Die besten 6 Tools für Aufbau von Datenpipelines in 2026
Zuletzt aktualisiert: 23. Oktober 2025
Daten zuverlässig von einem System zum anderen zu bewegen, ist selten so einfach, wie es klingt. Tools zum Aufbau von Datenpipelines helfen dabei, den Fluss von Daten zwischen Quellen, Speicherung und Analysetools zu entwerfen und zu automatisieren.
Dateningenieure und -analysten nutzen Pipeline-Tools, um Daten genau und zeitplangemäß in Bewegung zu halten, ohne bei jedem Schritt manuell eingreifen zu müssen.
Keboola
KeboolaVollständige Datenplattform für Integration und KI-Automatisierung, 
Prefect
PrefectOpen-Source Python Workflow-Automatisierung und 
Dagster
DagsterModerne Plattform für Datenorchestrierung sind die besten für Aufbau von Datenpipelines. Werfen wir also einen genaueren Blick auf alle 6 Tools.
Keboola ist eine umfassende Datenplattform, die Ihren gesamten Datenstapel als Service verwaltet. Anstatt separate Tools für Extraktion, Transformation, Speicherung und Orchestrierung zu verwalten, arbeitet alles in einer integrierten Umgebung zusammen. Die Plattform verbindet sich über ihre umfangreiche Bibliothek von über 700 nativen Konnektoren und API-Integrationen mit nahezu jeder Datenquelle.
Benutzer können Daten mit vertrauten Programmiersprachen transformieren, ohne sich um Infrastruktur, Skalierung oder Wartung kümmern zu müssen. Keboola übernimmt automatisch die Datenspeicherung mithilfe leistungsstarker Cloud-Warehouses wie Snowflake, BigQuery und Redshift. Die Plattform beinhaltet integrierte Automatisierungs-, Überwachungs-, Datenherkunfts- und Governance-Funktionen. Sie unterstützt verschiedene Bereitstellungsmodelle, von vollständig verwalteten Multi-Tenant-Setups bis hin zu privaten Cloud-Installationen, und ist somit für Organisationen mit unterschiedlichen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen geeignet.
Prefect ist ein auf Python basierendes Workflow-Management-System, das gewöhnliche Funktionen in produktionsreife Datenpipelines verwandelt. Sie schreiben Ihren Code in normalem Python, fügen einige einfache Markierungen (sogenannte Dekoratoren) hinzu, und Prefect übernimmt automatisch die Planung, Überwachung und Fehlerbehebung.
Das Tool funktioniert auf zwei Arten: Sie können es auf Ihren eigenen Servern ausführen (Open-Source-Version) oder den gehosteten Cloud-Dienst nutzen. Beide Optionen bieten Ihnen ein übersichtliches Dashboard, um zu sehen, was läuft, was fehlgeschlagen ist und wo Probleme aufgetreten sind. Prefect versucht fehlgeschlagene Aufgaben automatisch erneut, speichert Ergebnisse zwischen, um Zeit zu sparen, und sendet Benachrichtigungen, wenn Probleme auftreten.
Was Prefect besonders macht, ist seine Flexibilität. Es arbeitet mit Ihrem bestehenden Code, ohne dass Sie alles umstrukturieren müssen, was die Einführung im Vergleich zu vielen Alternativen erleichtert.
Dagster ist ein Tool, das dabei hilft, Ihre Daten-Workflows automatisch zu organisieren und auszuführen. Man kann es sich als einen intelligenten Manager für alle Ihre Datenaufgaben vorstellen. Anstatt Skripte manuell auszuführen oder sich zu merken, welche Dateien voneinander abhängen, übernimmt Dagster diese Aufgaben für Sie.
Was Dagster besonders macht, ist seine Herangehensweise an Daten. Es verfolgt Ihre Tabellen, Dateien und Modelle als wichtige Elemente (genannt Assets) und konzentriert sich nicht nur auf die Jobs, die sie erstellen. Das hilft Ihnen, zu sehen, wie all Ihre Daten miteinander verbunden sind.
