Die Besten Open-Source-Datenmanagement - Lösungen für jeden Bedarf

Wichtigste Erkenntnisse

Open-Source-Datenbanken, MDM-, Datenintegrations- und PIM-Lösungen bilden die zentrale Grundlage für das Speichern, Verwalten, Verbinden und Bereitstellen geschäftskritischer Daten im Open-Source-Datenmanagement.

• Open-Source-Datenbanken speichern und verwalten strukturierte, halbstrukturierte oder mit Zeitstempel versehene Daten für verschiedene Geschäftsanforderungen.
• Relationale Open-Source-Datenbanken (PostgreSQL, MySQL/MariaDB) gewährleisten Genauigkeit und Konformität für transaktionale Systeme.
• NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Cassandra) bewältigen flexible, groß angelegte oder Echtzeit-Arbeitslasten.
  
• In-Memory-Speicher (z. B. Redis) bieten ultraschnelles Caching und Sitzungsmanagement.
• Zeitseriendatenbanken (InfluxDB, TimescaleDB) verarbeiten effizient Daten mit hohem Schreibaufkommen und Zeitstempeln für Überwachungs- und IoT-Analysen.
• Open-Source Master Data Management Systeme (MDM) wie AtroCore, Talend Open Studio, Pimcore. Zentralisierung und Verwaltung wichtiger Geschäftsdaten: Produkt, Kunde, Lieferant, Mitarbeiter, Referenz, Finanzen/Recht. Nützlich in komplexen Branchen, die Konsistenz, Compliance und Skalierbarkeit benötigen.
• Open-Source-Datenintegrationslösungen wie Apache NiFi, AtroCore, Talend Open Studio, Airbyte. Verbinden, synchronisieren und transformieren Sie Daten zwischen ERP-, CRM-, WMS-, E-Commerce- und anderen Systemen. Unterstützung von Batch- und Echtzeit-Workflows.
• Open-Source Produktinformationsmanagement (PIM)-Software wie AtroPIM, Akeneo, Pimcore. Verwalten Sie Produktdaten und digitale Assets für Einzelhandel, E-Commerce und Produktion. Ermöglichen Sie Multi-Channel-Publishing und zentralisiertes Produktmanagement.

Die explosionsartige Zunahme des Datenvolumens und der Datenvielfalt zwingt Unternehmen dazu, Prozesse, Richtlinien und Tools für eine effizientere Datennutzung einzuführen.

Warum sollten Sie sich für Open-Source-Lösungen zur Datenverwaltung entscheiden?

Der Studie zufolge wurde der weltweite Markt für Unternehmensdatenmanagement im Jahr 2024 auf 110,53 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis 2030 voraussichtlich auf 221,58 Milliarden US-Dollar anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 12,4 % zwischen 2025 und 2030. Ein wichtiger Trend des letzten Jahrzehnts ist der Wechsel zu Open-Source-Software, einschließlich Datenmanagement. Mit frei verfügbarem Code, der eingesehen, verändert und weitergegeben werden kann, sind diese Lösungen für Unternehmen attraktiv, die kostengünstige, flexible und anpassbare Alternativen zu proprietären Systemen suchen.

In diesem Artikel werden wir die besten Open-Source-Lösungen für das Datenmanagement untersuchen und sie in den wichtigsten Bereichen des Datenmanagements vergleichen, darunter Produktinformationsmanagement, Digital Asset Management, Stammdatenmanagement und Datenintegration.

Datenbanken (Datenspeicherung)

Datenbanken sind das Rückgrat eines jeden Datenstapels und speichern strukturierte oder halbstrukturierte Informationen in dauerhaften, abfragbaren Repositories. Die richtige Wahl hängt von Ihren Anforderungen ab: Transaktionskonsistenz, Analysen, schnelles Caching oder Echtzeit-Ingestion.

Relationale Datenbanken (RDBMS)

Relationale Engines speichern Daten in tabellarischen Zeilen und Spalten, erzwingen Schemata und referentielle Integrität und garantieren ACID-Transaktionen (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit), was sie zum Standard für Finanzsysteme, Auftragsabwicklung und alle Szenarien macht, in denen die Korrektheit der Daten nicht gefährdet werden darf. Am besten geeignet, wenn Genauigkeit und Konformität entscheidend sind, aber eine horizontale Skalierung teuer und komplex sein kann.

