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Las 10 mejores herramientas para Microsoft SQL ETL en 2024

Marzo 1st, 2024

Las empresas necesitan integrar datos antes de poder utilizarlos para informar sus decisiones estratégicas. Es un proceso que implica consolidar información de diversas fuentes, transformarla a un formato unificado y cargarla en un repositorio centralizado. Para agilizar y acelerar este proceso, las organizaciones aprovechan Herramientas y soluciones ETL. Un ejemplo común es el uso de herramientas SQL ETL para combinar datos en una base de datos de Microsoft SQL Server.

Sin embargo, con tantas herramientas y soluciones para elegir, las organizaciones deben hacer su debida diligencia para garantizar que la solución SQL ETL de su elección satisfaga mejor sus necesidades. Entonces, en este artículo exploraremos algunas de las herramientas SQL ETL más capaces para integración de datos. Pero primero, dejemos de lado algunos conceptos básicos.

¿Qué es Microsoft SQL Server?

Microsoft SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Es una de las bases de datos más populares utilizadas por empresas de todos los tamaños y en todos los sectores. Su popularidad se debe a su capacidad para manejar eficientemente datos estructurados, proporcionando un entorno seguro y escalable para el almacenamiento y la recuperación de datos.

El conjunto completo de herramientas y servicios de SQL Server satisface las diversas necesidades de las empresas. Su extensibilidad es evidente a través de componentes, como SQL Server Integration Services (SSIS) para ETL, SQL Server Reporting Services (SSRS) para crear y administrar informes, SQL Server Analysis Service (SSAS) para modelos de datos analíticos, etc.

Aunque SSIS es el propio servicio ETL de Microsoft, no es el único actor en el panorama de integración de datos que permite a los usuarios implementar ETL en SQL Server, como veremos más adelante en el artículo.

ETL en SQL

Los scripts ETL SQL permiten a los desarrolladores facilitar la movimiento de datos y transformación entre varios sistemas. En el la extracción de datos fase, los desarrolladores recuperan datos de sistemas fuente como bases de datos, archivos planos, API, u otro repositorios de datos.

Ejemplo de código ETL SQL para obtener datos:

Ejemplo de código SQL ETL para extraer datos

La fase de transformación se ve facilitada en gran medida por el rico conjunto de manipulación de datos y funciones de transformación, que permiten a los desarrolladores limpiar, agregar y reestructurar los datos extraídos para cumplir con el formato y la lógica empresarial deseados. Además, pueden unir tablas, filtrar datos y realizar cálculos. La meta es preparar los datos para una carga óptima en el sistema de destino.

A continuación se muestra un ejemplo de código ETL SQL para transformar datos:

Código SQL ETL para transformación de datos

En la fase de carga, los scripts ETL SQL permiten a los profesionales de datos insertar, actualizar o fusionar los datos transformados en las tablas de destino.

Ejemplo de código ETL SQL para cargar datos:

Código ETL SQL para cargar datos

Si bien este enfoque manual proporciona a los desarrolladores una solución flexible para orquestar el flujo de trabajo ETL en un entorno SQL, los escenarios del mundo real requieren herramientas y tecnologías avanzadas de SQL ETL para lograr una integración de datos eficiente y escalable.

La necesidad de herramientas ETL de Microsoft SQL

Tradicional métodos de integración de datos implican extraer información de varias fuentes, transformarla para cumplir con requisitos comerciales específicos y cargar los datos refinados en la base de datos de destino, como una base de datos de SQL Server, utilizando scripts ETL SQL.

La demanda de herramientas SQL ETL surge de la necesidad de contar con herramientas eficientes. datos de gestión procesos dentro de las organizaciones. Las empresas necesitan un entorno más optimizado y fácil de usar para gestionar todos sus flujos de trabajo ETL. Como tal, los medios tradicionales de extraer, transformar y cargar datos en un repositorio centralizado para la toma de decisiones ya no son capaces de brindar el tiempo necesario para obtener información.

En los últimos años, ha habido un cambio notable hacia el uso de herramientas ETL SQL sin código. Estas herramientas desempeñan un papel fundamental a la hora de permitir una integración y sincronización perfectas de datos de diversas fuentes, garantizando un ecosistema de datos coherente y preciso. En particular, las herramientas SQL ETL proporcionan una plataforma intuitiva y fácil de usar que permite a los usuarios con diversos orígenes diseñar e implementar procesos automatizados. canalizaciones de datos sin esfuerzo. Como resultado, se han convertido en herramientas indispensables para empresas de todos los tamaños.

