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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 ETL en 2024

3 de marzo de 2016

Las organizaciones hoy en día tienen acceso a un inmenso volumen de datos. Para ponerlo en perspectiva, en 2022, Se estima que se generaron 97 zettabytes de datos a nivel mundial.-¡Eso es la asombrosa cifra de 97 billones de gigabytes!

Sin embargo, sin los medios adecuados para extraer información valiosa, estos datos siguen siendo inútiles. Tener los datos correctos, recopilarlos y almacenarlos de manera segura y organizada es crucial para obtener información oportuna basada en datos. En consecuencia, las herramientas ETL se han vuelto indispensables para las organizaciones con visión de futuro cuando se trata de integración de datos.

Una herramienta ETL permite a las empresas basadas en datos extraer datos de fuentes dispares, transformarlos y cargarlos en sistemas de destino, como un lago de datos o un almacén de datos, para generar informes y análisis.

¿Cómo puede una herramienta ETL ayudar a los equipos de datos?

Tradicionalmente, las empresas configuran canalizaciones ETL a través de la codificación manual, lo cual es ineficiente y requiere mucho tiempo. El problema principal con la pila de programación es que los datos son manipulados por el elemento en lugar de columnas y filas, lo que dificulta la integración de fuentes heterogéneas.

Además, agregar o cambiar canalizaciones de datos requiere construir sobre bibliotecas anteriores e integración de código complejo. Por lo tanto, las empresas modernas han comenzado a usar herramientas ETL automatizadas que pueden manejar procesos ETL complejos de manera más eficiente.

Las herramientas ETL simplifican el proceso ETL al abstraer las complejidades y permitir a los usuarios no técnicos manejar transformaciones de datos y flujos de trabajo. Esta abstracción agiliza el desarrollo, el mantenimiento y la escalabilidad, haciendo que los procesos ETL sean más accesibles y eficientes para una gama más amplia de usuarios dentro de una organización.

Aquí hay algunas razones por las que debería optar por una herramienta ETL:

Las herramientas ETL construyen canalizaciones de datos más rápido

Como otro herramientas de integración de datos, las herramientas ETL le permiten integrar datos y crear canales de datos más rápido. Vienen equipados con conectores prediseñados para diversas fuentes y destinos de datos, lo que minimiza la necesidad de codificación personalizada y permite una implementación más rápida. También ofrecen una interfaz visual para diseñar y administrar canales de datos de manera más fluida, de modo que los usuarios con experiencia mínima o nula en codificación puedan crear y mantener canales de datos fácilmente.

Las herramientas ETL están preparadas para el futuro

Las herramientas ETL modernas están diseñadas para ser adaptables y flexibles para manejar tecnologías y requisitos de datos en constante cambio. La mayoría de los proveedores de herramientas ETL actualizan constantemente las funcionalidades y agregan conectores en respuesta a las nuevas tecnologías y mejores prácticas.

La herramienta ETL puede manejar datos complejos fácilmente

El manejo de datos sin procesar complejos y no estructurados es una tarea difícil. Las herramientas ETL han evolucionado para abordar este desafío mediante la incorporación de características y capacidades para manejar datos en varios formatos y estructuras. Además, muchas soluciones ETL permiten a los usuarios escribir transformaciones personalizadas para ingerir, limpiar y manipular datos complejos.

Las herramientas ETL reducen la probabilidad de error

Las herramientas ETL reducen significativamente el riesgo de errores en las canalizaciones de datos, principalmente a través de la automatización. La eliminación de tareas manuales también elimina el riesgo de errores humanos. Además, muchas herramientas ETL vienen con controles de validación de datos para garantizar que los datos superen los criterios especificados antes de llegar a un destino objetivo. La interfaz visual y el flujo de trabajo también ayudan a reducir la probabilidad de errores.

Tipos de herramientas ETL

La creciente demanda de una gestión de datos eficaz y el aumento del volumen, la variedad y la velocidad de los datos ha llevado a una explosión de herramientas ETL, que incluyen:

Herramientas ETL de código abierto

A medida que las herramientas ETL se volvieron comunes, muchos desarrolladores lanzaron herramientas de código abierto, que son de uso gratuito. Puede acceder fácilmente a su código fuente y ampliar su funcionalidad para cumplir con sus requisitos de datos. Si bien las herramientas ETL de código abierto son flexibles, tienen una curva de aprendizaje pronunciada. Además, pueden ser incompatibles con sus canalizaciones de datos existentes.

