Herramientas ETL de Snowflake: las 7 mejores opciones a considerar en 2024

Snowflake ha reestructurado el escenario del almacenamiento de datos con su arquitectura basada en la nube. Las empresas pueden ampliar fácilmente sus capacidades de procesamiento y almacenamiento de datos con este enfoque innovador. Elimina la necesidad de una gestión de infraestructura compleja, lo que resulta en operaciones optimizadas.  

De acuerdo con un reciente Gartner Encuesta, el 85% de las empresas utilizan ahora almacenes de datos basados ​​en la nube como Snowflake para sus necesidades de análisis. Como era de esperar, las empresas ya están adoptando las herramientas ETL de Snowflake para optimizar sus procesos de gestión de datos.  

En este blog, exploraremos las principales herramientas ETL de Snowflake que ayudan a las empresas a extraer, transformar y cargar sus datos de manera eficiente en Snowflake Data Platform y obtener información útil. 

¿ is Copo de nieve ETL?

Según un estudio realizado por Consultoría Forrester En 2023, las organizaciones que adoptaron Snowflake ETL experimentaron una mejora significativa en sus capacidades de análisis. Específicamente, el estudio encontró que estas organizaciones lograron una reducción del 45% en el tiempo de integración de datos y un aumento del 60% en la velocidad de generación de insights en comparación con aquellas que utilizan procesos ETL tradicionales.. Vamos discutir cómo el proceso ETL de Snowflake funciona: 

1. Extracción de datos con Snowflake 

El primer paso, Extracción, implica recopilar datos de múltiples fuentes. Estas fuentes pueden variar desde bases de datos tradicionales hasta plataformas SaaS e incluso datos no estructurados. Snowflake permite la ingesta directa de datos de estas fuentes en su área de preparación. Esto es posible gracias a la compatibilidad de Snowflake con varios formatos de datos como JSON, Avro, XML, Parquet y más.  

La capacidad de la plataforma para manejar datos semiestructurados simplifica el proceso de extracción, ya que elimina la necesidad de preprocesar o convertir datos a un formato específico. 

2. Transformación de datos con Snowflake 

Una vez que los datos están en Snowflake, el siguiente paso es . Este paso consiste en convertir los datos extraídos a un formato o estructura que sea más adecuado para el análisis. Snowflake facilita este proceso a través de su interfaz SQL, lo que permite a los usuarios realizar transformaciones complejas utilizando consultas SQL familiares. 

La arquitectura única de Snowflake, que separa la computación y el almacenamiento, permite que estas transformaciones ocurran de una manera altamente eficiente. Los usuarios pueden aumentar o reducir los recursos computacionales (almacenes) según sea necesario, asegurando que las transformaciones sean rápidas y rentables.

3. Datos carga con copo de nieve 

El último paso es cargar los datos transformados en las capas de almacenamiento de Snowflake para su análisis e informes. La arquitectura de Snowflake garantiza que una vez cargados los datos, estén inmediatamente disponibles para su consulta.  

Esto se ve facilitado por el manejo automático de la indexación y la optimización, que elimina la sobrecarga administrativa tradicional asociada con la gestión de un almacén de datos. 

¿ en ¿Herramientas ETL de copo de nieve? 

Las herramientas ETL de Snowflake no son una categoría específica de herramientas ETL. En cambio, el término copo de nieve Las herramientas ETL se refieren al uso de herramientas, soluciones de software y procesos especializados junto con la plataforma de datos Snowflake para la extracción, transformación y carga de datos. 

1. Extraer  

El primer paso en el proceso ETL de Snowflake implica extraer datos de múltiples fuentes, como bases de datos, plataformas de almacenamiento en la nube, APIy servicios de streaming. Las herramientas ETL para Snowflake proporcionan API y conectores integrados que permiten a las organizaciones extraer datos de estas fuentes de manera eficiente. 

