Jeder manuelle ETL-Prozess umfasst vier Kostenkategorien. Die meisten Organisationen haben bisher nur eine davon berechnet.
Der Zeitaufwand der Analysten ist sichtbar – jemand führt die Pipeline aus, bereinigt die Daten und lädt die Ergebnisse. Die anderen drei Kategorien bleiben unsichtbar, bis sie konkret zutage treten: Fehler, die erst in nachgelagerten Schritten entdeckt und unter Zeitdruck behoben werden, institutionelles Wissen, das verloren geht, wenn ein wichtiger Analyst das Unternehmen verlässt, sowie Analysen, die gar nicht erst stattfinden, weil die Wartung der Pipeline sie verdrängt hat.
Diese Berechnung ist entscheidend, denn Organisationen, die sie nicht konsequent durchführen, investieren zu wenig in Automatisierung. Sie sehen zwar deutlich die Kosten für die Tools, nicht aber die Vergleichsbasis – was es erschwert, den ROI zu belegen, und dazu verleitet, die Entscheidung aufzuschieben.
Dieser Beitrag bietet Ihnen einen Rahmen für die Berechnung aller vier Kostenkategorien, eine Erklärung, warum manuelles ETL selbst in datenreifen Unternehmen bestehen bleibt, und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie eine verwaltete, automatisierte Pipeline in der Praxis aussieht.
Wo sich die Kosten bei manuellem ETL ansammeln
Manuelles ETL verursacht Kosten in vier verschiedenen Kategorien. Die meisten Unternehmen erfassen jedoch konsequent nur eine davon – dabei liegen die eigentlichen finanziellen Risiken in den drei vernachlässigten Bereichen.
Kostenkategorie 1: Arbeitszeit der Data Analysts. Eine Umfrage unter 1.400 Data Analysts weltweit ergab, dass 76 % für die Datenvorbereitung nach wie vor auf Tabellenkalkulationen setzen und durchschnittlich 10 bis 11 Stunden pro Woche mit der Beschaffung und Vorbereitung von Daten verbringen – und das, obwohl der Einsatz von KI zunimmt. Diese Zahlen stammen aus der Studie „2025 State of the Data Analyst“ von Alteryx. Die Abhängigkeit von Tabellenkalkulationen ist kein Phänomen aus der Zeit vor der KI. Sie besteht auch in Teams fort, die bereits KI-Tools eingeführt haben, da sich die zugrundeliegende Pipeline nicht verändert hat.
Konkret ausgedrückt: Ein Team von fünf Data Analysts, die jeweils vier Stunden pro Woche für die manuelle ETL-Vorbereitung aufwenden, entspricht etwa 1.000 Analystenstunden pro Jahr in einem Prozess, der keine neuen Erkenntnisse hervorbringt.
Kostenkategorie 2: Fehlerbehebung. Bei manuellen Prozessen häufen sich Fehler, die erst in nachgelagerten Schritten auffallen – etwa falsche Summen im Dashboard, eine beim Export verloren gegangene Spalte oder ein Datumsformat, das einen Verknüpfungsvorgang zum Absturz bringt. Jeder Fehler löst einen Korrekturzyklus aus: Ursache finden, Daten korrigieren, Bericht erneut ausführen, Ergebnis erneut überprüfen. Laut Gartner kostet schlechte Datenqualität Unternehmen jährlich durchschnittlich 12,9 Millionen USD. Der Großteil dieser Kosten entfällt auf den Arbeitsaufwand für das Aufspüren und Beheben der Fehler, nicht auf die Fehler selbst.
Kostenkategorie 3: Abhängigkeit von undokumentiertem Insiderwissen. Manuelle ETL-Prozesse werden oft nicht dokumentiert, da die Dokumentation Zeit in Anspruch nimmt, die Data Analysts nicht haben. Die Geschäftslogik existiert nur im Gedächtnis einzelner Mitarbeiter:innen oder in Tabellenkalkulationen, die nur diese verstehen. Scheidet eine solche Person aus, muss die Pipeline von Grund auf neu erstellt werden. Diese Kosten bleiben unsichtbar, bis das Problem akut wird – und dann treten sie zum ungünstigsten Zeitpunkt auf.
