sicher, dass Sie Metadaten, Lineage-Karten und Dokumentation in Standardformaten exportieren können, damit Sie nicht an eine bestimmte Lösung gebunden sind, falls eine Migration erforderlich wird
✅ Sicherheit und RBAC: Stellen Sie sicher, dass rollenbasierte Zugriffskontrollen und Audit-Protokolle Ihren Compliance-Anforderungen entsprechen, insbesondere wenn sich die Eigentümerschaft ändert.
✅ Kontinuität der Integration: Vergewissern Sie sich, dass bestehende Konnektoren und API-Verträge unter der neuen Eigentümerschaft beibehalten und nicht ohne Vorankündigung eingestellt werden.
Wenn Sie sich im Vorfeld darüber klar werden, vermeiden Sie böse Überraschungen lange nach Vertragsunterzeichnung.
Secoda-Alternativen auf einen Blick
Hier finden Sie eine Übersicht über alle in diesem Leitfaden behandelten tools. 📊
| Tool | Die besten Features | Am besten geeignet für | Preise* |
| ClickUp | KI-gestützte Dokumentation, Brain, Dashboards, Enterprise-Suche, Automatisierungen | Datenteams, Unternehmen, funktionsübergreifende Teams | Free Forever; benutzerdefinierte Preise für Unternehmen |
| Atlan | Lineage auf Spaltenebene, Suche in natürlicher Sprache, Geschäftsglossare, Richtlinienverwaltung | Dateningenieure, Governance-Teams, Enterprises | Benutzerdefinierte Preisgestaltung |
| Alation | ML-gestützte Asset-Erkennung, generative KI von Ask Alation, Analyse von Verhaltensabfragen | Enterprise, die regulierte DatenWorkflows verwalten | Benutzerdefinierte Preisgestaltung |
| Collibra | Anomalieerkennung, Qualitätsprüfungen im Data Warehouse, automatisierte ML-Regeln, KI-Überwachung | Unternehmen in regulierten Branchen | Benutzerdefinierte Preisgestaltung |
| DataHub | Metadaten-Abfragen in natürlicher Sprache, durchgängige Datenherkunft, detaillierte Zugriffsrichtlinien | Dateningenieure, Open-Source-Teams | Kostenlos (Open Source) |
| Amundsen | Datensatz-Ranking nach PageRank-Prinzip, Automatisierung der Metadatenerfassung, Lineage-Ansichten | Dateningenieure, Analysten, Open-Source-Teams | Kostenlos (Open Source) |
| OpenMetadata | Einheitlicher Metadaten-Graph, No-Code-Lineage-Editor, rollenbasierte Zugriffskontrolle | Datenteams, die Open-Source-Governance skalieren | Kostenlos (Open Source) |
| Star auswählen | Linage auf Spaltenebene, Einblicke in die Nutzung, automatisch generierte ER-Diagramme, dbt-Synchronisierung | Datenteams, die die Kosten und die Herkunft von Data Warehouses verwalten | Benutzerdefinierte Preisgestaltung |
| Fivetran Catalog | Über 700 Datenquellen-Konnektoren, Umgang mit Schema-Abweichungen, Replikation nahezu in Echtzeit | Datenteams, die die Automatisierung von Pipelines verwalten | Free-Plan verfügbar; benutzerdefinierte Preisgestaltung |
| Metaphor | Suche in natürlicher Sprache, Verhaltens-Lineage, Features für die soziale Zusammenarbeit | Teams, die ihre Datenkompetenz und -erkennung verbessern | Benutzerdefinierte Preisgestaltung |
So bewerten wir Software bei ClickUp
Unser Redaktionsteam folgt einem transparenten, auf Recherchen basierenden und herstellerneutralen Prozess, sodass Sie darauf vertrauen können, dass unsere Empfehlungen auf dem tatsächlichen Wert des Produkts beruhen.
Hier finden Sie eine detaillierte Übersicht darüber, wie wir bei ClickUp Software bewerten.
Die besten Secoda-Alternativen
1. ClickUp (Am besten geeignet für KI-gestützte Datendokumentation und Teamzusammenarbeit)
Die meisten Datenkatalog-Tools helfen Ihnen dabei, Daten zu finden und zu verwalten. Die damit verbundene Arbeit, wie Projektmanagement, Datendokumentation, teamübergreifende Zusammenarbeit und Workflow-Automatisierung, ist jedoch nach wie vor auf verschiedene Tools verteilt.
ClickUp löst dieses Problem, indem es alles in einem einzigen konvergenten KI-Workspace vereint und als Wissensschicht fungiert, die Ihre Projekte, Dokumentation und KI ohne Kontextwechsel miteinander verbindet.
Hier erfahren Sie, warum ClickUp die beste Wahl für Teams ist: ⬇️
KI-gestütztes Wissensmanagement mit ClickUp Brain
Eine der nützlichsten Funktionen von ClickUp für Datenteams ist ClickUp Brain, eine KI-Ebene, die Aufgaben, Dokumentation, Unterhaltungen und den Projektverlauf zu einem durchsuchbaren Wissenssystem verbindet. Die KI kann Dokumente zusammenfassen, Aktualisierungen aus Aufgabenaktivitäten generieren und Fragen anhand von Informationen aus dem gesamten Workspace beantworten.
Bei der Verwaltung von Dokumentation und Governance-Wissen können Sie Brain Fragen zu Datensatz-Eigentümerschaft, früheren Compliance-Prüfungen oder historischen Entscheidungen stellen, die mit bestimmten Datenbeständen zusammenhängen.