Varias herramientas utilizan diferentes técnicas para extraer datos, como la extracción incremental, que recupera solo datos nuevos o actualizados desde la extracción anterior, y la extracción completa, que recupera todos los datos disponibles de la fuente. Algunas herramientas también ofrecen extracción delta, que permite extraer solo los datos modificados desde la última extracción, optimizando así el proceso y reduciendo el uso de recursos. 

2. Transformar 

Una vez que se extraen los datos, se transforman para cumplir con los requisitos específicos de la plataforma de datos Snowflake y los casos de uso analítico. Copo de nieve ETL Las herramientas ofrecen una amplia gama de capacidades de transformación, lo que permite a las organizaciones adaptar sus datos para satisfacer sus necesidades analíticas. Las transformaciones incluyen principalmente limpiar, filtrar, agregar, unir y enriquecer los datos para garantizar su precisión, coherencia y relevancia. 

Las herramientas ETL de Snowflake también ayudan en el mapeo de datos al proporcionar funciones para mapear campos de datos de origen a los campos correspondientes en la plataforma de datos de Snowflake. Esto garantiza que los datos se transfieran con precisión y se alineen con el esquema designado dentro de Snowflake, lo que permite una integración y un análisis fluidos. Al ofrecer interfaces y funciones de mapeo intuitivas, estas herramientas simplifican el proceso de mapeo, lo que permite a los usuarios configurar asignaciones de datos de manera eficiente y mantener la integridad de los datos durante todo el flujo de trabajo ETL. 

3. carga 

Finalmente, los datos se cargan en Copo de nieve datosmesas base, donde se puede almacenar, gestionar y analizar. Copo de nieve Las herramientas ETL proporcionan mecanismos para cargar datos en tablas Snowflake usando una experiencia diferente técnicas, como carga masiva y paralela. 

¿Por qué incorporar un tercero? Copo de nieve ¿Herramienta ETL?

Si bien Snowflake admite procesos ETL de forma nativa, la incorporación de una herramienta ETL de terceros para Snowflake ofrece varias ventajas: 

Automatización: Muchas herramientas ETL de Snowflake brindan capacidades de automatización avanzadas, lo que simplifica la programación y gestión de los procesos de ETL. Esto reduce el esfuerzo manual y aumenta la eficiencia. 

Conectores prediseñados: Las herramientas ETL de terceros para Snowflake a menudo vienen con una amplia gama de conectores prediseñados para diversas fuentes y destinos de datos, lo que agiliza el proceso de integración. 

Capacidades de transformación: Algunas herramientas ofrecen poderosas capacidades de transformación, incluido el mapeo de datos visuales y la lógica de transformación, que pueden ser más intuitivas que codificar transformaciones SQL manualmente. 

Monitoreo y manejo de errores: Las herramientas ETL de Snowflake suelen proporcionar funciones de monitoreo y manejo de errores, lo que facilita la gestión del proceso ETL y garantiza la calidad de los datos. 

Seguridad y cumplimiento: A menudo incluyen funciones de seguridad integradas y estándares de cumplimiento que ayudan a proteger datos confidenciales y cumplir con los requisitos reglamentarios.  

Beneficios de Usar ETL de copo de nieve Herramientas 

Las herramientas ETL de Snowflake brindan varios beneficios que ayudan a las organizaciones a administrar de manera efectiva sus procedimientos de integración de datos., lo que a su vez les permite extraer información valiosa de sus datos. 

Integración perfecta de datos  

Snowflake acepta fácilmente datos entrantes de soluciones de almacenamiento en la nube, lo que permite a las organizaciones integrar datos de diversas fuentes sin problemas. Por ejemplo, una empresa minorista puede importar sin esfuerzo datos de ventas almacenados en la nube directamente a Snowflake para su análisis e informes sin la necesidad de procesos complejos durante el movimiento de datos. 

 Iniciación ETL flexible 

Las funciones de automatización, como la mensajería en la nube y los puntos finales de la API REST en Snowflake, permiten la carga continua de datos y el inicio flexible de ETL, lo que mejora la eficiencia y la coordinación.  

