Die 7 besten Python-ETL-Tools im Jahr 2024

Der globale Große datEs wird prognostiziert, dass ein Analytics-Markt eine erreichen wird 655.53 Milliarden Dollar Bewertung bund 2029, im Vergleich zu 241 Milliarden Dollar im Jahr 2021. Dieses enorme Wachstum zeigt, wie sich Unternehmen zunehmend zuwenden dateine Analyse zur Steuerung verschiedener Geschäftsabläufe.

Im Rahmen dieses Wandels müssen Unternehmen verlassen sich stark auf Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) anpassen zum Rohdrehen data in umsetzbare Erkenntnisse. Diese Prozesse sind ein Schlüssel Komponente in Data Warehousing und erleichtern data Bewegung zwischen verschiedenen Organisationssystemen, zunehmend dateine Zugänglichkeit. Verschiedenes ETL-Tools sind heute verfügbar, geschrieben in verschiedenen Sprachen wie Java, Apache HadHoppla und JavaScript. Allerdings ETL mit Python – eine universelle Programmiersprache auf hohem Niveau – gehört zu den leadEntscheidungen treffen.

In diesem Blog wird erläutert, was Python so großartig macht zu erhalten zum Aufbau einer ETL-Pipeline, wie Sie uns kompensieren es auf, und die besten Python-ETL-Tools und eine bessere, Alternative zur Datenintegration ohne Code.

Python ETL-Tools: Ein Überblick

Der Ausdruck „Python ETL-Tools“ bezieht sich nicht auf ein einzelnes, monolithisches Softwareprogramm. Es handelt sich vielmehr um einen Sammelbegriff für zahlreiche Bibliotheken und Frameworks, die mit Python erstellt wurden, um auf verschiedene Phasen des ETL-Prozesses abzuzielen. 

Diese Phasen und die entsprechenden Python-ETL-Tools sind unten aufgeführt: 

Workflow-Management-Tools 

In Python ETL hilft Ihnen das Workflow-Management bei der Planung von Engineering- und Wartungsprozessen. Workflow-Anwendungen wie Apache Airflow und Luigi sind zwar nicht explizit für ETL-Prozesse konzipiert, kann unterstützen Sie bei der Ausführung durch die folgenden Funktionen: 

• Abhängigkeitsmanagement: Durch die Definition von Aufgabenabhängigkeiten können Sie sicherstellen, dass Aufgaben in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. Dies ist entscheidend für Datenintegration Prozesse, bei denen die Extraktion vor der Transformation erfolgen muss, die wiederum vor dem Laden erfolgen muss.
• Scheduling: Durch die Planung von ETL-Aufgaben können Sie diese in definierten Intervallen oder zu bestimmten Zeiten ausführen, wodurch der Prozess automatisiert und die Verfügbarkeit zeitnaher Updates sichergestellt wird.
• Parallele Ausführung: Mithilfe von Workflow-Management-Tools können Sie mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen, sodass Sie Daten schneller verarbeiten können.
• Überwachung und Protokollierung: Mit den Überwachungs-Dashboards und Protokollierungsfunktionen dieser Tools können Sie den Fortschritt von ETL-Aufgaben verfolgen und etwaige Probleme identifizieren und beheben. 
• Wiederholungsmechanismen: Diese Tools können fehlgeschlagene Aufgaben bei Störungen oder Ausfällen automatisch wiederholen, um die Datenintegrität sicherzustellen.
• Alarmierung: Sie können Warnungen oder Benachrichtigungen für den Fall eines Aufgabenfehlers oder anderer Vorfälle einrichten, um Ihre ETL-Prozesse proaktiv zu verwalten.
• Dynamische Arbeitsabläufe: Sie können in diesen Tools dynamische Workflows konfigurieren, die sich an Änderungen in Schemata, Datenquellen oder Geschäftsanforderungen anpassen und so die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit Ihrer ETL-Prozesse erhöhen.
• Code-Wiederverwendbarkeit: Dank Modularisierung und Code-Wiederverwendung können Sie ETL-Pipelines effizient erstellen und über einen längeren Zeitraum warten.
• Integration mit Python-Bibliotheken: Diese Tools lassen sich nahtlos in Python-Bibliotheken und -Pakete integrieren, die für Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben entwickelt wurden, wie z. B. Pandas, NumPy und SciPy.
• Erweiterbarkeit: Die Erweiterbarkeit der Workflow-Management-Tools ermöglicht die Integration mit verschiedenen Datenquellen, externen Systemen und Datenbanken über benutzerdefinierte Operatoren und Plugins. 

