Die 10 besten Tools für Microsoft SQL ETL im Jahr 2024

Unternehmen müssen Daten integrieren, bevor sie diese für ihre strategischen Entscheidungen nutzen können. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem Informationen aus verschiedenen Quellen konsolidiert, in ein einheitliches Format umgewandelt und in ein zentrales Repository geladen werden. Um diesen Prozess zu rationalisieren und zu beschleunigen, nutzen Unternehmen ETL-Tools und -Lösungen. Ein häufiges Beispiel ist die Verwendung von SQL ETL-Tools zum Kombinieren von Daten in einer Microsoft SQL Server-Datenbank.

Da jedoch so viele Tools und Lösungen zur Auswahl stehen, müssen Unternehmen ihre Sorgfaltspflicht erfüllen, um sicherzustellen, dass die SQL ETL-Lösung ihrer Wahl ihre Anforderungen am besten erfüllt. In diesem Artikel werden wir einige der leistungsfähigsten SQL-ETL-Tools dafür untersuchen Datenintegration. Aber lassen Sie uns zunächst einige Grundlagen klären.

Was ist Microsoft SQL Server?

Microsoft SQL Server ist ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS). Es handelt sich um eine der beliebtesten Datenbanken, die von Unternehmen aller Größen und Branchen genutzt wird. Seine Beliebtheit beruht auf seiner Fähigkeit zur effizienten Handhabung strukturierte Daten, Bereitstellung einer sicheren und skalierbaren Umgebung für die Datenspeicherung und den Datenabruf.

Die umfassende Suite an Tools und Diensten von SQL Server erfüllt die unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen. Seine Erweiterbarkeit wird durch Komponenten wie SQL Server Integration Services (SSIS) deutlich ETL, SQL Server Reporting Services (SSRS) zum Erstellen und Verwalten von Berichten, SQL Server Analysis Service (SSAS) für analytische Datenmodelle usw.

Während SSIS ist Microsofts eigener ETL-Dienst, aber nicht der einzige Akteur in der Datenintegrationslandschaft, der es Benutzern ermöglicht, ETL in SQL Server zu implementieren, wie wir später in diesem Artikel sehen werden.

ETL in SQL

Mit ETL-SQL-Skripten können Entwickler dies erleichtern Datenbewegung und Transformation zwischen verschiedenen Systemen. Im Datenextraktion In dieser Phase rufen Entwickler Daten aus Quellsystemen wie Datenbanken, Flatfiles usw. ab. APIsOder andere Datenrepositorys.

Beispiel-ETL-SQL-Code zum Abrufen von Daten:

Die Transformationsphase wird durch den umfangreichen Satz von SQL erheblich erleichtert Datenmanipulation und Transformationsfunktionen, die es Entwicklern ermöglichen, die extrahierten Daten zu bereinigen, zu aggregieren und neu zu strukturieren, um das gewünschte Format und die gewünschte Geschäftslogik zu erfüllen. Darüber hinaus können sie Tabellen verknüpfen, Daten filtern und Berechnungen durchführen. Das Ziel ist es Bereiten Sie die Daten vor für optimales Laden in das Zielsystem.

Hier ist ein Beispiel für ETL-SQL-Code zum Transformieren von Daten:

In der Ladephase ermöglichen ETL-SQL-Skripte Datenexperten, die transformierten Daten in die Zieltabellen einzufügen, zu aktualisieren oder zusammenzuführen.

Beispiel-ETL-SQL-Code zum Laden von Daten:

Während dieser manuelle Ansatz Entwicklern eine flexible Lösung für die Orchestrierung des ETL-Workflows in einer SQL-Umgebung bietet, erfordern reale Szenarien fortschrittliche SQL-ETL-Tools und -Technologien, um eine effiziente und skalierbare Datenintegration zu erreichen.

Der Bedarf an Microsoft SQL ETL-Tools

Traditionelle Methoden zur Datenintegration Dazu gehört das Extrahieren von Informationen aus verschiedenen Quellen, deren Transformation zur Erfüllung spezifischer Geschäftsanforderungen und das Laden der verfeinerten Daten in die Zieldatenbank, beispielsweise eine SQL Server-Datenbank, mithilfe von ETL-SQL-Skripts.

Die Nachfrage nach SQL-ETL-Tools ergibt sich aus dem Bedarf an Effizienz Datenmanagement Prozesse innerhalb von Organisationen. Unternehmen benötigen eine schlankere und benutzerfreundlichere Umgebung, um ihre gesamten ETL-Workflows zu verwalten. Daher sind die herkömmlichen Methoden zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in ein zentrales Repository zur Entscheidungsfindung nicht mehr in der Lage, die erforderliche Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung zu liefern.