PostgreSQL

PostgreSQL ist eine objektrelationale Datenbank mit vielen Funktionen, die für die Einhaltung von SQL-Standards, Erweiterbarkeit (benutzerdefinierte Typen, Funktionen und Indizes) und ausgereifte MVCC-Gleichzeitigkeit bekannt ist. Sie wird mit JSONB, Volltextsuche, logischer Replikation und Erweiterungsökosystemen (z. B. PostGIS für Geodaten, TimescaleDB für Zeitreihen) geliefert. Mehr als dreißig Jahre aktiver Entwicklung haben es zum "beliebtesten" Open-Source-RDBMS für Arbeitslasten von OLTP bis hin zu Analysen im Petabyte-Bereich gemacht. Ziehen Sie diese Lösung in Betracht, wenn Ihr Unternehmen Funktionen auf Unternehmensniveau ohne Lizenzkosten benötigt, auch wenn für das Leistungstuning oft erfahrene DBAs erforderlich sind.

MySQL/MariaDB

MySQL ist die weltweit am weitesten verbreitete relationale Open-Source-Datenbank, die für ihre Einfachheit und ihr umfangreiches Tooling bekannt ist. MariaDB ist ein von der Gemeinschaft entwickelter Fork von MySQL, der nach der Übernahme durch Oracle entstanden ist, und ist nach wie vor vollständig kompatibel. Sie bietet Leistungsverbesserungen, zusätzliche Funktionen wie ColumnStore und ein vollständig quelloffenes Modell, während einige fortgeschrittene MySQL-Funktionen nur in der proprietären Enterprise-Edition verfügbar sind. Beliebt bei Startups und KMUs aufgrund der einfachen Einrichtung und Hosting-Verfügbarkeit, aber nur bedingt geeignet für hochkomplexe, groß angelegte Analysen.

NoSQL-Datenbanken

"NoSQL" umfasst Dokument-, Key-Value-, Wide-Column- und Graphspeicher, die für horizontale Skalierung, flexible Schemata und Lesevorgänge im Millisekundenbereich ausgelegt sind. Sie tauschen einige relationale Garantien gegen eventuelle Konsistenz und elastische Verteilung - ideal für IoT-Telemetrie, Content Management und Personalisierung in Echtzeit. Einfach ausgedrückt: Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken nicht auf strukturierte Tabellen oder feste Schemata angewiesen, und sie verzichten oft ganz auf die Verwendung von SQL.

MongoDB

MongoDB speichert Datensätze als BSON-Dokumente, die auf natürliche Weise auf JSON-Objekte abgebildet werden, wodurch kostspielige Joins entfallen und jedes Dokument sein eigenes Schema tragen kann. Replikatsätze sorgen für hohe Verfügbarkeit; Sharding ermöglicht Skalierung im Petabyte-Bereich. Native sekundäre Indizes, Aggregationspipelines und ACID-Multidokumententransaktionen (seit Version 4.0) machen die Lösung zu einer vielseitigen Wahl für sich schnell entwickelnde Anwendungen. Beliebt für die Geschwindigkeit und Flexibilität der Entwickler, aber Sharding und Skalierungskosten können Unternehmen bei sehr großen Volumina überraschen.

Apache Cassandra

Cassandra ist ein spaltenreicher Speicher mit einer Peer-to-Peer-Architektur - es gibt keinen einzigen Master -, der lineare Skalierbarkeit und keinen einzigen Ausfallpunkt bietet. Dank der abstimmbaren Konsistenz können Betreiber ein Gleichgewicht zwischen Latenz und Strenge herstellen, während die automatische Replikation in mehreren Datenzentren für eine globale Betriebszeit sorgt. Sie eignet sich hervorragend für schreibintensive Workloads wie Log-Ingestion, Recommendation Engines und Zeitreihenerfassung. Ziehen Sie diese Lösung in Betracht, wenn Sie stets globale Verfügbarkeit benötigen, aber der betriebliche Aufwand hoch und das Fachwissen knapp ist.

In-Memory-Speicher

In-Memory-Speicher sind Datenbanken, die alle Daten im schnellen Arbeitsspeicher (RAM) des Computers und nicht auf langsameren Festplattenlaufwerken speichern. Dadurch sind sie sehr schnell beim Lesen und Schreiben von Daten. Sie speichern Daten in der Regel als einfache Schlüssel-Wert-Paare, wie ein Wörterbuch, und eignen sich hervorragend für Caching, Echtzeitanalysen oder die Verwaltung von Sitzungsdaten in Webanwendungen. Sie sind extrem schnell, benötigen aber kostspieligen Arbeitsspeicher, weshalb sie sich eher als sekundäre Systeme denn als primäre Speicher eignen.