Tools zum Verschieben und Verarbeiten von Daten 

Python-Tools, die damit umgehen Datenbewegung und Verarbeitung kann Ihnen auch beim Entwerfen von Python-ETL-Workflows helfen. Hier ist wie: 

• Datenextraktion: BeautifulSoup, Requests und ähnliche Bibliotheken helfen beim Web Scraping und API-Zugriff, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu erhalten.
• Datentransformation: Pandas und NumPy bieten bemerkenswerte Möglichkeiten zur Datenbearbeitung, und NLTK und spaCy können bei der Textverarbeitung helfen.
• Laden von Daten: Python verfügt über Datenbankkonnektoren (z. B. SQLAlchemy), mit denen Sie transformierte Daten in Datenbanken laden können.
• Automatisierung und Workflow: Sie können ETL-Prozesse mithilfe von Python-Skripten automatisieren oder wie oben beschrieben ein Workflow-Management-Tool (wie Apache Airflow) verwenden
  
• Fehlerbehandlung und Protokollierung: Python verfügt über Try-Exception-Blöcke zur Fehlerbehandlung und das Protokollierungsmodul sorgt für Einblick in die Ausführung von ETL-Aufgaben.
• Parallelverarbeitung: Multiprocessing und Threading ermöglichen die parallele Aufgabenausführung und verbessern so die Leistung großer Datenmengen.
• Externe Systemintegration: Python-Bibliotheken bieten eine einfache Integration mit Cloud-Diensten (wie boto3 für AWS) und gewährleisten so eine problemlose Interaktion mit externen Systemen in einer verteilten Umgebung. 

Eigenständige Python ETL-Toolkits 

Python-ETL-Toolkits sind umfassende Bibliotheken oder Frameworks, die End-to-End-ETL-Funktionen in einem einzigen Paket bieten. Die integrierten Funktionen dieser Toolkits helfen Ihnen bei der einfachen Entwicklung und Bereitstellung von Python-ETL-Pipelines – so geht's: 

• Einheitliche Umgebung: Diese Toolkits bieten eine zusammenhängende Umgebung, in der Sie alle ETL-Phasen innerhalb desselben Frameworks durchführen können, ohne mehrere Bibliotheken oder Tools integrieren zu müssen.
• Vereinfachte Entwicklung: Sie erhalten in diesen Toolkits High-Level-Abstraktionen und intuitive APIs für gängige ETL-Aufgaben, sodass Sie keinen Code dafür schreiben müssen.
  
• Vorgefertigte Komponenten: Eigenständige Python-ETL-Toolkits sind in der Regel mit vorgefertigten Modulen oder Komponenten für die Handhabung häufig verwendeter Datenformate, Datenbanken und Transformationen ausgestattet. Dadurch sparen Sie Zeit und Mühe und müssen nicht von Grund auf neu programmieren.
• Datenkonnektivität: Diese Toolkits verfügen über integrierte Konnektoren und Adapter für verschiedene Datenquellen und -ziele – wie Datenbanken, Cloud-Speicher, APIs und Dateiformate – um eine nahtlose Datenbewegung über Systeme hinweg sicherzustellen.
  
• Transformationsfunktionen: In diesen Toolkits gibt es eine Vielzahl von Transformationsmethoden, Operatoren oder Funktionen zur Datenbearbeitung, -anreicherung, -bereinigung und -aggregation. Dies vereinfacht komplexe Datentransformationen.
• Skalierbarkeit und Leistung: Eigenständige Python-ETL-Toolkits sind häufig so konzipiert, dass sie mit steigendem Datenvolumen skalieren und über Optimierungsfunktionen zur Leistungssteigerung verfügen, wie etwa Parallelverarbeitung, Caching-Mechanismen und verteiltes Rechnen.
• Überwachung und Management: Diese Toolkits verfügen möglicherweise über integrierte Überwachungs-, Protokollierungs- und Verwaltungsfunktionen, um den Fortschritt von ETL-Jobs effektiv zu verfolgen, Fehler zu beheben und Abhängigkeiten zwischen Aufgaben zu verwalten.
• Flexible Bereitstellung: Diese Toolkits bieten Flexibilität bei der Bereitstellung und bieten Unterstützung für eigenständige Anwendungen, Containerumgebungen wie Docker oder die Integration mit Workflow-Management-Systemen wie Apache Airflow.