Por ejemplo, un proveedor de atención médica puede automatizar la extracción de datos de pacientes de un sistema externo utilizando la función de mensajería en la nube de Snowflake, verificando que los datos se carguen continuamente en Snowflake para realizar análisis e informes en tiempo real. 

Integración simplificada  

La integración con aplicaciones y herramientas de análisis existentes se simplifica a través de los puntos finales API REST y la interfaz web intuitiva de Snowflake.  

Por ejemplo, un equipo de marketing puede conectar perfectamente Snowflake a su herramienta de análisis preferida, utilizando los puntos finales API REST de Snowflake, lo que les permite visualizar y analizar datos directamente dentro de su entorno de análisis familiar sin necesidad de exportar o importar datos manualmente. 

Modelo de facturación transparente  

El modelo de facturación transparente de Snowflake separa los costos de computación y almacenamiento, lo que permite a las empresas controlar el gasto en función de sus necesidades y patrones de uso específicos.  

Por ejemplo, una empresa de servicios financieros puede monitorear y ajustar sus recursos informáticos y de almacenamiento en Snowflake para optimizar los costos en función de los requisitos fluctuantes de procesamiento de datos, asegurándose de pagar solo por los recursos que consumen. 

Funciones avanzadas de seguridad  

Las funciones de seguridad avanzadas, como el cifrado y la autenticación en Snowflake, garantizan la protección de los datos y el cumplimiento de las regulaciones de la industria.  

Por ejemplo, una agencia gubernamental puede cifrar datos confidenciales de ciudadanos almacenados en Snowflake para protegerlos del acceso no autorizado, al mismo tiempo que implementa la autenticación multifactor para garantizar que solo los usuarios autorizados puedan acceder a los datos, manteniendo así el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. 

Innovación periódica  

El compromiso de Snowflake con la innovación y la adición periódica de funciones avanzadas brindan a los usuarios acceso a capacidades de vanguardia para obtener información y análisis de datos mejorados.  

Por ejemplo, Snowflake publica periódicamente actualizaciones y mejoras de su plataforma, como nuevos algoritmos de procesamiento de datos e integraciones con tecnologías emergentes, lo que permite a las organizaciones mantenerse a la vanguardia y aprovechar los últimos avances en análisis de datos. 

7 Las mejores herramientas ETL de copo de nieve  

Las siguientes herramientas ETL para copo de nieve son populares para satisfacer los requisitos de datos de las empresas, particularmente aquellas la utilización de el almacén de datos de Snowflake. 

1. Astera  

Astera es una plataforma integral de gestión de datos diseñada para simplificar y optimizar las operaciones de datos empresariales, con un fuerte enfoque en la compatibilidad e integración con múltiples bases de datos, almacenes de datos y plataformas en la nube, incluido Snowflake.  

Con su enfoque unificado para la gestión de datos y sus amplias funciones, Astera permite a las empresas utilizar Snowflake para un procesamiento y análisis de datos eficientes. 

Características principales de Astera Pila de datos

• Puede conectarse de forma nativa a una amplia gama de orígenes y destinos de datos, tanto locales como en la nube, lo que garantiza flexibilidad en su integración de datos . 
• Transforme y dé forma a sus datos según las necesidades de su negocio utilizando transformaciones y funciones prediseñadas sin escribir ningún código. 
• Automatice la gestión de la calidad de los datos para garantizar que solo los datos de alta calidad lleguen a sus almacenes de datos, limpiando, deduplicando y validando los datos según sus reglas comerciales. 