Redis

Redis ist ein In-Memory-Schlüsselwertspeicher mit einer Latenzzeit von weniger als einer Millisekunde für Strings, Listen, Hashes, Sets, Streams und räumliche Indizes. Die Daten werden über Snapshots oder "Append-Only"-Protokolle aufbewahrt, und Clustering sorgt für Partitionierung und hohe Verfügbarkeit. Typische Anwendungen sind Sitzungsspeicher, Echtzeit-Ranglisten, Pub/Sub-Messaging und Caching von KI-Funktionen. Hervorragend zur Steigerung der App-Leistung geeignet, aber Unternehmen müssen höhere Infrastrukturkosten einplanen, wenn die Datensätze groß werden.

Zeitreihen-Datenbanken

Zeitreihendatenbanken sind auf das Anhängen und Aggregieren von Ereignissen mit Zeitstempeln (Metriken, Sensormesswerte, Marktticks) spezialisiert. Sie sind für hohe Schreibraten, komprimierte Speicherung und intervallbasierte Abfragen wie gleitende Durchschnitte oder Down-Sampling optimiert. Sie sind für die Überwachung und IoT-lastige Branchen geeignet, aber weniger nützlich für Transaktions- oder Mehrzweck-Workloads.

InfluxDB

Die in Go geschriebene InfluxDB nimmt Millionen von Punkten pro Sekunde auf und stellt eine SQL-ähnliche Sprache (InfluxQL) sowie Flux für erweiterte Analysen zur Verfügung. Integrierte Aufbewahrungsrichtlinien, kontinuierliche Abfragen und eine einfache binäre Bereitstellung machen es zu einer beliebten Wahl für DevOps-Überwachung und IoT-Telemetrie. Die Einführung ist für kleine bis mittelgroße Teams unkompliziert, obwohl für Funktionen im Unternehmensmaßstab eine kostenpflichtige Version erforderlich sein kann.

TimescaleDB

TimescaleDB ist eine PostgreSQL-Erweiterung, die reguläre Tabellen in "Hypertabellen" konvertiert, die automatisch nach Zeit (und optional nach Raum) partitioniert werden. Benutzer erhalten volles SQL plus Zeitreihenfunktionen - Lückenfüllen, Down-Sampling, kontinuierliche Aggregate - unter Beibehaltung der PostgreSQL-Werkzeuge und der ACID-Semantik. Komprimierung und verteilte Hypertabellen (seit 2.x) senken die Speicherkosten und steigern die parallele Leistung. Ideal für PostgreSQL-Anwender, die Zeitreihenanalysen hinzufügen, aber Unternehmen müssen die Skalierungsgrenzen von PostgreSQL bei sehr großen Datenmengen berücksichtigen.

Die Übersicht über Open-Source-MDM-Lösungen

Die meisten Unternehmen benötigen nicht nur ein Produkt- und Digital Asset Management, sondern auch eine Master Data Management (MDM)-Plattform/ein MDM-Tool. Open-Source-MDM-Lösungen bieten volle Kontrolle über Datentypen wie z. B.:

• Produkt, Kunde,
• Lieferant/Anbieter,
• Mitarbeiter, Standort,
• Referenz,
• Finanz-/Rechtspersönlichkeitsdaten, usw.

Diese Tools sind besonders wertvoll in komplexen, datengesteuerten Branchen wie dem Einzelhandel, dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der Logistik, wo Konsistenz, Compliance und Skalierbarkeit entscheidend sind.

Während die Open-Source-MDM-Optionen begrenzt sind, gehören zu den bemerkenswerten Optionen AtroCore, eine modulare, API-reiche Plattform für die Verwaltung und Anreicherung von Stamm- und Produktdaten; Talend Open Studio, das starke ETL-Funktionen, aber nur begrenzte MDM-Funktionen bietet, sofern es nicht erweitert wird; und Pimcore, das MDM, PIM, DAM und CMS für ein umfassendes Daten- und Content-Management kombiniert.