Las mejores herramientas ETL de SQL en 2024

A medida que las empresas continúan acumulando e integrando grandes cantidades de datos, la demanda de herramientas sólidas y eficientes nunca ha sido mayor. En esta sección, profundizamos en las herramientas ETL de SQL de mayor rendimiento y exploramos sus características.

Astera

Astera es un automatizado plataforma de gestión de datos con potente ETL, ELTy cambiar la captura de datos (CDC) capacidades. Cuenta con una interfaz de usuario 100% sin código que es increíblemente fácil de usar, lo que la hace simple y fácil de usar incluso para usuarios sin experiencia técnica.

 

Astera la mejor herramienta ETL de SQL

Ya sea que necesite administrar datos no estructurados, crear canales de datos totalmente automatizados, construir un almacén de datos, administrar API, o habilitar una comunicación B2B sin fricciones a través de EDI, todo es cuestión de arrastrar y soltar y apuntar y hacer clic. AsteraEl conjunto de productos de incluye:

  • ReportMiner para manejar la extracción de datos no estructurados en masa
  • Data Pipeline Builder para integrar datos a través de ETL y ELT
  • Data Warehouse Builder para diseñar un almacén de datos personalizado desde cero
  • Gestión de API para diseñar, publicar y monitorear API
  • Gestión EDI para comunicarse con sus socios comerciales

Astera también ofrece integrado calidad de los datos características y conectores integrados, lo que permite a los usuarios optimizar ETL en SQL Server sin escribir una sola línea de código. Los usuarios también pueden aprovechar Astera, CDC de SQL Server para capturar y realizar un seguimiento de los cambios y garantizar que estén actualizados. Replicación de SQL Server.

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Talend (adquirida por Qlik)

Talend es un plataforma de integración de datos con una interfaz de usuario de arrastrar y soltar y conectores integrados. Ofrece múltiples productos, como Talend Open Studio, una oferta de código abierto, y Talend Data Fabric. Si bien no está completamente libre de código, el enfoque de código bajo de Talend sigue siendo mejor que escribir scripts ETL SQL manualmente para integrar datos en SQL Server.

Dada su reciente adquisición y el hecho de que requiere que los usuarios tengan experiencia en Java, los usuarios buscan varios Alternativas a Talend para la integración y gestión de datos.

SSIS

SSIS es el servicio de Microsoft para la integración de datos y puede resultar particularmente útil en escenarios en los que una organización ya ha invertido en su ecosistema. Ofrece una integración perfecta con otros productos y servicios de Microsoft, como almacén de datos SQL, bases de datos de SQL Server, servicios de Azure y Excel, lo que lo convierte en una opción natural para las organizaciones que ya utilizan tecnologías de Microsoft.

Si bien ofrece una interfaz visual, aún puede resultar abrumador para los principiantes y existe una curva de aprendizaje para aquellos que no están familiarizados con los conceptos y prácticas de SSIS. Luego está el problema del soporte limitado para bases de datos que no son de Microsoft en comparación con otras herramientas ETL. Además, SSIS no es la mejor opción para la transmisión de datos, ya que está optimizado en gran medida para ETL de procesamiento por lotes.

apache nifi

Apache NiFi es otra posible herramienta SQL ETL conocida por sus capacidades de flujo de trabajo. Su objetivo es procesar y mover datos de forma fiable. Al igual que otras soluciones, NiFi tiene una interfaz de usuario visual para diseñar flujos ETL. Ofrece procesadores integrados diseñados específicamente para interactuar con bases de datos de SQL Server. Esto facilita establecer conexiones, extraer datos y cargarlos en SQL Server.

Apache NiFi puede ser una opción viable para ETL con SQL Server dado que ofrece un equilibrio entre usabilidad y diseño visual. Sin embargo, dominar todas sus funciones requiere un aprendizaje considerable, especialmente para los nuevos usuarios. El enfoque principal de NiFi es el movimiento de datos y, si bien ofrece capacidades de transformación básicas, no tiene tantas funciones como otras herramientas ETL dedicadas, como Astera, para complejos transformación de datos. Esto significa que lo más probable es que los usuarios necesiten aumentar NiFi con scripts personalizados o herramientas adicionales para transformar los datos según sea necesario.