Warum Python zum Erstellen von ETL-Pipelines verwenden?

Hier sind einige der Gründe für die Verwendung Python für ETL Pipeline-Design:

Open-Source-Zugänglichkeit 

Python wurde auf der Grundlage eines Open-Source-Community-basierten Modells entwickelt. Die Python Software Foundation widmet sich der Verbreitung der Python-Open-Source-Technologie. 

Als Open-Source-Sprache unterliegt Python kaum Einschränkungen hinsichtlich der Plattform und der Ausführungsumgebung. Es funktioniert gut mit verschiedenen Plattformen und läuft mit minimalen Änderungen unter Windows und Linux. 

Während es andere Open-Source-Programmiersprachen wie Java und R gibt, bietet Python eine größere Benutzerfreundlichkeit und ein weitaus umfangreicheres Ökosystem an Bibliotheken und Frameworks. 

Big-Data-Eignung 

Python erfordert weniger Codierung als andere Programmiersprachen, wodurch das Schreiben und Verwalten von ETL-Skripten einfacher wird.  

Es ist außerdem mit gut getesteten Bibliotheken ausgestattet, um die Funktionalität zu erhöhen. Diese Bibliotheken decken einige der häufigsten Big-Data-Aufgaben ab und vereinfachen die Berechnung und Analyse mit Paketen für numerische Berechnungen, statistische Analysen, Visualisierung, maschinelles Lernen und Datenanalyse. 

Andere Sprachen wie Java und Scala verfügen über Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Flink zur Unterstützung der Big-Data-Verarbeitung. Aufgrund seiner Einfachheit ist Python jedoch vorzuziehen ETL-Pipeline Entwicklung und Iteration. 

Datenverarbeitungsgeschwindigkeit  

Python ist für seine hohe Datenverarbeitungsgeschwindigkeit bekannt. Sein Code weist eine einfachere Syntax auf und ist einfacher zu verwalten als andere Programmiersprachen, was zu einer schnelleren Ausführung von Aufgaben führt. Optimierungen und Parallelisierungstechniken verbessern die Datenverarbeitungsleistung von Python weiter.

Sprachen niedrigerer Ebenen wie C und C++ gelten bei Rechenaufgaben oft als schneller als Python. Allerdings erfordern diese Sprachen in der Regel komplizierteren und ausführlicheren Code, was letztendlich die Entwicklung verlangsamt und ihre Effizienz beeinträchtigt. 

Unterstützung für unstrukturierte Daten 

Python bietet außerdem integrierte Unterstützung für die Verarbeitung unstrukturierter und unkonventioneller Daten. Seit modernstem Unternehmen Daten sind unstrukturiert, Python ist das wichtigste Kapital einer Organisation in diesem Bereich. Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen überzeugt Python hier durch seine Lesbarkeit und eignet sich besonders gut für die unstrukturierte Datenverarbeitung. 

Die Sprache verfügt über Ressourcen, mit denen sich Herausforderungen bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten effektiv bewältigen lassen. Hier ein paar Beispiele: 

• Natural Language Toolkit (NLTK): Verfügt über eine Reihe von Programmen und Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache.
   
• spaCy: Eine Python-Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) der Enterprise-Klasse mit vorab trainierten Modellen für verschiedene NLP-Aufgaben.
   
• scikit-lernen: Eine Bibliothek für maschinelles Lernen (ML) mit mehreren Datenanalyse- und Vorverarbeitungstools.

So erstellen Sie eine ETL-Pipeline in Python 

Unten finden Sie ein Beispiel für die Einrichtung einer ETL-Pipeline mit Python, insbesondere der Pandas-Bibliothek. 