Bei Compliance-Audits kann Brain den Status offener Audit-Aufgaben abrufen, ungelöste Elemente kennzeichnen und eine Zusammenfassung erstellen, ohne dass Sie diese manuell zusammenstellen müssen.
Unternehmensweite Suche über Tools und Datendokumentation hinweg
Große Datenteams haben oft mit Wissensfragmentierung zu kämpfen.
Die Enterprise-Search-Funktion von ClickUp löst dieses Problem, indem sie Informationen im gesamten ClickUp-Workspace und in verbundenen Tools indexiert, sodass Teams alles, was sie benötigen, an einem Ort finden können. Das System kann Antworten aus Aufgaben, Dokumenten, Unterhaltungen und externen Anwendungen abrufen und diese zu kontextbezogenen Antworten zusammenfassen.
Dank kontextbezogener Filterung können Sie nach Projekt, Status oder Mitarbeiter sortieren, damit die Ergebnisse relevant bleiben, und die Verwaltung der Berechtigungen stellt sicher, dass sensible Governance-Dokumente nur für autorisierte Benutzer zugänglich sind.
Die Sicherheitsrichtlinien von ClickUp gewährleisten rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Protokolle im gesamten Workspace, wobei Kundendaten auf AWS unter SOC 2 Typ 2-Zertifizierung gehostet werden. Mit den über 100 Integrationen von ClickUp fließen Daten aus Tools wie Tableau, Google Tabellen, Airtable usw. nahtlos und sicher in Ihren Workspace .
Dokumentation und Playbooks zur Daten-Governance mit ClickUp Docs
Eine effektive Daten-Governance erfordert eine klare Dokumentation: Definitionen von Datensätzen, Governance-Richtlinien, Einführungsleitfäden für Analysten und Standardarbeitsanweisungen für den Umgang mit sensiblen Daten.
Mit ClickUp Docs erhalten Sie eine kollaborative Umgebung zum Erstellen interner Wikis und Wissensdatenbanken, die direkt mit Aufgaben und Workflows verknüpft sind.
Teams können technische Dokumentationen erstellen, in Echtzeit zusammenarbeiten, Aktionspunkte in ClickUp-Aufgaben umwandeln und anhand der Version nachverfolgen, wie sich die Dokumentation im Zuge der zeitlichen Veränderung der Datensätze weiterentwickelt.
Dies ist besonders nützlich, wenn Ingenieure und Stakeholder aus dem Geschäftsbereich aufeinander abgestimmt bleiben müssen, ohne auf interne Kommunikationstools zurückgreifen zu müssen, die völlig außerhalb des Arbeitskontextes liegen. Und für Benutzer des Unternehmens macht es der Docs Hub einfach, die aktuellste Version von allem zu finden, ohne alte Chat-Nachrichten oder E-Mail-Threads durchforsten zu müssen.
Überwachung von Governance-Initiativen mit ClickUp-Dashboards
Eine weitere Herausforderung für Datenverantwortliche ist die Sichtbarkeit bei laufenden Governance-Maßnahmen. Von Compliance-Initiativen bis hin zur Einführung von Katalogen erstreckt sich der Aufwand oft über mehrere Teams und Monate.
Mit ClickUp Dashboards können Sie anpassbare Berichtsansichten erstellen, die alles von Projektfortschritt und Verteilung der Arbeitslast bis hin zu Compliance-Bereitschaft und operativen Metriken erfassen. Durch die Konsolidierung von Daten aus Aufgaben, Workflows, Abhängigkeiten und Projektzeitleisten erhält die Unternehmensleitung einen klaren Überblick über Governance-Initiativen im gesamten Unternehmen.
Die besten Features von ClickUp
- Weisen Sie Aufgaben zu, aktualisieren Sie Status, lösen Sie Benachrichtigungen als Auslöser aus oder verschieben Sie Aufgaben automatisch anhand vordefinierter Bedingungen zwischen Workflows – mit ClickUp Automatisierungen
- Erstellen Sie in ClickUp Super-Agenten, die selbstständig Governance-Berichte erstellen, den Fortschritt des Projekts analysieren oder Probleme bei Datenmanagement-Initiativen aufdecken können
- Nutzen Sie ClickUp Chat als zentrale Kommunikationsplattform, auf der Teams Diskussionen schnell in umsetzbare Elemente umwandeln und einen nachvollziehbaren Verlauf von Entscheidungen im Zusammenhang mit der Daten-Governance führen können
- Behalten Sie den Überblick über abrechnungsfähige Stunden und erkennen Sie Budgetrisiken, bevor sie zu Problemen werden – mit ClickUp Zeiterfassung
- Leiten Sie eingehende Anfragen und Rückmeldungen mithilfe von ClickUp-Formularen direkt an die richtigen Projekte weiter, ohne dass jemand sie manuell sortieren muss
Limitierungen von ClickUp
- Hohe Lernkurve für neue Benutzer aufgrund des breiten Bereichs an Features
Preise für ClickUp
Bewertungen und Rezensionen zu ClickUp
- G2: 4,7/5 (über 11.000 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 4.500 Bewertungen)
Was sagen echte Benutzer über ClickUp?