In den letzten Jahren gab es einen deutlichen Wandel hin zur Verwendung von SQL-ETL-Tools ohne Code. Diese Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der nahtlosen Integration und Synchronisierung von Daten aus verschiedenen Quellen und sorgen so für ein zusammenhängendes und genaues Datenökosystem. Insbesondere SQL ETL-Tools bieten eine benutzerfreundliche und intuitive Plattform, die es Benutzern mit unterschiedlichem Hintergrund ermöglicht, automatisiert zu entwerfen und zu implementieren Datenpipelines mühelos. Dadurch sind sie zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen jeder Größe geworden.

Die besten SQL ETL-Tools im Jahr 2024

Da Unternehmen weiterhin große Datenmengen ansammeln und integrieren, war die Nachfrage nach robusten und effizienten Tools noch nie so hoch. In diesem Abschnitt befassen wir uns mit den leistungsstärksten SQL-ETL-Tools und erkunden ihre Funktionen.

Astera

Astera ist eine automatisierte Datenverwaltungsplattform mit leistungsstarkem ETL, ELT und Datenerfassung ändern (CDC) Fähigkeiten. Es verfügt über eine Benutzeroberfläche, die zu 100 % ohne Code auskommt und unglaublich benutzerfreundlich ist, sodass es auch für Benutzer ohne technische Vorkenntnisse einfach und leicht zu verwenden ist.

 

Ganz gleich, ob Sie unstrukturierte Daten verwalten, vollständig automatisierte Datenpipelines erstellen oder Erstellen Sie ein Data Warehouse, APIs verwalten, oder ermöglichen Sie eine reibungslose B2B-Kommunikation über EDI, alles ist eine Frage von Drag-and-Drop und Point-and-Click. AsteraDie Produktpalette von umfasst:

• ReportMiner um die Massenextraktion unstrukturierter Daten zu bewältigen
• Data Pipeline Builder zur Integration von Daten über ETL und ELT
• Data Warehouse Builder zum Entwerfen eines benutzerdefinierten Data Warehouse von Grund auf
• API-Management zum Entwerfen, Veröffentlichen und Überwachen von APIs
• EDI-Management zur Kommunikation mit Ihren Handelspartnern

Astera bietet auch eingebettete Datenqualität Funktionen und integrierte Konnektoren, die es Benutzern ermöglichen, ETL in SQL Server zu optimieren, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Benutzer können auch davon profitieren Astera SQL Server CDC um Änderungen zu erfassen, zu verfolgen und auf dem neuesten Stand zu halten SQL Server-Replikation.

Talend (von Qlik übernommen)

Talend ist ein Datenintegrationsplattform Mit einer Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche und integrierten Anschlüssen. Es bietet mehrere Produkte an, darunter Talend Open Studio – ein Open-Source-Angebot – und Talend Data Fabric. Der Low-Code-Ansatz von Talend ist zwar nicht völlig codefrei, aber immer noch besser als das manuelle Schreiben von ETL-SQL-Skripten, um Daten in SQL Server zu integrieren.

Angesichts der kürzlich erfolgten Übernahme und der Tatsache, dass Benutzer über Hintergrundkenntnisse verfügen müssen Javac, Benutzer suchen verschiedene Talend-Alternativen für Datenintegration und -management.

SSIS

SSIS ist Microsofts Dienst zur Datenintegration und kann besonders in Szenarien nützlich sein, in denen eine Organisation bereits in ihr Ökosystem investiert ist. Es bietet eine nahtlose Integration mit anderen Microsoft-Produkten und -Diensten, wie z SQL-Data-Warehouse, SQL Server-Datenbanken, Azure-Dienste und Excel, was es zur natürlichen Wahl für Unternehmen macht, die bereits Microsoft-Technologien verwenden.

Obwohl es eine visuelle Benutzeroberfläche bietet, kann es für Anfänger dennoch überwältigend sein, und es gibt eine Lernkurve für diejenigen, die mit SSIS-Konzepten und -Praktiken nicht vertraut sind. Hinzu kommt das Problem der eingeschränkten Unterstützung für Nicht-Microsoft-Datenbanken im Vergleich zu anderen ETL-Tools. Darüber hinaus ist SSIS nicht die beste Wahl für das Streaming von Daten, da es weitgehend dafür optimiert ist Stapelverarbeitung ETL.

