Weltweit arbeiten täglich mehr als 24.000 Datennutzer mit Dawiso

Warum Dawiso statt DataHub
wählen?

DataHub OSS Core ist offen und leistungsfähig, doch der selbst gehostete Produktivbetrieb ist ein echtes Platform-Engineering-Projekt: Kafka, Elasticsearch, ein Metadatenspeicher, das GMS-Backend und ein separates Frontend, alles von Ihrem Team aufgebaut, abgestimmt und gewartet. Dawiso ist in jeder Bereitstellungsvariante gemanagt - SaaS, Ihr Azure oder on-premises -, mit dem vollständigen Katalog in jedem Plan und ohne selbst gehostete Infrastruktur, die Sie betreiben müssen.

Vergleichen Sie Dawiso und DataHub in 30 Minuten an Ihren eigenen Daten.

Anna approved 14 terms

2 min ago · Finance domain

DataHub Catalog TRM-00428193-V2

Glossary > Domain.Finance > KPIs > CLV_03_FINAL_v2.docx

Term name Customer Lifetime Value

Category FIN.KPI.024

Owner pending_approval@example.com

Last updated 2026-04-12 09:14:22

Steward queue 3 items pending

Definition CLV_glossary_v2_FINAL.pdf

⚠ Workflow step 4/9 required before publish

Avg. time to publish: 3.4 days

dawiso AI ASSIST

BUSINESS TERM Finance Approved

Customer Lifetime Value

Predicted total revenue a single customer brings over their entire relationship with the company.

orders customers clv_model CLV dashboard

Used by 42 dashboards · 18 reports 3 stewards

Maya

Führende Unternehmen vertrauen uns

Datengetriebene Teams aller Branchen vertrauen auf Dawiso

Dawiso vs. DataHub

Basierend auf echtem Kundenfeedback und öffentlich zugänglichen Quellen. Für einen tieferen Einblick buchen Sie eine 30-minütige Live-Demo an Ihren eigenen Daten.

Funktionen
Bereitstellung und Betrieb	In jeder Variante gemanagt (SaaS, Ihr Azure oder on-premises), mit 100 % gleichem Funktionsumfang in jeder Variante - keine selbst gehostete Infrastruktur zu betreiben	OSS Core ist ein selbst gehosteter Stack aus mehreren Diensten (Kafka, Elasticsearch, Metadatenspeicher, GMS, Frontend), der ein eigenes Plattformteam braucht; eine per SLA zugesicherte Verfügbarkeit von 99,5 % und ein eigenes Customer-Success-Team sind als DataHub Cloud positioniert
Time-to-Value	Vollständig gemanagt; erste Anwendungsfälle in 2-4 Wochen; vollständiger Rollout ~11 Wochen (P3 Parks, 78 Tage)	4-12 Wochen mit einem starken Engineering-Team; länger, weil Akzeptanz und Governance bei Ihnen liegen
Open-Source-Ansatz	Ein Produkt, ein Funktionsumfang, kein Upgrade-Aufschlag	OSS Core ist wirklich offen; Zertifizierungs-Workflows, Governance-Automatisierungen und Shift-left-Governance sind als DataHub Cloud positioniert
Governance-Workflows	Freigabeabläufe, Lebenszyklusstatus und Excel-Import/-Export inklusive	Werkzeuge für den Governance-Lebenszyklus (Zertifizierungs-Workflows, No-Code-Automatisierungen) sind als DataHub Cloud positioniert
KI-Agenten und MCP	Gemanagtes MCP mit Lese- und Schreibzugriff im Produktivbetrieb (Databricks MCP Marketplace) ab dem Corporate-Plan, Technical Writer Agent und Agentic Data Governance Steward in jedem Plan	Der MCP-Server von DataHub (acryldata/mcp-server-datahub) wird selbst gehostet - Sie betreiben und warten ihn gegen Ihre eigene Instanz; Cloud ergänzt gemanagtes MCP und erweiterte agentische Funktionen
Entwicklung der Gesamtkosten	Planbar pro Lizenz, der vollständige Katalog in jedem Plan	OSS kostenlos, aber aufwendig im Engineering; die Cloud-Preise sind intransparent (Enterprise auf Anfrage)

Wo Dawiso im Produktivbetrieb läuft

Eine namentlich genannte Enterprise-Referenz und wechselnde G2-Bewertungen aus der Community. Beides im laufenden Betrieb.

Kundenreferenz

“Significantly accelerated work, fewer errors and delays”

Dawiso automatically loads millions of objects from databases and data models, presenting and making them accessible to users from various departments in a meaningful way. As a result, the work of analysts and developers has significantly accelerated, and the number of errors and delays in working with data has decreased.

