Las mejores herramientas de ingesta de datos en 2024

Ingestión de datos Es importante para recopilar y transferir datos de diversas fuentes a sistemas de almacenamiento o procesamiento.

En este blog, comparamos las mejores herramientas de ingesta de datos disponibles en el mercado en 2024. Cubriremos sus características, ventajas y desventajas para ayudarlo a seleccionar el mejor software para su caso de uso.

¿Qué es la ingestión de datos?

La ingestión de datos consiste en recopilar e importar datos de diversas fuentes a una base de datos para su posterior análisis, almacenamiento o procesamiento. Este proceso puede manejar datos en dos modos principales: procesamiento en tiempo real, donde los datos se ingieren y procesan inmediatamente a medida que se generan. El otro es procesamiento por lotes, donde los datos se recopilan a intervalos específicos y se procesan simultáneamente.

¿Qué son las herramientas de ingesta de datos?

Las herramientas de ingesta de datos son software y soluciones diseñadas para automatizar la transferencia de datos desde diversas fuentes, como almacenamiento en la nube, sistemas de archivos, etc., a sistemas de análisis o almacenamiento designados. Estas herramientas de ingesta de datos agilizan la recopilación de datos, reducen la necesidad de intervención manual y permiten a las organizaciones centrarse más en el análisis de datos y la generación de conocimientos.

Existen diferentes tipos de herramientas de ingesta de datos, cada una de las cuales se adapta al aspecto específico del manejo de datos.

1. Herramientas de ingesta de datos independientes: Estos se centran en capturar y entregar datos de manera eficiente a sistemas de destino, como lagos de datos y almacenes de datos. Ofrecen funciones como captura de datos, procesamiento por lotes y en tiempo real, y capacidades básicas de transformación de datos. Si bien las herramientas de ingesta de datos independientes pueden adaptarse a casos de uso específicos de la ingesta de datos, las organizaciones prefieren soluciones que sean más flexibles.
2. Herramientas ETL (Extraer, Transformar, Cargar): Mientras Herramientas ETL pueden manejar el proceso general de integración de datos, también se utilizan a menudo para la ingestión de datos.
3. Plataformas de integración de datos: Las plataformas de integración de datos ofrecen múltiples capacidades de manejo de datos, incluida la ingesta, integración, transformación y gestión.
4. Herramientas de transmisión de datos en tiempo real: Estas herramientas incorporan datos continuamente a medida que aparecen, poniéndolos a disposición para un análisis inmediato. Son ideales para escenarios donde los datos oportunos son críticos, como el comercio financiero o el monitoreo de servicios en línea.

Beneficios de las herramientas de ingesta de datos

Las herramientas de ingesta de datos ofrecen varios beneficios, que incluyen:

• Entrega de datos más rápida: La automatización de la ingesta de datos con la ayuda de herramientas acelera el procesamiento, lo que permite una programación más eficiente.
• Escalabilidad mejorada: Las herramientas de ingesta de datos automatizadas facilitan la adición de nuevas fuentes de datos a medida que la empresa crece y permiten ajustes en tiempo real a los procesos de recopilación de datos.
• Uniformidad de datos: El uso de herramientas de ingesta de datos permite extraer información y convertirla en un conjunto de datos unificado. Las organizaciones pueden utilizar esta información para inteligencia empresarial, informes y análisis.
• Desarrollo de habilidades más fácil: Las herramientas de ingesta de datos están diseñadas pensando en usuarios no técnicos y, a menudo, cuentan con interfaces simplificadas que facilitan su aprendizaje y uso.

¿Cómo funcionan las herramientas de ingesta de datos?

Las herramientas de ingesta de datos ayudan a mover datos de diversas fuentes a donde se pueden almacenar y consultar. Estas herramientas utilizan múltiples protocolos y API como HTTP/HTTPS, ODBC, JDBC, FTP/SFTP, AMQP y WebSockets para conectarse y transferir datos de manera eficiente desde fuentes como bases de datos, almacenamiento en la nube, archivos y plataformas de transmisión.

Primero, estas herramientas recopilan datos de las fuentes mediante comandos establecidos o personalizados para encontrar los datos. A veces, los datos de diferentes fuentes pueden tener diferentes formatos o estructuras. Por lo tanto, las herramientas de ingesta de datos transforman los datos para garantizar la coherencia en el formato y la estructura. Luego, estas herramientas colocan estos datos en bases de datos o almacenes de datos para su análisis.

