Las mejores herramientas ETL de Azure para 2024

Azure SQL Data Warehouse, ahora llamado Azure Synapse Analytics, es una potente plataforma de análisis y BI que permite a las organizaciones procesar y analizar grandes volúmenes de datos en un lugar centralizado. Sin embargo, las empresas deben emplear las herramientas ETL (Extracción, Transformación, Carga) de Azure adecuadas para aprovechar al máximo sus poderosas capacidades. En este artículo, exploraremos las cinco principales herramientas ETL para Azure Data Warehouse que pueden ayudar a optimizar la integración de datos y mejorar el rendimiento analítico general.

Por qué las empresas necesitan herramientas ETL para Azure Data Warehouse

Hoy en día, las empresas generan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como las redes sociales, las interacciones con los clientes y los dispositivos de IoT. Sin embargo, estos datos suelen estar dispersos en diferentes sistemas, lo que dificulta su consolidación y utilización eficaz. Aquí es donde entran en juego las herramientas ETL de Azure.

Estas herramientas están diseñadas para extraer datos de fuentes dispares, transformarlos en un formato coherente y cargarlos en un almacén de datos centralizado como Azure Synapse. Al automatizar el proceso de integración de datos, las herramientas ETL para Azure Data Warehouse permiten a las empresas centralizar datos de múltiples fuentes y analizarlos para obtener información útil.

Con la creciente necesidad de tomar decisiones basadas en datos, las empresas están recurriendo a herramientas ETL de Azure para optimizar sus procesos de integración de datos. Estas herramientas brindan una variedad de beneficios, que incluyen:

• Eficiencia:  El ETL automatizado agiliza el proceso de extracción, transformación y carga de datos, lo que ahorra a las empresas tiempo y recursos valiosos. La integración manual de datos puede llevar mucho tiempo y ser propensa a errores, mientras que las herramientas ETL para Azure Data Warehouse garantizan precisión y coherencia en el procesamiento de datos.
• Escalabilidad: A medida que las empresas crecen y generan más datos, las herramientas ETL de Azure pueden manejar fácilmente el mayor volumen y complejidad de los datos. Proporcionan soluciones escalables que pueden adaptarse a las necesidades empresariales cambiantes sin comprometer el rendimiento.
• Calidad de los Datos: Las herramientas ETL de Azure ofrecen capacidades integradas de limpieza y validación de datos, lo que garantiza que los datos cargados en Azure Data Warehouse sean precisos y confiables. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en datos confiables.
• Integración: Las herramientas ETL para Azure Data Warehouse admiten la integración con varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, almacenamiento en la nube, API y más. Esto permite a las empresas consolidar datos de diferentes sistemas y fuentes, proporcionando una visión holística de sus operaciones.
• Transformación de datos: Las herramientas ETL de Azure proporcionan una amplia gama de capacidades de transformación de datos, como enriquecimiento, agregación y normalización de datos. Estas transformaciones permiten a las empresas obtener información significativa a partir de datos sin procesar y hacerlos adecuados para el análisis.

Las 5 mejores herramientas ETL para Azure Data Warehouse

Astera

Astera es una solución ETL/ELT bien establecida con conectividad nativa a estos bases de datos azules:

• MySQL
• PostgreSQL
• SQL Server
• MariaDB

También se integra con Azure Data Lake Gen 2.

Astera agiliza la integración de datos con un enfoque totalmente sin código, lo que permite a los usuarios empresariales ejecutar sus tareas de gestión de datos fácilmente y, al mismo tiempo, ahorrar importantes recursos.  Astera Tiene uno de los mejores equipos de atención al cliente del mercado y numerosas empresas y pymes de Fortune 500 confían en sus iniciativas ETL.

Además, el precio es flexible: los usuarios sólo pagan por los módulos que utilizan. Astera también ofrece capacidades adicionales de gestión de datos no estructurados sin código, creación de almacenes de datos y gestión de API, que se suman a su ya robusto motor ETL/ELT.

AsteraLas características clave incluyen:

• Interfaz amigable
• Amplios conectores nativos
• Variedad de transformaciones prediseñadas.
• Mapeo de datos automatizado
• Calidad de datos y elaboración de perfiles.
• Optimización de pushdown.
• Integración de Git.
• Vistas previas de datos en tiempo real
• Automatización del flujo de trabajo
• Programador de trabajo

matillion

Matillion ETL también es una plataforma de integración de datos nativa de la nube diseñada para ETL de datos en almacenes de datos en la nube como Azure Synapse Analytisc, Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake. Proporciona una interfaz visual para diseñar flujos de trabajo de integración de datos y ofrece funciones como creación de perfiles de datos, controles de calidad de los datos y manejo de errores.

Pros:

• Conectores prediseñados para numerosas fuentes de datos y aplicaciones.
• Integración perfecta con varios proveedores de nube.
• Interfaz de usuario fácil de usar.

Contras:

• Costos crecientes a medida que aumenta el uso.
• Actualizaciones complejas con falta de comunicación clara.
• Falta de claridad durante la depuración.

Aquí están los mejores Matillón de alternativas considerar.

cincotran

Fivetran es una plataforma de movimiento de datos automatizada que permite ELT desde diversas fuentes a almacenes o destinos de datos centralizados para facilitar el análisis y el uso. Sus canales de datos automatizados garantizan la replicación de datos. Fivetran también brinda a los usuarios la flexibilidad de personalizar sus canales de datos. Los usuarios pueden aplicar filtros, transformaciones básicas y agregaciones a sus datos, asegurando que solo se utilice información relevante y significativa. También ofrece algunas capacidades de validación de datos, lo que permite a los usuarios verificar la precisión y coherencia de sus datos durante el proceso de integración.

