Datenintegrationsplattform: Verbinden Sie beliebige Datenbanken mit Excel, Tabellen und mehr

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Query Streams ist eine sichere Echtzeit-Datenintegrationsplattform, die Ihre Datenbanken und API-Quellen mit den Tabellenkalkulationen, Plattformen und KI-Tools verbindet, die Ihr Team bereits verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter QueryStreams.com. und kostenlos anmelden Beginnen Sie in wenigen Minuten mit der Integration Ihrer Datenquellen.

Was ist eine Datenintegrationsplattform?

Eine Datenintegrationsplattform ist eine Software, die unterschiedliche Datenquellen – Datenbanken, APIs, SaaS-Anwendungen, Dateisysteme – miteinander verbindet und diese Daten an die jeweiligen Anwendungswerkzeuge bereitstellt. Ziel ist es, manuelle Exporte, Copy-Paste-Workflows und einmalige Skripte zu eliminieren, die bei Schemaänderungen oder wechselnden Zugangsdaten nicht mehr funktionieren.

In der Praxis speichern die meisten Unternehmen wichtige Daten über mehrere Systeme verteilt: Umsatzzahlen in einer SQL-Server-Datenbank, Marketingkennzahlen in Google Analytics, Kundendatensätze in einem CRM-System wie HubSpot und Finanztransaktionen in Stripe. Ohne eine Datenintegrationsplattform bedeutet der Zugriff auf diese Daten, sich in jedes System einzeln einzuloggen, Exporte durchzuführen, Dateien neu zu formatieren und die Ergebnisse in Tabellenkalkulationen einzufügen. Bis der Bericht erstellt ist, sind die Daten bereits veraltet.

Eine gut konzipierte Datenintegrationsplattform löst dieses Problem, indem sie eine einzige Schicht zwischen Ihren Datenquellen und Ihren Ausgabezielen bereitstellt. Sie definieren die benötigten Daten, die Plattform kümmert sich um Konnektivität, Sicherheit, Formatkonvertierung und Bereitstellung. Das Ergebnis ist bedarfsgerechter oder zeitgesteuerter Datenzugriff ohne die fehleranfällige Komplexität manueller Prozesse.

Arten der Datenintegration

Datenintegration ist ein weites Feld mit verschiedenen Ansätzen. Jeder Ansatz hat Vor- und Nachteile hinsichtlich Komplexität, Latenz, Kosten und den am besten unterstützten Workflow-Typen. Das Verständnis dieser Ansätze hilft Ihnen, das richtige Werkzeug für Ihren spezifischen Anwendungsfall auszuwählen.

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) Dies ist der traditionelle Ansatz in Unternehmen. Daten werden aus Quellsystemen extrahiert, in einem Staging-Bereich transformiert (bereinigt, zugeordnet, aggregiert) und anschließend in ein Data Warehouse wie Snowflake, BigQuery oder Redshift geladen. ETL-Pipelines sind leistungsstark für umfangreiche Analysen, erfordern jedoch Data Engineers für die Entwicklung und Wartung der Transformationslogik. Tools wie Informatica, Talend und SSIS dominieren diesen Bereich.

ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) Die Reihenfolge wird umgekehrt: Rohdaten werden direkt in ein Cloud-Data-Warehouse geladen und anschließend mithilfe von SQL transformiert. Dieser Ansatz nutzt die Rechenleistung moderner Cloud-Warehouses und hat durch Tools wie Fivetran, Airbyte und dbt an Popularität gewonnen. Er ist schneller einzurichten als herkömmliche ETL-Prozesse, erfordert aber dennoch ein Data-Warehouse und SQL-Kenntnisse zur Definition von Transformationen.

CDC (Change Data Capture) Es erfasst Datenänderungen nahezu in Echtzeit durch die Überwachung von Datenbank-Transaktionsprotokollen. Gängige CDC-Tools sind Debezium, Kafka Connect und Oracle GoldenGate. Dieser Ansatz eignet sich ideal für ereignisgesteuerte Architekturen und Streaming-Analysen, erfordert jedoch eine umfangreiche Infrastruktur (Message Broker, Stream-Prozessoren) und fundierte operative Expertise für einen zuverlässigen Betrieb.