Ein Benutzerbericht lautet:
Ich finde, dass ClickUp für das gesamte Team einfach zu bedienen ist, was großartig ist. Mir gefallen die Flexibilität und die vielseitigen Apps, die ClickUp bietet, sehr gut. Die Daten, die ich in die Datenbank eingeben kann, sind sehr umfangreich und nützlich für die Nachverfolgung bei jeder Art von Aufgabe, im After-Sales-Bereich und in Vertriebspipelines. Das ist sehr praktisch, da es einen reibungslosen Übergang zwischen den Mitgliedern des Teams ermöglicht und sicherstellt, dass jeder weiß, was für einen Client gelöst wurde, und die richtige Nachverfolgung und den korrekten Abschluss vornehmen kann.
Ich finde, dass ClickUp für das gesamte Team einfach zu bedienen ist, was großartig ist. Mir gefallen die Flexibilität und die vielseitigen Apps, die ClickUp bietet, sehr gut. Die Daten, die ich in die Datenbank eingeben kann, sind sehr umfangreich und nützlich für die Nachverfolgung bei jeder Art von Aufgabe, im After-Sales-Bereich und in Vertriebspipelines. Das ist sehr praktisch, da es einen reibungslosen Übergang zwischen den Mitgliedern des Teams ermöglicht und sicherstellt, dass jeder weiß, was für einen Client gelöst wurde, und die richtige Nachverfolgung und den korrekten Abschluss vornehmen kann.
📮 ClickUp Insight: 22 % unserer Befragten sind nach wie vor skeptisch, wenn es um den Einsatz von KI am Arbeitsplatz geht. Von diesen 22 % macht sich die Hälfte Sorgen um den Datenschutz, während die andere Hälfte einfach nicht sicher ist, ob sie den Aussagen der KI vertrauen kann.
ClickUp geht beide Probleme direkt an – mit robusten Maßnahmen zur Sicherheit und durch die Erstellung detaillierter Verknüpfungen zu Aufgaben und Quellen bei jeder Antwort.
So können selbst die vorsichtigsten Teams von der Steigerung der Produktivität profitieren, ohne sich Sorgen darüber machen zu müssen, ob ihre Daten geschützt sind oder ob sie zuverlässige Ergebnisse erhalten.
2. Atlan (Am besten geeignet für kollaborative Daten-Workspaces und aktives Metadatenmanagement)
Atlan lässt sich direkt mit Tools wie Snowflake, dbt und Tableau verbinden, um Lineage, Katalogisierung und Governance in einem einzigen kollaborativen Workspace zu automatisieren. Es aktualisiert Metadaten aus verbundenen Quellen kontinuierlich, anstatt sich auf manuelle Eingaben zu verlassen, und stellt Kontextinformationen durch Integrationen mit Slack und Chrome bereit.
Die Herkunftsnachverfolgung auf Spaltenebene zeigt den Datenfluss von der Datenquelle bis zum endgültigen Bericht und unterstützt so die Wirkungsanalyse und Fehlerbehebung in komplexen Umgebungen. KI-gestützte Features generieren SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache und halten die Beschreibungen der Assets automatisch auf dem neuesten Stand.
Die besten Features von Atlan
- Verwalten und setzen Sie Datenrichtlinien in großem Maßstab durch, indem Sie Geschäftsglossare nutzen, die ein gemeinsames Vokabular für technische und geschäftliche Teams schaffen
- Erweitern Sie die Plattformfunktionen mit über 100 vorgefertigten Konnektoren und einer API-first-Architektur
- Legen Sie die Eigentümerschaft der Daten direkt für einzelne Assets fest und führen Sie die Nachverfolgung durch, damit die Verantwortlichkeiten nicht zwischen den Teams verloren gehen
- Machen Sie sich mithilfe von Abhängigkeitskarten über Pipelines hinweg die Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse bewusst, bevor Sie Änderungen vornehmen
Limit von Atlan
- In komplexen Umgebungen können Lineage-Ansichten und die Suche eingeschränkt wirken
- Die Lernkurve ist steil, und einige Features erfordern zusätzliches Setup, um effektiv zu funktionieren
Preise für Atlan
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu Atlan
- G2: 4,5/5 (über 120 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen echte Benutzer über Atlan?
Ein Benutzerbericht lautet:
Was ich an Atlan am meisten schätze, ist, wie es die Arbeit mit Daten in eine wirklich kollaborative und nahtlose Erfahrung verwandelt. Indem es Menschen, Daten und Kontext auf einer einzigen Plattform zusammenführt, ermöglicht es Teams, ihre Daten wirklich zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Ich finde es unglaublich einfach, das zu finden, was ich brauche, meine Arbeit zu dokumentieren und Ordnung zu halten, ohne die übliche Verwirrung. Atlan ist eindeutig darauf ausgelegt, Daten in den Dienst der Menschen zu stellen, anstatt die Menschen zu zwingen, sich an die Daten anzupassen. Die reibungslose Integration mit modernen tools ermöglicht es Teams, effizienter zu arbeiten, und lässt den gesamten Datenprozess menschlicher, transparenter und angenehmer erscheinen.
Was ich an Atlan am meisten schätze, ist, wie es die Arbeit mit Daten in eine wirklich kollaborative und nahtlose Erfahrung verwandelt. Indem es Menschen, Daten und Kontext auf einer einzigen Plattform zusammenführt, ermöglicht es Teams, ihre Daten wirklich zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Ich finde es unglaublich einfach, das zu finden, was ich brauche, meine Arbeit zu dokumentieren und Ordnung zu halten, ohne die übliche Verwirrung. Atlan ist eindeutig darauf ausgelegt, Daten in den Dienst der Menschen zu stellen, anstatt die Menschen zu zwingen, sich an die Daten anzupassen. Die reibungslose Integration mit modernen tools ermöglicht es Teams, effizienter zu arbeiten, und lässt den gesamten Datenprozess menschlicher, transparenter und angenehmer erscheinen.
