Microsoft Fabric versucht, alles in einer Plattform zu vereinen: Data Lakes, Pipelines, Analysen und Governance. Das ist ein großes Versprechen, aber nicht jedes Team möchte seinen gesamten Datenstapel auf ein einziges Ökosystem setzen. Einige brauchen mehr Flexibilität, andere bevorzugen offene Standards oder wollen einfach Tools, die zu ihrer bisherigen Arbeitsweise passen. In diesem Leitfaden stellen wir Ihnen einige der besten Fabric-Alternativen vor, die dieselbe All-in-One-Vision bieten, ohne eng an die Microsoft-Welt gekoppelt zu sein. Ganz gleich, ob Ihnen der Datenfluss in Echtzeit, eine einfachere Skalierung oder die Freiheit, Tools zu kombinieren, am wichtigsten ist - diese Plattformen zeigen, dass es mehr als einen Weg gibt, eine moderne, vernetzte Datenumgebung aufzubauen.
1. AppFirst
AppFirst ist eine Cloud-Automatisierungsplattform, die für Entwickler entwickelt wurde, die sich auf die Entwicklung von Produkten konzentrieren möchten, anstatt die Infrastruktur zu verwalten. Sie kümmert sich um die Bereitstellung von sicheren, konformen Umgebungen bei den wichtigsten Cloud-Anbietern wie AWS, Azure und GCP - ohne Terraform-Skripte, YAML-Dateien oder manuelle VPC-Einrichtung. Teams definieren einfach, was ihre Anwendungen benötigen, z. B. Rechenleistung, Datenbank oder Netzwerk, und AppFirst erledigt alles automatisch im Hintergrund. Dies ist eine unkomplizierte Methode zur Vereinfachung von Abläufen für Teams, die schnell arbeiten, aber dennoch Konsistenz und Sicherheit bei ihren Bereitstellungen benötigen.
Die Plattform verfügt außerdem über integrierte Protokollierungs-, Überwachungs- und Alarmierungswerkzeuge, um auch bei wachsenden Systemen einen hohen Überblick zu behalten. Kosten und Konfigurationsänderungen werden automatisch nachverfolgt, sodass Teams ohne zusätzliche Tools oder manuelle Arbeit transparent und konform bleiben. Ob als SaaS-Service oder als selbst gehostete Lösung, AppFirst bietet Teams die Struktur einer verwalteten Infrastruktur mit der Freiheit einer auf den Entwickler ausgerichteten Erfahrung. Es ist eine praktische Wahl für Unternehmen, die den Cloud-Betrieb rationalisieren und DevOps-Engpässe in ihren Daten- und Anwendungs-Workflows beseitigen möchten.
Wichtigste Highlights:
- Automatisiert die Bereitstellung einer sicheren, konformen Infrastruktur über mehrere Clouds hinweg
- Nahtlose Zusammenarbeit mit AWS, Azure und GCP
- Umfasst integrierte Überwachung, Protokollierung und Alarmierung
- Verfolgt automatisch die Kostentransparenz und Konfigurationsänderungen
- Verfügbar als SaaS oder selbst gehostete Bereitstellung
Am besten geeignet für:
- Teams, die DevOps vereinfachen und manuelle Infrastrukturaufgaben reduzieren möchten
- Entwickler, die Multi-Cloud-Umgebungen verwalten
- Unternehmen, die datenintensive oder Cloud-native Anwendungen entwickeln
- Unternehmen, die eine transparente, gesetzeskonforme Automatisierung ihrer Infrastruktur wünschen
Kontakte:
- Website: www.appfirst.dev
2. Schneeflocke
Snowflake ist im Grunde eine Cloud-Plattform, die Teams dabei hilft, alles rund um Daten zu handhaben - von der Speicherung und Verarbeitung bis zur Durchführung von Analysen und KI. Snowflake wurde für Menschen entwickelt, die sich nicht den ganzen Tag mit der Verwaltung der Infrastruktur oder mit verschiedenen Cloud-Macken herumschlagen wollen. Sie können Daten von überall her abrufen, Modelle erstellen oder Live-Datensätze freigeben - und das alles von ein und demselben Ort aus. Für Teams, die die Funktionen von Microsoft Fabric mögen, aber mehr Freiheit wünschen, ist Snowflake eine solide Alternative, da es über AWS, Azure und Google Cloud hinweg funktioniert, ohne Sie zu binden.