Herramientas ETL personalizadas

Muchas empresas diseñan sus herramientas ETL utilizando lenguajes de programación como Python y SQL. Si bien permiten una mayor personalización para cumplir con requisitos de datos específicos, estas herramientas requieren mucho tiempo para construirse y requieren importantes inversiones y recursos. Además, es difícil mantener herramientas ETL personalizadas y actualizarlas para incorporar requisitos cambiantes de gestión de datos.

Herramientas ETL basadas en la nube

Las herramientas ETL basadas en la nube le permiten administrar datos de varias aplicaciones basadas en la nube. Estas soluciones se implementan en la nube para procesar grandes volúmenes de datos sin invertir en infraestructura adicional. Estas herramientas ETL son fáciles de configurar y usar, pero carecen de las funcionalidades técnicas para llevar a cabo procesos ETL complejos.

Herramientas ETL empresariales

Las herramientas ETL empresariales son soluciones especializadas para que las grandes organizaciones realicen procesos ETL de manera eficiente. Puede ingerir datos de fuentes dispares en un repositorio de datos centralizado para informes y análisis. Estas soluciones tienen capacidades avanzadas para realizar transformaciones de datos complejas y manejar el procesamiento de datos a escala.

Muchos proveedores cobran una tarifa de licencia anual o siguen un modelo de pago por uso. Los principales proveedores ofrecen una amplia capacitación y recursos. Estas herramientas ETL empresariales son muy fáciles de usar, especialmente las soluciones sin código que permiten a los usuarios comerciales sin antecedentes de codificación hacerse cargo de los datos.

Las 10 mejores herramientas ETL en 2024

Hay muchas herramientas ETL disponibles en el mercado, pero su idoneidad puede variar según las necesidades y escenarios específicos. Varias opciones notables de software ETL se destacan como principales contendientes en 2024. Aquí hay una selección de siete herramientas de software ETL líderes para este año:

  1. Astera
  2. Integrar
  3. cincotran
  4. Talend
  5. Datos de Hevo
  6. Skyvía
  7. Gestión de datos SAS
  8. Pentaho
  9. Puntada
  10. licuado

Astera

Astera Premio a la herramienta ETL

Astera es una plataforma unificada y sin código que simplifica ETL y ELT. Equipado con una interfaz intuitiva y fácil de usar, le permite crear canales de datos automatizados entre fuentes de datos dispares. La plataforma proporciona un ecosistema de datos de un extremo a otro para la extracción, integración, intercambio electrónico de datos, gestión de API y almacenamiento de datos.

Características clave de Astera:

  • Potente motor ETL: Construido sobre un robusto motor de procesamiento paralelo, Astera maneja sin esfuerzo grandes volúmenes de conjuntos de datos, lo que garantiza operaciones ETL fluidas, eficientes y con velocidad.
  • Automatización y Orquestación: Astera agiliza los flujos de trabajo a través de funciones de programación de trabajos, lo que le permite configurar procesos una vez y automatizar la ejecución.
  • Interfaz intuitiva y sin código: La herramienta prioriza la facilidad de uso y ofrece una interfaz de arrastrar y soltar que permite a los usuarios comerciales y técnicos manejar tareas ETL complejas con facilidad.
  • Amplia biblioteca de conectores: Astera admite una amplia gama de conectores para fuentes y destinos locales y basados ​​en la nube, incluidas bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos. Además, puede conectarse fácilmente a otras fuentes o destinos a través de conectores API prediseñados.
  • Extracción de datos impulsada por IA: La solución ofrece procesamiento inteligente de documentos. La extracción impulsada por IA le permite capturar datos sin esfuerzo de documentos semiestructurados y no estructurados.
  • Capacidades de transformación de datos: Astera ofrece una gama de transformaciones y funciones avanzadas integradas, como unión de árbol, normalización, clasificación, filtrado, distinción, etc., que simplifica la manipulación de datos. Puede arrastrar y soltar fácilmente las transformaciones necesarias y asignarlas dentro de sus canales de datos.
  • Aseguramiento de la calidad de los datos: La herramienta presenta sólidas funcionalidades integradas de calidad de datos que permiten la limpieza, elaboración de perfiles y validación de datos. También puede definir reglas de calidad de datos para marcar registros erróneos para su posterior revisión.
  • Seguridad y gobernanza de datos: AsteraEl ecosistema de mejora la integridad y la privacidad de los datos a través de mecanismos avanzados de seguridad y gobernanza de datos, disuadiendo el acceso no autorizado o posibles infracciones.