Der Anwendungsfall hier beinhaltet Extrahieren Daten aus einer CSV-Datei, Transformieren Fügen Sie damit eine neue Spalte hinzu, die die Länge des Textes in einer bestimmten Spalte angibt, und dann Laden die transformierten Daten in eine neue CSV-Datei. 

Schritt 1: Daten extrahieren

Hier 

• Die Funktion 'Daten extrahieren' verwendet den Pfad zur Eingabe-CSV-Datei ('Eingabedatei') als Parameter.
  
• Innerhalb der Funktion ist das 'pd.read_csv()‘ aus der Pandas-Bibliothek liest die Daten aus der CSV-Datei in einen Pandas-DataFrame.
  
• Der DataFrame mit den extrahierten Daten wird zurückgegeben. 

Schritt 2: Daten transformieren

Hier 

• Die Funktion 'transform_data' nimmt den extrahierten DataFrame ('technische Daten') als Parameter. 
• Innerhalb der Funktion wird die neue Spalte 'text_länge' wird zum DataFrame hinzugefügt mit 'data['text_column'].apply(lambda x: len(str(x)))'. Diese Lambda-Funktion berechnet die Länge des Textes in jeder Zeile des 'text_column'.
• Der transformierte DataFrame wird zurückgegeben.  

Schritt 3: Daten laden

Hier 

• Die Funktion 'lade Daten' nimmt den transformierten DataFrame ('data_transformed') und den Pfad der Ausgabe-CSV-Datei ('Ausgabedatei') als Parameter.
   
• Innerhalb der Funktion, 'data_transformed.to_csv()' schreibt die transformierten Daten in eine neue CSV-Datei, die durch ' angegeben wirdAusgabedatei'. Zuletzt, 'index=Falsch' hilft dabei, das Schreiben von Zeilenindizes in die CSV-Datei zu vermeiden. 

Eingabe- und Ausgabedateipfade 

 Hier werden zwei Pfade angegeben. Eine zur Eingabe-CSV-Datei mit data zu verarbeiten ('Eingabedatei') und das andere in die CSV-Ausgabedatei, in der die Transformation erfolgt data wird gespeichert ('Ausgabedatei‚). 

Ausführen des ETL-Prozesses

Hier 

• Der Python-ETL-Prozess wird durch den Aufruf von ' ausgeführt.Daten extrahieren','transform_data', und 'lade Daten' funktioniert sequentiell mit den entsprechenden Argumenten.
• Die extrahierten Daten werden in der Datei gespeichert.technische Daten' DataFrame.
• Dietransform_data' Funktion wird mit dem extrahierten aufgerufen ('technische Daten') als Eingabe und die transformierten Daten werden im 'data_transformed' DataFrame.
• Zuletzt werden die transformierten Daten in die CSV-Ausgabedatei geladen, die durch „Ausgabedatei'.

Beachten Sie, dass diese Code erstellt eine sehr einfache Python ETL-Pipeline. Je mehr datJe mehr Daten eine Organisation generiert und verbraucht, desto komplexer sind die Pipelines, die sie aufbauen und verbrauchen muss halten. Wenn es um den Aufbau von ETL-Pipelines in Python geht, kann die zunehmende Komplexität die Vorteile überwiegen – was Python-ETL-Tools zu mehr macht möglich Alternativen.  

Die besten Python-ETL-Tools im Jahr 2024 

Einige der besten Python-ETL-Tools werden im Folgenden besprochen: 

1. Apache-Luftstrom

Apache Airflow ist ein Open-Source-Python-Framework, das Directed Asymmetric Graphs (DAGs) verwendet, um Benutzern die Organisation und Verwaltung ihrer ETL-Pipelines zu ermöglichen. Es unterstützt die Erstellung, Planung und Überwachung von Arbeitsabläufen.

Vorteile	Nachteile
DAGs kombinieren mehrere Python-Skripte zu einem Abhängigkeitsdiagramm und ermöglichen die parallele Verarbeitung von Aufgaben.	Bei Airflow fehlt die Versionierung von Datenpipelines. Benutzer können eine gelöschte Aufgabe oder DAG nicht erneut bereitstellen.
Die interaktive Benutzeroberfläche von Airflow erleichtert die Überwachung von ETL-Pipelines durch Visualisierung und Neustart von Workflow-Abhängigkeiten, Erfolgen und Fehlern nach Bedarf.	Metadaten für gelöschte Jobs bleiben nicht erhalten, was das Debuggen und die Datenverwaltung erschwert.
Betreiber können die Funktionalität von Airflow erweitern, um verschiedene Anwendungsfälle abzudecken, oder den Einsatz als Datenintegrationsplattform anstelle eines Datentools ermöglichen.	Benutzer benötigen einige DevOps-Kenntnisse, um es zum Laufen zu bringen.