Was Snowflake so attraktiv macht, ist die Tatsache, dass es sich um einen Großteil der schweren Arbeit kümmert. Dinge wie Sicherheit, Backups und Compliance sind bereits integriert, sodass sich Ingenieure nicht um die manuelle Pflege all dieser Dinge kümmern müssen. Entwickler können Datenpipelines erstellen oder KI-gesteuerte Anwendungen entwickeln, ohne die Server anfassen zu müssen, während Analysten einen schnelleren Zugriff auf saubere, sofort einsatzbereite Daten erhalten. Auf diese Weise können Sie die Dinge einfach halten und dennoch große Projekte skalieren.
Wichtigste Highlights:
- Vollständig verwaltete Plattform für Daten, Analytik und KI
- Funktioniert über AWS, Azure und Google Cloud
- Integrierte Sicherheit, Compliance und Wiederherstellung
- Unterstützt offene Tabellenformate und einfachen Datenaustausch
- Einheitlicher Raum für Anwendungen, KI und Analysen
Am besten geeignet für:
- Teams, die eine flexible Alternative zu Microsoft Fabric suchen
- Unternehmen, die Daten über mehrere Plattformen hinweg austauschen
- Organisationen, die Wert auf integrierte Compliance und Governance legen
- Entwickler, die künstliche Intelligenz oder datenintensive Produkte entwickeln, ohne dass der operative Betrieb betroffen ist
Kontakte:
- Website: www.snowflake.com
- E-Mail: press@snowflake.com
- Anschrift: Suite 3A, 106 East Babcock Street Bozeman, Montana 59715, USA
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/snowflake-computing
- Facebook: www.facebook.com/Snowflake-Computing
- Twitter/X: x.com/Snowflake
3. Datenbausteine
Bei Databricks geht es darum, Daten und KI an einem Ort zusammenzubringen. Damit können Teams alles von ETL-Pipelines bis hin zu großen Sprachmodellen erstellen, ohne zwischen verschiedenen Tools wechseln zu müssen. Die Plattform verfolgt einen sogenannten “Data Intelligence”-Ansatz, bei dem Analytik, Governance und KI unter einem Dach vereint sind. Für alle, die Alternativen zu Microsoft Fabric erkunden, bietet Databricks ein offeneres Setup, das sich gut mit anderen Technologien und Cloud-Anbietern kombinieren lässt.
Das System basiert auf einer so genannten Lakehouse-Architektur, einer Mischung aus Data Warehouse und Data Lake. Das bedeutet, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeitet werden können, während alles sauber und nachvollziehbar bleibt. Teams können Modelle für maschinelles Lernen verwalten, SQL-Abfragen ausführen oder KI-Anwendungen erstellen, ohne ein Dutzend verschiedener Tools zu benötigen. Alles bleibt miteinander verbunden, und das macht die Skalierung viel einfacher.