Las herramientas de ingesta de datos también ofrecen movimiento de datos directamente al sistema de destino para situaciones en las que la prioridad es cargar los datos lo más rápido posible.

¿Por qué son importantes las herramientas de ingesta de datos?

Los datos vienen en muchas formas y desde muchos lugares. Una empresa puede tener datos almacenados en la nube como Amazon S3, bases de datos como MySQL y provenientes de aplicaciones web. Transferir estos datos a las ubicaciones necesarias sería lento y difícil sin herramientas de ingesta de datos.

Las soluciones de ingesta de datos simplifican y aceleran este proceso. Captan automáticamente los datos entrantes, lo que permite a las empresas analizar rápidamente sus datos y tomar decisiones oportunas basadas en eventos actuales en lugar de información obsoleta.

Estas herramientas también son flexibles, ya que pueden gestionar de manera eficiente fuentes de datos dinámicas, incorporando sin problemas datos de nuevas fuentes sin requerir un sistema completo. Esta flexibilidad permite a las empresas actualizar y ampliar su datos de gestión estrategias sin interrupciones de forma continua. Por ejemplo, si una empresa comienza a obtener datos de una nueva fuente, la herramienta puede agregarlos sin comenzar desde cero.

Las 8 principales herramientas de ingesta de datos en 2024

Varias herramientas de ingesta de datos disponibles en el mercado ofrecen muchas funciones y se adaptan a requisitos comerciales específicos. A continuación se muestra una lista de algunas de las mejores soluciones de ingesta de datos y sus características clave.

1. Astera

Astera es una plataforma de datos de nivel empresarial que simplifica y agiliza la gestión de datos. Desde la ingesta y validación de datos hasta la transformación y preparación y la carga en un almacén de datos, acelera el tiempo de obtención de información al automatizar el movimiento de datos. AsteraEl conjunto de soluciones de está orientado a la extracción de datos no estructurados, preparación de datos, integración de datos, gestión de EDI y API, creación de almacenes de datos y gobernanza de datos.

• Con AsteraLa plataforma sin código de, ingiere datos de varias fuentes en su ecosistema de datos sin escribir una sola línea de código.
• Astera ofrece conectores nativos para bases de datos, formatos de archivos, almacenes de datos, lagos de datos y otras fuentes. Puede acceder e ingerir datos fácilmente desde cualquier fuente, independientemente del formato o la ubicación.
• AsteraLas transformaciones integradas de ayudan a limpiar, enriquecer y transformar sus datos. Desde una simple limpieza de datos hasta complejas transformaciones de datos, Astera prepara sus datos para el análisis y la toma de decisiones sin necesidad de experiencia técnica.
• AsteraLa interfaz de usuario intuitiva y el diseño unificado de simplifican la ingesta de datos. Navegue fácilmente por la plataforma, diseñe canales de datos y ejecute rápidamente flujos de trabajo.
• AsteraEl motor ETL de procesamiento paralelo de le permite manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Proporciona rendimiento y escalabilidad óptimos, lo que le permite satisfacer las crecientes demandas de datos de su empresa.
• Astera proporciona soporte al cliente galardonado y amplia capacitación y documentación para ayudarlo a maximizar sus esfuerzos de ingesta de datos. La plataforma ofrece el soporte y los recursos que necesita, desde la incorporación hasta la resolución de problemas.

2. Keboola

Keboola es una plataforma ETL diseñada para realizar tareas complejas. Proporciona opciones personalizadas para la ingesta de datos. Keboola facilita una visión y comprensión claras de las configuraciones de ETL. La plataforma admite varias tiendas, como Snowflake, Redshift, etc., y permite transformaciones de SQL, Python y R.

Para Agencias y Operadores  

• Ofrece conectores prediseñados para optimizar la ingesta de datos en múltiples fuentes y destinos de datos.

• Los usuarios pueden escribir transformaciones en varios idiomas y cargar o almacenar directamente los datos dentro de Keboola.
• Ofrece obtención de datos personalizados para un análisis auténtico.