Kooperativa

Insurance, Vienna Insurance Group - 2.4M clients

Vollständige Referenz lesen

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The Ultimate Data Maze Transparency

“We have a clear overview of data flows. Before Dawiso, it was a bit complicated to see where the data comes from and to have all the sources documented in one place. Dawiso made this easy with its comprehensive data lineage. We also build on a unique capability in data modeling, which allows us to set up an optimal data design process. Support is always there for us when needed.”

Jan K.

Business Solution Data Architect

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Efficient Implementation: Domain Expertise and Partnership

“Utilizing strong expertise in initial discussions and building robust partnerships during implementation led to exceptional results, enabling the project to go live in a very short timeframe.”

Michal P.

Data engineer

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Dawiso Product Review

“The interface is clean and intuitive, which makes it incredibly easy to navigate, even for someone who isn't particularly tech-savvy. I found it easy to locate the tools and features I needed, saving time and minimising any learning curve. The user-friendly dashboard provides a clear overview of all key metrics, and it feels like a natural extension of my workflow.”

Amy C.

Customer

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Vergleich der G2-Bewertungen

Verifizierte Nutzerbewertungen auf G2, die die Praxis widerspiegeln.

KRITERIUM

Benutzerfreundlichkeit

9,7

8,6

Einfache Einrichtung

9,4

7,8

Qualität des Supports

9,4

8,4

Data Lineage

9,3

8,7

UI/UX

9,6

8,5

Preisvergleich

Was Sie tatsächlich pro Nutzer und Monat zahlen. Basierend auf öffentlichen Preisen und bekannt gewordenen Auftragsvolumina.

Gesamtkostenwert, 0-10. Niedriger ist besser.

Dawiso

2,1/10

Collibra

9,8/10

Ab Initio

6,8/10

Atlan

5,6/10

Select Star

5,0/10

DataHub

4,1/10

OpenMetadata

4,1/10

Alation

3,2/10

DataGalaxy

2,7/10

Secoda

2,6/10

Die Gesamtkostenwerte orientieren sich am öffentlichen Einstiegspreis für Abonnements im AWS Marketplace, normalisiert auf 0-10, wobei niedriger besser ist. Die vollen Programmkosten über drei Jahre hängen von Serviceverträgen, kostenpflichtigen Modulen (Datenqualität, Data Lineage, KI-Agenten) und dem Personalaufwand für Data Stewards ab. Methodik aktualisiert 05/2026.

Funktion für Funktion

Was Sie wirklich bekommen, direkt nebeneinander.

Fünf Fähigkeiten, auf die es den meisten Käufern ankommt. Je eine Zeile. Kein Kleingedrucktes, kein SKU-Shopping.

GLOSSAR

Business Glossary

Governance kommt mit dem Produkt, nicht hinter einer Bezahlschranke

dawiso Sieger

Wiki-artig, KI-unterstützt, bereit für Excel

Ausführliche, strukturierte Definitionen, formale Freigabeabläufe
Excel-Import/-Export für die Migration vieler Begriffe auf einmal
Rollenbasierte Bearbeitung pro Begriff und pro Domäne

DataHub Eingeschränkt

OSS-Glossar ohne Massen-Workflows

Der OSS-Version fehlt Excel-Import/-Export für die Pflege der Begriffe
Freigabe-Workflows und Lebenszyklusstatus liegen in DataHub Cloud
Die Modellierung von Begriffen über Domänen hinweg erfordert eigenes YAML und eigenen Ingestion-Code

AI Context Layer

Agenten im Produktivbetrieb ab dem ersten Tag, MCP ab dem Corporate-Plan

dawiso Sieger

Natives MCP und agentische Data Stewards

REST API in jedem Plan, MCP Server ab dem Corporate-Plan
Agentischer Data Steward und Technical Writer inklusive
Kein separater Vektorspeicher, kein Cloud-Upgrade nötig

DataHub Eingeschränkt

OSS-MCP verfügbar, gemanagte agentische Funktionen nur in Cloud

DataHub OSS liefert acryldata/mcp-server-datahub auf GitHub (selbst gehostet, voll ausgestattet)
DataHub Cloud ergänzt gemanagtes MCP und erweiterte agentische Funktionen
Weder in OSS noch in Cloud ein vorgefertigter Technical Writer Agent oder Agentic Data Governance Steward

DATA LINEAGE

Data Lineage live und direkt im Produkt bearbeitbar

Live und bearbeitbar, nicht per Batch eingelesen

dawiso Sieger

Automatisch plus manuelle Korrekturen, auf Spaltenebene, in Echtzeit

Live-Lineage aus Warehouse und Transformationswerkzeugen
Kanten direkt im Produkt bearbeiten, wo das Parsing danebenliegt
Impact-Analyse bei jeder Schemaänderung