Wichtigste Highlights:
- Kombiniert Daten, KI und Governance in einem Arbeitsbereich
- Open-Source-freundlich und funktioniert über mehrere Clouds hinweg
- Verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten
- Integrierte Orchestrierung, Überwachung und Versionsverfolgung
- Entwickelt für die Zusammenarbeit zwischen Daten-, KI- und Technik-Teams
Am besten geeignet für:
- Unternehmen, die KI-Projekte aufbauen oder skalieren
- Teams, die Open-Source- und Hybrid-Konfigurationen bevorzugen
- Unternehmen, die fortschrittliche Analysen und ML-Arbeitslasten ausführen
- Unternehmen versuchen, ihre Daten- und KI-Pipelines zu verschmelzen
Kontakte:
- Website: www.databricks.com
- Telefon: 1-866-330-0121
- Anschrift: Databricks Inc. 160 Spear Street, 15. Stock San Francisco, CA 94105
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/databricks
- Facebook: www.facebook.com/databricksinc
- Twitter/X: x.com/databricks
4. SAP HANA Wolke
SAP HANA Cloud ist die Cloud-Datenbank von SAP für den Betrieb großer, anspruchsvoller Geschäftssysteme. Sie wird unter der Haube der SAP-eigenen Datentools verwendet, funktioniert aber auch eigenständig für die Verarbeitung verschiedener Arten von Daten - ob relational, grafisch, dokumentarisch oder räumlich. Als Alternative zu Microsoft Fabric eignet sie sich gut für Unternehmen, die eine starke, zuverlässige Datenbankschicht wünschen, die für KI-gesteuerte Anwendungen bereit ist, aber dennoch mit ihren bestehenden Systemen verbunden werden kann.
Die Hauptidee hinter SAP HANA Cloud ist es, die Arbeit der Datenbankverwaltung zu erleichtern. Sie wird vollständig verwaltet und ist sicher, sodass sich Teams auf die Entwicklung intelligenter Anwendungen konzentrieren können, anstatt sich um Betriebszeiten oder Compliance zu kümmern. Entwickler können generative KI einbinden, echte Geschäftsdaten verknüpfen und ohne großen Wartungsaufwand skalieren. Es ist nicht auffällig, aber es ist stabil und für Teams konzipiert, die etwas Zuverlässiges brauchen.
Wichtigste Highlights:
- Multimodell-Datenbank für verschiedene Datentypen
- Vollständig verwaltet mit integrierter Sicherheit und Compliance
- Integriert mit SAP Business Data Cloud und anderen Plattformen
- Einfache Skalierung für große Arbeitslasten
- Unterstützt KI-gesteuerte und intelligente Anwendungen
Am besten geeignet für:
- Unternehmen, die bereits SAP-Systeme nutzen
- Unternehmen, die sichere und leistungsstarke Datenbanken benötigen
- Teams, die KI-gestützte oder datengesteuerte Anwendungen entwickeln
- Unternehmen, die eine starke Governance und Betriebszeitgarantien benötigen
Kontakte:
- Website: www.sap.com
- Telefon: +1-800-872-1727
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/sap
- Facebook: www.facebook.com/SAP
- Instagram: www.instagram.com/sap
5. Alteryx
Alteryx entwickelt Tools, mit denen sich die Datenanalyse viel unkomplizierter gestaltet. Ihre Hauptplattform, Alteryx One, vereint alles, was Teams normalerweise mit verschiedenen Tools jonglieren: Datenvorbereitung, Automatisierung und KI, an einem Ort. Sie können Daten bereinigen, kombinieren und analysieren, ohne viel Code schreiben zu müssen, was es für Mitarbeiter außerhalb der IT-Abteilung einfacher macht, die vorhandenen Daten tatsächlich zu nutzen. Eine der herausragenden Funktionen ist das AI Data Clearinghouse, das dabei hilft, die KI-Modelle Ihres Unternehmens zu verwalten und zu erklären, damit Sie wissen, woher Ihre Daten kommen und wie sie verwendet werden.
Anstatt zwischen verschiedenen Plattformen hin und her zu springen, um Daten zu bereinigen, Berichte zu erstellen und Automatisierungen einzurichten, macht Alteryx den Prozess einfach. Sie verbinden Ihre Cloud-Quellen, ziehen Workflows per Drag-and-Drop und automatisieren die Dinge, die normalerweise Zeit fressen. Alteryx ist praktisch, sicher und abteilungsübergreifend einsetzbar, sodass Analysten, Manager und Führungskräfte es gleichermaßen nutzen können, ohne sich in technischen Details zu verlieren.