Desventajas  

• Modificar el esquema o manipular datos puede resultar complejo con el almacenamiento interno basado en archivos.
• La revisión de cambios entre sucursales a veces no logra detectar los cambios.
• Los usuarios deben configurar manualmente los webhooks o activadores de API para importar datos de eventos.

3. byte de aire

Airbyte es una plataforma de integración de datos de código abierto. Permite a las empresas crear canales de datos ELT. Permite a los ingenieros de datos establecer una replicación incremental basada en registros.

Para Agencias y Operadores  

• El kit de desarrollo de conectores (CDK) permite crear o modificar conectores en casi cualquier lenguaje de programación.
• Replica un volumen decente de datos mediante captura de datos modificados (CDC) y túneles SSH.
• Los usuarios pueden utilizar SQL directo o DBT para transformar los datos.

Desventajas  

• En ocasiones, el programador interrumpe los trabajos de forma inesperada.
• Las actualizaciones periódicas requieren que los usuarios instalen nuevas versiones con frecuencia.
• Predecir el uso y controlar los costos se vuelve difícil a medida que crecen los volúmenes de datos.

4. matillion

Matillion ETL es una herramienta de ingesta de datos que permite a los usuarios crear canalizaciones utilizando una interfaz web de arrastrar y soltar sin código o con poco código.

Para Agencias y Operadores  

• Su enfoque principal es el procesamiento de datos por lotes, que está optimizado para la fase de transformación y carga del proceso ETL dentro de los almacenes de datos en la nube.

• Replica tablas SQL mediante captura de datos modificados (CDC) por diseño.
• El motor de transformación nativo de la nube de Matillion se escala para gestionar grandes conjuntos de datos.

Desventajas  

• A veces tiene dificultades para escalar la infraestructura de hardware, en particular las instancias EC2, para transformaciones que requieren más recursos.
• Los usuarios a menudo se quejan de documentación desactualizada con nuevas versiones.
• Matillion lucha con la colaboración. Los equipos de más de cinco personas enfrentan desafíos al trabajar juntos en los mismos flujos de trabajo de ingesta de datos.

5. Talend

Talend es una plataforma de código bajo que recopila datos de diferentes fuentes y los transforma para obtener información valiosa. La herramienta integra la ingesta, transformación y mapeo de datos con controles de calidad automatizados.

Para Agencias y Operadores  

• Ofrece componentes prediseñados para la ingesta de datos de diferentes fuentes.
• Los usuarios pueden diseñar o reutilizar canales de datos en la nube.
• Ofrece replicación de datos automatizada y con poco código.

Desventajas  

• El software de Talend es complejo y requiere tiempo de aprendizaje antes de usarlo con confianza, incluso para procesos simples de ingesta de datos.
• La documentación de las funciones suele estar incompleta.
• Las actualizaciones de versión, los cambios de capacidad y otras tareas de configuración comunes no están automatizadas.

6. Datos de Hevo

Hevo Data es una plataforma ETL basada en la nube y sin código diseñada para usuarios comerciales sin habilidades de codificación, lo que simplifica la ingesta de datos.

Para Agencias y Operadores  

• La API permite una fácil integración de Hevo en el flujo de trabajo de datos y permite realizar acciones de canalización sin acceder al panel.

• Ofrece opciones de seguridad y cifrado de extremo a extremo.
• Las canalizaciones de ingesta de datos sin código utilizan una interfaz de usuario gráfica para simplificar la creación de flujos de trabajo de ingesta.

Desventajas  

• Limita la integración de datos en herramientas de BI o la exportación de datos a archivos a través de flujos de trabajo de integración.
• No ofrece personalización de componentes ni lógica. Además, el usuario no puede escribir código por sí solo.
• Ofrece fuentes de extracción de datos muy limitadas.

7. Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma distribuida de código abierto adecuada para la ingesta de datos en tiempo real.

Para Agencias y Operadores  

• Admite baja latencia para la transmisión de datos en tiempo real.
• Puede ajustar el almacenamiento y el procesamiento para manejar petabytes de datos.
• La plataforma garantiza la persistencia de los datos en clústeres distribuidos y duraderos.

Desventajas  

• Es un software complejo que requiere una curva de aprendizaje pronunciada para comprender su arquitectura.
• Los usuarios enfrentan desafíos al trabajar con pequeñas fuentes de datos.
• Los mecanismos de replicación y almacenamiento de Kafka requieren importantes recursos de hardware.