Kostenkategorie 4: Opportunitätskosten. Während sich Data Analysts mit der Anfälligkeit der Pipeline befassen, kommen sie nicht zu den Aufgaben, die ihr Urteilsvermögen erfordern: Trends erkennen, Anomalien diagnostizieren und bei Entscheidungen beraten. Dies ist der am schwierigsten zu beziffernde, aber auch der folgenschwerste Kostenfaktor. Für Analyseverantwortliche ist dies zudem das überzeugendste Argument für Investitionen: Es handelt sich um die Differenz zwischen der aktuellen Leistung des Teams und dem, was es produzieren könnte, wenn der Aufwand für die wiederholte Neuerstellung wegfiele.
Wenn Ihr Team Teile dieses Prozesses noch immer manuell durchführt, kann es sich lohnen, jeden einzelnen Schritt zu erfassen – einschließlich derjenigen, die nur deshalb stattfinden, weil an anderer Stelle etwas schiefgelaufen ist. Diese Liste ist fast immer länger als erwartet, und es lohnt sich, die Lücke zwischen dem, was heute vorhanden ist, und dem, was automatisch ablaufen könnte, zu verstehen, bevor eine Diskussion über geeignete Tools beginnt.
Warum manuelles ETL selbst in datenreifen Unternehmen bestehen bleibt
Dass sich manuelles ETL hartnäckig hält, liegt weder an fehlenden Kompetenzen noch an unzureichenden Tools. Die Ursache ist struktureller Natur – und diese Struktur verstärkt sich auf vier spezifische Arten selbst.
Fragmentierte Zuständigkeiten. Der Analyst, der für die Reporting-Logik verantwortlich ist, hat keinen Zugriff auf die Pipeline. Der Engineer, der die Pipeline erstellt, kennt die Geschäftslogik nicht. Änderungen erfordern ein Ticket, eine Übergabe und Wartezeiten – daher entstehen an den Rändern jeder Pipeline zahlreiche manuelle Workarounds. Die offizielle Pipeline läuft zwar planmäßig. Doch die eigentliche Arbeit findet in einer Tabelle statt.
In Tabellenkalkulationen gefangene Logik. Wenn ein Analyst eine Transformation manuell in Excel erstellt – etwa durch die Verknüpfung von Tabellen, die Neuberechnung einer Kennzahl oder das Anwenden eines Filters –, bleibt diese Logik für automatisierte Systeme unsichtbar. Sie lässt sich weder planen noch versionieren oder übergeben. Sie muss jedes Mal manuell von der Person ausgeführt werden, die sie erstellt hat, denn nur diese Person kann den Prozess reproduzieren.
Schema-Drift. Quellsysteme ändern sich: Spalten werden umbenannt, Datentypen ändern sich, APIs werden aktualisiert. Manuelle Pipelines fallen unbemerkt aus oder erfordern bei jeder Änderung manuelle Anpassungen. Dies ist kein Sonderfall, sondern der Normalzustand in jeder Organisation mit mehreren vorgelagerten Systemen. Die Pipeline funktioniert so lange, bis sie es nicht mehr tut – und der Fehler wird erst bemerkt, wenn die nachgelagerten Ergebnisse bereits fehlerhaft sind.
Planungslücken. Viele Unternehmen setzen zwar Planer ein, doch diese sind oft nicht mit Monitoring- und Governance-Systemen verknüpft. Schlägt ein Job um 2 Uhr nachts fehl, bemerkt das niemand, bis um 9 Uhr morgens fehlerhafte Daten auf dem Dashboard erscheinen. Die Kosten für einen solchen Ausfall übersteigen stets die Kosten, die für eine frühzeitige Erkennung angefallen wären – denn die nachgelagerte Fehlerbehebung bindet weitere Stakeholder ein und nicht nur die oder den für die Pipeline verantwortlichen Data Analyst.
Diese vier Muster erklären, warum die Anschaffung eines neuen Planers oder die Migration auf eine Cloud-Datenplattform die Kosten oft nicht senken. Ob die Automatisierung das strukturelle Problem tatsächlich löst, hängt von ihrer Konzeption ab – und diese beginnt bei den richtigen Bewertungskriterien.
Fünf Kriterien für die Beurteilung von ETL-Automatisierungsplattformen
Die meisten Teams glauben, sie hätten ETL automatisiert, sobald sie ein zeitgesteuertes Skript eingerichtet haben. Der Unterschied zwischen geplanter Fehleranfälligkeit und kontrollierter Automatisierung liegt in fünf Aspekten: nicht nur der Planung, sondern auch auf die Governance von Verbindungen, die Zuständigkeit für Transformationen, die Widerstandsfähigkeit gegenüber Änderungen am Schema und die Nachvollziehbarkeit.