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3. Alation (Am besten geeignet für die Katalogisierung von Daten des Unternehmens und Data Governance)
Alation ist eine KI-gestützte Data-Intelligence-Plattform, die als zentraler Katalog fungiert und es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten über Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes hinweg zu finden und ihnen zu vertrauen.
Die Plattform nutzt maschinelles Lernen, um das tatsächliche Abfrageverhalten zu analysieren und vertrauenswürdige Assets automatisch zu identifizieren. So wird der Katalog auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzung und nicht durch manuelle Dokumentation auf dem neuesten Stand gehalten. Sie automatisiert Data Governance, Lineage-Nachverfolgung und die Metadatenextraktion und reduziert so den Zeitaufwand, den Teams für die Suche nach zuverlässigen Daten aufwenden.
Ask Alation wandelt Fragen in einfachem Englisch sofort in SQL oder Python um und macht Daten so auch für Benutzer ohne technisches Fachwissen zugänglich. Der Data Products Marketplace ermöglicht es Teams, kontrollierte Datenprodukte unternehmensweit zu entdecken und zu nutzen, während native Integrationen mit BI-Tools wie Tableau und Power BI die Verbindung zwischen Analysen und vertrauenswürdigen Daten sicherstellen.
Die besten Features von Alation
- Finden Sie vertrauenswürdige Datenbestände schneller mithilfe von ML-gestützten Empfehlungen, die auf der tatsächlichen Abfrage basieren
- Setzen Sie Compliance-Anforderungen mithilfe automatisierter Herkunftsnachverfolgung über systemübergreifende Datenflows durch
- Reduzieren Sie den Zeitaufwand für Zugriffsanfragen, indem Sie Benutzern Self-Service-Zugriff auf regulierte Datenprodukte gewähren
- Legen Sie Datenqualitätsstandards fest und überwachen Sie diese direkt innerhalb der Plattform, ohne zwischen verschiedenen tools wechseln zu müssen
- Verwalten Sie Workflows und weisen Sie die Eigentümerschaft für alle Assets von einem zentralen Ort aus zu
Einschränkungen von Alation
- Die Leistung lässt bei der Navigation durch große Bestände merklich nach
- Im Vergleich zu spezialisierten Tools weisen die Features für Datenqualität und systemübergreifende Herkunftsverfolgung Lücken auf
Preise für Alation
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu Alation
- G2: 4,4/5 (über 90 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen echte Benutzer über Alation?
Ein Benutzerbericht lautet:
Ich finde Alation aufgrund seiner Produktinnovationen fantastisch und bin beeindruckt von der kontinuierlichen Weiterentwicklung, einschließlich der Erprobung eines neuen KI-Features. Der exzellente Kundenservice sticht besonders hervor, da das Alation-Team sehr zugänglich ist und im Umgang mit Clients stets konsistent auftritt. Vom ersten Verkauf bis zur Software-Verlängerung versetzen sie sich intensiv in die Perspektive des Clients hinein und setzen sich für dessen Erfolg ein. Ich bin dankbar für das einfache Setup, das durch das Right-Start-Programm des Professional-Services-Teams von Alation ermöglicht wurde und den Implementierungsprozess reibungslos und stressfrei gestaltete.
Ich finde Alation aufgrund seiner Produktinnovationen fantastisch und bin beeindruckt von der kontinuierlichen Weiterentwicklung, einschließlich der Erprobung eines neuen KI-Features. Der exzellente Kundenservice sticht besonders hervor, da das Alation-Team sehr zugänglich ist und im Umgang mit Clients stets konsistent auftritt. Vom ersten Verkauf bis zur Software-Verlängerung versetzen sie sich intensiv in die Perspektive des Clients hinein und setzen sich für dessen Erfolg ein. Ich bin dankbar für das einfache Setup, das durch das Right-Start-Programm des Professional-Services-Teams von Alation ermöglicht wurde und den Implementierungsprozess reibungslos und stressfrei gestaltete.
🌟 Bonus: Benötigen Sie eine KI, die über ClickUp hinausgeht und auch Kontextdaten aus Ihren anderen Tools abruft? ClickUp Brain MAX ist eine Super-App, die Ihren ClickUp-Workspace mit Apps wie Google Drive, HubSpot und Figma verbindet, sodass Sie alle diese Anwendungen über eine einzige Desktop-App durchsuchen können.
4. Collibra (Am besten geeignet für Data Governance und Richtlinienverwaltung auf Unternehmensebene)
Als Data Intelligence Platform der Enterprise-Klasse unterstützt Collibra Unternehmen dabei, Daten und KI-Assets in großem Maßstab zu verwalten und zu steuern. Basierend auf dem Konzept von Data Confidence™ dient die Plattform als zentralisiertes System of Record und bietet Geschäfts- und IT-Teams einen gemeinsamen Ort, an dem sie Daten unternehmensweit ermitteln und zertifizieren können.
Maschinelles Lernen erkennt proaktiv Datenanomalien, während automatisierte Workflows verstreute Tabellenkalkulationen und manuelle Compliance-Prozesse ersetzen. Außerdem verwaltet es den Lebenszyklus von KI-Modellen und Agenten und stellt sicher, dass diese auf vertrauenswürdigen Daten basieren und internen sowie regulatorischen Standards entsprechen.