Wichtigste Highlights:
- Eine einzige Plattform für Analytik, Automatisierung und KI
- Integrierte Funktionen für Governance und Compliance
- KI-Daten-Clearinghouse für sichere und erklärbare KI
- Codefreie und codearme Gestaltung von Arbeitsabläufen
- Reibungslose Zusammenarbeit mit den wichtigsten Cloud-Plattformen
Am besten geeignet für:
- Teams, die Analysen und Automatisierung an einem Ort verwalten möchten
- Unternehmen, die KI-Workflows mit starker Data Governance aufbauen
- Nichttechnische Benutzer, die Zugang zu Analysetools benötigen
- Unternehmen, die manuelle Berichterstattungs- und Bereinigungsarbeiten reduzieren möchten
Kontakte:
- Website: www.alteryx.com
- Telefon: +1 888 836 4274
- E-Mail: corpdev@alteryx.com
- Adresse: 3347 Michelson Drive Suite 400 Irvine, CA 92612
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/alteryx
- Facebook: www.facebook.com/alteryx
- Twitter/X: x.com/alteryx
6. Peliqan
Peliqan ist eine Datenplattform, die Teams, die Daten schnell bewegen und bearbeiten müssen, das Leben erleichtern soll. Peliqan zieht Daten aus über 250 Quellen wie SaaS-Apps, Tabellenkalkulationen und Datenbanken und bringt sie alle in einen einzigen, sauberen Arbeitsbereich. Sie können SQL oder Low-Code-Python verwenden, um die Daten umzuwandeln und aufzubereiten, und sie dann direkt in Dashboards, APIs oder KI-Tools übertragen. Für Teams, die Microsoft Fabric-Alternativen erkunden, ist Peliqan eine einfachere, leichtere Option, die immer noch viel leistet, ohne Sie zu komplexen Setups zu zwingen.
Das Besondere daran ist, dass die Software so einfach zu bedienen ist. Es gibt eine Oberfläche im Tabellenkalkulationsstil, um Daten zu erkunden, sowie eine integrierte KI-Hilfe zum Schreiben von Abfragen oder zum Einrichten von Pipelines. Entwickler können Automatisierungen oder APIs erstellen, während Geschäftsanwender Einblicke erhalten, ohne auf die Hilfe der IT-Abteilung angewiesen zu sein. Alles läuft unter ordnungsgemäßen Sicherheitsstandards wie SOC 2 und GDPR, ist also unternehmenstauglich und dennoch einfach zu bedienen. Es ist die Art von Plattform, die Zeit spart, ohne dass Sie Ihren gesamten Datenstapel neu überdenken müssen.
Wichtigste Highlights:
- End-to-End-Plattform für ELT, Transformation und Datenaktivierung
- Verbindungen zu Datenbanken, SaaS-Tools und APIs
- Low-Code-Umgebung mit Unterstützung für SQL und Python
- Integrierter KI-Abfrageassistent und Automatisierungstools
- SOC 2 und GDPR zertifiziert für Sicherheit und Compliance
Am besten geeignet für:
- Teams, die eine schnelle, programmierfreundliche Datenintegration wünschen
- Unternehmen, die mehrere Datensysteme ohne aufwändige Einrichtung verbinden
- Organisationen, die interne Tools, APIs oder KI-Anwendungen entwickeln
- Unternehmen, die Geschwindigkeit, Flexibilität und Einfachheit benötigen
Kontakte:
- Website: peliqan.io
- Telefon: +32 9 298 07 47
- E-Mail: hello@peliqan.io
- Anschrift: Grauwpoort 1 9000 Gent BELGIEN
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/peliqan-data
7. INSIA
INSIA verfolgt einen anderen Ansatz bei der Analyse - es ist eher wie eine Entscheidungsmaschine als ein Dashboard-Tool aufgebaut. Anstatt nur Diagramme anzuzeigen, hilft es den Teams herauszufinden, was passiert und was als nächstes zu tun ist. Die Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um automatisch Erkenntnisse aus Ihren Daten zu ziehen und Dinge wie Umsatzeinbußen, Verzögerungen in der Lieferkette oder Marketingtrends zu erkennen. Sie richtet sich an Unternehmen, die klare Antworten statt einer Wand von KPIs wünschen.
