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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

Las 10 mejores herramientas de canalización de datos en 2024 

17 de mayo 2024.

Herramientas de canalización de datos

Si está buscando la herramienta de canalización de datos que mejor satisfaga las necesidades de su organización, no busque más. Este artículo sirve como guía para las herramientas de canalización de datos, explicando qué son, sus tipos y los desafíos con los que ayudan a las empresas. También proporciona una lista seleccionada de las mejores herramientas de canalización de datos y los factores a considerar al seleccionar una.

TL; ¿DR? Aquí está la lista de las mejores herramientas de canalización de datos a considerar en 2024:

  1. Astera
  2. Flujo de aire Apache
  3. Apache Kafka
  4. Pegamento AWS
  5. Flujo de datos de Google Cloud
  6. Fábrica de datos de Microsoft Azure
  7. Informática PowerCenter
  8. Integración de datos de Talend
  9. matillion
  10. Recopilador de datos StreamSets

¿Qué son las herramientas de canalización de datos?

Las herramientas de canalización de datos son aplicaciones y soluciones de software que le permiten crear canalizaciones de datos utilizando una interfaz gráfica de usuario (GUI). Los términos “herramientas de canalización de datos”, “software de canalización de datos”, “plataforma de canalización de datos” o “constructor de canalización de datos” significan lo mismo y se usan indistintamente en el datos de gestión espacio. Estas soluciones simplifican el proceso de extracción de datos de diversas fuentes, transformándolos según sea necesario y cargándolos en un repositorio centralizado para su análisis.

Si bien el sistema objetivo suele ser un almacenamiento de datos—ya sea local o basado en la nube—las organizaciones recurren cada vez más a lagos de datos beneficiarse de su capacidad para almacenar grandes cantidades de todo tipo de datos. La flexibilidad adicional le permite descubrir conocimientos ocultos que no son evidentes en un almacén de datos tradicional, lo que permite un análisis de datos más completo.

Las herramientas de canalización de datos ofrecen la infraestructura necesaria para permitir la automatización del flujo de trabajo y al mismo tiempo garantizar calidad de los datos y disponibilidad. Una herramienta moderna de canalización de datos proporciona todas las funciones y capacidades que satisfacen las necesidades tanto de los profesionales de datos como de los usuarios empresariales. Con la creciente necesidad de cumplir con los requisitos reglamentarios, estas herramientas ahora vienen con funciones integradas. el gobierno de datos características, como el linaje de datos, catálogo de datosy clasificación de datos.

El objetivo de las herramientas de canalización de datos es reducir la necesidad de intervención manual y orquestar la fluidez. movimiento de datos desde el origen hasta el destino para un análisis y una toma de decisiones precisos.

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Tipos de herramientas de canalización de datos

Las herramientas de canalización de datos se pueden clasificar en varios tipos según su funcionalidad y casos de uso. A continuación se muestran algunos tipos comunes:

Herramientas de canalización de datos de procesamiento por lotes y en tiempo real

Las herramientas de canalización de datos en tiempo real están diseñadas para procesar y analizar datos a medida que se generan. Estas herramientas brindan información y respuestas inmediatas, lo que las hace cruciales para aplicaciones que requieren información actualizada. Las herramientas de canalización de datos por lotes, por otro lado, procesan datos en fragmentos de tamaño fijo o lotes. Estas herramientas son adecuadas para escenarios donde el análisis inmediato no es crítico.

Herramientas de canalización de datos en tiempo real Herramientas de canalización de datos por lotes
Procesamiento Ofrezca baja latencia para un análisis rápido Procesar datos en lotes de tamaño fijo
Casos de uso Ideas y respuestas inmediatas Escenarios de análisis no críticos
Implementación A menudo requieren más recursos. Más sencillo de implementar y mantener

 

Herramientas de canalización de datos patentadas y de código abierto

Las herramientas populares de canalización de datos de código abierto, como Apache NiFi o Apache Airflow, han obtenido una adopción generalizada debido a su flexibilidad, apoyo de la comunidad y la capacidad de los usuarios de adaptarlas para adaptarse a diversas proceso de datos • Requisitos.