Talend

Talend Open Studio ist ein Open-Source-Datenintegrations- und MDM-Tool mit Schwerpunkt auf robusten ETL-Funktionen (Extrahieren, Transformieren, Laden). Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche unterstützt es die Datentransformation, -bereinigung und -migration über mehrere Systeme hinweg und lässt sich problemlos mit Datenbanken, Cloud-Diensten und Anwendungen integrieren. Es ist ideal für kleine bis mittlere Unternehmen, die eine zuverlässige Datenintegration und grundlegende MDM-Funktionen benötigen.

Pimcore

Pimcore ist ein Open-Source-MDM- und PIM-System, das unter der GPLv3 und Pimcore Enterprise doppelt lizenziert ist. Es bietet eine fortschrittliche Datenmodellierung, mehr als 45 anpassbare Komponenten und die Integration mit ERP-, CRM- und anderen Unternehmenssystemen, wodurch es sich für Unternehmen mit komplexen Datenanforderungen eignet.

AtroCore

AtroCore ist eine Open-Source-Software für das Stammdatenmanagement, die Unternehmen bei der Vereinheitlichung, Standardisierung und Verwaltung ihrer wichtigen Stammdaten unterstützt. Sie gewährleistet die Genauigkeit und Konsistenz der Daten über verschiedene Geschäftsbereiche und Systeme hinweg und ermöglicht eine reibungslose Synchronisierung und Integration von Daten. AtroCore bietet Funktionen, die über herkömmliche MDM-Lösungen hinausgehen: Datenintegration, Geschäftsprozessmanagement, Dateimanagement, Referenzdatenmanagement und andere Funktionen.

Open-Source-Datenintegrations-Tools

Die Datenintegration ist eine weitere Komponente des Datenmanagements, die Unternehmen nicht ignorieren sollten. Sie bestimmt, wie Unternehmen Daten verbinden, kombinieren und synchronisieren, um sie nutzbar zu machen.

Datenintegrationssoftware verbindet verschiedene Systeme wie ERP, CRM, WMS und E-Commerce-Plattformen. Sie unterstützt in der Regel die Echtzeit- und/oder Stapelverarbeitung von Daten.

Ähnlich wie bei anderen Open-Source-Datenmanagement-Lösungen sind Datenintegrations-Tools mit Open-Source-Code in der Minderheit. Zu den erwähnenswerten Lösungen gehören Apache NiFi, AtroCore, Talend Open Studio und Airbyte. Die erstgenannte Lösung eignet sich gut für die Automatisierung von Echtzeit-Datenflüssen und hybriden Umgebungen und unterstützt IoT- und Unternehmenssysteme. AtroCore konzentriert sich auf API-gesteuerte, vollautomatische Synchronisation zwischen Systemen wie ERP und E-Commerce und Marktplätzen. Talend Open Studio ist ein beliebtes Tool für ETL-Pipelines und bekannt für seine intuitive grafische Oberfläche und leistungsstarke Datentransformationsfunktionen. Airbyte bietet eine modulare, konnektorbasierte Replikation, erfordert jedoch technische Kenntnisse für die Anpassung.

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein Open-Source-Datenintegrationstool, das für die Automatisierung des Datenflusses zwischen Systemen in Echtzeit entwickelt wurde. Es bietet eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche für den Entwurf von Datenpipelines und unterstützt komplexes Routing, Transformation und Systemmediation. NiFi ist hoch skalierbar und zuverlässig und damit ideal für IoT-Datenströme, die Integration von Unternehmensanwendungen und hybride Cloud-Umgebungen.

AtroCore Datenintegrationsplattform

AtroCore ist eine hochflexible, quelloffene Datenintegrationsplattform, die völlig kostenlos genutzt werden kann. Sie basiert auf REST-APIs und ermöglicht die nahtlose Synchronisierung mit verschiedenen Systemen von Drittanbietern. Sie unterstützt den vollautomatischen Datenaustausch über REST-APIs, Dateiübertragungen oder Datenbankabfragen. AtroCore wurde entwickelt, um Systeme wie ERP, E-Commerce, PIM, CRM, WMS und Marktplätze zu verbinden und bietet manuellen Datei-Import/Export über konfigurierbare Feeds sowie vollautomatischen Datenabgleich über APIs. Die Plattform ist zwar kostenlos, aber eine erfolgreiche Integration erfordert technisches Know-how. Für diejenigen, die Hilfe benötigen, bietet das AtroCore-Team Experten-Support für komplexe Setups.