API-basierte / On-Demand-Integration Query Streams fragt Datenquellen direkt ab, sobald sie benötigt werden – ohne Zwischenspeicherung oder Lagerung. Die Daten werden genau dann vom Quell- zum Zielsystem übertragen, wenn sie benötigt werden. So bleiben die Ergebnisse aktuell und es wird kein kontinuierlicher Pipeline-Overhead verursacht. Query Streams nutzt dieses Modell: Ein Agent, der in der Nähe Ihrer Datenbanken installiert ist, kümmert sich um Verbindung und Sicherheit, während Abfragen bedarfsgesteuert oder nach einem Zeitplan ausgeführt werden.

Keiner dieser Ansätze ist universell „beste“. ETL und ELT eignen sich für Data-Warehousing-Anwendungsfälle. CDC dient dem Echtzeit-Streaming von Ereignissen. On-Demand-Integration ist für Teams gedacht, die Live-Daten in ihren bereits genutzten Tools benötigen – ohne eine Data-Warehouse- oder Pipeline-Infrastruktur aufbauen und warten zu müssen. Die richtige Wahl hängt davon ab, wofür Sie die Daten benötigen und wohin sie fließen sollen.

Wie Query Streams die Datenintegration angeht

Query Streams basiert auf einem einfachen Modell: Installieren Sie einen schlanken Agenten in der Nähe Ihrer Datenbanken, definieren Sie Ihre Datenverbindungen und greifen Sie dann von jedem unterstützten Ausgabeziel aus auf diese Daten zu – Excel, Google Sheets, Airtable, Smartsheet, Baserow, SeaTable oder die Nova AI-Analyseoberfläche.

Es muss kein Data Warehouse bereitgestellt, keine Transformationspipeline konfiguriert und keine Staging-Tabellen verwaltet werden. Der Agent führt SQL-Abfragen direkt auf Ihren Live-Datenbanken aus und streamt die Ergebnisse an den anfragenden Endpunkt. Für API-Quellen wie Stripe und HubSpot synchronisiert die API-Bridge des Agents die Daten lokal in einen DuckDB-Cache, den Sie anschließend mit Standard-SQL abfragen können. Der Effekt ist derselbe: Abfrage schreiben, Ergebnisse an ein Ziel übermitteln.

Dies ist kein ETL-Ersatz. Wenn Sie Terabytes an Daten aus Dutzenden von Quellen in einem zentralen Data Warehouse für komplexe Transformationen konsolidieren müssen, ist Query Streams nicht das richtige Tool. Wenn Ihr Workflow jedoch lautet: „Ich benötige Live-Daten aus meiner Datenbank in meiner Tabellenkalkulation, bedarfsgesteuert oder nach einem Zeitplan, und teile diese mit meinem Team“, dann ist das genau das Problem, das Query Streams löst – mit minimalem Einrichtungsaufwand und ohne wiederkehrende Pipeline-Wartung.

Der Agent läuft unter Windows, Linux und macOS. Sie können mehrere Agents in Ihrer gesamten Infrastruktur bereitstellen – auf lokalen Servern, AWS EC2-Instanzen, Azure-VMs, in der Google Cloud oder in jeder beliebigen globalen Umgebung. Jeder Agent ist selbstwartend. automatische UpdatesAlle Datenquellen aller Agenten werden in einer einheitlichen Dropdown-Liste im Abfrage-Generator angezeigt. Benutzer können aus den verfügbaren Datenquellen auswählen, ohne wissen zu müssen, welcher Agent oder Server diese hostet.

Die vollständige Anschlussmatrix

Dies ist die vollständige Integrationskarte: jede Datenquelle, mit der Query Streams eine Verbindung herstellen kann, der Agent, der die Verbindung vermittelt, und jedes Ziel, an das Daten geliefert werden können.

Datenbankkonnektoren

Relationale Datenbanken Sie bilden den Kern der Konnektivität von Query Streams. Der Agent verbindet sich nativ mit Microsoft SQL Server (über T-SQL), PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite und Microsoft Access. Jeder Konnektor verwendet das native Protokoll der jeweiligen Datenbank, sodass Sie die volle Unterstützung für SQL-Dialekte erhalten, einschließlich datenbankspezifischer Funktionen, CTEs, Fensterfunktionen und gespeicherter Prozeduren, sofern zutreffend.