Herramientas de canalización de datos de código abierto Herramientas de canalización de datos patentadas
Desarrollo Desarrollado en colaboración por una comunidad. Desarrollado y propiedad de empresas con fines de lucro.
Accesibilidad Código fuente de libre acceso Generalmente no es gratuito para uso comercial. Puede tener versiones freemium
Soporte Carece de soporte oficial pero cuenta con el respaldo de la comunidad. Generalmente ofrecen soporte dedicado; varía según la empresa
Las herramientas de canalización de datos de código abierto tienen una curva de aprendizaje pronunciada, lo que dificulta su uso para usuarios empresariales y no técnicos. Por otro lado, las herramientas patentadas de canalización de datos son generalmente fáciles de usar y simplifican el proceso, incluso para los usuarios empresariales.

 

Herramientas de canalización de datos locales y en la nube

Las herramientas locales operan dentro de la infraestructura de la organización, proporcionando un mayor nivel de control y seguridad sobre el procesamiento de datos. Por otro lado, las herramientas de canalización de datos en la nube operan en infraestructura proporcionada por proveedores de servicios en la nube externos, ofreciendo a las organizaciones una solución flexible y escalable para administrar sus flujos de trabajo de datos.

Herramientas de canalización de datos locales Herramientas de canalización de datos en la nube
EN LA MINA Operar dentro de la infraestructura de la organización. Operar en infraestructura de nube de terceros
Control y Seguridad Proporcionar un alto nivel de control y seguridad. La atención se centra más en la flexibilidad y la escalabilidad.
Responsabilidades operativas Requiere gestionar y mantener toda la infraestructura. Servicios administrados para tareas como almacenamiento de datos, recursos informáticos y seguridad.
Debido a los requisitos de cumplimiento, industrias como las financieras y la atención médica prefieren las herramientas de canalización de datos locales. Proporcionan autonomía pero requieren la gestión de la infraestructura. Por el contrario, las herramientas de canalización de datos en la nube operan en infraestructura de terceros, lo que ofrece flexibilidad y servicios administrados para reducir las cargas operativas.

 

Las 10 mejores herramientas de canalización de datos en 2024

Veamos en detalle algunas de las mejores herramientas de canalización de datos de 2024:

Astera

Astera es un completo, 100% sin código plataforma de gestión de datos con poderosas capacidades para construir canales de datos. Ofrece una interfaz de usuario visual potente pero fácil de usar junto con capacidades integradas para conectarse a una amplia gama de fuentes y destinos, transformación y preparación de datos, automatización del flujo de trabajo, orquestación de procesos, gobernanza de datos y la capacidad de manejar big data.

Herramientas de canalización de datos: Astera permite una perfecta integración de datos.

Es una solución unificada que simplifica:

Astera destaca en el mercado por varias razones. Ofrece una completa y poderosa herramienta de integración de datos, que, con su amplia gama de características, permite a los usuarios diseñar, implementar y monitorear canales de datos de manera eficiente. La interfaz de diseño visual simplifica el proceso de creación de canalizaciones, haciéndola accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos: es fácil de navegar y realizar horas de trabajo en cuestión de segundos.

Astera proporciona visibilidad y control de extremo a extremo sobre los flujos de trabajo de datos y permite a los usuarios realizar un seguimiento del rendimiento de la canalización, identificar cuellos de botella y solucionar problemas antes de que escale. La plataforma también ofrece una completa transformación de datos capacidades, lo que permite a los usuarios limpiar, enriquecer y manipular datos dentro del propio proceso.

Además, Astera ofrece funciones avanzadas de programación y gestión de dependencias, lo que garantiza una ejecución perfecta de flujos de datos y flujos de trabajo complejos. Astera También enfatiza la colaboración y el trabajo en equipo. La plataforma admite control de acceso basado en roles, lo que permite que varios usuarios trabajen simultáneamente en el desarrollo y la gestión de canalizaciones.

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Flujo de aire Apache

Flujo de aire Apache es una herramienta de canalización de datos de código abierto para crear, programar y monitorear flujos de datos y flujos de trabajo complejos, que ofrece flexibilidad y amplias integraciones.

Para Agencias y Operadores

  • Una solución de canalización de datos flexible y escalable
  • Comunidad activa útil para resolver desafíos comunes
  • Capacidad para monitorear tareas y establecer alertas.

