Las 7 principales herramientas ETL de AWS en 2024

Amazon Web Services (AWS) ETL se refiere a un conjunto de herramientas y servicios basados ​​en la nube que ayudan a extraer datos de diferentes fuentes, hacerlos utilizables y almacenarlos de una manera que facilite su análisis y la toma de decisiones basadas en ellos.. Las herramientas ETL de AWS ofrecen una ventaja única para las empresas que buscan optimizar sus procesos de datos. Estas herramientas son eficientes, escalables y adaptables, lo que las hace ideales para una amplia gama de industrias, desde atención médica y financiera hasta venta minorista y más.  

Según un informe reciente de Gartner, más de la mitad de las empresas planean migrar hacia plataformas industriales en la nube para 2028. Este cambio refleja un nuevo enfoque para utilizar las tecnologías de la nube como un activo estratégico. y utilidad para la innovación y la diferenciación competitiva.  AWS ayuda a las empresas a prepararse para el futuro aprovechando la tecnología de la nube. Está a la vanguardia de esta transformación, particularmente en la optimización de los flujos de trabajo de datos a través de las herramientas ETL de AWS.  

En este artículo, discutir todo sobre Herramientas ETL de AWS, que exploran las mejores opciones disponibles en 2024 para ayudarle a tomar una decisión informada.  

¿Qué son las herramientas ETL de AWS?  

AWS ofrece una gama de ETL para ayudar a las empresas a integrar y gestionar sus datos. Estas herramientas facilitan a las empresas la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos, convirtiéndolos en información útil.  

Hay cuatro herramientas clave de AWS ETL Beneficios únicos que pueden ayudar a las empresas a mejorar su gestión de datos. 

1. Canalización de datos de AWS  

AWS Data Pipeline es un servicio web que ayuda a facilitar el movimiento y la transformación de datos entre diferentes sistemas de almacenamiento de AWS., servicios informáticos y fuentes locales. Tiene una interfaz sencilla que permite al usuario arrastrar y soltar fuentes y destinos de datos en un lienzo visual. Con AWS Data Pipeline, un usuario puede crear canalizaciones de datos ETL definiendo atributos de conexión específicos. 

Tubería de datos de AWS ofrece un función de automatización, que permite al usuario programar los flujos de trabajo de datos para que se ejecuten automáticamente. Esto significa que los datos están siempre actualizados y listos para el análisis.. Este nivel de automatización agiliza las operaciones y hace que el procesamiento de datos sea más eficiente. 

La herramienta es tolerante a fallas, lo que significa que está diseñada para manejar fallas y reintenta automáticamente las tareas que encuentran errores. AWS Data Pipeline también proporciona notificaciones personalizables para mantener al usuario informado sobre el estado de sus flujos de trabajo de datos. 

Por último, AWS Data Pipeline puede administrar recursos automáticamente y proporcionar plantillas prediseñadas para escenarios complejos de manejo de datos, liberando a las empresas de las complejidades técnicas del procesamiento de datos. 

2. Pegamento AWS 

Esta plataforma ETL sin servidor está diseñada para automatizar el trabajo de preparación de datos, convirtiéndolo en un proceso sin complicaciones. Al señalar AWS Glue a los datos almacenados en AWS, identifica automáticamente los datos, infiere su estructura y cataloga los metadatos en el catálogo de datos de AWS Glue. El descubrimiento y la organización automáticos de los datos los preparan instantáneamente para los procesos ETL y son accesibles para realizar consultas, lo que garantiza que los canales de análisis estén penetración impulsado. 

AWS Glue tiene una GUI fácil de usar que permite a los usuarios crear canales de transformación de datos con un mínimo ruptura, incluso si no tienen conocimientos profundos de codificación. A medida que los usuarios ensamblan visualmente el trabajo ETL, AWS Glue genera el código PySpark necesario entre bastidores, lo que facilita su uso. 