• Automatice y orqueste sin problemas sus flujos de trabajo de integración de datos, reduciendo la intervención manual y optimizando las operaciones. 
• Utilice la interfaz visual de arrastrar y soltar para crear canalizaciones ETL y ELT de forma fácil y rápida, lo que le permitirá configurar canalizaciones de datos en cuestión de minutos. 
• Apalancamiento Extracción de datos impulsada por IA capacidades para extraer datos de fuentes no estructuradas como archivos PDF, archivos de texto y hojas de cálculo, mejorando su proceso de recopilación de datos. 
• Acceda a conectores integrados para una variedad de formatos de archivos, bases de datos, opciones de almacenamiento en la nube, almacenes de datos, incluido Snowflake, y lagos de datos, así como soporte para diversas aplicaciones a través de conectores nativos y personalizados, ampliando sus capacidades de integración. 
• Benefíciese de transformaciones avanzadas, un mapeador automático impulsado por IA para un mapeo de campo eficiente y potentes funciones de calidad de datos para limpiar y garantizar la integridad de sus datos, todo mediante operaciones simples de arrastrar y soltar en el diseñador de flujo de datos.  

2. Matillón  

Matillón es unn ETL del IRS, que ofrece una integración perfecta con plataformas como Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake. Proporciona capacidades de transformación de datos y orquestación para la carga de datos. 

Para Agencias y Operadores 

• Con Matillion ETL, los usuarios pueden realizar transformaciones de datos complejas utilizando SQL personalizado o creando componentes de transformación a través de una GUI intuitiva. 
• Matillion admite múltiples fuentes de datos, incluidas bases de datos, plataformas CRM, ERP y más.  
• La atención al cliente está disponible a través de emisión de boletos en línea y asistencia telefónica, lo que garantiza una asistencia rápida cuando la necesite. 

Desventajas  

• Configurar algunas conexiones puede ser complejo y las actualizaciones a menudo requieren la creación de una instancia de respaldo, lo que complica aún más el proceso. 
• La falta de documentación directa sobre nuevas funciones le obliga a buscar en las preguntas frecuentes o descubrirlas de forma independiente, lo que dificulta su facilidad de uso.  
• Carece de plantillas prediseñadas, por lo que los usuarios deben empezar a crear todo desde cero, lo que puede llevar mucho tiempo. 

3. Puntada  

Stitch es una plataforma ETL basada en la nube que apunta para simplificar la ingesta de datos desde varias aplicaciones y bases de datos SaaS en almacenes y lagos de datos. Puntada también ofrece Cloud para que equipos no técnicos configuren rápidamente canales de datos. 

Para Agencias y Operadores 

• Los usuarios pueden definir las transformaciones necesarias para la compatibilidad con los destinos de Snowflake, como desagrupar datos y traducir tipos de datos, utilizando Python, Java, SQL o una interfaz gráfica de usuario. 
• La plataforma permite a los usuarios programar la carga de datos en momentos predefinidos, manteniendo actualizaciones oportunas de las tablas dentro de Snowflake. 

• Los usuarios pueden agregar nuevas fuentes de datos al sistema de forma autónoma. 

Desventajas

• Ofrece capacidades limitadas de transformación de datos y requiere un toque de Singer para la compatibilidad con SQL Server local, lo que restringe la flexibilidad. 
• Admite un número restringido de destinos, con un límite de uno, tres o cinco, según el nivel de suscripción, lo que limita la escalabilidad.  
• La replicación de datos desde una única fuente a múltiples destinos es difícil con Stich.  

4. Flujo de aire Apache  

Apache Airflow es una herramienta ETL de código abierto ampliamente utilizada para Snowflake, que ofrece potentes capacidades para monitorear, programar y administrar flujos de trabajo a través de una interfaz de aplicación web.  

Para Agencias y Operadores 

• Las visualizaciones de DAG y los árboles de tareas le ofrecen información sobre el flujo lógico de sus flujos de trabajo, lo que le permite monitorear y administrar sus canalizaciones de manera efectiva. 
• La naturaleza de código abierto de Apache Airflow le permite aprovechar una amplia comunidad y documentación extensa para configuración, solución de problemas y soporte. 
• Puede mejorar sus flujos de trabajo de Airflow con una funcionalidad personalizada utilizando Python, lo que permite una integración perfecta con Snowflake y otros sistemas. 