Desventajas

  • La curva de aprendizaje pronunciada dificulta el aprendizaje y el uso eficaz
  • Al ser una herramienta de código abierto, los usuarios deberán confiar en la experiencia interna para sus flujos de datos.
  • La función de programación es bastante lenta, especialmente cuando se programan múltiples tareas

Apache Kafka

Apache Kafka es otra solución de software de canalización de datos de código abierto. Los usuarios pueden ingerir y procesar datos en tiempo real. Proporciona un sistema de mensajería distribuida que permite a los productores publicar mensajes sobre temas y a los consumidores (sistemas de procesamiento posteriores, bases de datos u otras aplicaciones) suscribirse a estos temas y procesar los mensajes en tiempo real.

Para Agencias y Operadores

  • Procesamiento de datos en tiempo real
  • Maneja grandes volúmenes de datos con escalamiento horizontal
  • Ofrece replicación tolerante a fallas para datos de misión crítica

Desventajas

  • La pronunciada curva de aprendizaje dificulta su aprendizaje y uso eficaz, especialmente cuando se configuran funciones avanzadas como replicación, partición y seguridad.
  • Para escenarios simples o volúmenes de datos bajos, las capacidades de Kafka son excesivas.
  • Si bien Kafka en sí es de código abierto, implementar y administrar un clúster de Kafka implica costos asociados con la infraestructura, el almacenamiento y los recursos operativos.

Pegamento AWS

AWS Glue es un servicio ETL totalmente administrado en Amazon Web Services. La herramienta de canalización de datos ofrece integración con varios servicios de AWS y admite procesamiento por lotes y streaming.

Para Agencias y Operadores

  • La mayor ventaja de utilizar AWS Glue como herramienta de canalización de datos es que ofrece una estrecha integración dentro del ecosistema de AWS.
  • Ofrece funciones integradas para gestión de la calidad de los datos
  • Puede ser rentable para procesos ETL básicos

Desventajas

  • Los usuarios necesitan una buena comprensión de Apache Spark para utilizar plenamente AWS Glue, especialmente cuando se trata de transformación de datos.
  • Si bien ofrece integración con fuentes de datos externas, administrarlas y controlarlas sigue siendo responsabilidad del usuario.
  • Está dirigido principalmente a casos de uso de procesamiento por lotes y tiene limitaciones para manejar el procesamiento de datos casi en tiempo real.

Flujo de datos de Google Cloud

Un servicio de procesamiento de datos sin servidor de Google Cloud que ofrece procesamiento por lotes y secuencias con alta disponibilidad y tolerancia a fallas.

Para Agencias y Operadores

  • Ofrece procesamiento por lotes y en flujo
  • Capacidad para mover grandes cantidades de datos rápidamente
  • Ofrece alta observabilidad en el proceso ETL.

Desventajas

  • Requiere un esfuerzo de desarrollo considerable en comparación con otras herramientas de canalización de datos sin código.
  • Los usuarios de las plataformas de revisión informan que es difícil de aprender y utilizar, y que falta documentación.
  • Depurar un problema en una canalización puede resultar engorroso

Fábrica de datos de Microsoft Azure

Azure Data Factory es un ETL y integración de datos servicio ofrecido por Microsoft. Facilita la orquestación de flujos de trabajo de datos en diversas fuentes.

Para Agencias y Operadores

  • Al igual que otras herramientas de canalización de datos, ofrece un entorno sin código.
  • Ser un servicio propio de Microsoft significa una mayor integración dentro del ecosistema
  • Azure Data Factory ofrece un panel de monitoreo único para una vista integral de las canalizaciones de datos

Desventajas

  • La interfaz visual se vuelve rápidamente abarrotada a medida que los flujos de trabajo se vuelven más complejos.
  • No ofrece soporte nativo para la captura de datos de cambios de algunas de las bases de datos más comunes.
  • Los mensajes de error no son descriptivos y carecen de contexto, lo que dificulta la resolución del problema.

Informática PowerCenter

Informatica PowerCenter es un software de canalización de datos con la capacidad de extraer, transformar y cargar datos de diversas fuentes.

Para Agencias y Operadores

  • Ofrece funciones para mantener la calidad de los datos.
  • Capacidad para manejar grandes cantidades de datos.
  • Al igual que otros programas de canalización de datos, proporciona conectores integrados para diferentes fuentes y destinos de datos.