Diese Kriterien unterscheiden Plattformen, die die oben genannten strukturellen Kostenfaktoren tatsächlich beheben, von solchen, die lediglich einen davon reduzieren.
Kriterium 1: Umfassende, kontrollierte Konnektivität. Eine wirklich automatisierte Pipeline stellt eine Verbindung zu allen relevanten Quellen her – Datenbanken, Cloud-Datenplattformen, SaaS-Anwendungen, Flatfile, APIs – und verwaltet diese Verbindungen zentral. Wenn sich Zugangsdaten ändern oder eine neue Quelle hinzukommt, darf die Pipeline nicht unbemerkt ausfallen. Die relevanten Fragen: Bietet die Plattform vorgefertigte Konnektoren für die von Ihrem Unternehmen tatsächlich genutzten Quellen an? Und regelt sie den Zugriff auf Zugangsdaten so, dass einzelne Data Engineers keine Passwörter direkt in Workflow-Dateien hinterlegen müssen?
Kriterium 2: Zuständigkeit für Transformationen bei der richtigen Person.. Wenn nur ein Data Engineer die Transformationslogik ändern kann, wird das Problem der zersplitterten Zuständigkeiten eher zementiert als gelöst. Der Business Analyst, der die Reporting-Logik kennt, muss in der Lage sein, die Transformation zu lesen, zu überprüfen und zu aktualisieren, ohne ein Support-Ticket eröffnen zu müssen. Eine Plattform, die für jede Logikänderung technische Unterstützung benötigt, beseitigt die Kosten nicht – sie verlagert sie nur.
Kriterium 3: Geregelte, überwachte Planung. Eine Planung, die innerhalb der Governance-Ebene der Plattform abläuft, bedeutet, dass die Ausführung protokolliert wird, bei Fehlern Benachrichtigungen erfolgen und nachgelagerte Konsument:innen darauf vertrauen können, dass die Ergebnisse aktuell sind. Workflow-Automatisierung auf dieser Ebene bedeutet nicht nur eine wiederkehrende Ausführung, sondern die Möglichkeit, jederzeit zu wissen, was ausgeführt wurde, was erfolgreich war und was nicht. Die relevante Frage: Wenn die Pipeline nachts um 2 Uhr ausfällt, erfährt das jemand, bevor das Dashboard falsche Daten anzeigt?
Kriterium 4: Überprüfbarkeit und Nachvollziehbarkeit. Für Organisationen mit Compliance-Anforderungen muss jede Transformation nachvollziehbar sein: Wer hat welche Logik wann geändert, und welche nachgelagerten Ergebnisse waren davon betroffen? Das ist das Kriterium, das darüber entscheidet, ob eine Compliance-Prüfung Ihres ETL-Prozesses eine überschaubare Aufgabe oder ein aufwendiges Rekonstruktionsprojekt wird.
Kriterium 5: Skalierbarkeit ohne Reengineering. Eine Pipeline, die für zehn Datensätze konzipiert wurde, sollte auch zehn Millionen Datensätze verarbeiten können, ohne dass eine grundlegende Neuerstellung erforderlich ist. Ein Ansatz, der dies ermöglicht, ist die IIn-DB-Verarbeitung, bei der die Transformationslogik direkt in der Datenquelle ausgeführt wird, anstatt die Daten in eine separate Umgebung zu extrahieren. Dies kann die Leistung erheblich steigern, indem unnötige Datenbewegungen vermieden werden, wobei der Umfang je nach Datenquelle und Art der Workload variiert.
Eine wichtige Einschränkung, die man ehrlich benennen sollte: Für Teams, die hauptsächlich mit Code arbeiten und über dedizierte Unterstützung durch Data Engineering verfügen, kann ein dbt- und Airflow-Stack oder eine von Engineering verantwortete Pipeline besser geeignet sein. Die oben genannten Kriterien sind auf Analyse-Fachleute zugeschnitten, die für die Geschäftslogik verantwortlich sind, aber nicht bei jeder Änderung an einer Pipeline auf Engineering-Ressourcen zurückgreifen können. Wenn Ihr Team über diese Engineering-Kompetenz verfügt, fallen die Abwägungen anders aus.
Aufbau einer automatisierten ETL-Pipeline: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Plattformen, die eher für Analyse-Fachleute als für Data Engineers entwickelt wurden, machen diesen Ablauf zugänglich, ohne dass SQL-, Python- oder Engineering-Kenntnisse erforderlich sind. Alteryx One ist genau für dieses Muster ausgelegt: Anbindung an Datenquellen, visuelle Erstellung und Validierung von Transformationslogik, Planung der Ausführung sowie Verwaltung von Zugangsdaten – alles auf einer einzigen Plattform. Jede Plattform, die die fünf oben genannten Kriterien erfüllt, folgt derselben Architektur.