Desventajas  

• Requiere una amplia configuración del usuario y experiencia técnica, lo que lo convierte en un desafío para un usuario sin conocimientos técnicos. 
• Exige conocimiento de Python para crear canales de datos en Airflow, lo que limita la accesibilidad si los usuarios carecen de habilidades de programación.  
• Es difícil modificar las canalizaciones una vez creadas. 

5. Integrar.io 

Integrate.io es una herramienta de integración de datos diseñada para proporcionar una capa de integración para almacenes de datos, incluido Snowflake. Al ofrecer una plataforma de canalización de datos sin código, Integrate.io admite varias técnicas de integración de datos como ETL, ELT, CDC, y ETL inverso.  

Para Agencias y Operadores 

• Integrate.io ofrece la funcionalidad de replicación de datos ELT, lo que permite la sincronización de datos en tiempo real con actualizaciones tan recientes como hace 60 segundos. 
• La interfaz sin código de arrastrar y soltar simplifica el proceso para definir transformaciones y conectar fuentes de datos, haciéndolo accesible a usuarios que tienen distintos niveles de experiencia técnica. 

• Integrate.io proporciona un equipo de soporte para ayudar a los usuarios con cualquier consulta o problema que puedan encontrar durante la implementación y operación.  

Desventajas  

• Los mensajes de error durante la configuración pueden no ser claros para los usuarios, lo que dificulta el diagnóstico y la solución de problemas sin una guía detallada. 
• El software requiere experiencia en desarrollo para que los usuarios lo utilicen de manera efectiva, lo que plantea desafíos, especialmente si son principiantes.  
• A medida que el usuario crea canales adicionales o aumenta su complejidad, la interfaz se vuelve más complicada. 

6. cincotran 

cincotran permite usuarios a réplicae aplicaciones, bases de datos, eventos y archivos en almacenes en la nube de alto rendimiento, incluido Snowflake. 

Para Agencias y Operadores 

• Ofrece una configuración sencilla y canales de datos automatizados que requieren un mantenimiento mínimo, lo que permite a los usuarios centrarse en el análisis. 
• Admite el modelado SQL con esquemas definidos y diagramas entidad-relación (ERD). 
• Fivetran se puede ejecutar en entornos totalmente administrados, híbridos o autohospedados, acomodándose a diferentes necesidades y políticas organizacionales.  

Desventajas

• Carece de soporte para Kinesis Stream como fuente de datos y Aurora sin servidor, lo que limita su aplicabilidad para casos de uso específicos. 
• No admite activadores "antes de eliminar", lo que restringe la flexibilidad en la gestión y automatización de datos.  
• Es complicado determinar el coste final de la plataforma. 

7. Conjuntos de transmisiones 

Conjuntos de transmisiones es una herramienta ETL totalmente administrada y basada en la nube que permite a los usuarios para construir canales de ingesta de datos mejorados para la entrega continua de datos Requisitos para análisis, incluido Snowflake.  

Para Agencias y Operadores  

• Proporciona una experiencia de usuario intuitiva con una GUI de arrastrar y soltar para realizar transformaciones de datos antes de cargarlos en Snowflake. 
• Permite agregar nuevas fuentes de datos y escribir procesadores de datos personalizados en JavaScript, Groovy, Scala, etc., brindando a los usuarios flexibilidad y extensibilidad en el procesamiento de datos. 

• Ofrece una amplia documentación operativa y de productos en su sitio web, junto con atención al cliente a través de emisión de tickets en línea y asistencia mediante llamadas.  

Desventajas

• El registro puede parecer complicado y copiar la misma canalización a un servidor diferente a menudo genera problemas de dependencia de la biblioteca, lo que complica el proceso de implementación. 
• Establecer conectividad entre una instancia local de Docker y aplicaciones externas puede ser un desafío, lo que dificulta una integración perfecta.  
• Al intentar diagnosticar problemas, puede resultar complicado examinar registros complejos y mensajes de error. 