Desventajas

  • Curva de aprendizaje pronunciada, incluso para principiantes con conocimientos técnicos, debido a una combinación de servicios e interfaces en gran medida confusa e inconsistente
  • Manejar grandes cantidades de datos requiere muchos recursos con Informatica
  • Otro problema de Informatica es el coste, que es en gran medida prohibitivo, especialmente para las pequeñas empresas.

Lea más sobre Alternativas informáticas.

Integración de datos de Talend

Talend Data Integration es una herramienta de integración de datos empresariales. Permite a los usuarios extraer, transformar y cargar datos en un almacén de datos o lago de datos.

Para Agencias y Operadores

  • Maneja grandes cantidades de datos
  • Capacidad para integrar sistemas locales y en la nube.
  • Puede integrarse con diferentes plataformas de inteligencia empresarial (BI)

Desventajas

  • Requiere una potencia de procesamiento considerablemente alta, lo que significa que no es tan eficiente
  • Unir tablas de diferentes esquemas no es sencillo durante ETL
  • Los usuarios informan con frecuencia que la documentación de Talend no es lo suficientemente completa.

Lea más sobre Alternativas a Talend.

matillion

An plataforma ETL que permite a los equipos de datos extraer, mover y transformar datos. Si bien permite a los usuarios organizar flujos de trabajo, se centra principalmente en la integración de datos únicamente.

Para Agencias y Operadores

  • Ofrece una interfaz gráfica de usuario.
  • Amplia gama de transformaciones integradas.
  • Generalmente fácil de usar en comparación con Informatica y Talend

Desventajas

  • La integración de Git no es tan sólida como Astera,
  • Si bien ofrece conectores integrados, configurarlos no es sencillo en algunos casos.
  • No ofrece funciones avanzadas de calidad de datos.

Lea más sobre Matillón de alternativas.

Recopilador de datos StreamSets

Una plataforma de ingesta de datos centrada en canalizaciones de datos en tiempo real con capacidades de monitoreo y resolución de problemas.

Para Agencias y Operadores

  • Capacidad para programar trabajos.
  • Cuenta con una interfaz de usuario gráfica
  • Admite procesamiento por lotes y en flujo

Desventajas

  • Comprender y filtrar los registros no es una tarea sencilla
  • El procesamiento con JDBC es significativamente lento
  • La depuración requiere una cantidad considerable de tiempo

 

Herramientas de canalización de datos: AsteraEl creador de canales de datos gana un premio.

 

¿Cómo seleccionar una herramienta de canalización de datos?

Seleccionar la herramienta de canalización de datos adecuada es esencial para que las organizaciones gestionen y procesen sus datos de forma eficaz. Hay varios factores que influyen:

  1. Escalabilidad: evalúe si la herramienta puede manejar sus requisitos de velocidad y volumen de datos actuales y futuros. Busque escalabilidad horizontal y vertical para adaptarse a las necesidades de datos en expansión.
  2. Fuentes y destinos de datos: Asegúrese de que la herramienta de canalización de datos admita las fuentes y destinos de datos relevantes para su organización, incluidas bases de datos, formatos de archivos, servicios en la nube, almacenes de datos, lagos de datos y API.
  3. Transformación e integración de datos: Evalúe las capacidades de la herramienta para limpieza de datos, transformación e integración. Busque funciones que simplifiquen lo complejo mapeo de datos, fusionar y manejar diferentes tipos de datos.
  4. Procesamiento en tiempo real frente a procesamiento por lotes: determine si la herramienta de canalización de datos admite su modo de procesamiento de datos preferido. Evalúe si la transmisión en tiempo real o el procesamiento por lotes son adecuados para sus necesidades de canalización.
  5. Facilidad de uso y curva de aprendizaje.: considere la interfaz de usuario de la herramienta, la simplicidad de configuración y la facilidad de uso. Busque interfaces intuitivas, flujos de trabajo visuales y funcionalidades de arrastrar y soltar para agilizar el desarrollo y la gestión de canalizaciones.
  6. Monitoreo y alerta: Compruebe si la herramienta de canalización de datos proporciona información completa funciones de monitoreo y alerta. Debe ofrecer visibilidad del estado, el rendimiento y el estado de la canalización, incluidos registros, métricas, manejo de errores y notificaciones para una resolución de problemas eficiente.
  7. Seguridad y cumplimiento: asegúrese de que la herramienta proporcione medidas de seguridad sólidas, como cifrado, controles de acceso y cumplimiento de las reglamentaciones pertinentes (p. ej., RGPD, HIPAA) al manejar datos confidenciales o regulados.
  8. Integración con su infraestructura existente: Evalúe qué tan bien se integra la herramienta de canalización de datos con su infraestructura actual, incluidos los sistemas de almacenamiento de datos y las plataformas de análisis. La integración perfecta puede ahorrar tiempo y esfuerzo en la configuración y el mantenimiento de tuberías.
  9. Soporte y documentación: Evaluar el nivel de soporte y disponibilidad de la documentación del proveedor de la herramienta. Busque documentación completa, foros de usuarios y canales de soporte receptivos para ayudar con la resolución de problemas.
  10. Costo total de propiedad (TCO): Considere el costo total de la herramienta de canalización de datos, incluidas las licencias, el mantenimiento y los recursos adicionales necesarios para la implementación y el soporte. Evalúe si la herramienta ofrece un buen valor en función de sus características y capacidades.