El Glue Data Catalog y el descubrimiento automatizado de esquemas agilizan el proceso ETL al organizar los metadatos de datos de manera centralizada, lo que facilita su búsqueda, acceso y transformación. 

3. AWS Lambda 

AWS Lambda es un servicio informático sin servidor ofrecido por Amazon Web Services (AWS) que ejecuta código en respuesta a diversos eventos y maneja automáticamente los recursos informáticos subyacentes. Permite a los usuarios ampliar los servicios de AWS con lógica personalizada o desarrollar servicios backend sin administración de servidores. 

Lambda admite múltiples lenguajes de programación, incluidos Python, Node.js, Java, Ruby, Go y Power Shell, lo que brinda flexibilidad según las preferencias de los usuarios. 

Como herramienta ETL, AWS Lambda puede procesar y transformar datos sin problemas. Al aprovechar las funciones de Lambda, los usuarios pueden diseñar canalizaciones ETL para extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos según requisitos específicos y cargarlos en destinos de destino. 

Lambda responde a varios eventos, como solicitudes HTTP a través de Amazon API Gateway, modificaciones de objetos en depósitos de Amazon S3 y actualizaciones de tablas en Amazon DynamoDB, lo que desencadena la ejecución de código definido por el usuario para realizar las acciones deseadas.  

4. Elaboración de datos de AWS Glue  

AWS Glue DataBrew es una herramienta que simplifica y acelera el proceso de preparación de datos para análisis y aprendizaje automático. Es como tener un asistente cualificado que se encarga de todas las tareas de preparación de datos. 

Con DataBrew, los usuarios pueden extraer fácilmente datos de diferentes fuentes y limpiarlos, corregir errores y transformarlos a un formato más útil mediante una interfaz intuitiva. Esta herramienta ahorra tiempo y hace que la preparación de datos sea accesible para todos, independientemente de sus habilidades de codificación.  

Después de refinar los datos, DataBrew puede automatizar estos pasos. Esto significa que la próxima vez que se reciban datos similares, DataBrew recordará el proceso y lo repetirá automáticamente, sin la intervención del usuario. Es una herramienta para empresas que desean utilizar sus datos para tomar decisiones o crear modelos de aprendizaje automático, pero no quieren verse frenados por los tecnicismos de obtenerlos.e datos listos. 

AWS Data Pipeline frente a AWS Glue

AWS Glue es un servicio moderno sin servidor que se centra en la automatización y la integración dentro del ecosistema de AWS. Ofrece una manera fácil y eficiente de procesar y transformar datos. Por otro lado, AWS Data Pipeline es un servicio de flujo de trabajo más tradicional que automatiza el movimiento y transformación de datos. 

Feature	Tubería de datos de AWS	Pegamento AWS
Interfaz de usuario	Arrastrar y soltar; Consola de administración basada en web; CLI	GUI visual y basada en código
Procesamiento de datos	Lote	Por lotes y streaming
Piel escamosa	Escalable manualmente para manejar grandes conjuntos de datos	Escala automáticamente según demanda
Entorno de ejecución	Se puede utilizar en la nube de AWS o en las instalaciones	Sin servidor; Totalmente administrado por AWS.
Integración con servicios de AWS	Se integra con los servicios de bases de datos y almacenamiento de AWS	Amplia integración con los servicios de AWS, incluido el soporte directo para almacenes de datos y servicios de análisis.
Orquestación	Admite programación, seguimiento de dependencias y manejo de errores	Gestión avanzada de trabajos, incluidos desencadenadores y orquestación del flujo de trabajo con AWS Glue DataBrew
Gestión de esquemas	Sin descubrimiento o gestión de esquemas nativos	Descubrimiento, catalogación y administración automatizados de esquemas con AWS Glue Data Catalog
Capacidades de transformación	Scripts personalizados para la transformación de datos	Admite transformaciones integradas y scripts personalizados.
Precios	Se cobra según la frecuencia de las actividades y el lugar donde se ejecutan.	Tarifa horaria para trabajos ETL y rastreadores, con un cargo mínimo; cargos adicionales por el uso de Data Catalog y DataBrew

Las 8 mejores herramientas a ETL Datos in AWS 

Elegir una herramienta ETL para AWS que cumpla con los requisitos de su negocio puede ser a difícil tarea, especialmente si nosotros que consideren la gama de herramientas ETL de AWS disponibles in el mercado. Para simplificar este proceso, hemos compilado una lista de los mejores AHerramientas ETL de WS. 

