Vergleiche / Azure Data Factory
Azure Data Factory (ADF) ist ein Framework zum Erstellen und Orchestrieren von Pipelines, das Sie selbst betreiben. Dataddo ist ein vollständig verwalteter Datenintegrationsdienst, der die Pipelines für Sie ausführt und pflegt, sodass Sie funktionierende Datenflüsse erhalten, ohne eine Pipeline-Plattform zu betreiben.
ADF ist ein Tool, das Sie betreiben. Dataddo ist ein Dienst, der für Sie arbeitet.
Wählen Sie Dataddo, wenn das Ziel zuverlässige, verwaltete Pipelines sind, insbesondere aus SaaS-Anwendungen Dritter, Datenbanken und Nicht-Azure-Clouds, ohne Data Engineers für deren Aufbau und Wartung einzustellen. Wählen Sie Azure Data Factory, wenn Sie voll auf Azure setzen und mit Ihrem eigenen Engineering-Team komplexe, Azure-native Workflows orchestrieren möchten. Beide funktionieren auch gut zusammen: Dataddo bringt Daten nach Azure und Microsoft Fabric, und ADF orchestriert, was danach passiert.
| Dataddo | Azure Data Factory | |
|---|---|---|
| Betriebsmodell | Vollständig verwalteter Dienst; Konnektoren, Zeitplanung und der Umgang mit API-Änderungen liegen in der Verantwortung von Dataddo | Ein Framework, das Sie selbst erstellen und betreiben; Sie sind für Pipeline-Logik und Wartung verantwortlich |
| Konnektoren | Über 400 verwaltete Konnektoren plus Erstellung und Anpassung von Konnektoren auf Anfrage; stark bei Oracle, SAP, Informix und Business-SaaS; Konnektoren heilen sich nach Änderungen an Quelle oder Schema selbst | Rund 90 integrierte, gut geeignet für Azure-native Dienste und Systeme; defekte Konnektoren muss der Nutzer selbst reparieren |
| Reverse ETL | Ja: Rückschreiben in Anwendungen mit Insert, Update und Upsert | Nein: SaaS-Konnektoren sind größtenteils nur lesend |
| Geschwindigkeit und Skalierung | Parallel Mesh Ingestion; CDC unter einer Sekunde und Ladevorgänge im Terabyte-Maßstab | Copy skaliert mit kostenpflichtigen Data Integration Units; Transformationen laufen auf Spark-Clustern |
| Governance und Observability | Integrierte Datenqualitätsprüfungen, Monitoring, Alerting und Audit-Trail; native Integration mit Governance- und Katalogplattformen wie Dawiso und Collibra | Zusammengesetzt aus separaten Azure-Diensten wie Azure Monitor und Purview |
| Multi-Cloud | Cloud-neutral: AWS, GCP, Azure und souveräne Clouds wie StackIT, Exoscale und Hetzner | An Azure gebunden; die Steuerungsebene läuft in Azure |
| On-Prem und Air-Gapped | On-Prem-Datenebene für Flows innerhalb des Netzwerkperimeters | Selbst gehostete Laufzeitumgebung, dennoch über Azure orchestriert |
| Preismodell | Verwaltetes Abonnement, das vorhersehbar mit der Nutzung skaliert | Abgerechnet nach Activity Runs, DIU-Stunden und der von Ihnen dimensionierten Rechenleistung |
| Wer betreibt es | No-Code-UI sowie API und CLI für Entwickler; ein Daten- oder Analytics-Team kann es betreiben | Benötigt Azure-Engineering-Kapazität für Aufbau und Wartung |
Wenn sich eine Quell-API ändert oder ein Lauf fehlschlägt, ist es Aufgabe von Dataddo, dies zu erkennen und zu beheben – keine dauerhafte Belastung für Ihre Ingenieure.
Über 400 verwaltete Konnektoren, am stärksten genau dort, wo Azure-native Tools am dünnsten sind: SaaS-Anwendungen Dritter, Marketing- und Finanzquellen, plus Reverse ETL zurück in Anwendungen.