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Integrar.io

Integrate.io es una herramienta ETL diseñada para la integración y transformación de datos. La herramienta viene con una variedad de personalización, plantillas de integración, monitoreo y registro, funciones y capacidades CDC, disponibles a través de diferentes paquetes de precios.

Características clave de Integrate.io:

  • Compatibilidad de fuentes de datos:io admite varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, servicios en la nube, aplicaciones web y archivos planos.
  • Funciones de transformación: La herramienta viene con capacidades de limpieza, enriquecimiento y transformación de datos.
  • Integración en la nube:io ofrece escalabilidad y se integra fácilmente con plataformas en la nube.

cincotran

Fivetran es una plataforma de integración de datos que automatiza la extracción y carga de datos de varios sistemas de origen en un almacén o destino de datos centralizado. La herramienta admite el proceso ETL, lo que le permite acceder y analizar sus datos con fines analíticos.

Características clave de Fivetran:

  • Amplia compatibilidad de fuentes: Fivetran admite una variedad de fuentes de datos, incluidas bases de datos, servicios en la nube, aplicaciones y API.
  • Mapeo y transformación de esquemas: Ofrece mapeo de esquemas y transformación de datos básicos.
  • Monitoreo y Alertas: La herramienta incluye funciones de monitoreo y alertas para rastrear el rendimiento de la canalización de datos y detectar problemas.

Talend

Talend proporciona una plataforma de transformación e integración de datos que ayuda a las organizaciones a mover, limpiar y convertir datos desde diversas fuentes a destinos. La plataforma es compatible con fuentes de datos locales y en la nube e incluye una variedad de integraciones prediseñadas.

Características clave de Talend:

  • Transformación de datos: Talend proporciona una gama de capacidades de transformación de datos para limpiarlos y enriquecerlos.
  • Carga de datos confiable: La plataforma garantiza una carga de datos confiable en destinos de destino, como almacenes de datos o herramientas de análisis.
  • Conectividad: La herramienta ofrece una amplia gama de conectores y adaptadores para diversas fuentes de datos y plataformas para respaldar la integración.

Datos de Hevo

Hevo Data es una plataforma ETL que admite la integración, el movimiento y el procesamiento de datos. Admite una amplia gama de fuentes de datos y ofrece replicación de datos en tiempo real. La herramienta facilita la extracción de datos, las transformaciones y la carga de datos en destinos de destino designados.

Características clave de Hevo Data:

  • Amplia compatibilidad con fuentes de datos: Admite una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos, servicios en la nube, aplicaciones y más.
  • Replicación de datos en tiempo real: Hevo Data proporciona replicación de datos en tiempo real, lo que le permite trabajar con datos actualizados.
  • Monitoreo y Alertas: La herramienta también tiene funciones de alerta y monitoreo en tiempo real que le permiten rastrear el desempeño del trabajo ETL y recibir notificaciones sobre cualquier anomalía.

Skyvía

Skyvia es una plataforma ETL que permite a las empresas automatizar la extracción de datos de diversas fuentes, realizar transformaciones de datos y cargarlos en destinos de destino para su integración y procesamiento. Admite una variedad de fuentes de datos y ofrece capacidades de transformación y mapeo de datos.

Características clave de Skyvia:

  • Actualizaciones de datos incrementales: La plataforma admite actualizaciones de datos incrementales, lo que reduce la necesidad de transferencias completas de datos.
  • Manejo de errores: Skyvia incluye mecanismos de manejo de errores para identificar y gestionar problemas durante la integración de datos.
  • Archivo de datos: La herramienta admite el archivo de datos, lo que permite a las organizaciones almacenar de forma segura datos históricos para el cumplimiento y el análisis histórico.

Gestión de datos SAS

SAS Data Management proporciona capacidades ETL para integrar datos de diversas fuentes, como bases de datos, plataformas CRM y más. Le permite realizar extracción de datos de varios formatos de archivos, aplicar transformaciones para cumplir con los formatos y estándares deseados y cargar los datos procesados ​​en los sistemas de destino para su análisis e informes.

Características clave de SAS Data Management:

  • Gestión de metadatos: La plataforma proporciona gestión de metadatos para documentar y rastrear el linaje de datos.
  • Procesamiento en tiempo real y por lotes: Admite procesamiento ETL por lotes y en tiempo real para cumplir con diversos requisitos de integración de datos.
  • Manejo y registro de errores: La plataforma incluye mecanismos de manejo de errores y funciones de registro para solucionar problemas de ETL.