1. Astera  

Astera es una plataforma integral de integración de datos que simplifica y acelera sus procesos de datos con un enfoque en la automatización y la facilidad de uso. Permite a los usuarios empresariales y técnicos gestionar flujos de trabajo de datos complejos sin una gran dependencia de TI..  

• Integre perfectamente con AWS, mejorando la calidad de sus datos y los procesos ETL utilizando AsteraLas capacidades de la nube. 
• Garantice la integridad y limpieza de sus datos antes de almacenarlos en los servicios de AWS con funciones avanzadas de administración de la calidad de los datos. 
• Transforme datos de manera eficiente utilizando transformaciones y funciones prediseñadas, eliminando la necesidad de una amplia experiencia en codificación. 
• Crear y administrar Tuberías ETL en AWS sin esfuerzo con una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar. 
• Extraiga información valiosa de fuentes de datos no estructurados directamente en AWS con capacidades de extracción de datos impulsadas por IA. 
• Incorpore fácilmente datos de diversas fuentes y formatos en AWS mediante conectores integrados. 
• Optimiza tu proceso de datos tareas en AWS automatizando y orquestando flujos de trabajo de datos, garantizando la disponibilidad oportuna de los datos. 
• Mejore el mapeo de datos desde el origen hasta el destino con un mapeador automático impulsado por IA, crucial para mantener la calidad y la coherencia de los datos en los entornos de AWS.  

2. Pegamento AWS  

AWS Glue es un servicio ETL totalmente administrado que automatiza la preparación de sus datos para análisis y ofrece una manera perfecta de organizar, limpiar y, en última instancia, transformar sus datos.  

Para Agencias y Operadores 

• La arquitectura sin servidor de AWS Glue elimina la necesidad de administrar la infraestructura, lo que permite al usuario concentrarse en analizar los datos. 
• Ofrece rentabilidad, facturación en función de los recursos utilizados.  
• AWS Glue simplifica la creación de trabajos ETL a través de una interfaz fácil de usar y la generación automática de código.  

Desventajas

• El servicio ofrece un control limitado sobre los recursos informáticos, que podrían no alinearse con todos los requisitos del proyecto o necesidades informáticas específicas. 

• AWS Glue solo admite Python y Scala para secuencias de comandos, lo que podría complicar la integración de secuencias de comandos ETL existentes escritas en otros lenguajes. 

3. Tubería de datos de AWS

AWS Data Pipeline es un servicio web para el procesamiento y la transferencia de datos entre fuentes de almacenamiento, locales y de AWS.  

Para Agencias y Operadores

• AWS Data Pipeline ofrece soporte para una variedad de bases de datos de AWS y proporciona una interfaz de control intuitiva.  
• Crea recursos y clústeres solo cuando es necesario.  
• Los datos están protegidos tanto en reposo como en movimiento a través de los mecanismos de control de acceso de AWS.  

Desventajas

• Administrar múltiples instalaciones y configuraciones en recursos informáticos dentro de canalizaciones de datos puede ser un desafío  
• Los principiantes pueden encontrar compleja la representación de condiciones previas y lógica de ramificación.  
• Para los usuarios que requieren datos de servicios externos, AWS Data Pipeline puede no ser la opción más adecuada.  

4. Puntada (adquirido por Talend) 

Stitch simplifica la replicación de datos de diversas fuentes a su almacén de datos, lo que permite un análisis de datos eficiente y seguro. 