DataHub Eingeschränkt

Lineage aus Ingestion-Läufen, mit Lücken bei manuellen Korrekturen

Lineage hängt von Ingestion-Läufen nach Rezept ab, nicht von Beobachtung in Echtzeit
Manuelle Korrekturen an der Lineage erfordern eigenen Emitter-Code statt Korrekturen im Produkt
Die Abdeckung auf Spaltenebene ist über BI- und Transformationswerkzeuge ungleichmäßig

BEREITSTELLUNG

Gemanagter Katalog statt einer selbst gehosteten Plattform, die Sie betreiben

Gemanagt und vollständig, kein Stack, den Sie betreiben

dawiso Sieger

In jeder Bereitstellungsvariante gemanagt geliefert

In jeder Variante gemanagt: SaaS, Ihr eigenes Azure oder on-premises - keine selbst gehostete Infrastruktur zu betreiben
Ein Produkt, ein Datenmodell: fachliche und technische Metadaten von Grund auf verknüpft, mit denselben Funktionen als SaaS, auf Azure und on-premises
Account Manager ab dem Corporate-Plan - Customer Success ist nicht einer Enterprise-Stufe vorbehalten
Anpassung von Schemata, Workflows und Rollen direkt im Produkt - ohne Serviceprojekt, mit schnellem Time-to-Value und 40+ Connectors (2-4 Wochen)

DataHub Eingeschränkt

OSS Core ist offen, doch der selbst gehostete Produktivbetrieb ist ein echtes Platform-Engineering-Vorhaben

Der selbst gehostete Produktivbetrieb umfasst Kafka, Elasticsearch, einen Metadatenspeicher, das GMS-Backend und ein separates Frontend - Rezensenten merken an, dass Einrichtung, Abstimmung und Wartung erhebliche Engineering-Investitionen erfordern
Realistisch machbar mit einem eigenen Plattformteam, das Kafka, Elasticsearch und Kubernetes betreibt (Empfehlung für den Produktivbetrieb: 16 GB+ RAM, 4+ Kerne auf eigener Infrastruktur)
Werkzeuge für den Governance-Lebenszyklus - Zertifizierungs-Workflows, Governance-Automatisierungen, Shift-left-Governance, No-Code-Automatisierungen - sind unter DataHub Cloud positioniert
Eine per SLA zugesicherte Verfügbarkeit von 99,5 % und ein eigenes Customer-Success-Team sind als DataHub Cloud positioniert; Nutzer von OSS Core sind auf Community-Support angewiesen und verantworten ihre Verfügbarkeit selbst

PAKETIERUNG

Einkaufsmodell

Offen bei der Paketierung, kein Open-Source-Theater

dawiso Sieger

Ein Produkt, der vollständige Katalog in jedem Plan

Kein Upgrade-Aufschlag von OSS zu Cloud für Governance-Funktionen
KI und MCP inklusive, kein Zusatzmodul nur für Cloud
Planbar pro Lizenz, keine Abrechnung pro Tabelle

DataHub Eingeschränkt

OSS als offen dargestellt, die Governance steckt in Cloud

Der OSS-Version fehlen Excel-Import/-Export, Lebenszyklus und Freigabe-Workflows
Das Selbsthosting von OSS ist aufwendig im Engineering (Kafka, Elasticsearch, GMS, Frontend)
DataHub Cloud rechnet im großen Maßstab pro Tabelle ab, erweiterte KI liegt hinter derselben Schranke

Dawiso verbindet sich mit Ihrer gesamten Datenlandschaft

Moderne Data Stacks sind komplex. Bringen Sie Ihren gesamten Tech-Stack in eine verbundene Sicht. Scannen, laden und katalogisieren Sie alle Metadaten.

Dawiso arbeitet mit führenden Datenberatungen zusammen, um eine reibungslose Einführung in allen Branchen zu unterstützen

Warum Teams zu Dawiso wechseln

Gebaut für Datenteams, die Ergebnisse wollen und keine Komplexität.

Kein DevOps-Team nötig

DataHub OSS Core braucht Kafka, Elasticsearch, einen Metadatenspeicher, GMS und ein separates Frontend, die aufgebaut, abgestimmt und am Laufen gehalten werden. Dawiso ist in jeder Bereitstellungsvariante gemanagt (SaaS, Ihr Azure, on-premises), mit 100 % gleichem Funktionsumfang - Ihr Team konfiguriert den Katalog, nicht die Plattform darunter.

Der vollständige Katalog in jedem Plan, kein Lebenszyklus nur in Cloud

Freigabeabläufe, Lebenszyklusstatus, Governance-Automatisierungen und per SLA zugesicherte Zuverlässigkeit sind als DataHub Cloud positioniert. Dawiso liefert den vollständigen Katalog in jedem Plan.