Pentaho

Pentaho es una plataforma ETL de código abierto que permite a las empresas realizar análisis e integración de datos. La plataforma tiene una edición comunitaria gratuita, pero también ofrece una licencia comercial para empresas. Admite diversos procesos como la ingestión, la limpieza, la estandarización y el almacenamiento.

Características clave de Pentaho:

  • Extensibilidad: Puede ampliar las capacidades ETL de Pentaho con complementos y scripts personalizados para una mayor personalización.
  • Integración de grandes datos: Pentaho admite la integración con tecnologías de big data como Hadoop, para que pueda procesar grandes conjuntos de datos.
  • Calidad y validación de datos: La plataforma incluye funciones de calidad de datos para limpiar y validar datos durante los procesos ETL.

Puntada

Stitch es un servicio de integración de datos basado en la nube que permite procesos ETL. Proporciona una plataforma para extraer, transformar y cargar datos de diversas fuentes en el destino de su elección. Es una herramienta de código abierto, por lo que las empresas pueden ampliar las capacidades de la herramienta.

Características clave de Stitch:

  • Amplia integración de fuentes: Stitch admite varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, aplicaciones en la nube y API.
  • Replicación de datos automatizada: La herramienta viene con capacidades de replicación de datos automatizadas y programadas para la actualización de datos.
  • Escalabilidad nativa de la nube: Está diseñado como un servicio ETL nativo de la nube que puede adaptarse a las necesidades de datos cambiantes.

licuado

Blendo es una herramienta ETL que brinda acceso a varias fuentes de datos en la nube. Es una herramienta de autoservicio que admite tipos de conexión de datos nativos y le permite automatizar los procesos de gestión y transformación de datos. Con Blendo, puede transferir conjuntos de datos sin procesar a la base de datos o al almacén de datos en la nube de su elección.

Características clave de Blendo:

  • Conectividad de fuente de nube nativa: Blendo admite conectores de datos nativos para varias fuentes de datos basadas en la nube.
  • Transformación de datos automatizada: Blendo ofrece automatización para tareas de transformación de datos para preparar datos.
  • Escalabilidad: Blendo está diseñado para escalar con los requisitos de datos en evolución.

Características de la herramienta ETL que debe buscar

Antes de invertir en una plataforma ETL, debe evaluar sus capacidades y características para determinar si cumplirá con sus requisitos de gestión de datos. Estas son algunas características importantes que debe tener una solución ETL:

  1. Extracción de datos: Una herramienta ETL eficaz debe tener la capacidad de conectarse a una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos (SQL, NoSQL), API y varios formatos de archivo (CSV, JSON, XML). También debería admitir la extracción de datos no estructurados, para que pueda extraer fácilmente datos de PDF y documentos escaneados para optimizar la transferencia de datos y reducir el tiempo de procesamiento.
  2. Biblioteca de conectores: Las herramientas ETL modernas ofrecen una amplia biblioteca de conectores, incluidos formatos de archivo, bases de datos y plataformas en la nube. Asegúrese de que la herramienta que compre pueda admitir de forma nativa sus fuentes de datos.
  3. Facilidad de uso : La gestión de asignaciones ETL codificadas a medida es un proceso complejo que requiere una gran experiencia en desarrollo. Para ahorrar recursos de desarrollador y transferir datos de manos de desarrolladores a usuarios comerciales, necesita una solución ETL empresarial que ofrezca un entorno intuitivo y sin código para extraer, transformar y cargar datos.
  4. Transformaciones de datos: las necesidades de transformación de datos varían desde transformaciones simples, como búsquedas y uniones, hasta tareas más complejas, como desnormalizar datos o convertir datos no estructurados en tablas estructuradas. Debe seleccionar una herramienta ETL que ofrezca una gama de transformaciones simples y más avanzadas según sus requisitos de manipulación de datos.
  5. Calidad De Datos Y Caracterización: Sólo desea que se carguen datos limpios y precisos en su repositorio. Por lo tanto, priorice la gestión de la calidad de los datos y busque una plataforma ETL que ofrezca calidad de datos incorporada y capacidades de creación de perfiles para determinar la coherencia, precisión e integridad de los datos empresariales.
  6. Automatización : Las grandes empresas deben gestionar cientos de trabajos ETL diariamente, lo que sólo es posible mediante la automatización. Busque una solución de automatización ETL avanzada con capacidades de automatización de extremo a extremo, incluida la programación de trabajos y la orquestación de procesos, para optimizar los procesos de gestión de datos.
  7. Monitoreo y registro: Las funciones de monitoreo integrales son vitales para realizar un seguimiento del desempeño del trabajo de ETL. Busque herramientas que ofrezcan registros detallados de la ejecución del trabajo, manejo de errores y notificaciones. Esto le permite identificar y abordar problemas rápidamente, garantizando la calidad y confiabilidad de los datos.
  8. Escalabilidad y rendimiento: Una herramienta ETL debería ofrecer capacidades de procesamiento paralelo para manejar grandes conjuntos de datos. El procesamiento paralelo divide las tareas en unidades más pequeñas y las procesa simultáneamente, lo que reduce significativamente los tiempos de procesamiento. Además, las herramientas deben tener funciones de optimización como optimización de consultas y administración de memoria para mejorar el rendimiento.