¿Qué desafíos comerciales deben superar las herramientas de canalización de datos?

Las empresas dependen de la automatización y de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), para gestionar y utilizar volúmenes extremadamente altos de datos en su beneficio. El manejo de un gran volumen de datos es solo uno de los muchos desafíos que las herramientas de canalización de datos permiten a las empresas superar; estas herramientas abordan un espectro de desafíos que enfrentan las organizaciones al navegar por las complejidades del procesamiento de datos.

Integración y consolidación de datos

  • Desafío: Las empresas suelen tener datos dispersos en varios sistemas y fuentes, lo que dificulta su integración y consolidación para obtener una vista unificada.
  • Solución: Las herramientas de canalización de datos facilitan los procesos de extracción, transformación y carga, lo que permite una integración perfecta y consolidación de datos de diversas fuentes en un repositorio central.

Toma de decisiones en tiempo real

  • Desafío: Los métodos tradicionales de procesamiento por lotes provocan retrasos en la obtención de información, lo que dificulta la toma de decisiones en tiempo real.
  • Solución: El procesamiento de datos en tiempo real permite a las empresas analizar y actuar sobre los datos a medida que se generan, lo que respalda la toma de decisiones oportuna.

Calidad y coherencia de los datos

  • Desafío: Las imprecisiones, las inconsistencias y la mala calidad de los datos pueden generar conocimientos y toma de decisiones poco confiables.
  • Solución: Herramientas modernas de canalización de datos, como Astera, ofrecen funciones de calidad de datos, lo que permite a las empresas limpiar, validar y mejorar los datos, garantizando precisión y coherencia.

Escalabilidad y rendimiento

  • Desafío: El manejo de volúmenes crecientes de datos puede sobrecargar los sistemas tradicionales, generando problemas de rendimiento y desafíos de escalabilidad.
  • Solución: Las herramientas de canalización de datos basadas en la nube proporcionan una infraestructura escalable, lo que permite a las empresas ajustar dinámicamente los recursos en función de las demandas de la carga de trabajo, garantizando un rendimiento óptimo.

Eficiencia operacional

  • Desafío: Administrar y organizar manualmente flujos de trabajo de datos complejos puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores.
  • Solución: Las herramientas de orquestación del flujo de trabajo automatizan y agilizan las tareas de procesamiento de datos, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo el riesgo de errores humanos.

 

Herramientas de canalización de datos: Astera revisión del cliente

La línea de fondo

Las herramientas de canalización de datos se han convertido en un componente esencial de la pila de datos moderna. A medida que la cantidad de datos sigue aumentando, estas herramientas se vuelven aún más importantes para gestionar el flujo de información procedente de fuentes en constante crecimiento.

Sin embargo, no hay dos herramientas iguales. La elección de la herramienta adecuada depende de varios factores. Algunas herramientas destacan en el manejo de flujos de datos en tiempo real, mientras que otras son más adecuadas para el procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos. De manera similar, algunas soluciones ofrecen interfaces fáciles de usar con funcionalidades de arrastrar y soltar, mientras que otras requieren experiencia en codificación para su personalización. En última instancia, la mejor herramienta de canalización de datos será la que satisfaga los requisitos comerciales.

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