Elegir la herramienta ETL de Snowflake adecuada 

Al elegir una herramienta ETL de Snowflake, se deben considerar varios factores y características para garantizar que la herramienta cumpla con los requisitos específicos.: 

Pagado o Open Sazucar  

Al decidirse por una herramienta ETL de Snowflake, lo primero en lo que debe pensar es ya sea para pague por ello o utilice un código abierto gratuito opción. Las herramientas pagas suelen venir con más funciones y soporte.. Las herramientas de código abierto son gratuitas y pueden ser una buena eleccion para aquellos que recién comienzan con Snowflake ETL. 

Facilidad de uso 

La facilidad de uso es otra factor importante considerar. Algunas herramientas ETL de Snowflake están diseñadas para expertos en tecnología, mientras que otras están diseñadas para personas con menos conocimientos técnicos. know-how. Elegir una herramienta que coincida los equipos El nivel de habilidad puede hacer que la configuración del almacén de datos sea más rápida y sencilla. 

Habilidad para moverse Datos  

Cuando una organización utiliza una variedad de fuentes de datos, es importante para seleccionar una herramienta ETL de Snowflake que pueda manejar datos de diferentes fuentes. Ciertas herramientas funcionan bien con tipos específicos de datos, mientras que otras pueden gestionar múltiples fuentes. Seleccionar una herramienta que admita diversas fuentes de datos garantiza una integración integral de los datos, lo que permite un mejor análisis de los mismos. 

Optión para añadir/Modificación Fuentes de datos  

As la organización crece debería verse para una herramienta ETL Snowflake que permite una fácil adición y modificación de fuentes de datos. Esta flexibilidad garantiza esa las el almacén de datos puede adaptarse a las necesidades cambiantes de la organización con el tiempo. 

Capacidad de transformar la Datos 

Es imperativo encontrar la herramienta adecuada que pueda manejar necesidades de transformación específicas. Las herramientas ETL de Snowflake ofrecen una amplia gama de opciones, lo que facilita la adaptación de los datos para satisfacer necesidades analíticas específicas.  

Una herramienta con sólidas capacidades de transformación de datos puede brindar información precisa y permitir a las empresas tomar decisiones informadas.   

Precios 

Al seleccionar una herramienta ETL, las empresas deben considerar el costo de la herramienta. Mientras algunos Herramientas ETL están disponibles de forma gratuita, otros vienen con una etiqueta de precio. Para gestionar los recursos financieros de forma eficaz y al mismo tiempo garantizar las funcionalidades ETL necesarias, las empresas deben elegir una herramienta que se ajuste a su presupuesto y proporcione las funciones que necesitan. exigir.  

Documentación del producto 

Cuando un usuario intenta implementar una nueva herramienta, una de las más factores importantes eso puede el impacto su éxito es la calidad de la documentación disponible. Las herramientas que tienen documentación clara y útil facilitan a los usuarios comenzar rápidamente, reduciendo el tiempo necesario para aprender a utilizarlos. 

 Servicio al cliente  

Al evaluar una herramienta ETL de Snowflake, es importante considerar la calidad de la atención al cliente. El soporte confiable es clave para resolver cualquier problema al usar la herramienta.  

Por lo tanto, es esencial buscar una herramienta con un equipo de atención al cliente confiable y receptivo que pueda ayudar a resolver cualquier problema rápidamente. Esto garantiza que las operaciones puedan continuar sin interrupción y que los datos permanezcan protegidos.  

concluyendo Palabras  

La creciente dependencia de almacenes de datos basados ​​en la nube como Snowflake resalta la importancia de herramientas ETL efectivas. Entre las soluciones líderes, Astera destaca por su interfaz fácil de usar y funciones avanzadas.  

Las empresas pueden explorar Asteralas capacidades de integración de datos de primera mano con un complemento 14 días de prueba. Experimenta cómo Astera agiliza los procesos de datos, permitiendo una extracción eficiente de información.  

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