Unternehmens- und Cloud-Datenbanken Alle drei werden gleichermaßen unterstützt. Konnektoren für Oracle, Snowflake und Google BigQuery verarbeiten Datenquellen im Unternehmensmaßstab. DuckDB bietet leistungsstarke analytische Abfragefunktionen für lokale Datensätze und dient als Speichermodul für API-Bridge-Daten. Cloud-basierte Datenbanken auf AWS RDS, Azure SQL-Datenbank und Google Cloud SQL arbeiten mit demselben Agenten – für optimale Leistung sollte dieser im selben Netzwerk oder in derselben Region wie die Datenbank bereitgestellt werden.

API-Quellen

Der Agent API-Brücke DuckDB verbindet sich mit SaaS-Plattformen und synchronisiert deren Daten lokal in einem DuckDB-Cache. Anschließend können Sie diese Daten mit Standard-SQL abfragen, genau wie bei jeder anderen Datenbank. Aktuell unterstützt werden: Stripe (Zahlungen, Abonnements, Rechnungen), HubSpot (Kontakte, Deals, Unternehmen), Shopify (Bestellungen, Produkte, Kunden), Google Analytics (Sitzungen, Seitenaufrufe, Conversions), Google Search Console (Suchanfragen, Impressionen, Klickrate) und iTick (Live-Marktdaten, Forex, Krypto, Aktien).

Da API-Daten in DuckDB zwischengespeichert werden, können Sie sie mit Daten anderer Konnektoren verknüpfen. Führen Sie beispielsweise eine Abfrage aus, die Stripe-Zahlungsdaten mit Ihrer PostgreSQL-Kundentabelle verknüpft oder HubSpot-Dealphasen mit Ihren SQL-Server-ERP-Daten abgleicht. Der Agent kümmert sich um die Konnektivität; Sie schreiben lediglich die SQL-Abfragen.

Ausgabeziele

Tabellenkalkulationen sind der primäre Ausgabekanal. Microsoft Excel Add-In und Google Sheets Add-on Nutzer können eine gespeicherte Abfrage auswählen, interaktive Filter anpassen und diese bei Bedarf ausführen, um Live-Daten direkt in ihre Tabellenkalkulation zu importieren. Query Streams unterstützt die parallele Ausführung: Nutzer können fünf Abfragen gleichzeitig in fünf verschiedenen Tabellenblättern starten, und der Agent verarbeitet jede Abfrage parallel, unabhängig von der Ergebnisgröße.

Plattformintegrationen Erweitern Sie die Datenbereitstellung über Tabellenkalkulationen hinaus. Planen Sie Abfragen, um Ergebnisse regelmäßig mit Airtable, Smartsheet, Baserow oder SeaTable zu synchronisieren. Dadurch wird jede SQL-Abfrage zu einer automatisierte Datenpipeline — Die Datenbankdaten gelangen ohne manuelles Eingreifen in Ihr Projektmanagement-Tool, Ihre No-Code-App oder Ihre Kollaborationsplattform.

Nova AI ist die eingebaute BI- und KI-Analysen Benutzeroberfläche. Stellen Sie Fragen zu Ihren Daten in natürlicher Sprache, und Nova generiert validiertes, dialektkorrektes SQL, führt es gegen Ihre Live-Datenbank aus und liefert Ergebnisse mit automatisch generierten Diagrammen und natürlicher Sprachanalyse. Jede von Nova generierte Abfrage kann über dieselben Excel- und Google Sheets-Kanäle wie manuell erstellte Abfragen gespeichert und geteilt werden.

So funktioniert es

Von der Datenbereitstellung bis zur Live-Datenbereitstellung sind vier Schritte erforderlich. Weder Data-Warehouse-Bereitstellung noch Pipeline-Konfiguration oder firmeneigene Schulungen sind notwendig.

Schritt 1: Installieren Sie den Agenten. Agent herunterladen Installieren Sie es auf jedem Rechner, der auf Ihre Datenbanken zugreifen kann – einem lokalen Server, einer Cloud-VM oder Ihrer Workstation. Der Agent läuft unter Windows, Linux (Debian/Ubuntu) und macOS (Intel und Apple Silicon). Er stellt ausschließlich ausgehende Verbindungen her, daher sind keine Firewall-Änderungen oder das Öffnen eingehender Ports erforderlich.