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein weiteres mögliches SQL ETL-Tool, das für seine Workflow-Funktionen bekannt ist. Der Fokus liegt auf der zuverlässigen Verarbeitung und Bewegung von Daten. Wie andere Lösungen verfügt NiFi über eine visuelle Benutzeroberfläche zum Entwerfen von ETL-Abläufen. Es bietet integrierte Prozessoren, die speziell für die Interaktion mit SQL Server-Datenbanken entwickelt wurden. Dies erleichtert das Herstellen von Verbindungen, das Extrahieren von Daten und das Laden dieser Daten in SQL Server.

Apache NiFi kann eine praktikable Wahl für ETL mit SQL Server sein, da es ein Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit und visuellem Design bietet. Die Beherrschung aller Funktionen erfordert jedoch erhebliches Lernen, insbesondere für neue Benutzer. Der Hauptfokus von NiFi liegt auf der Datenbewegung. Obwohl es grundlegende Transformationsfunktionen bietet, ist es nicht so funktionsreich wie andere dedizierte ETL-Tools, z Astera, für komplex Datenumwandlung. Das bedeutet, dass Benutzer NiFi höchstwahrscheinlich mit benutzerdefinierten Skripten oder zusätzlichen Tools erweitern müssen, um die Daten nach Bedarf umzuwandeln.

Pentaho

Pentaho ist in erster Linie ein Business-Intelligence-Tool (BI), bietet jedoch mehrere Funktionen für die Datenintegration, einschließlich ETL. Es bietet eine visuelle Benutzeroberfläche und native Konnektoren für SQL Server und vereinfacht so den Prozess des Extrahierens und Ladens von Daten in und aus SQL Server-Datenbanken.

Pentaho unterstützt die Stapelverarbeitung gut; Im Vergleich zu einigen Spezialtools sind die Echtzeitverarbeitungsfunktionen jedoch möglicherweise eingeschränkt. Für Anwendungsfälle, die eine Datenverarbeitung mit extrem geringer Latenz erfordern, können zusätzliche Tools erforderlich sein, beispielsweise die Integration der Plattform mit Apache Funken. Einige erweiterte Features und Funktionalitäten sind nur in der Enterprise-Edition von Pentaho verfügbar, für die eine kommerzielle Lizenz erforderlich ist.

Informatik

Informatica ist eine Enterprise-Version Datenverwaltungstool das verschiedene Produkte und Dienstleistungen zur Integration von Daten für BI und Analysen anbietet. Es bietet auch ETL, mit dem Benutzer Daten in und aus mehreren Datenbanken, einschließlich SQL Server, verschieben können.

Informatica ist bekannt für seine komplexe Benutzeroberfläche, die in manchen Fällen professionelle Zertifizierungen erfordert, um bestimmte Module zu beherrschen. Darüber hinaus verfügen die Produkte und Dienstleistungen über sehr unterschiedliche Schnittstellen, die die Navigation für Benutzer erschweren. Obwohl es die Möglichkeit bietet, Daten zu transformieren, verbrauchen komplexe Transformationen erhebliche Mengen an Speicher und Rechenressourcen. Dies sind einige Gründe, warum Verbraucher danach suchen Informatica-Alternativen.

Azure Data Factory

Azure Data Factory (ADF) ist ein weiterer ETL-Dienst von Microsoft. Es handelt sich um einen Cloud-ETL-Dienst für die Datenintegration und -transformation. Es kann in SSIS integriert werden, sodass Benutzer SSIS-Pakete mit voller Kompatibilität auf ADF ausführen können. Und wie andere SQL ETL-Tools bietet auch Azure Data Factory eine visuelle Benutzeroberfläche.

Benutzer berichten, dass die visuelle Benutzeroberfläche von ADF schnell unübersichtlich wird, insbesondere wenn mit Workflows und mehreren Aktivitäten gleichzeitig gearbeitet wird. Obwohl inkrementelles Laden von Daten unterstützt wird, erfolgt die Einrichtung größtenteils manuell und ist daher komplex.

Millionen

Matillion ist ein weiteres Tool, das mit seinem nativen Connector ETL-Daten in und aus einer SQL Server-Datenbank übertragen kann. Wie es bei Datenintegrationslösungen Heutzutage bietet Matillion auch eine visuelle Benutzeroberfläche mit Drag-and-Drop-Funktionalität. Aufgrund seines Fokus auf Cloud-Data-Warehouses kann Matillion eine praktikable Option für ETL-Aufgaben in Cloud-Umgebungen sein – umso mehr, wenn SQL Server in einer Cloud-Umgebung (z. B. Azure SQL-Datenbank) gehostet wird.