Para Agencias y Operadores

• TLa configuración de la plataforma y la interfaz fácil de usar. hace tu Creación rápida de canales de datos. 
• Con apoyo por más de múltiples fuentes de datos, puede integrar una amplia gama de datos en sus flujos de trabajo de análisis. 
• El cumplimiento de Stitch con SOC 2, HIPAA y GDPR garantiza que sus procesos de datos cumplan con los estándares de seguridad y privacidad. 

Desventajas

• La personalización limitada de la plataforma puede restringir la capacidad de adaptar los canales de datos a necesidades comerciales complejas o específicas. 
• ISus capacidades de transformación son limitadas y potencialmente requieren herramientas adicionales para la manipulación de datos complejos. 
• Stitch ofrece opciones de monitoreo limitadas, lo que plantea desafíos para las empresas que necesitan monitoreo y alertas en tiempo real. 

5. Integrar.io 

Integrar.io es un plataforma basada en la nube que simplifica integración de datos de múltiples fuentes. Lo racionalizares el proceso de agregar y transformar datos para sus necesidades analíticas. 

Para Agencias y Operadores

• Mejora los procesos de transformación de datos, facilitando flujos de trabajo rápidos y eficientes para el manejo de datos. 
• La herramienta simplifica las integraciones, particularmente con entornos Salesforce, mejorando las tareas de consolidación de datos.  
• ISus características de seguridad, incluido el cifrado y el cumplimiento de SOC 2, protegens los datos durante todo el proceso ETL. 

Desventajas 

• El registro de errores básico de la plataforma puede dificultar la resolución de problemas complejos.  
• TLa interfaz puede presentar desafíos a medida que navega por configuraciones de canalización de datos más sofisticadas. 
• Algunos aspectos de las características de la plataforma no están completamente integrados. 

6. Talend (adquirido por Qlik) 

Talend ofrece una solución para sus necesidades de ETL, facilitando la extracción, transformación y carga de datos con su plataforma de código abierto.  

Para Agencias y Operadores

• Ofrece ahorro de costos y posibilidades de personalización con su naturaleza de código abierto, lo que lo convierte en una opción económica para las Tareas de integración de datos. 
• Los conectores permiten una fácil vinculación a diversas fuentes de datos y aplicaciones, mejorando las capacidades de integración. 
• Ofrece funcionalidad de arrastrar y soltar que simplifica la creación y gestión de procesos ETL. 

Desventajas

• Talend presenta una curva de aprendizaje pronunciada para los recién llegados a ETL o integración de datos. 
• Si bien Talend cuenta con una gran comunidad de usuarios, sus opciones de soporte son más limitadas que las de las herramientas ETL tradicionales. 
• Talend puede afrontar desafíos de rendimiento con conjuntos de datos muy grandes o transformaciones complejas.  

7. informática 

Informatica agiliza la integración y el gobierno de datos en varios sistemas de origen, mejorando el almacenamiento de datos y los esfuerzos de inteligencia empresarial. 

Para Agencias y Operadores 

• Su ciudad colonial, interfaz gráfica facilitarEs el diseño del proceso ETL, el monitoreo de sesiones y la gestión general de tareas con facilidad. 
• La plataforma puede gestionar múltiples tipos de datos, incluidos mensajes en cola y datos no estructurados, asegurando completar integración de datos. 
• Con la plataforma web centralizada de Informatica, las organizaciones pueden lograr la gobernanza de datos y reducciones en los costos administrativos.  

Desventajas

• Workflow Monitor carece de una función de clasificación, lo que dificulta distinguir entre carpetas esenciales y no esenciales. 
• El Administrador de repositorio no admite mover elementos entre carpetas ni importar archivos de exportación XML. 
• No es posible desarrollar asignaciones y flujos de trabajo con el conjunto de herramientas actual.  