Die besten Features von Collibra
- Überwachen Sie den Zustand Ihrer Pipeline durchgängig mit Anomalieerkennung und Warnmeldungen bei Regelverstößen in Ihrer gesamten Cloud
- Generieren Sie automatisch ML-basierte Datenqualitätsregeln, um fehlerhafte Daten zu erkennen, ohne Regeln manuell erstellen zu müssen
- Überwachen Sie KI-Anwendungsfälle in der Produktion mit speziellen Tools für Monitoring und Risikoberichterstellung
- Automatisieren Sie die Berichterstellung zur Compliance in regulierten Datenumgebungen ohne manuelle Datenabfragen
- Führen Sie die Nachverfolgung der Datenherkunft auf granularer Ebene durch, um Audit-Anforderungen und Wirkungsanalysen zu unterstützen
Einschränkungen von Collibra
- Ohne dedizierten Support für Administratoren können die Ansichten des Setups und der Herkunft komplex erscheinen
- Einige Benutzer berichteten, dass die benutzerdefinierten Anpassungsmöglichkeiten für Workflows begrenzt sind und die Lernressourcen unvollständig wirken.
Preise für Collibra
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu Collibra
- G2: 4,2/5 (über 100 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen echte Benutzer über Collibra?
Ein Benutzerbericht lautet:
Ich finde es sehr einfach, die Kernfunktionen der Plattform mit zentralen geschäftlichen Problemen in Verbindung zu bringen und Collibra als das Tool vorzuschlagen, das diese Probleme lösen und so durch Kosteneinsparungen einen Wert schaffen kann.
Ich finde es sehr einfach, die Kernfunktionen der Plattform mit zentralen geschäftlichen Problemen in Verbindung zu bringen und Collibra als das Tool vorzuschlagen, das diese Probleme lösen und so durch Kosteneinsparungen einen Wert schaffen kann.
5. DataHub (Am besten geeignet für Open-Source-Metadatenmanagement und Datenermittlung)
Für Dateningenieure, die komplexe Pipelines und große Datenökosysteme verwalten, ist DataHub eine gute Wahl. Es hilft dabei, Daten zu organisieren und zu verstehen, indem es Metadaten aus Datensätzen, Dashboards, Pipelines und ML-Modellen in einer einzigen, einheitlichen Ansicht zentralisiert.
Der Open-Source-Datenkatalog unterstützt die suchbasierte Erkennung, die lückenlose Nachverfolgung der Datenherkunft, die Verwaltung der Eigentümerschaft und die Überwachung der Datenqualität. Teams können Datenverträge definieren, personenbezogene Daten nachverfolgen und Governance-Richtlinien im gesamten Datenökosystem anwenden.
Das tool wurde ursprünglich von LinkedIn entwickelt, um Metadaten in großem Umfang zu verwalten, und bietet Data-Engineering-Teams eine flexible Grundlage, die sie entsprechend ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen und erweitern können, ohne an die Roadmap eines Anbieters gebunden zu sein.
Die besten Features von DataHub
- Stellen Sie eine Abfrage direkt über Ask DataHub an, um kontextbezogene Antworten zu Datensätzen, Herkunft, Eigentümerschaft und Richtlinien zu erhalten
- Führen Sie die Nachverfolgung von Datenabhängigkeiten vor- und nachgelagert durchgängig über Datensätze und Pipelines hinweg durch
- Führen Sie die Synchronisierung von Metadaten kontinuierlich aus verschiedenen Datenquellen mithilfe automatisierter ErfassungsWorkflows durch
- Steuern Sie mithilfe detaillierter Zugriffsrichtlinien und Rollen, wer bestimmte Assets in der Ansicht anzeigen, bearbeiten oder ermitteln darf
- Definieren und überwachen Sie Datenverträge, um Qualitätserwartungen zwischen Produzenten und Konsumenten festzulegen
Limitierungen von DataHub
- Einige Benutzer berichteten, dass die Benutzeroberfläche etwas klobig wirkt und die Leistung bei großen Datensätzen nachlässt.
Preise für DataHub
- Kostenlos (Open Source)
Bewertungen und Rezensionen zu DataHub
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen echte Benutzer über DataHub?
Ein Benutzerbericht lautet:
DataHub ist einfach zu bedienen und hilft mir, meine Daten zu organisieren. Es eignet sich hervorragend, um Datensätze freizugeben und zu verwalten, und die Versionierung ist ein großes Plus. Ich würde es auf jeden Fall weiterempfehlen!
DataHub ist einfach zu bedienen und hilft mir, meine Daten zu organisieren. Es eignet sich hervorragend, um Datensätze freizugeben und zu verwalten, und die Versionierung ist ein großes Plus. Ich würde es auf jeden Fall weiterempfehlen!
📖 Lesen Sie auch: Die beste erschwingliche Datenbanksoftware für kleine Geschäftsbetriebe
6. Amundsen (Am besten geeignet für Open-Source-Datenermittlung und -suche für Dateningenieure)
Amundsen verfolgt beim Metadatenproblem einen „Search-First“-Ansatz. Sein Ranking-Algorithmus zeigt Datensätze basierend auf tatsächlichen Nutzungsmustern an, anstatt darauf, wie aktuell die Dokumentation ist. So werden die Assets, auf die sich Ihr Team bereits verlässt, in der Regel zuerst angezeigt, ohne dass jemand eine Liste pflegen muss.