8. Kinesis amazónica

Amazon Kinesis es un servicio de datos alojado en la nube que extrae, procesa y analiza sus flujos de datos en tiempo real. Esta solución captura, almacena y procesa flujos de datos y vídeos.

Para Agencias y Operadores  

• Ofrece baja latencia, lo que significa que las aplicaciones de análisis pueden acceder a los datos en streaming dentro de los 70 milisegundos posteriores a su recopilación.

• La aplicación Kinesis se integra con muchos otros servicios de AWS, lo que permite a los usuarios crear aplicaciones completas.
• Aprovisiona y escala automáticamente los recursos en modo bajo demanda.

Desventajas  

• No es una herramienta adecuada para la ingesta de datos local o multinube, ya que está integrada dentro del ecosistema de AWS.
• Los usuarios deben utilizar servicios separados para analizar o almacenar datos, ya que solo se centra en la migración de datos.
• No ofrece documentación clara, lo que suele resultar confuso para los consumidores.

¿Cómo elegir la plataforma de ingesta de datos adecuada?

Optar por la herramienta de ingesta de datos adecuada impacta directamente en la estrategia de gestión de datos de una organización. Se deben considerar varios factores al elegir la plataforma de ingesta de datos.

• Fuentes de datos y formatos

Las empresas deben considerar si la herramienta admite la conectividad con todas las fuentes de datos relevantes, incluidas bases de datos, servicios en la nube, APIy plataformas de streaming. Además, deben verificar si la herramienta puede manejar varios formatos de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, para cumplir con sus requisitos específicos de ingesta de datos.

• Escalabilidad y rendimiento

La escalabilidad de la herramienta de ingesta de datos es clave para manejar volúmenes de datos cada vez mayores sin sacrificar el rendimiento. Las empresas deberían buscar características como procesamiento paralelo y arquitecturas distribuidas. Estos pueden manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva, garantizando que los datos se procesen sin problemas y rápidamente a medida que la empresa se expande.

• Capacidades de transformación de datos

Es importante evaluar las funciones de transformación de datos de la herramienta, incluidas las capacidades de limpieza, enriquecimiento, agregación y normalización de datos. Las empresas deben considerar las herramientas para realizar estas transformaciones antes de incorporar los datos a sus sistemas de almacenamiento o procesamiento para mantener la calidad y coherencia de los datos.

• Facilidad de uso e implementación

Las empresas deberían optar por una herramienta que ofrezca una interfaz fácil de usar y flujos de trabajo intuitivos para minimizar la curva de aprendizaje de los miembros de su equipo. Además, deben elegir una herramienta con opciones de implementación flexibles, como implementaciones basadas en la nube, locales o híbridas, que se adapten a sus requisitos y preferencias comerciales.

• Integración e Interoperabilidad

La herramienta de ingesta de datos adecuada se integra perfectamente con la infraestructura y las herramientas de datos existentes. Las empresas deben buscar conectores y API prediseñados que faciliten la integración con bases de datos, almacenes de datos, herramientas de BI y otros sistemas en su ecosistema de datos. Esta práctica permite flujos de datos fluidos y aprovecha las inversiones existentes de manera efectiva.

• Costo y ROI

Las empresas deben evaluar el costo total de propiedad (TCO) de la herramienta de ingesta de datos, incluidos los costos de licencia, los costos de implementación y los gastos de mantenimiento continuo. Deben considerar el modelo de precios de la herramienta y calcular el retorno de la inversión (ROI) potencial en función de una mayor eficiencia, un tiempo más rápido para obtener información valiosa y una mejor toma de decisiones que permite la herramienta.

Pensamientos Finales

Las herramientas de ingesta de datos desempeñan un papel esencial en las tareas de integración de datos al agilizar la transferencia de grandes conjuntos de datos. Le ayudan a configurar un canal de ingesta sólido para administrar datos, ahorrando tiempo y esfuerzo. Utilizar una herramienta de ingesta de datos superior es un paso fundamental en el proceso de análisis de datos. Estas herramientas también le permiten monitorear y mejorar la calidad de los datos, manteniendo el cumplimiento de los estándares de privacidad y seguridad.

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