Das folgende Beispiel zeigt ein Finanzteam, das eine Pipeline zur monatlichen Umsatzabstimmung automatisiert. Es handelt sich um ein typisches Szenario: ein Prozess, der eine Person jede Woche drei bis vier Stunden Zeit kostet, dessen Durchführung niemand sonst beherrscht und der jedes Mal fehlschlägt, wenn sich vorgelagerte Prozesse ändern.
Vorher: Ein Finanzanalyst erstellt einen wöchentlichen Bericht zur Umsatzabstimmung. Der Prozess: Herunterladen eines Transaktionsexports aus dem ERP-System und einer Datei mit den Ist-Werten aus dem Data Warehouse, manuelle Zusammenführung in Excel, Anwendung der Logik zur Abweichungsanalyse, Erstellung der Zusammenfassungstabelle und Versand per E-Mail an den Finanzvorstand. Zeitaufwand: drei bis vier Stunden pro Woche. Der Prozess ist nicht dokumentiert. Der ERP-Export verwendet den Feldnamen „rev_amt“, das Data Warehouse hingegen „revenue_amount“ – eine Diskrepanz, die der Data Analyst in jedem Zyklus manuell korrigiert; ein Schritt, der in keiner Dokumentation aufgeführt ist.
Schritt 1 – Kontrollierte Verbindungen zu den Datenquellen einrichten. Stellen Sie über vorgefertigte Konnektoren eine Verbindung zur ERP-Quelle und zum Data Warehouse her. In Alteryx One verwaltet der Data Connection Manager (DCM) diese Anmeldedaten zentral – die Verbindung kann Workflow-übergreifend wiederverwendet werden, und Admins können Zugriffsrichtlinien durchsetzen, einschließlich des DCM Enforced-Modus, der eingebettete Passwörter in Workflow-Dateien blockiert. Die oder der Data Analyst verwaltet die Anmeldedaten nicht direkt; die Plattform tut das.
Schritt 2 – Erstellen der Transformation im visuellen Workflow-Arbeitsbereich. Im visuellen Workflow-Arbeitsbereich in Designer oder Designer Cloud verknüpft die oder der Data Analyst die beiden Datenquellen, wendet die Formel zur Abweichungsberechnung an und filtert nach Ausnahmen. Die Logik wird als Diagramm aus Knoten und Verbindungen dargestellt – jeder Transformationsschritt wird automatisch im Arbeitsbereich dokumentiert. SQL-Kenntnisse sind nicht erforderlich. Der für die Geschäftsregeln verantwortliche Analyst kann diesen Workflow lesen, überprüfen und aktualisieren, ohne ein Support-Ticket einreichen zu müssen.
Schritt 3 – Profilierung und Validierung der Eingaben. Integrierte Tools zur Datenprofilierung machen Nullwerte, Datentyp-Konflikte und unerwartete Werte sichtbar, noch bevor die Ausgabe generiert wird. Dies ist der Schritt, den die meisten Data Analysts beim Aufbau ihrer ersten automatisierten Pipeline überspringen: Die Logik wirkt sauber, der Testlauf ist erfolgreich und die Profilierung erscheint als unnötiger Mehraufwand. Doch das ist sie nicht. Wenn das ERP-System sechs Wochen später einen Feldnamen oder Datentyp ändert, ist die Profilierung der einzige Schritt, der dies erkennt, bevor die nachgelagerte Ausgabe verfälscht wird. Die Festlegung von Validierungsregeln an dieser Stelle unterscheidet eine automatisierte Pipeline von einem anfälligen, zeitgesteuerten Prozess, der leicht zu Problemen führen kann.
Schritt 4 – Planen und überwachen der Ausführung. Der Workflow wird in Alteryx One gespeichert und über Workspace Execution (cloudbasierte Planung) oder Alteryx Server geplant. Er läuft planmäßig ohne manuellen Start ab. Ausführungsprotokolle werden gespeichert; schlägt der Job fehl, wird eine Benachrichtigung ausgelöst, noch bevor der nachgelagerte Bericht beeinträchtigt wird. Der Use Case der unternehmensweiten Datenkonsolidierung verdeutlicht, wie dies aussieht, wenn mehrere Quellen – einschließlich Snowflake, Salesforce und ERP-Systeme – in einer einzigen, kontrollierten Pipeline zusammengeführt werden.