¿Cómo seleccionar la herramienta ETL adecuada?

Seleccionar la herramienta ETL adecuada es una decisión crucial que puede afectar significativamente las capacidades de análisis e integración de datos de una empresa. A continuación se explica cómo elegir la herramienta ETL más adecuada:

Defina sus requisitos

Comience por definir claramente los requisitos de ETL de su organización. ¿Qué fuentes de datos necesitas integrar? ¿Qué tipos de transformaciones son necesarias? ¿Cuál es el volumen de datos con el que está tratando y cuáles son las tasas de crecimiento esperadas? Considere los objetivos a largo plazo y los requisitos de escalabilidad de su organización.

Evaluar fuentes y formatos de datos

Haga un balance de las fuentes de datos que tiene. Asegúrese de que la herramienta ETL que elija pueda conectarse e ingerir datos de estas fuentes, ya sean bases de datos, servicios en la nube, servicios web o archivos planos. Verifique que la herramienta admita los formatos de datos comúnmente utilizados en su organización, como CSV, JSON, XML o formatos propietarios.

Evaluar las capacidades de transformación de datos

Considere la complejidad de las transformaciones de datos requeridas para sus procesos comerciales. Busque herramientas ETL que ofrezcan las funciones y capacidades de transformación necesarias para satisfacer sus necesidades. Evalúe el soporte de la herramienta para el manejo de la calidad de los datos, la limpieza de datos y el manejo de errores para garantizar la confiabilidad de los datos transformados.

Escalabilidad y rendimiento

Analizar las capacidades de escalabilidad y rendimiento de la herramienta. ¿Manejará sus volúmenes de datos actuales de manera eficiente y podrá escalar a medida que crezcan sus datos? Busque características como procesamiento paralelo, computación distribuida y procesamiento en memoria que puedan mejorar el rendimiento de ETL.

Facilidad de uso y facilidad de uso

Considere la experiencia técnica de su equipo. Elija herramientas ETL que coincidan con el conjunto de habilidades de su personal. Evalúe la facilidad de uso de la interfaz de usuario de la herramienta, así como su compatibilidad con el desarrollo ETL sin código. Una solución sin código puede proporcionar ahorros sustanciales de costos a largo plazo. Esto se debe a que contratar recursos técnicos para gestionar y mantener los canales de ETL puede resultar costoso.

Integración con sistemas existentes

Asegúrese de que la herramienta ETL seleccionada se integre sin problemas con sus sistemas existentes, como almacenes de datos, herramientas de BI y plataformas de análisis. La compatibilidad con su pila de tecnología es esencial para un ecosistema de datos perfecto. Muchas empresas optan por una solución que proporciona un ecosistema de datos unificado de extremo a extremo para evitar trabajar con múltiples proveedores.

Escalabilidad y flexibilidad

Asegúrese de que la herramienta seleccionada pueda crecer con su organización y adaptarse a los requisitos de datos cambiantes. La escalabilidad garantiza que la herramienta ETL elegida pueda manejar de manera eficiente volúmenes de datos y demandas de procesamiento cada vez mayores, y la flexibilidad le permite adaptarse sin problemas a los formatos de datos en evolución y las necesidades de integración.

Seguridad y cumplimiento

Evalúe las características de seguridad de la herramienta, incluido el cifrado de datos, los controles de acceso y las certificaciones de cumplimiento (por ejemplo, GDPR, HIPAA). Asegúrese de que se alinee con los requisitos de cumplimiento y seguridad de los datos de su organización. Además, la herramienta ETL debe respaldar prácticas efectivas de gobernanza de datos para garantizar que las medidas de seguridad de los datos se alineen con las políticas de datos de la organización.

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