 

2.Luigi 

Luigi wurde ursprünglich von Spotify entwickelt und ist ein Python-Framework, das es Benutzern ermöglicht, mehrere Aufgaben zusammenzufügen. 

Vorteile	Nachteile
Intuitive Architektur mit in Python geschriebenen Jobs.	Es gibt keine Verteilung der Ausführung, sodass Worker-Knoten anfällig für Überlastungen sind.
Ideal für Backend-Entwickler, die unkomplizierte ETL-Pipelines automatisieren möchten.	Begrenzte Dokumentations- und Fehlerbehandlungsmöglichkeiten können das Verständnis und die Korrektur von Aufgabenfehlern erschweren.
Relativ einfach zu verwenden mit der Integration der Befehlszeilenschnittstelle.	Aufgrund der Verwendung von Batch-Computing nicht für Echtzeit-Workflows geeignet.

 

3. Pandas

Die Pandas-Bibliothek verfügt über das DataFrame-Objekt, eine Datenstruktur, die eine einfache, benutzerfreundliche Datenbearbeitung ermöglicht. Wie Pandas die Datentransformation vereinfacht, wird am Beispiel der Einrichtung von ETL in Python deutlich, das weiter oben in diesem Blog besprochen wurde. 

Vorteile	Nachteile
Ermöglicht schnelle und einfache Datentransformationen.	Bietet eingeschränkte Extraktions- und Ladefunktionen.
Ideal für kleine bis mittelgroße Datensätze.	Nicht ideal für umfangreiche Datenverarbeitung und In-Memory-Vorgänge.
Praktisch zum Schreiben einfacher Skripte.	Skalierbarkeit ist möglich, aber nicht einfach.

 

 

4. Petl 

Petl ist ideal für die Erfüllung grundlegender ETL-Anforderungen ohne erweiterte Analysen.  

Vorteile	Nachteile
Petl benötigt nur minimalen Systemspeicher und ist nicht ressourcenintensiv.	Bietet nur grundlegende Transformationsfunktionen.
Seine erweiterbare Funktionalität nutzt einfachen Code, um neue Datenquellen und -ziele hinzuzufügen.	Kann große Datenmengen nicht gut verarbeiten.
Einfach in der Handhabung;	Nicht geeignet für Anwendungsfälle, die Hochgeschwindigkeitsvorgänge oder zeitkritische Ergebnisse erfordern.

 

5. Bonobos 

Bonobo ist ein einfaches, leichtes Python-ETL-Framework, das es Benutzern ermöglicht, Datenpipelines per Skripterstellung zu erstellen.  

Vorteile	Nachteile
Bonobo erfordert nicht das Erlernen neuer APIs, sondern lediglich ein grundlegendes Verständnis von Python.	Gut für einfache und halbkomplexe Datenschemata, jedoch nicht für größere Datensätze.
Ermöglicht die schnelle, parallele Bereitstellung von Pipelines.	Vereinfachte Datenverarbeitung, bei der Daten als Reihe von Zeilen in Knoten organisiert werden, wodurch es schwierig wird, Analysen für den Datensatz als Ganzes durchzuführen.
Open Source, skalierbar und unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen wie JSON, CSV, XLS, XML und SQL.	Noch im Alpha-Stadium mit ungewisser Entwicklungszukunft. Version 0.6 wurde vor über sechs Jahren veröffentlicht.

 

6. Pyspark 

Als Python-API ermöglicht PySpark Benutzern den Zugriff und die Nutzung von Apache Spark (der Scala-Programmiersprache) direkt über Python. 