Alles in INSIA läuft in einer einzigen, codefreien Umgebung, so dass Sie kein Team von Datenanalysten brauchen, um den Wert der Software zu nutzen. Jede Abteilung erhält Einblicke, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind: Vertrieb, Betrieb, Beschaffung und so weiter. Es lässt sich schnell einrichten, ist leicht zu verstehen und basiert auf strengen Sicherheitsstandards wie ISO, GDPR und HIPAA. Im Grunde ist es für Teams gedacht, die von reaktiven Berichten zu Daten übergehen wollen, die tatsächlich zu Entscheidungen führen.
Wichtigste Highlights:
- All-in-one, no-code Plattform für KI-gestützte Analytik
- Generiert automatisch Erkenntnisse und Empfehlungen
- Vorgefertigte Intelligenz für mehrere Geschäftsfunktionen
- Konform mit ISO-, GDPR- und HIPAA-Normen
- Reduziert manuelle Berichterstellung und Einrichtungszeit
Am besten geeignet für:
- Teams, die bereit sind, Dashboards durch entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu ersetzen
- Unternehmen, die eine KI-Anleitung ohne komplexe Tools wünschen
- Unternehmen, die sich auf die Automatisierung von Berichten und Analysen konzentrieren
- Unternehmen, die sichere, erklärbare KI-Analysen benötigen
Kontakte:
- Website: www.insia.ai
- E-Mail: hello@forty4hz.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/44hz
- Facebook: www.facebook.com/forty4Hz
- Instagram: www.instagram.com/forty4hz
8. Tableau
Tableau, das zu Salesforce gehört, konzentriert sich darauf, Menschen dabei zu helfen, Daten durch visuelle Darstellungen statt durch komplizierte Tabellenkalkulationen oder Skripte sinnvoll zu nutzen. Die Plattform ist so konzipiert, dass jeder - Analysten, Manager oder Führungskräfte - Daten untersuchen, Fragen stellen und Muster finden kann, ohne ein Datenwissenschaftler sein zu müssen. Sie kann in der Cloud, vor Ort oder innerhalb von Salesforce ausgeführt werden, was sie für unterschiedliche Konfigurationen flexibel macht. Tableau hat vor kurzem die so genannte “agentic analytics” eingeführt, eine neue Funktion, mit der Dateneinblicke in automatisierte Aktionen über Teams und Systeme hinweg umgesetzt werden können.
Im Kern geht es bei Tableau darum, Analysen intuitiv zu gestalten. Anstatt die Benutzer zu zwingen, komplexe Tools zu erlernen, können sie auf natürliche Weise mit Diagrammen, Dashboards und visuellem Storytelling arbeiten. Tableau kann mit nahezu jeder Datenquelle verbunden werden und verfügt über integrierte KI- und Governance-Funktionen, sodass Unternehmen den Ergebnissen vertrauen können. Für Teams, die Microsoft Fabric-Alternativen vergleichen, zeichnet sich Tableau dadurch aus, dass es ein Gleichgewicht zwischen Tiefe und Einfachheit schafft und jedem die Möglichkeit gibt, mit Daten zu arbeiten, anstatt sie nur zu betrachten.