Die Plattform bietet Funktionen zum Testen Ihres Codes, bevor er live geht, zur automatischen Überprüfung der Datenqualität und zur Anzeige der Kosten Ihrer Datenprozesse. Sie können sie auf Ihren eigenen Servern oder in der Cloud über deren Managed Service nutzen.
Apache Airflow ist ein Tool, das Ihnen hilft, automatisierte Workflows zur Datenverarbeitung zu erstellen und zu verwalten. Man kann es sich als einen intelligenten Koordinator vorstellen, der Ihre Aufgaben in der richtigen Reihenfolge zur richtigen Zeit ausführt und Probleme behandelt, wenn sie auftreten.
Sie definieren Ihre Workflows mit Python-Code, was bedeutet, dass Sie alle Werkzeuge nutzen können, die Sie bereits kennen. Jeder Workflow wird als DAG bezeichnet, der zeigt, wie Ihre Aufgaben miteinander verbunden sind und voneinander abhängen. Airflow bietet ein visuelles Web-Dashboard, auf dem Sie Ihre Workflows in Ausführung sehen, Protokolle überprüfen und fehlgeschlagene Aufgaben neu starten können.
Die Plattform arbeitet mit Cloud-Diensten wie AWS, Google Cloud und Azure sowie mit Hunderten anderer Tools über vorgefertigte Verbindungen zusammen. Sie können es auf Ihren eigenen Servern betreiben oder verwaltete Dienste wie Astronomer nutzen.
Kestra ist eine Workflow-Orchestrierungsplattform, die Ihre Aufgaben und Prozesse in automatisierte Workflows verwandelt. Stellen Sie sich das wie das Erstellen eines Rezepts vor: Sie listen auf, was wann passieren muss, und Kestra sorgt dafür, dass alles zur richtigen Zeit in der richtigen Reihenfolge abläuft.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools, die tiefgehende Programmierkenntnisse erfordern, verwendet Kestra einen einfachen Ansatz. Sie können Workflows über eine visuelle Oberfläche erstellen oder sie in YAML schreiben, was viel leichter zu lesen und zu verstehen ist als herkömmlicher Code. Die Plattform kann jede Programmiersprache ausführen, sich mit Datenbanken verbinden, Benachrichtigungen senden, Dateien verarbeiten und mit Cloud-Diensten interagieren.
Es gibt zwei verfügbare Versionen: eine kostenlose Open-Source-Edition für Einzelpersonen und Teams sowie eine Enterprise-Edition mit erweiterten Funktionen für größere Organisationen.
Mage AI ist eine umfassende Plattform zur Orchestrierung von Datenpipelines, die darauf ausgelegt ist, Teams die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Daten-Workflows zu erleichtern. Man kann sie sich als einen intelligenten Arbeitsbereich vorstellen, der notebook-ähnliche Entwicklung mit leistungsstarken Automatisierungsfunktionen kombiniert.
Die Plattform bietet sowohl Open-Source- als auch Enterprise-Versionen an, sodass Teams kostenlos starten und bei Bedarf skalieren können. Mage verbindet sich mit nahezu jeder Datenquelle, von Datenbanken und APIs bis hin zu Cloud-Speicherdiensten, und macht die Datenintegration nahtlos. Was sie auszeichnet, ist die KI-gestützte Unterstützung, die beim Schreiben von Code, der Leistungsoptimierung und der automatischen Fehlerbehebung hilft.
Das Tool unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter Python, SQL und R, und bietet Entwicklern die Flexibilität, mit vertrauten Werkzeugen zu arbeiten. Eingebaute Funktionen umfassen Echtzeitüberwachung, automatisierte Tests, Versionskontrolle und Kollaborationstools. Dadurch ist Mage ideal für Dateningenieure, Analysten und Wissenschaftler, die sich auf Erkenntnisse konzentrieren möchten, statt auf die Verwaltung der Infrastruktur.