Vorteile	Nachteile
PySpark ist für die Verarbeitung großer Datensätze konzipiert und verfügt über Funktionen wie Lazy Loading, Parallelverarbeitung und Resilient Distributed Datasets (RDDs).	Trotz beeindruckender Transformationsfähigkeiten verfügt PySpark über etwas eingeschränkte Extraktions- und Ladefunktionen.
Unterstützt die meisten Apache Spark-Funktionen wie DataFrame, Spark SQL, Machine Learning, Spark Core und Streaming.	Komplexe Pipelines erfordern möglicherweise, dass Benutzer ihre eigenen Extraktoren schreiben.
Ermöglicht Benutzern das Schreiben von ETL-Aufgaben entweder in einer Python-ähnlichen oder einer SQL-ähnlichen Form.	Fehler in PySpark zeigen Verweise auf den Python-Code und Java-Stack-Trace-Fehler, was das Debuggen erschwert.

 

7. Blasen 

Was Bubbles von den anderen hier besprochenen Python-ETL-Tools unterscheidet, sind seine metadatenbasierten Pipeline-Beschreibungen. Dieses Framework ist in Python geschrieben, ist aber nicht darauf beschränkt und bietet eine einfache Verwendbarkeit mit anderen Sprachen. 

Vorteile	Nachteile
Bubbles ist technologieunabhängig und stellt sicher, dass sich Benutzer auf ETL-Prozesse konzentrieren können, ohne sich Gedanken über die Technologie dahinter oder den Datenzugriff machen zu müssen.	Erfordert Python 3.3 und es ist nicht geplant, es auf ältere Python-Versionen zurückzuportieren.
Ermöglicht Benutzern die schnelle Einrichtung von ETL.	Manchmal ist die Komposition beim Hinzufügen benutzerdefinierter Vorgänge nicht möglich, wenn die Objekte aus verschiedenen Datenbanken stammen
Als abstraktes und vielseitiges Framework konzentriert sich Bubbles auf die ETL-Prozesse und nicht auf eine bestimmte Programmiersprache.	Einige Konvertierungsvorgänge sind nur für die Verwendung in Python gedacht und können bei großen Datensätzen ressourcenintensiv sein.

Wann sollten Sie ein Python-ETL-Tool verwenden? 

Python-ETL-Tools eignen sich ideal für eines oder mehrere der folgenden Szenarios: 

• Wenn eine Organisation ihr eigenes ETL-Tool programmieren möchte und über Entwickler oder Programmierer verfügt, die Python beherrschen.
  
  
• Wenn organisatorische ETL-Anforderungen unkompliziert und leicht umsetzbar sind.
  
  
• Wenn die ETL-Anforderungen sehr spezifisch sind und nur Python sie effektiv erfüllen kann.

Astera als bessere Alternative zu Python ETL 

Trotz ihrer erheblichen Vorteile weisen die meisten Python-ETL-Tools auch einige Nachteile auf, wie zum Beispiel: 

• Diese Tools erfordern umfangreiche Kenntnisse und Kenntnisse in Python, um benutzerdefinierte ETL-Pipelines zu erstellen und zu automatisieren.
  
• Viele Tools eignen sich eher für kleine bis mittlere Prozesse.
  
• Die Skalierbarkeit und Geschwindigkeit einiger Tools können für schnell wachsende Unternehmen einschränkende Faktoren sein. 

Unternehmen wünschen sich von ihrem Unternehmen eine intuitive Benutzeroberfläche, hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit ETL-Lösungen. Darüber hinaus erfordert die Automatisierung von ETL-Tests mit Python erfahrene ETL-Tester mit Kenntnissen sowohl in ETL-Testmethoden als auch in der Programmiersprache Python.

Daher suchen viele Unternehmen nach einer Alternative zu Standard-Python-ETL-Tools, die die Einstellung und Bindung von Fachkräften und die damit verbundenen Kosten überflüssig macht. 

Enter Astera. 

Astera bietet eine bewährte No-Code-Umgebung, eine einheitliche Schnittstelle und eine problemlose Integration mit verschiedenen Datenquellen und -zielen. Seine ausgefeilten Funktionen zur Datenbereinigung und -transformation ermöglichen es Benutzern, Rohdaten schnell in verfeinerte Erkenntnisse umzuwandeln. 

Es ist die führende Python-ETL-Alternative für Unternehmen, die ETL-Pipelines erstellen, bereitstellen und verwalten möchten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. 

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