Schritt 5 – Automatisierte Bereitstellung der Ergebnisse. Die validierte Ausgabe wird planmäßig an das nachgelagerte BI-Tool oder den vorgesehenen Speicherort übermittelt. Die Geschäftslogik wird einmalig im Workflow erfasst und anschließend wiederverwendet sowie automatisch ausgeführt – sie befindet sich nicht mehr in einer undokumentierten Tabelle. Eine Versionskontrolle protokolliert jede Änderung an der Transformationslogik. Sollte die oder der Data Analyst, der die Pipeline erstellt hat, wechseln, kann sein/e Nachfolger:in die Logik direkt im Arbeitsbereich nachvollziehen, anstatt sie aus dem Gedächtnis rekonstruieren zu müssen.
Nachher: Die drei- bis vierstündige wöchentliche Aufgabe des Analysten wird unbeaufsichtigt ausgeführt. Die Abweichung der Feldnamen wird durch die Validierungsregel in Schritt 3 behoben – wenn das ERP-System die Spalte umbenennt, kennzeichnet die Pipeline dies, anstatt falsche Zahlen zu erzeugen. Der Prüfpfad zeigt an, wer die Transformationslogik zuletzt geändert hat und wann. Die oder der Data Analyst verbringt diese Stunden nun mit der Varianzanalyse, die der VP of Finance angefordert , aber aufgrund der dafür benötigten Zeit für die Abstimmungsaufgabe nicht erhalten hat.
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen die Argumente für Automatisierung vorbringen möchten, erläutert der Leitfaden zur Evaluierung von Workflow-Automatisierungstools für Analyseteams von Alteryx, anhand welcher Kriterien sich echte, durch Governance abgesicherte Plattformen von einfachen zeitgesteuerten Skripten unterscheiden – eine hilfreiche Grundlage für die interne Diskussion.
Wie automatisiertes ETL auf Unternehmensebene aussieht
Automatisieren Sie zwanzig Pipelines, sparen Sie nicht das Zwanzigfache des Aufwands für die Automatisierung einer einzigen Pipeline – Sie verändern die Möglichkeiten Ihres Analyseteams. Das ist der Unterschied zwischen Effizienz und struktureller Kapazität, und hier wird das ROI-Argument für die Führungsebene wirklich überzeugend.
Kapazitätssteigerung. Eine einzelne automatisierte Pipeline spart jährlich etwa 150–200 Analystenstunden. Bei zwanzig Pipelines sind das 3.000–4.000 Stunden freigesetzter Analystenkapazität – die Analysen, die zuvor immer wieder vernachlässigt wurden, können nun durchgeführt werden. Hier wird die im Abschnitt „Diagnose“ beschriebene Kategorie der Opportunitätskosten konkret: Sie wandelt sich von einer theoretischen Lücke in einen konkreten Projekt-Backlog, der nun abgearbeitet werden kann.
Governance-Vorteil. Wenn Pipelines auf einer verwalteten Plattform ausgeführt werden, erzeugt jede Pipeline ein Prüfprotokoll, einen Versionsverlauf und einen dokumentierten Transformationsverlauf. Neue Data Analysts können schneller eingearbeitet werden, weil sie nachvollziehen können, was der Workflow tut, anstatt die Person fragen zu müssen, die ihn erstellt hat. Compliance-Prüfungen werden überschaubar statt zu kompletten Neuentwicklungsprojekten. Und das institutionelle Wissen, das durch manuelle Prozesse systematisch verloren geht – Ausnahmebehandlungsregeln, Feldzuordnungsentscheidungen, Abgleichslogik – wird im Workflow erfasst und ist für alle Berechtigten einsehbar und überprüfbar.
In diesem Umfang unterstützt die Governance-Ebene von Alteryx One – einschließlich rollenbasierter Zugriffskontrollen, Audit-Protokollen, Versionskontrolle und der Durchsetzung des Data Connection Managers – die Compliance- und Sichtbarkeitsanforderungen, die eine Enterprise-Analytics-Umgebung mit sich bringt.
Mehr als die Hälfte der Global-2000-Unternehmen, darunter Organisationen aus dem Finanzdienstleistungssektor und anderen stark regulierten Branchen, vertrauen der Plattform. Dies ist ein wichtiger Bezugspunkt für die Gespräche mit der IT- oder Informationssicherheitsabteilung. Beide Gruppen benötigen SOC-2-Dokumentation und Audit-Trail-Funktionen, bevor sie eine neue Plattform für die Daten-Pipeline-Entwicklung genehmigen. Alteryx veröffentlicht diese in seiner Governance- und Sicherheitsdokumentation. Es empfiehlt sich, diese vor dem Gespräch heranzuziehen.