Das Tool schafft eine Verbindung zwischen Datensätzen und den ETL-Pipelines, Dashboards und Abfragen, die auf ihnen basieren, und verschafft Teams so eine klarere Sichtbarkeit darüber, wie Daten innerhalb des Unternehmens fließen. Diese Sichtbarkeit hilft Teams zudem zu verstehen, woher die Daten stammen, wie sie transformiert werden und welche nachgelagerten Systeme darauf angewiesen sind.
Die besten Features von Amundsen
- Erhalten Sie in einer einzigen Ansicht detaillierte Informationen zum Kontext von Datensätzen, einschließlich Eigentümern, Aktualisierungshäufigkeit und Nutzungsstatistiken
- Visualisieren Sie vorgelagerte Datenquellen und nachgelagerte Abhängigkeiten mithilfe integrierter Data-Lineage-Ansichten
- Erweitern und dokumentieren Sie Datensätze gemeinsam, indem Sie Tags und Anmerkungen direkt zu den Assets hinzufügen
- Zeigen Sie Tabellendaten direkt aus den Suchergebnissen an, ohne das Quellsystem abfragen zu müssen
- Verbinden Sie Metadaten aus verschiedenen Quellen mithilfe des Databuilder-Erfassungsframeworks und seiner erweiterbaren Pipeline-Architektur
Einschränkungen von Amundsen
- Die Governance-Funktionen sind im Vergleich zu Plattformen der Enterprise-Klasse begrenzt
- Bei sehr großen Datensätzen oder komplexen Umgebungen lässt die Leistung nach
Preise für Amundsen
- Kostenlos (Open Source)
Bewertungen und Rezensionen zu Amundsen
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen echte Benutzer über Amundsen?
Eine Bewertung auf Reddit lautet:
Wir brauchten eine schnelle Lösung, und unserer Erfahrung nach war Amundsen die einfachere der beiden Optionen (mit beiden kann man nichts falsch machen). Wir mussten Anpassungen vornehmen, um Graphdatenbanken zu unterstützen, und Amundsen ließ sich leicht anpassen.
Wir brauchten eine schnelle Lösung, und unserer Erfahrung nach war Amundsen die einfachere der beiden Optionen (mit beiden kann man nichts falsch machen). Wir mussten Anpassungen vornehmen, um Graphdatenbanken zu unterstützen, und Amundsen ließ sich leicht anpassen.
🔍 Wussten Sie schon? Amundsen ist nach Roald Amundsen benannt, dem norwegischen Entdecker, der als erster Mensch den Südpol erreichte.
7. OpenMetadata (Am besten geeignet für einheitliches Metadatenmanagement und Datenbeobachtbarkeit)
OpenMetadata vereint Datenermittlung, Observability und Governance über moderne Datenstacks hinweg. Es zentralisiert Metadaten aus Pipelines, Data Warehouses, Dashboards und ML-Modellen in einem einzigen einheitlichen Graphen und überwindet so Silos zwischen tools wie Snowflake, Airflow und dbt.
Die Plattform unterstützt die Automatisierung der Metadaten-Erfassung über mehr als 100 Konnektoren und verfügt über integrierte Funktionen zur Nachverfolgung der Herkunft, zur Datenqualitätsüberwachung und zur Zusammenarbeit. Mit einem No-Code-Herkunfts-Editor kann jeder im Team Datenflüsse visuell abbilden und aktualisieren, ohne ein Ticket erstellen zu müssen.
Aufbauend auf einer API- und Schema-First-Architektur ist die Lösung so konzipiert, dass sie sich über Datenumgebungen von Unternehmen hinweg skalieren lässt und gleichzeitig sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer zugänglich bleibt.
Die besten Features von OpenMetadata
- Durchsuchen Sie Tabellen, Dashboards, Pipelines und Dienste mithilfe von Stichwörtern, Verknüpfungen und booleschen Abfragen
- Verwalten Sie Berechtigungen für Metadatenaktualisierungen, Tags, Eigentümerschaft und Herkunftsdaten mithilfe rollenbasierter Zugriffskontrolle
- Überwachen Sie die Datenzuverlässigkeit mithilfe integrierter Profiling-Funktionen, Qualitätstests und Aktualitätsprüfungen
- Automatisieren Sie die Datenerfassung in Ihrem gesamten Daten-Stack mithilfe von Service-Konnektoren und Ein-Klick-Pipelines auf Basis von Airflow
- Richten Sie Datenebenenklassifizierungen ein, um den Aufwand für Governance-Maßnahmen für kritische gegenüber nicht kritischen Assets zu priorisieren
Limitierungen von OpenMetadata
- Da es sich um eine relativ neue Plattform handelt, hinken die Community-Aktivität und die Ausgereiftheit der Features hinter etablierten tools hinterher
- Das Setup und die Integration in bestehende Workflows können umfangreiche benutzerdefinierte Anpassungen erfordern
Preise für OpenMetadata
- Kostenlos (Open Source)
Bewertungen und Rezensionen zu OpenMetadata
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen echte Benutzer über OpenMetadata?
Ein Reddit-Benutzer sagt:
Ich persönlich finde openmetadata ein großartiges tool. Ich weiß nicht, warum es nicht populärer ist. Die Open-Source-Version hat zwar einige Probleme, bietet aber viel Flexibilität und lässt sich sehr leicht erweitern.
Ich persönlich finde openmetadata ein großartiges tool. Ich weiß nicht, warum es nicht populärer ist. Die Open-Source-Version hat zwar einige Probleme, bietet aber viel Flexibilität und lässt sich sehr leicht erweitern.