Talend Open Studio

Talend Open Studio ist ein Open-Source-ETL-Tool für die Erstellung von Datenpipelines zum Sammeln, Bereinigen und Umwandeln von Daten aus verschiedenen Quellen. Seine grafische Oberfläche vereinfacht die Erstellung von Workflows, unterstützt zahlreiche Konnektoren und verarbeitet sowohl Batch- als auch Echtzeit-Integration, wodurch es sich ideal für robuste Datentransformationsaufgaben eignet.

Open-Source-PIM-Systeme

Wenn es um die Datenverwaltung in produktorientierten Branchen wie Einzelhandel, E-Commerce, Fertigung oder Vertrieb geht, stehen Produktdaten an erster Stelle. Diese Art von Daten wird von einem Product Information Management (PIM) System verwaltet. In diesem Bereich sind Open-Source-Lösungen zwar noch in der Minderheit, gewinnen aber zunehmend an Bedeutung. Zu den namhaften Open-Source-PIM-Lösungen gehören:

Akeneo

Akeneo PIM Community Edition ist eine weitere beliebte Open-Source-PIM-Lösung mit starker Unterstützung der Community. Akeneo bietet eine Community Edition, die wirklich Open Source ist, mit frei verfügbarem Quellcode und klar dokumentierten APIs. Allerdings fehlen in der Community Edition von Akeneo einige fortgeschrittene Funktionen, wie z.B. ein eingebautes Digital Asset Management (DAM) Modul, ein erweitertes Berechtigungsmanagement und bestimmte Workflow-Automatisierungen. Diese sind nur in der kostenpflichtigen Enterprise Edition oder über Add-ons von Drittanbietern verfügbar.

AtroPIM

AtroPIM bietet seinen Benutzern einen sehr flexiblen Ansatz für das Datenmanagement. Diese Software kann für verschiedene Anwendungsfälle konfiguriert werden, einschließlich PIM, DAM, Stammdatenmanagement, Datenintegration und mehr. Sie unterstützt rollenbasierte Berechtigungen auf Entitäts-, Datensatz- und Feldebene und ist für Hersteller, Marken, Großhändler und Online-Händler geeignet.

Pimcore

Pimcore ist eine Open-Source-Plattform, die PIM, DAM, MDM und CMS kombiniert. Sie wurde für Unternehmen entwickelt, die komplexe Produktdaten und digitale Assets verwalten, und bietet ein flexibles Datenmodell, umfangreiche APIs und mehr als 45 modulare Komponenten für Multi-Channel-Publishing. Mit starken ERP-, CRM- und E-Commerce-Integrationen zentralisiert und rationalisiert Pimcore das Produktdatenmanagement.

Andere Datenmanagement-Tools

Datenverarbeitung

Frameworks, die große Datenmengen für Berichte, maschinelles Lernen oder Echtzeitabfragen transformieren und analysieren. Dazu gehören Batch-Prozessoren wie Apache Spark und Apache Beam, Stream-Prozessoren wie Apache Flink und Kafka Streams, OLAP-Engines wie ClickHouse und Suchplattformen wie Elasticsearch.

Datenqualität, Prüfung und Governance

Werkzeuge, die sich auf die Validierung von Daten, die Durchsetzung von Geschäftsregeln und die Gewährleistung der Compliance konzentrieren. Beliebte Optionen sind Great Expectations, OpenRefine, Soda Core/SQL und Apache Ranger für die Zugriffskontrolle.

Sicherung, Versionierung und Abstammung

Lösungen, die Snapshots von Datensätzen, Versionskontrolle und Rückverfolgbarkeit bieten. Beispiele hierfür sind Dolt (SQL mit Git-ähnlicher Versionierung), Pachyderm (containerisierte Pipelines mit versionierten Dateien) und Delta Lake für die Versionierung von Transaktionstabellen.

Orchestrierung und Workflow

Plattformen, die bei der Planung, Überwachung und Verwaltung komplexer Datenpipelines helfen, wie Apache Airflow, Prefect, Luigi und Argo Workflows.

Metadaten-Management & Datenkataloge

Tools zur Organisation und Darstellung von Metadaten, Schemadetails, Abstammung und Geschäftskontext, darunter Apache Atlas, Amundsen, LinkedIn DataHub und OpenMetadata.