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Projektgruppe Business Intelligence Applications and Evaluation ...

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Projektbericht Cuberunner<br />

Technischer Vergleich<br />

etl-4<br />

Prozesskettenmanagement<br />

4 ETL-Prozesse können sowohl sequentiell als auch parallel<br />

gestaltet werden. Die eigentliche Abarbeitung der Daten<br />

verläuft allerdings auf Ebene einzelner Datensätze (und damit<br />

sequentiell). Die ETL-Prozesse lassen sich in die SQL-Server-<br />

Datenbank laden und von dort manuell sowie automatisiert<br />

starten.<br />

Tabelle 5.2: Bewertung ETL Microsoft SQL Integration Services<br />

5.3<br />

Vergleich ETL<br />

Nr. Kriterium Gew.<br />

nicht funktional<br />

Pentaho Data Integration<br />

CE<br />

Microsoft SSIS<br />

nf-1 Unabhängigkeit vom Hersteller 4% 4 3<br />

nf-2 Support & Dokumentation 6% 3 4<br />

nf-3 Benutzerfreundlichkeit 6% 2 3<br />

nf-4 Integrierbarkeit 7% 3 2<br />

nf-5 Erweiterbarkeit 7% 4 3<br />

nf-6 Zuverlässigkeit 7% 3 3<br />

nf-7 Geschwindigkeit 3% n. b. n. b.<br />

funktional<br />

etl-1 Datenquellen & -ziele 15% 4 3<br />

etl-2 Transformation 20% 4 4<br />

etl-3 Monitoring 10% 3 2<br />

etl-4 Prozesskettenmanagement 15% 4 4<br />

Bewertung 3,535 3,225<br />

Tabelle 5.3: Vergleich ETL<br />

Unter Betrachtung der bewerteten ETL-Tools gilt es hervorzuheben, dass ein kommerzielles Produkt<br />

mit einem Open Source Produkt verglichen wurde. Dies führt zwangsläufig bei einigen Kriterien zu<br />

sehr differenzierten Ausgangspunkten. Folglich ist einerseits die Unabhängigkeit vom Hersteller<br />

seitens der Open-Source-Lösung Pentaho Data Integration CE geringer bzw. kaum vorh<strong>and</strong>en und<br />

<strong>and</strong>erseits der Support für die kommerzielle Lösung Microsoft SSIS besser. Beide Anwendungen sind<br />

hinsichtlich des Aufbaus und der allgemeinen Funktionsweise sehr ähnlich ausgelegt. Pentaho Data<br />

Integration CE hebt sich durch seine Plattformunabhängigkeit und der guten Erweiterbarkeit dank der<br />

Implementierung in Java hervor. Weiterhin ist die hohe Anzahl der zur Verfügung stehender<br />

Datenquellen sehr positiv anzumerken. Neben den üblichen Datenquellen fallen hier insbesondere<br />

unkonventionellere Quellen wie bspw. RSS und Google Analytics positiv auf. Microsoft SSIS<br />

hingegen sticht durch seine Benutzerfreundlichkeit, die sich insbesondere durch die übersichtliche und<br />

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