Wichtigste Highlights:
- Visuelle Analyseplattform mit KI-gesteuerten Erkenntnissen
- Funktioniert in der Cloud, vor Ort oder integriert in Salesforce
- Neue “agentische Analytik” für autonomes, datengesteuertes Handeln
- Tools für Governance, Datenmanagement und Zusammenarbeit inklusive
- Starke globale Gemeinschaft und Lernressourcen
Am besten geeignet für:
- Teams, die visuelle, interaktive Analysen ohne aufwändige Kodierung wünschen
- Unternehmen, die Analytik in die tägliche Entscheidungsfindung integrieren
- Unternehmen, die Wert auf Benutzerfreundlichkeit und flexible Bereitstellung legen
- Unternehmen, die sich auf den Aufbau einer starken Datenkultur konzentrieren
Kontakte:
- Website: www.tableau.com
- Telefon: 1-800-270-6977
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/tableau-software
- Facebook: www.facebook.com/Tableau
- Twitter/X: x.com/tableau
9. Boomi
Boomi basiert auf einer Grundidee: alles - Anwendungen, APIs, Daten und sogar KI-Agenten - auf einer einzigen Plattform zu verbinden. Sie wird häufig von Teams genutzt, die versuchen, komplexe Tech-Stacks zu vereinfachen oder Workflows zu automatisieren, die mehrere Systeme umfassen. Die Plattform unterstützt Integration, API-Verwaltung und Datenorchestrierung - alles unter einer einheitlichen Oberfläche. Außerdem soll sie die Einführung von KI vereinfachen, indem sie die Daten synchronisiert und verwaltet, sodass sich die Modelle auf genaue Informationen verlassen können.
Boomi unterscheidet sich von typischen Integrationstools durch seine Reichweite. Es verfügt über eine große Bibliothek mit vorgefertigten Konnektoren und Automatisierungsrezepten sowie über starke Sicherheits- und Compliance-Zertifikate wie FedRAMP, ISO und HIPAA. Ob in der Cloud, vor Ort oder in einem hybriden Setup - Boomi hilft Teams, Integrationen mit weniger manuellem Aufwand zu verwalten. Boomi ist eine solide Wahl für Unternehmen, die mehrere Systeme miteinander verknüpfen und dabei für konsistente und sichere Daten sorgen möchten.
Wichtigste Highlights:
- Einheitliche Plattform für Integration, APIs und KI-gesteuerte Automatisierung
- Vorgefertigte Verbindungen und Rezepte
- Sicherheits- und Konformitätszertifizierungen auf Unternehmensniveau
- Funktioniert in Hybrid-, Cloud- oder On-Premise-Umgebungen
- Low-Code-Tools für die Erstellung von Arbeitsabläufen und Automatisierungen
Am besten geeignet für:
- Unternehmen, die mehrere Systeme oder Clouds verbinden
- Teams, die abteilungsübergreifende Prozesse automatisieren
- Organisationen bauen KI-fähige Datengrundlagen auf
- Unternehmen, die hohe Sicherheit und Konformität benötigen
Kontakte:
- Website: boomi.com
- Anschrift: 100 St Paul St, Denver, CO 80206, USA
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/boomi-inc
- Facebook: www.facebook.com/Boomi.Official
- Instagram: www.instagram.com/_boomiofficial
10. Autonomes Oracle Data Warehouse
Das Autonomous Data Warehouse von Oracle wurde für Teams entwickelt, die ein leistungsstarkes Data Warehouse benötigen, ohne sich um die übliche technische Wartung kümmern zu müssen. Es erledigt den Großteil der Hintergrundarbeit automatisch: Bereitstellung, Abstimmung, Backups und Patches, sodass sich die Benutzer auf die Analyse statt auf die Wartung konzentrieren können. Die Plattform verfügt über integrierte Tools zum Laden von Daten, zur Transformation, zum maschinellen Lernen und sogar zur Erstellung von Low-Code-Apps über Oracle APEX.