Gemanagte Agenten ab dem ersten Tag, MCP ab Corporate

Der MCP-Server von DataHub wird selbst gehostet - Sie betreiben und warten acryldata/mcp-server-datahub gegen Ihre eigene Instanz. Der MCP Server von Dawiso ist gemanagt und wird im Produktivbetrieb gehostet, mit Lese- und Schreibzugriff (im Databricks MCP Marketplace veröffentlicht), und der Technical Writer Agent ist in jedem Plan enthalten.

Häufige Fragen

Alles Wissenswerte zum Vergleich. Sie finden die gesuchte Antwort nicht? Schreiben Sie uns, wir melden uns kurzfristig zurück

Ist DataHub OSS Core kostenlos, und ist es damit günstiger als Dawiso?

DataHub OSS Core ist Open Source, doch „kostenlos“ verschiebt die Kosten, statt sie zu beseitigen. Selbst gehosteter Produktivbetrieb bedeutet ein eigenes Team, das Kafka, Elasticsearch, einen Metadatenspeicher, das GMS-Backend und ein Frontend aufbaut und wartet, die tatsächlichen Gesamtkosten enthalten also diese Arbeit an Infrastruktur und Betrieb. Die Preise von DataHub Cloud sind intransparent - die Enterprise-Stufe gibt es auf Anfrage, ohne veröffentlichte Beträge -, sodass Käufer keinen der beiden Wege vorab einfach budgetieren können. Dawiso ist in jeder Bereitstellungsvariante gemanagt, mit dem vollständigen Katalog in jedem Plan. Es gibt also keinen Aufwand für selbst gehosteten Betrieb und keine Aufteilung nach dem Muster „die Betriebsfunktionen liegen in der kostenpflichtigen Stufe“.

Wie lange dauert eine Migration von DataHub?

Dawiso erreicht die ersten Anwendungsfälle in 2-4 Wochen; ein vollständiger, namentlich genannter Rollout (P3 Parks) ging in ~11 Wochen in Produktion. Bei einer Migration von DataHub kommen ein Metadaten-Export über die OSS-APIs und ein Mapping-Durchlauf nach Dawiso hinzu, den die meisten Teams in einem zusätzlichen Sprint erledigen. Die offenen APIs von Dawiso machen den Weg über Export und erneutes Einlesen unkompliziert.

Können wir DataHub und Dawiso während der Evaluierung parallel betreiben?

Ja. Verbinden Sie beide mit demselben Warehouse, lassen Sie ein kleines Fachbereichsteam Dawiso 30 Tage im Schattenbetrieb nutzen und vergleichen Sie die Akzeptanz der Governance direkt nebeneinander. Den Unterschied im Betrieb (gemanagter Katalog statt selbst gehostetem Kafka/Elasticsearch/GMS) bemerken die meisten Teams schon im ersten Sprint.

Wann ist DataHub weiterhin die passende Wahl?

Wenn Sie ein Plattformteam haben, das den Stack selbst besitzen und betreiben will, die in Cloud positionierten Werkzeuge für Governance-Lebenszyklus und SLA in Kauf nimmt und langfristig eigene Engineers für Kafka, Elasticsearch und GMS abstellt, kann DataHub OSS Core passen. Wenn der Katalog für Sie gemanagt werden soll - ein Produkt mit dem vollständigen Katalog in jedem Plan -, spricht das für Dawiso.

Bereit zu sehen, warum Teams Dawiso statt DataHub wählen?

Buchen Sie eine 30-minütige Live-Demo an Ihren eigenen Daten und überzeugen Sie sich selbst.

Warum Dawiso statt DataHub wählen?

Dawiso vs. DataHub

Wo Dawiso im Produktivbetrieb läuft

“Significantly accelerated work, fewer errors and delays”

The Ultimate Data Maze Transparency

Efficient Implementation: Domain Expertise and Partnership

Dawiso Product Review

Top-bewertet von Datenteams

Vergleich der G2-Bewertungen

Preisvergleich

Was Sie wirklich bekommen, direkt nebeneinander.

Business Glossary

AI Context Layer

Data Lineage live und direkt im Produkt bearbeitbar

Gemanagter Katalog statt einer selbst gehosteten Plattform, die Sie betreiben

Einkaufsmodell

Dawiso verbindet sich mit Ihrer gesamten Datenlandschaft

Warum Teams zu Dawiso wechseln

Kein DevOps-Team nötig

Der vollständige Katalog in jedem Plan, kein Lebenszyklus nur in Cloud

Gemanagte Agenten ab dem ersten Tag, MCP ab Corporate

Häufige Fragen

Bereit zu sehen, warum Teams Dawiso statt DataHub wählen?

Warum Dawiso statt DataHub
wählen?