Fivetran · Auswahlhilfe
Fivetran, Alternative oder Eigenbau?
Für die Datenintegration gibt es drei grundsätzliche Wege: verwaltete Integrationsdienste wie Fivetran, Ladewerkzeuge der Zielplattform und Eigenbau. Diese Seite zeigt, nach welchen Kriterien Sie den passenden Weg auswählen. Grundlagen finden Sie in unserer Einführung in Fivetran.
Drei Wege im Überblick
Verwalteter Integrationsdienst
Dienste wie Fivetran stellen fertige Konnektoren bereit und übernehmen deren Betrieb. Sie sind schnell eingerichtet; die Kosten richten sich meist nach dem Datenvolumen.
Passt, wenn viele Standardquellen schnell angebunden werden sollen und das Team wenig Kapazität für den Betrieb hat.
Werkzeug der Zielplattform
Azure Data Factory ist der verwaltete Integrationsdienst von Microsoft mit mehr als 90 integrierten Konnektoren; als Nachfolger positioniert Microsoft Data Factory in Microsoft Fabric. Snowflake bietet mit Openflow einen eigenen Integrationsdienst, dessen Konnektoren auf Apache NiFi beruhen, etwa für PostgreSQL, SQL Server, Oracle oder Salesforce.
Passt, wenn Sie ohnehin auf eine Plattform setzen und deren Konnektoren Ihre Quellen abdecken.
Eigenbau
Eigene Ladeprogramme, etwa in Python, gesteuert über ein Orchestrierungswerkzeug. Eigenbau bietet die meiste Kontrolle, verlangt aber dauerhaft Entwicklungs- und Betriebsaufwand.
Passt, wenn Quellen sehr speziell sind, hohe Volumina die Kosten eines Dienstes treiben oder Vorgaben andere Wege ausschließen.
Kriterien für die Auswahl
Abdeckung der Quellsysteme
Gibt es für alle wichtigen Quellen fertige Konnektoren, und unterstützen sie die benötigten Tabellen, Felder und die Erkennung von Änderungen?
Datenvolumen und Aktualität
Wie viele Daten ändern sich täglich, und wie aktuell müssen sie in der Plattform sein: täglich, stündlich oder nahezu in Echtzeit?
Kostenmodell
Wie entwickeln sich die Kosten, wenn Volumen und Zahl der Quellen wachsen? Volumenabhängige Modelle sind zu Beginn oft günstig, können bei großen Datenmengen aber deutlich steigen.
Einrichtung und Betrieb
Wer überwacht die Ladestrecken, reagiert auf Fehler und passt sie an, wenn sich Quellsysteme ändern?
Governance und Datenschutz
In welcher Region werden Daten verarbeitet, und lassen sich sensible Spalten ausschließen oder verschleiern?
Passung zur Zielplattform
Wie gut fügt sich die Lösung in Ihre Plattform, Ihre Zugriffssteuerung und Ihre bestehende Orchestrierung ein, etwa bei Snowflake oder Azure?
Die drei Wege im direkten Vergleich
Die Matrix stellt die drei Wege anhand der sechs Kriterien gegenüber. Mit * markierte Angaben hängen stark vom konkreten Einsatz ab, etwa von Quellsystem, Tarif und Plattformvertrag.
| Kriterium | Verwalteter Integrationsdienst (z. B. Fivetran) | Werkzeug der Zielplattform (z. B. Azure Data Factory, Snowflake Openflow) | Eigenbau |
|---|---|---|---|
| Abdeckung der Quellsysteme | Fertige Konnektoren für Hunderte Quellen (Herstellerangabe Fivetran); eigene Konnektoren über das Connector SDK* | Azure Data Factory: mehr als 90 integrierte Konnektoren; Snowflake Openflow: Konnektoren u. a. für PostgreSQL, SQL Server, Oracle und Salesforce* | Jede Quelle wird selbst angebunden |
| Datenvolumen und Aktualität | Initiale, danach inkrementelle Synchronisierung im eingestellten Takt; das kürzeste Intervall hängt vom Tarif ab* | Zeit- oder ereignisgesteuerte Pipelines (Azure Data Factory); Änderungserfassung (CDC) bei mehreren Openflow-Datenbankkonnektoren* | Hängt von der eigenen Umsetzung ab* |
| Kostenmodell | Verbrauchsabhängig, im Kern nach monatlich geänderten Datensätzen (Monthly Active Rows)* | Nach dem Abrechnungsmodell der jeweiligen Plattform* | Keine Lizenzkosten für ein Ladewerkzeug, dafür Aufwand für Entwicklung, Betrieb und Infrastruktur |
| Einrichtung und Betrieb | Der Anbieter betreibt und pflegt die Konnektoren; eigene Ladeprogramme entfallen | Verwalteter Dienst; die Pipelines werden selbst modelliert und gepflegt | Entwicklung, Überwachung und Anpassung liegen vollständig im eigenen Team |
| Governance und Datenschutz | Spalten lassen sich blockieren oder hashen; je nach Konnektor ist ein hybrider Betrieb möglich* | Azure Data Factory: Microsoft Entra ID und rollenbasierte Zugriffssteuerung; Openflow: Betrieb in Snowflake oder in eigener Cloud-Umgebung (BYOC)* | Volle Kontrolle; Schutzmaßnahmen werden selbst umgesetzt |
| Passung zur Zielplattform | Unterstützt verschiedene Zielplattformen, darunter Snowflake | Am engsten mit der eigenen Plattform verzahnt, also Azure bzw. Snowflake | Frei wählbar; jede Anbindung wird selbst gebaut |
Tabelle seitlich verschieben, um alle Spalten zu sehen.
* Abdeckung, Takt, Kosten und Betriebsmodelle bitte je Quelle und Tarif prüfen. Stand der Herstellerangaben: November 2026, Quellen: fivetran.com, learn.microsoft.com, docs.snowflake.com
Welcher Weg wann passt
Kombinationen sind üblich, etwa ein verwalteter Dienst für Standardquellen und eigene Strecken für Sonderfälle. Testen Sie vor der Entscheidung zwei oder drei kritische Quellen mit den Werkzeugen, die in die engere Wahl kommen.
Beratung zur Datenintegration
Sie stehen vor der Auswahl oder möchten eine bestehende Ladestrecke ablösen? Wir unterstützen bei Bewertung und Umsetzung.