Sie eignet sich gut für Unternehmen, die stark auf Analysen angewiesen sind, aber nicht bei jeder Änderung von der IT-Abteilung abhängig sein wollen. Die Self-Service-Umgebung ermöglicht es Analysten und Entwicklern, Daten direkt über die Webkonsole zu erfassen, aufzubereiten und zu analysieren. Mit den integrierten Funktionen für maschinelles Lernen, Grafik- und Raumanalysen deckt die Oracle-Plattform sowohl alltägliche Berichte als auch fortgeschrittene Anwendungsfälle ab. Für Teams, die nach Alternativen zu Microsoft Fabric suchen, bietet sie eine strukturierte und dennoch automatisierte Möglichkeit, Analysen auf Unternehmensniveau mit minimalem Aufwand durchzuführen.
Wichtigste Highlights:
- Vollständig verwaltetes, selbstverwaltetes Data Warehouse
- Integrierte Tools für Datenvorbereitung, Analyse und maschinelles Lernen
- Low-Code-Entwicklung mit Oracle APEX
- Automatisierte Skalierung, Abstimmung und Backups
- Integrierte Graph- und Raumanalysefunktionen
Am besten geeignet für:
- Teams, die ein hochleistungsfähiges Data Warehouse benötigen
- Unternehmen, die datengesteuerte Anwendungen entwickeln
- Organisationen, die Analytik und ML auf Unternehmensebene einsetzen
- Unternehmen, die Automatisierung wünschen, ohne die Kontrolle zu verlieren
Kontakte:
- Website: www.oracle.com
- Telefon: +1.800.633.0738
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/oracle
- Facebook: www.facebook.com/Oracle
- Twitter/X: x.com/oracle
11. IBM Cloud Pak für Daten
IBM Cloud Pak for Data ist der Ansatz von IBM für eine moderne Daten- und KI-Plattform, die auf einer Data-Fabric-Architektur aufbaut. Die Idee ist, verstreute Daten über Systeme und Clouds hinweg zu verbinden, ohne dass Teams gezwungen sind, sie physisch zu bewegen. Sie hilft Unternehmen, Daten in einem einheitlichen Bereich zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren, unabhängig davon, ob sie vor Ort oder als verwalteter Service in der IBM Cloud ausgeführt werden. Alles ist modular aufgebaut, so dass Teams nur das verwenden können, was sie benötigen - von Governance-Tools bis hin zu Analysefunktionen, KI-Lebenszyklusmanagement und Datenschutzkontrollen.
Sie wurde für Unternehmen entwickelt, die mit siloartigen Daten zu kämpfen haben oder eine geregelte, sichere Methode zur Skalierung von KI suchen. Die Plattform konzentriert sich stark auf den Datenzugriff, die Automatisierung und die Einhaltung von Vorschriften und ermöglicht es den Benutzern, direkt mit den Daten zu arbeiten, sei es durch Code, eine Drag-and-Drop-Arbeitsfläche oder durch Optionen ohne Code. IBM hat die Plattform entwickelt, um die Produktivität zu steigern und die manuelle ETL-Arbeit zu reduzieren, damit Dateningenieure und Analysten mehr Zeit haben, um Werte zu schaffen, anstatt die Infrastruktur zu pflegen.
Wichtigste Highlights:
- Modulare Daten- und KI-Plattform auf Basis einer Data Fabric
- Funktioniert in hybriden und Multicloud-Umgebungen
- Ermöglicht Datenzugriff ohne Replikation oder Verschiebung
- Integrierte Governance-, Datenschutz- und Compliance-Kontrollen
- Flexible Tools für Programmierer, Analysten und nichttechnische Benutzer
Am besten geeignet für:
- Unternehmen, die große, verteilte Datenumgebungen verwalten
- Teams, die einen sicheren, geregelten Zugang zu Daten in verschiedenen Clouds benötigen
- Unternehmen, die Analyse- und KI-Workflows vereinheitlichen wollen
- Organisationen, die sich auf eine Data-Fabric-Architektur zubewegen
Kontakte:
- Website: www.ibm.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/ibm
- Instagram: www.instagram.com/ibm
- Twitter/X: x.com/ibm
12. Amazon Redshift
Amazon Redshift ist das vollständig verwaltete Data Warehouse von AWS, das umfangreiche Analysen mit Standard-SQL ermöglicht. Es ist auf Leistung und Flexibilität ausgelegt und ermöglicht Teams die Ausführung von Abfragen über strukturierte und halbstrukturierte Daten mit minimaler Einrichtung. Redshift lässt sich problemlos mit Amazon S3 und anderen AWS-Diensten verbinden und bildet so eine Lakehouse-Umgebung, die Warehousing, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen zusammenführt. Die serverlose Version skaliert die Ressourcen automatisch auf Basis der Arbeitslast, sodass sich die Teams nicht um die Bereitstellung oder Verwaltung der Infrastruktur kümmern müssen.