8. Wählen Sie Star (Ideal für Automatisierung der Datenermittlung und Nachverfolgung der Datenherkunft auf Spaltenebene)
Select Star verlangt nicht, dass Sie die Art und Weise ändern, wie Ihre Daten gespeichert oder verwaltet werden. Es liest Ihre bestehende Infrastruktur aus und beginnt sofort damit, Assets zu dokumentieren, die Herkunft auf Spaltenebene abzubilden und aufzuzeigen, wie tatsächlich auf Daten in Ihrem Data Warehouse und Ihren BI-Tools zugegriffen wird.
Ein Kostenanalyse-Feature von Snowflake stellt eine Verbindung zwischen der Datennutzung und den Warehouse-Ausgaben her, sodass Sie erkennen können, welche Assets die Kosten verursachen. Die kontinuierliche DBT-Synchronisierung sorgt automatisch für die Genauigkeit der Dokumentation, und automatisch generierte Entity-Relationship-Diagramme helfen neuen Teammitgliedern, sich schnell einzuarbeiten, ohne die Nachverfolgung des Erstellers des Systems durchführen zu müssen.
Wählen Sie die besten Features von Star aus
- Führen Sie die Nachverfolgung der Herkunft auf Spaltenebene über Integrationen hinweg mit skalierbaren Ansichten durch, die einfach zu navigieren sind
- Identifizieren Sie ungenutzte oder redundante Datensätze, indem Sie die Zugriffsmuster in Ihrem Data Warehouse analysieren
- Erkennen und ordnen Sie Tabellenbeziehungen automatisch anhand von Abfrageprotokollen zu, ohne manuelle Konfiguration
- Halten Sie die Dokumentation Ihrer Datenbestände durch kontinuierliche automatisierte Aktualisierungen mit Ihrem dbt-Projekt in Synchronisierung
Limitierungen von Select Star
- Im Vergleich zu Alternativen der Enterprise-Klasse sind die Funktionen der erweiterten Berichterstellung und die detaillierten Einblicke in die Nutzung eingeschränkt.
Auswahl der Star-Preise
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Sterne-Bewertungen und Rezensionen auswählen
- G2: 4,5/5 (über 50 Bewertungen)
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen echte Benutzer über Select Star?
Ein Benutzerbericht lautet:
Was mir an Select Star am besten gefällt, ist, wie benutzerfreundlich und intuitiv sich die Plattform von Anfang an anfühlt. Die Benutzeroberfläche ist übersichtlich, gut strukturiert und erleichtert die Navigation durch komplexe Datensätze erheblich. Die Suchfunktion ist leistungsstark. Ich kann die richtigen Tabellen, Spalten oder Dashboards schnell finden, ohne mich umhören zu müssen. Es ist ein hervorragendes tool, um sich in neue Datenumgebungen einzuarbeiten und Beziehungen zwischen Datensätzen schneller zu verstehen. Insgesamt verbessert Select Star die Datenermittlung und die teamübergreifende Zusammenarbeit wirklich.
Was mir an Select Star am besten gefällt, ist, wie benutzerfreundlich und intuitiv sich die Plattform von Anfang an anfühlt. Die Benutzeroberfläche ist übersichtlich, gut strukturiert und erleichtert die Navigation durch komplexe Datensätze erheblich. Die Suchfunktion ist leistungsstark. Ich kann die richtigen Tabellen, Spalten oder Dashboards schnell finden, ohne mich umhören zu müssen. Es ist ein hervorragendes Tool, um sich in neue Datenumgebungen einzuarbeiten und Beziehungen zwischen Datensätzen schneller zu verstehen. Insgesamt verbessert Select Star die Datenermittlung und die teamübergreifende Zusammenarbeit wirklich.
9. Fivetran Catalog (Am besten geeignet für automatisiertes Data Lineage und Metadatenmanagement für Pipelines)
Fivetran ist eine vollständig verwaltete, cloudnative Datenintegrationsplattform, die ELT automatisiert und Daten aus SaaS-Anwendungen, Datenbanken und Dateien in ein zentrales Data Warehouse oder einen Data Lake überträgt, ohne dass dafür benutzerdefinierte technische Anpassungen erforderlich sind.
Es übernimmt Schemaänderungen, API-Wartung und historische Synchronisierungen automatisch, sodass Pipelines bei Änderungen an den Quellen keinen manuellen Eingriff erfordern. Zertifizierungen für Sicherheit und Compliance, darunter SOC 2, DSGVO, HIPAA und ISO 27001, sind standardmäßig enthalten.
Die besten Features von Fivetran Catalog
- Importieren Sie Daten aus SaaS-Apps, Datenbanken und Cloud-Speichern mithilfe vorgefertigter Konnektoren, ohne benutzerdefinierten Code schreiben zu müssen
- Überwachen Sie den Status der Synchronisierung von Konnektoren und erhalten Sie Benachrichtigungen, wenn Pipelines Ihre Aufmerksamkeit erfordern, ohne manuelle Überprüfungen durchführen zu müssen
- Replizieren Sie Datenbankänderungen nahezu in Echtzeit bei minimaler Belastung der Quellsysteme
- Koordinieren Sie dbt Core-Transformationen direkt in Fivetran, nachdem die Daten geladen wurden
- Schützen Sie sensible Felder mithilfe von Datenkontrollen auf Spaltenebene sowie RBAC und Compliance-Zertifizierungen
Limit des Fivetran-Katalogs
- Einige Konnektoren haben Zuverlässigkeitsprobleme, darunter fehlende oder fehlerhafte Integrationen
Preise für Fivetran Catalog
- Free
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu Fivetran Catalog
- G2: 4,3/5 (über 770 Bewertungen)
- Capterra: 4,4/5 (über 20 Bewertungen)
Was sagen echte Benutzer über Fivetran Catalog?