Obwohl Matillion über ein visuelles Design verfügt, benötigen Benutzer in der Regel zusätzliche Schulung und Fachwissen, um seine Funktionen vollständig nutzen zu können. Darüber hinaus ist der Funktionsumfang aufgrund des Fokus auf die Cloud nicht so optimal für lokale Umgebungen geeignet. Schließlich basiert die Preisgestaltung von Matillion auf gleichzeitigen Benutzern und dem Datenvolumen, was für kleinere Organisationen mit begrenzten Anwendungsfällen teuer sein kann. All diese Nuancen veranlassen Datenteams, nach ihnen zu suchen Matillion-Alternativen.

Stich

Stitch ist ein cloudbasiertes ETL-Tool mit dem Fokus, die Daten so schnell wie möglich für Analysen verfügbar zu machen. Stitch bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und vorgefertigte Konnektoren für eine Vielzahl von Datenquellen und -zielen, einschließlich SQL Server. Seine Integrationen basieren auf Singer, einem Open-Source-Standard für den Aufbau von Datenintegrationen. Durch den Einsatz von Singer wird sichergestellt, dass die Integrationen von Stitch erweiterbar und anpassbar sind, sodass Benutzer die Flexibilität haben, Datenpipelines an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.

Stitch wurde von Talend übernommen, das wiederum von Qlik übernommen wurde, und obwohl sich die Muttergesellschaft öffentlich dazu verpflichtet hat, Stitch als unabhängiges Angebot zu unterstützen, ist die allgemeine strategische Ausrichtung noch unklar, was bestehende Kunden dazu veranlasst, andere SQL-ETL-Tools in Betracht zu ziehen.

Darüber hinaus haben die Benutzer berichtet, dass die Benutzeroberfläche von Stitch im Vergleich zu anderen ähnlichen Tools nicht so benutzerfreundlich ist.

Integrate.io

Integrate.io ist cloudbasiert Datenintegrationstool bietet mehrere Lösungen an, darunter ETL, Reverse ETL und API-Management. Wie alle in dieser Liste besprochenen MS SQL ETL-Tools verfügt auch Integrate.io über eine visuelle, Drag-and-Drop-basierte Benutzeroberfläche zum Einrichten und Erstellen von Datenpipelines.

Benutzer von Integrate.io berichten, dass die Fehlermeldungen nicht intuitiv oder selbsterklärend sind, was es schwierig macht, das eigentliche Problem zu verstehen und es folglich zu beheben. Darüber hinaus funktioniert es meist mit cloudbasierten Datenquellen, was bedeutet, dass Benutzer nicht mit lokalen Dateien (Excel oder CSV) arbeiten können, die auf ihrem lokalen System gespeichert sind.

Auswahl des richtigen SQL ETL-Tools

Angesichts der weit verbreiteten Verfügbarkeit verschiedener Tools und Plattformen für ETL-Daten zu und von SQL Server kann die Auswahl des besten Tools und Plattformen das Gefühl haben, sich durch ein Meer von Optionen zu navigieren. Der Schlüssel liegt darin, eine Lösung zu finden, die den unmittelbarsten und langfristigsten Anforderungen des Unternehmens am besten entspricht. Daher muss man die richtigen Fragen stellen.

Beispielsweise:

• Was sind die spezifischen Anforderungen und die Art der Datenworkflows?
• Sind robuste, integrierte Transformationen ein Muss oder ein Nice-to-have?
• Wie technisch versiert ist das Datenteam insgesamt? Sind Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität des Tools wichtige Faktoren?
• Wird Skalierbarkeit in Zukunft ein hemmender Faktor sein?

Da immer mehr Geschäftsanwender oder Bürgerintegratoren die Datenintegrationslandschaft übernehmen, wird das „beste“ SQL ETL-Tool letztendlich dasjenige sein, das:

• Auf den geschäftlichen Anwendungsfall zugeschnitten
• Ist wirtschaftlich mit transparenter Preisgestaltung
• Bietet Geschäftsanwendern eine intuitive Benutzeroberfläche
• Unterstützt durch ein proaktives Kundensupport-Team

 

Einpacken

Die Nutzung von Datenintegrationstools anstelle des Schreibens von ETL-SQL-Skripts zur Integration von Daten in eine SQL Server-Datenbank bietet mehrere Vorteile. Erstens bieten sie eine visuelle und intuitive Benutzeroberfläche, die den gesamten ETL-Prozess vereinfacht und es Benutzern ermöglicht, Daten-Workflows durch eine visuelle Darstellung der Integrationspipeline zu entwerfen und zu verwalten.

Zweitens bieten SQL Server-ETL-Tools in der Regel erweiterte Funktionen wie Datenvalidierung, Fehlerbehandlung und Auftragsplanung. Schließlich unterstützen diese Tools häufig eine Vielzahl von Datenquellen und -formaten, was die nahtlose Integration verschiedener Datensätze in die SQL Server-Datenbank weiter erleichtert.

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