Eine der Stärken von Redshift ist die reibungslose Integration mit KI- und maschinellen Lerntools. Sie können es mit Amazon SageMaker für die Modellschulung verwenden oder es mit Bedrock verbinden, um als strukturierte Wissensbasis für generative KI zu dienen. Die Plattform unterstützt auch Zero-ETL-Integrationen, was bedeutet, dass die Daten direkt von den Quellen zu den Analysetools fließen, und zwar nahezu in Echtzeit. Für Teams, die Microsoft Fabric-Alternativen erkunden, bietet Redshift die Skalierbarkeit und Automatisierung eines Cloud-nativen Systems, während die Analysen in vertrauter SQL-Umgebung verbleiben.
Wichtigste Highlights:
- Vollständig verwaltetes, leistungsstarkes Cloud Data Warehouse
- Serverlose Skalierung mit Zero-ETL-Integrationen
- Einheitlicher Zugriff auf Data Lakes, Warehouses und Drittanbieterquellen
- Enge Integration mit SageMaker und Bedrock für AI-Workflows
- Sichere, unternehmenstaugliche Umgebung mit automatischer Verwaltung
Am besten geeignet für:
- Unternehmen, die Analysen in großem Maßstab in der Cloud durchführen
- Teams, die Data Lake- und Warehouse-Workloads vereinheitlichen möchten
- Unternehmen nutzen AWS-Services für KI und ML
- Organisationen, die serverlose, wartungsarme Analysen benötigen
Kontakte:
- Website: aws.amazon.de
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/amazon-web-services
- Facebook: www.facebook.com/amazonwebservices
- Instagram: www.instagram.com/amazonwebservices
- Twitter/X: x.com/awscloud
Schlussfolgerung
Microsoft Fabric hat sich zum Ziel gesetzt, eine einheitliche Umgebung für Analysen, Governance und Zusammenarbeit zu schaffen, aber es ist nicht die einzige Möglichkeit, ein vernetztes Datenökosystem aufzubauen. Viele Teams stellen fest, dass die Kombination flexibler Tools wie Snowflake, Databricks, SAP HANA Cloud oder Amazon Redshift ihnen das gleiche Maß an Integration mit mehr Freiheit bei der Anpassung ihres Stacks bietet. Plattformen wie Alteryx, Boomi oder AppFirst.dev fügen Automatisierung, Governance und Vereinfachung der Infrastruktur hinzu und schaffen Workflows, die schnell und verwaltbar bleiben, ohne an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein.
Die eigentliche Erkenntnis ist, dass es nicht die eine “perfekte” Plattform gibt, sondern nur diejenige, die zur Arbeitsweise Ihres Teams passt. Einige Unternehmen legen Wert auf offene Datenarchitekturen, andere wollen nahtlose Cloud-Interoperabilität oder integrierte KI-Funktionen. Die beste Fabric-Alternative ist diejenige, die ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung, Kontrolle und Flexibilität bietet und es Ihren Teams ermöglicht, sich auf Erkenntnisse statt auf die Wartung zu konzentrieren. In der heutigen datengesteuerten Welt ist der intelligenteste Workflow oft derjenige, der einfach, anpassungsfähig und offen bleibt.