Cómo seleccionar la herramienta AWS ETL adecuada 

Cuando se trata de herramientas ETL de AWS, existen muchas opciones y todas afirman ser las mejores para las necesidades de procesamiento de datos. Puede resultar abrumador elegir el correcto. Para ayudar a tomar una decisión informada, veámoslo explorar el más factores importantes a tener en cuenta:  

Fuentes de datos que admite 

La herramienta debería ofrecer un amplio soporte para diversas fuentes de datos. Esto incluye bases de datos tradicionales como MySQL o PostgreSQL, servicios en la nube e incluso plataformas de transmisión de datos. 

Por ejemplo, una empresa que utilice una combinación de bases de datos locales y servicios basados ​​en la nube se beneficiará de una herramienta ETL que pueda integrar perfectamente datos de todas estas fuentes. 

Funciones de replicación de datos 

La capacidad de replicar datos de manera eficiente es esencial. La herramienta debe proporcionar capacidades de replicación de datos en tiempo real, garantizando que los datos estén continuamente sincronizados entre el origen y el destino.  

Esto es importante para las empresas que dependen de datos actualizados para realizar análisis y tomar decisiones en tiempo real. Por ejemplo, es posible que una plataforma de comercio electrónico necesite replicar datos constantemente para analizar el comportamiento del cliente y los niveles de inventario en tiempo real. 

Codificación cero 

Además, para las empresas que buscan minimizar el esfuerzo de codificación o eliminarlo por completo, las herramientas ETL de AWS sin código son una opción valiosa. Estas herramientas proporcionan una interfaz fácil de usar donde los usuarios pueden crear, administrar y monitorear trabajos ETL sin escribir una sola línea de código.  

Las interfaces de arrastrar y soltar y los conectores prediseñados para fuentes y destinos de datos comunes hacen que estas herramientas sean accesibles para los usuarios independientemente de su experiencia técnica. Un ejemplo sería un equipo de marketing sin conocimientos de programación que necesita integrar datos de clientes de varias plataformas para su análisis; una herramienta ETL sin código les permitiría configurar y gestionar estas integraciones sin esfuerzo. 

CServicio de Atención al Cliente 

Una buena atención al cliente es vital. La herramienta ETL debe incluir opciones de soporte integrales, incluido soporte en vivo las 24 horas, los 7 días de la semana, documentación extensa y foros comunitarios donde los usuarios puedan intercambiar consejos y soluciones.  

Esto es particularmente importante para las empresas que pueden enfrentar escenarios de integración complejos o necesitar orientación para optimizar sus procesos ETL. Una empresa podría preferir una herramienta con reputación de soporte receptivo y útil para resolver rápidamente cualquier problema que surja. 

Precios 

El costo de la herramienta ETL es una consideración importante. Las estructuras de precios varían ampliamente, desde modelos basados ​​en suscripción hasta planes de pago por uso basados ​​en el volumen de datos procesados. Las empresas deben buscar precios transparentes que se alineen con sus patrones de uso de datos y limitaciones presupuestarias.  

Para pequeñas empresas emergentes o empresas con necesidades fluctuantes de procesamiento de datos, lo más beneficioso podría ser una herramienta que ofrezca precios escalables o un nivel gratuito para volúmenes más bajos de datos.

Pensamientos Finales  

Elegir la herramienta ETL de AWS adecuada es clave para las empresas que buscan utilizar sus datos de manera eficiente. Estas herramientas no solo agilizan los procesos de datos, sino que también permiten a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en conocimientos precisos. Mientras explora las mejores opciones para sus necesidades de administración de datos, considere cómo características como la automatización, la escalabilidad y la calidad de los datos se alinean con sus objetivos.  

Astera se destaca como la herramienta ETL líder de AWS y ofrece una facilidad de uso incomparable, capacidades de automatización y funciones integrales de calidad de datos. Experiencia Asterael poder transformador de ti mismo con un prueba gratuita de 14 or programa una demostración para ver cómo puede optimizar sus procesos de datos e impulsar su negocio.