Schritt 2: Verbinden Sie Ihre Datenquellen. Fügen Sie Datenbanken und API-Konnektoren über die lokale Weboberfläche des Agenten hinzu. Geben Sie Verbindungszeichenfolgen für Datenbanken an oder authentifizieren Sie sich mit OAuth für API-Quellen. Der Agent validiert jede Verbindung und speichert die Schema-Metadaten für Nova AI und den Abfrage-Builder im Cache.

Schritt 3: Abfragen schreiben oder generieren. Verwenden Sie die webbasierter Abfragegenerator Sie können SQL-Abfragen manuell schreiben oder Nova AI bitten, Abfragen aus einfachem Englisch zu generieren. Definieren Sie interaktive Filter, damit Endbenutzer Parameter (Datumsbereiche, Regionen, Produktkategorien) anpassen können, ohne die SQL-Abfrage zu ändern. Query Streams erkennt automatisch filterbare Werte und ermöglicht deren Konfiguration im Eigenschaften-Tab der Abfrage.

Schritt 4: Daten an ein beliebiges Ziel übermitteln. Führen Sie Abfragen direkt in Excel oder Google Sheets aus, planen Sie automatische Synchronisierungen mit Airtable oder Smartsheet oder teilen Sie Abfragen mit Teammitgliedern und externen Partnern. Empfänger führen freigegebene Abfragen unabhängig von ihrer eigenen Tabelle mit ihren eigenen Filtereinstellungen aus – ohne Einblick in die SQL- oder Datenbankzugangsdaten.

Für wen ist das?

Query Streams wurde für Teams und Organisationen entwickelt, die Daten aus Datenbanken in die von ihren Mitarbeitern genutzten Tools übertragen müssen. In solchen Arbeitsabläufen bietet die bedarfsgerechte Datenintegration den größten Mehrwert.

Wer sollte sich woanders umsehen?

Eine ehrliche Positionierung ist wichtig. Query Streams ist eine leistungsstarke Datenintegrationsplattform für Workflows von der Datenbank zum Endpunkt, aber nicht für jedes Integrationsszenario das richtige Werkzeug. Wenn Ihre Anforderungen einem dieser Muster entsprechen, ist eine andere Werkzeugkategorie besser geeignet.

Sicherheit und Architektur

Sicherheit ist bei der Datenintegration keine optionale Funktion – sie ist die Architektur selbst. Query Streams wurde von Grund auf nach dem Prinzip entwickelt, dass Ihre Datenbankzugangsdaten Ihr Netzwerk niemals verlassen sollten und Ihre Firewall niemals einen eingehenden Port öffnen muss.

Der Agent stellt ausschließlich ausgehende Verbindungen zum Query Streams-Cloud-Dienst her. Es werden keine eingehenden Ports, VPN-Tunnel oder Reverse-Proxys verwendet. Die Datenbankzugangsdaten werden lokal im Agent gespeichert und niemals an die Query Streams-Server übertragen. Fordert ein Benutzer oder eine geplante Aufgabe Daten an, sendet der Cloud-Dienst die Abfrage über die bestehende ausgehende Verbindung an den Agent. Dieser führt sie in der lokalen Datenbank aus und streamt die Ergebnisse zurück. Der Agent erzwingt standardmäßig Lesezugriff – er führt SELECT-Abfragen aus, jedoch keine Änderungen.

Diese Architektur ermöglicht es Ihrem IT-Team, die volle Kontrolle über die zugänglichen Daten zu behalten, während Geschäftsanwender über ihre Tabellenkalkulations- und Kollaborationstools Self-Service-Zugriff erhalten. Sie können mehrere Agents in verschiedenen Netzwerksegmenten bereitstellen, jeder mit eigenen Datenquellen und Berechtigungen, die alle zentral verwaltet werden. Query Streams-Portal.

Häufig gestellte Fragen

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Kategorie: Artikel

Schlagwörter: Datenintegrationsplattform, Cloud-Datenintegration, Datenkonnektor, Datenbankintegration, ETL-Alternative, Excel-Datenbankkonnektor, Google Sheets-Datenbank, Airtable-Integration, Smartsheet-Datensynchronisierung, API zu SQL, Datenpipeline, Live-Daten, On-Demand-Daten, plattformübergreifender Agent

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