Für die Data Analystin, die intern argumentiert: Das entscheidende Argument gegenüber der IT ist nicht der Funktionsumfang, sondern die Governance-Architektur. Die Fragen, die die IT-Abteilung stellen wird, sind, ob Anmeldedaten zentral verwaltet werden (ja, über DCM), ob die Ausführung protokolliert und prüfbar ist (ja, über Workspace Execution und Server) und ob der Zugriff auf Rollenebene gesteuert werden kann (ja, über RBAC). Die Fragen der Finanzabteilung und des Beschaffungswesens beziehen sich auf die Gesamtbetriebskosten im Verhältnis zu den Analystenstunden, die im obigen Kostenrahmen dargestellt sind. Beide Gespräche sind einfacher, wenn Sie zuerst die Kostenberechnung durchgeführt haben.
KI-Readiness. Geregelte, automatisierte Pipelines erzeugen Daten, die dokumentiert, konsistent aufbereitet und rückverfolgbar sind. Dies ist die Mindestgrundlage für KI-Systeme, die auf Datenqualität angewiesen sind, um zuverlässig zu funktionieren. Unternehmen, deren ETL manuell oder fragmentiert ist, können Analytics-KI nicht vertrauensvoll einsetzen, da sie die zuverlässige Datenaufbereitung nicht gewährleisten können. Dies ist ein zukunftsweisender Multiplikator, nicht das Hauptargument für Automatisierung, aber das, was Führungskräfte derzeit am meisten überzeugt.
Kostenanalyse: Wo anfangen?
Die Kostenberechnung beschränkt sich auf vier Fragen – eine pro Kostenkategorie. Beantworten Sie diese Fragen, bevor Sie über Tools sprechen, und die ROI-Berechnung ergibt sich fast von selbst.
Analystenzeit. Wie viele Stunden werden pro Analyst und Woche für die Pipeline-Vorbereitung aufgewendet, anstatt für die Analyse? Für wie viele Data Analysts? Welchen Wert hätte es, diese Kapazität für wertschöpfendere Aufgaben umzuschichten?
Fehlerbehebung. Wie viele Pipeline-Ausfälle oder Datenqualitätsprobleme mussten in den letzten 12 Monaten manuell behoben werden? Welche Kosten entstanden jeweils in Analystenstunden und Nachbearbeitung?
Implizites Wissen. Wenn die Analystin, die für Ihren wichtigsten ETL-Prozess verantwortlich ist, morgen das Unternehmen verlassen würde: Wie lange würde es dauern, den Prozess neu aufzubauen? Könnte ihn heute jemand anderes ausführen?
Opportunitätskosten. Welche Analysen kann Ihr Team aufgrund der Pipeline-Vorbereitung nicht durchführen?
Sobald die Kosten ermittelt sind, lassen sich die Plattformbewertungskriterien aus dem vorherigen Abschnitt direkt mit dieser Kostenstruktur verknüpfen. Konnektivität und Transformationsverantwortung berücksichtigen den Zeitaufwand der Analysten und das vorhandene Fachwissen. Gesteuerte Planung und Nachvollziehbarkeit ermöglichen die Fehlerbehebung. Skalierbarkeit berücksichtigt Opportunitätskosten. Die Übersicht zur Workflow-Automatisierung von Alteryx zeigt, wie sich diese Kriterien in der Plattformarchitektur niederschlagen.
Für Unternehmen, die sich weiter in der Evaluierung befinden, behandelt der Leitfaden zur Bewertung des Workflow Automation-Tools die Auswahlkriterien für Anbieter ausführlicher – einschließlich der Frage, was in das IT- und Beschaffungsgespräch eingebracht werden sollte.
Alteryx One kann mit einer kostenlosen Testversion getestet werden – einschließlich des visuellen Workflow-Arbeitsbereichs, des Data Connection Managers und der Cloud-Planung über Workspace Execution. Beginnen Sie mit einer manuellen Pipeline. Verwenden Sie die obige Selbsteinschätzung, um diejenige auszuwählen, bei der das Kostenrisiko am höchsten ist. Die Seite zu den ETL-Funktionen beschreibt, mit welchen Systemen die Plattform verbunden werden kann und wie die Pipeline-Architektur funktioniert.