Pros:

• Sincronización de datos incremental para minimizar los costos de transferencia de datos.
• Replicación de datos casi en tiempo real.
• Buena atención al cliente y documentación.

Contras:

• Curva de aprendizaje pronunciada para quienes no son ingenieros.
• Alertas y notificaciones tardías.
• Falta de opciones de enmascaramiento de datos.

Aquí están los mejores Alternativas a Fivetran considerar.

Datos de puntada

Stitch Data es una plataforma de integración de datos basada en la nube. Proporciona un servicio totalmente gestionado que permite a las organizaciones ETL sin necesidad de gestión de infraestructura. Fue adquirido por Talend en 2018. Stitch ofrece una interfaz sencilla para conectar y transformar datos de diversas fuentes. Permite a las empresas cargar datos en un almacén de datos de Azure sin necesidad de codificación o secuencias de comandos complejas.

Pros:

• Más barato que algunas otras soluciones.
• Robusta replicación de bases de datos relacionales.

Contras:

• Replicación de almacén de documentos por debajo de la media.
• Atención al cliente lenta.
• Dificultad para escribir scripts SQL personalizados.

Integrar.io

Integrate.io es una plataforma de integración y almacenamiento de datos de bajo código alojada en la nube. Permite a las empresas manejar big data sin realizar grandes inversiones en hardware, software o personal especializado. Ofrece una interfaz de usuario visual para diseñar e implementar canalizaciones de datos, haciéndola accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Las capacidades de transformación de datos de Integrate.io y los controles de calidad de datos integrados garantizan la precisión y confiabilidad de los datos cargados en cualquier almacén de datos.

Pros:

• Buen servicio al cliente.
• Interfaz de usuario de arrastrar y soltar.
• Altamente personalizable.

Contras:

• Los registros de errores pueden ser más detallados.
• La API puede ser más robusta.
• Transformar JSON y otros formatos anidados es complicado.

Elegir la herramienta ETL de Azure adecuada

Cuando se trata de seleccionar el derecho Herramienta ETL (Extraer, Transformar, Cargar) Para Azure Data Warehouse, hay varios factores a considerar. Estos factores incluyen facilidad de uso, capacidades de integración, escalabilidad y rentabilidad. Cada una de las herramientas mencionadas anteriormente tiene sus puntos fuertes únicos y atiende a diferentes casos de uso. Profundicemos en estos factores para ayudarle a tomar una decisión informada.

• Capacidades de integración: El factor más crítico a considerar es la facilidad con la que los usuarios pueden conectarse a diferentes orígenes y destinos utilizando la herramienta Azure ETL. Debería integrarse perfectamente con las bases de datos de Azure. La herramienta también debería admitir diferentes formatos de datos y proporcionar conectores para fuentes de datos populares, garantizando la compatibilidad y la facilidad del movimiento de datos.
• Facilidad de uso: Otra consideración esencial es la facilidad de uso. Algunas herramientas ofrecen una interfaz visual con funcionalidad de arrastrar y soltar, lo que permite a los usuarios diseñar y administrar sus flujos de trabajo sin escribir ningún código. Este enfoque es particularmente beneficioso para los usuarios empresariales.
• Escalabilidad: Azure Data Warehouse está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y admitir análisis de alto rendimiento. Por lo tanto, es fundamental elegir una herramienta ETL de Azure que pueda escalar junto con sus necesidades de datos. La herramienta debería poder manejar volúmenes de datos cada vez mayores sin comprometer el rendimiento. También debería admitir el procesamiento paralelo y la computación distribuida para aprovechar al máximo las capacidades de Azure Data Warehouse. La escalabilidad garantiza que sus procesos ETL puedan mantenerse al día con las crecientes demandas de su negocio.
• Rentabilidad: El costo es siempre una consideración importante al seleccionar cualquier solución tecnológica. Las diferentes herramientas ETL de Azure tienen distintos modelos de precios, incluidos los de pago por uso, los basados ​​en suscripción o una combinación de ambos. Es esencial evaluar la estructura de precios de cada herramienta y considerar el presupuesto de su organización y los requisitos de integración de datos a largo plazo. Además, considere cualquier costo adicional asociado con el almacenamiento de datos, el movimiento de datos u otros servicios relacionados. Una herramienta ETL rentable para Azure Data Warehouse debe proporcionar las características y el rendimiento necesarios y al mismo tiempo ajustarse a sus limitaciones presupuestarias.

Conclusión

Azure Data Warehouse es una plataforma versátil y escalable que permite a las organizaciones desbloquear todo el potencial de sus datos. Y cuando se trata de herramientas ETL para Azure, Astera Es la mejor opción.

Astera proporciona una sólida conectividad integrada a las bases de datos de Azure. También proporciona mapeo de datos automatizado y automatización del flujo de trabajo para optimizar los flujos de trabajo ETL/ELT. Astera También ofrece un modelo de precios altamente adaptable por adelantado. Además, los usuarios se benefician de nuestra galardonada asistencia de incorporación y soporte posterior a la configuración.

Con Astera, también obtienes acceso a:

• Una solución sin código para crear y completar almacenes de datos de Azure.
• Una solución de gestión de API sin código.

Intente Astera con un prueba gratuita de 14 ¡Y descubra un enfoque simplificado para ETL!