Ein Benutzerbericht lautet:
Fivetran zeichnet sich durch eine herausragende Stärke aus: die zuverlässige Synchronisierung von Daten aus verschiedenen SaaS-Tools in ein zentrales Data Warehouse wie BigQuery. Das Setup ist bemerkenswert schnell – die meisten Konnektoren sind im Wesentlichen Plug-and-Play und erfordern nur minimale Konfiguration. Besonders schätze ich die umfangreiche Konnektor-Bibliothek, die automatische Schemaverwaltung und das robuste Benachrichtigungssystem. Für ein kleines Team ohne festangestellten Dateningenieur ist das ein echter Game-Changer. Es erspart uns eine Menge manueller Arbeit und ermöglicht es uns, uns auf die Gewinnung von Erkenntnissen zu konzentrieren, anstatt uns mit APIs herumzuschlagen.
Fivetran zeichnet sich durch eine herausragende Stärke aus: die zuverlässige Synchronisierung von Daten aus verschiedenen SaaS-Tools in ein zentrales Data Warehouse wie BigQuery. Das Setup ist bemerkenswert schnell – die meisten Konnektoren sind im Wesentlichen Plug-and-Play und erfordern nur minimale Konfiguration. Besonders schätze ich die umfangreiche Konnektor-Bibliothek, die automatische Schemaverwaltung und das robuste Benachrichtigungssystem. Für ein kleines Team ohne festangestellten Dateningenieur ist das ein echter Game-Changer. Es erspart uns eine Menge manueller Arbeit und ermöglicht es uns, uns auf die Gewinnung von Erkenntnissen zu konzentrieren, anstatt uns mit APIs herumzuschlagen.
🧠 Wissenswertes: Fivetran ist eine Anspielung auf die Programmiersprache Fortran. Die Gründer wollten ursprünglich eine Tabellenkalkulation für Big Data entwickeln, doch das Feedback der Benutzer deutete immer wieder auf eines hin: Verschiebt einfach unsere Salesforce-Daten in Redshift. Also änderten sie ihren Kurs, und ein Unternehmen für Datenpipelines war geboren.
10. Metaphor (Am besten geeignet für beziehungsorientierte Datenermittlung und kontextbezogene Suche)
Metaphor geht davon aus, dass die Datenermittlung ebenso sehr ein soziales wie ein technisches Problem ist. Deshalb werden Nutzungsmuster und Teamdiskussionen in derselben Ansicht neben Informationen zu Herkunft und Eigentümerschaft angezeigt.
Der Kontext entsteht ganz natürlich im Laufe der Zeit, anstatt darauf angewiesen zu sein, dass ein Data Steward alles nachträglich dokumentiert. Der Aktivitäts-Feed zeigt beliebte Assets an und verknüpft Unterhaltungen mit den Daten, um die es tatsächlich geht, sodass institutionelles Wissen auffindbar bleibt und nicht in Chat-Threads verschwindet.
Die besten Features von Metaphor
- Durchsuchen Sie Datenbestände in einfacher Sprache und erhalten Sie kontextbezogene Ergebnisse mit Informationen zur Eigentümerschaft, Nutzung und Vertrauenswürdigkeit
- Zentralisieren Sie Datendiskussionen und -aktualisierungen durch Integrationen mit Slack, Microsoft Teams und Chrome
- Wenden Sie Governance-Tags und Zugriffskontrollen für technische und geschäftliche Benutzer direkt in Ihren bestehenden Tools an
- Verfolgen Sie bestimmte Assets, um benachrichtigt zu werden, wenn sich die Eigentümerschaft, die Projektdokumentation oder die Nutzungsmuster ändern
- Zeigen Sie Datenqualität und Vertrauenssignale neben den Suchergebnissen an, damit Benutzer Assets vor der Verwendung bewerten können
Limitierungen von Metaphor
- Aktualisierungen der Produkt-Roadmap und die Veröffentlichung neuer Features erfolgen seltener als erwartet
Preise für Metaphor
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu Metaphor
- G2: Nicht genügend Bewertungen
- Capterra: Nicht genügend Bewertungen
Was sagen echte Benutzer über Metaphor?
Ein Benutzerbericht lautet:
Die Erfahrungen mit dem Team waren insgesamt sehr positiv. Die Zukunftspläne für das Produkt sind ehrgeizig und entsprechen unserer Vision von der Zukunft von Datenkatalogen und Datenermittlung.
Die Erfahrungen mit dem Team waren insgesamt sehr positiv. Die Zukunftspläne für das Produkt sind ehrgeizig und entsprechen unserer Vision von der Zukunft von Datenkatalogen und Datenermittlung.
Verwandeln Sie Datenchaos in Klarheit mit ClickUp
Die meisten Datenkatalog-Tools erledigen ihren Zweck und mehr nicht. Die Dokumentation befindet sich nach wie vor in einem separaten Wiki, und wichtige Unterhaltungen gehen in Chat-Threads unter, die niemand mehr liest.
ClickUp schließt diese Lücke, indem es die Arbeit selbst mit der Dokumentation, den Aufgaben und dem Kontext verbindet. Wenn Ihr Team also Antworten benötigt, sind diese bereits vorhanden.
Melden Sie sich kostenlos bei ClickUp an und erleben Sie, wie sich ein vernetzter Daten-Workflow tatsächlich anfühlt. ✅