Parallel Mesh Ingestion liefert CDC unter einer Sekunde und Ladevorgänge im Terabyte-Maßstab. Ein Unternehmen replizierte über 600 Millionen Zeilen von Informix nach Azure, etwa 1 TB in 2,5 Stunden.
Verschieben Sie Daten zwischen AWS, GCP, Azure und jedem größeren Data Warehouse, ohne eine Cloud als verpflichtenden Hub festzulegen.
Ein Vergleich ist nur nützlich, wenn er ehrlich ist. Azure Data Factory ist die sinnvolle Standardwahl, wenn:
ADF zu ersetzen ist meist nicht das Ziel. Viele Azure-Teams behalten ADF für Azure-native Orchestrierung und nutzen Dataddo, um dessen blinde Flecken abzudecken: Dataddo bringt Daten aus SaaS, Datenbanken und Nicht-Azure-Clouds nach Azure Blob, Data Lake Storage, Azure SQL, Synapse oder Microsoft Fabric, und ADF orchestriert die nachgelagerte Transformation.
Sehen Sie sich die Dataddo + Azure Partnerschaft an →Verbinden Sie eine Quelle und ein Ziel und sehen Sie, wie Dataddo die Pipeline für Sie ausführt – ohne Engineering-Aufwand für den Einstieg. Bereits auf Azure? Dataddo fügt sich neben ADF und Fabric ein oder übernimmt die Pipelines, die Sie lieber nicht selbst warten möchten.
Global Beauty & CPG Leader
Anonymous
“I wanted to take a moment to express my gratitude for your invaluable collaboration throughout the year. Working with you has been a real pleasure. Your professionalism, reactivity and dedication to quality has been instrumental in accomplishing the migration of Facebook Ads sourcing. I truly value our partnership and look forward to continuing our collaboration.”
Amalia Bornstein
Global Social Content and Marketing Data Analyst
Uber Eats
“Das Datenteam von Uber Eats schätzt die benutzerfreundliche Oberfläche von Dataddo, die für die Bedienung durch technisch nicht versierte Teammitglieder konzipiert ist, um den Bedarf an übermäßiger Schulung zur Unterstützung einer effizienten Projektabwicklung zu minimieren.”
Andrew Hart
Chief Operations Officer
Sat 7
“Die Zusammenarbeit mit Dataddo hat unsere Berichterstattung erheblich vereinfacht und uns Zugang zu Trenddaten und Erkenntnissen verschafft, die wir zuvor nicht generieren konnten.”
Vahan Petrosayan
Director of IT & Infrastructure
Search Engine Journal
“Mit Dataddo werden alle meine Fragen schneller beantwortet …[und es macht] jetzt Spaß, mit Daten zu spielen.”
Michael Guntenaar
CTO
ID&T Group
“Dataddo öffnet Tore und nimmt die Hürden bei der Arbeit mit Daten.”
Laurent Partouche
CPO
FoodChéri & Seazon
“Wir haben uns für Dataddo aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, automatischen Transformationen, klaren Preispolitik und der Qualität der menschlichen Beziehung entschieden, die sich seit unserem ersten Austausch etabliert hat.”
Natheer Maloon
Technology Solutions Manager
Boldr
“Die Unterstützung von Dataddo erwies sich während der gesamten Implementierungsphase als äußerst wertvoll. 9,5 von 10.”
Zdeněk Hejnak
Data Development Team Leader
Livesport
“Wir sparen etwa 70 % der Zeit, die sonst für die Aufnahme aller unserer Daten benötigt würde, oder 3–4 Vollzeitäquivalente, und verbringen viel mehr Zeit mit der Datenanalyse und -aktivierung. Wir haben nur einen Vollzeit-Dateningenieur, der mehr tut, als nur Daten zu sammeln, während unser BI-Team aus 11 Mitgliedern besteht.”
Greg Senior
Business Operations Manager
Farm Focus
“Vielen Dank für all die Hilfe und Unterstützung, die wir erhalten. Ein erfrischender Service von einem Technologieunternehmen! Danke schön!”