Pentaho

Pentaho es principalmente una herramienta de inteligencia empresarial (BI), pero proporciona varias funciones para la integración de datos, incluido ETL. Ofrece una interfaz de usuario visual y conectores nativos para SQL Server, lo que simplifica el proceso de extracción y carga de datos hacia y desde bases de datos de SQL Server.

Pentaho admite bien el procesamiento por lotes; sin embargo, sus capacidades de procesamiento en tiempo real pueden ser limitadas en comparación con algunas herramientas especializadas. Para casos de uso que requieren procesamiento de datos de latencia extremadamente baja, es posible que se necesiten herramientas adicionales, por ejemplo, integrar la plataforma con Apache Spark. Algunas características y funcionalidades avanzadas sólo están disponibles en la edición empresarial de Pentaho, que requiere una licencia comercial.

informática

Informatica es una empresa de nivel empresarial. herramienta de gestión de datos que ofrece varios productos y servicios para integrar datos para BI y análisis. También ofrece ETL que permite a los usuarios mover datos hacia y desde varias bases de datos, incluido SQL Server.

Informatica es conocida por su compleja interfaz de usuario que, en algunos casos, requiere certificaciones profesionales para dominar ciertos módulos. Además, sus productos y servicios tienen interfaces muy diferentes que dificultan la navegación de los usuarios. Si bien proporciona la capacidad de transformar datos, las transformaciones complejas consumen cantidades considerables de memoria y recursos informáticos. Estas son algunas de las razones por las que los consumidores buscan Alternativas informáticas.

Fábrica de datos de Azure

Azure Data Factory (ADF) es otro de los servicios ETL de Microsoft. Es un servicio ETL en la nube para la integración y transformación de datos. Se puede integrar con SSIS, lo que permite a los usuarios ejecutar paquetes SSIS en ADF con total compatibilidad. Y al igual que otras herramientas ETL de SQL, Azure Data Factory también ofrece una interfaz de usuario visual.

Los usuarios informan que la interfaz visual de ADF se vuelve rápidamente abarrotada, especialmente cuando se trabaja con flujos de trabajo y múltiples actividades simultáneamente. Además, aunque admite cargas de datos incrementales, la configuración es mayoritariamente manual y, por tanto, compleja.

matillion

Matillion es otra herramienta que puede realizar ETL de datos hacia y desde una base de datos de SQL Server con su conector nativo. Como es el caso de soluciones de integración de datos Hoy en día, Matillion también ofrece una interfaz de usuario visual con funcionalidad de arrastrar y soltar. Dado su enfoque en almacenes de datos en la nube, Matillion puede ser una opción viable para tareas ETL en entornos de nube, más aún si SQL Server está alojado en un entorno de nube (por ejemplo, Azure SQL Database).

Si bien Matillion presenta un diseño visual, los usuarios generalmente necesitan capacitación y experiencia adicionales para utilizar plenamente sus capacidades. Además, al centrarse en la nube, su conjunto de funciones no está tan optimizado para la configuración local. Finalmente, el precio de Matillion se basa en los usuarios simultáneos y el volumen de datos, lo que puede resultar costoso para organizaciones más pequeñas con casos de uso limitados. Todos estos matices incitan a los equipos de datos a buscar Matillón de alternativas.

puntada

Stitch es una herramienta ETL basada en la nube que se centra en hacer que los datos estén disponibles para análisis lo más rápido posible. Stitch ofrece una interfaz fácil de usar y conectores prediseñados para una amplia gama de orígenes y destinos de datos, incluido SQL Server. Sus integraciones están impulsadas por Singer, que es un estándar de código abierto para crear integraciones de datos. El uso de Singer garantiza que las integraciones de Stitch sean extensibles y personalizables, brindando a los usuarios la flexibilidad de adaptar los canales de datos a sus necesidades específicas.

Stitch fue adquirida por Talend, que a su vez fue adquirida por Qlik, y aunque la empresa matriz se ha comprometido públicamente a respaldar a Stitch como una oferta independiente, la dirección estratégica general aún no está clara, lo que lleva a los clientes existentes a considerar otras herramientas SQL ETL.

Además, los usuarios han informado que la interfaz de usuario de Stitch no es tan fácil de usar en comparación con otras herramientas similares.

Integrar.io

Integrate.io es una plataforma basada en la nube herramienta de integración de datos ofreciendo múltiples soluciones que incluyen ETL, ETL inverso y gestión de API. Como todas las herramientas ETL de MS SQL analizadas en esta lista, Integrate.io también presenta una interfaz de usuario visual basada en arrastrar y soltar para configurar y crear canalizaciones de datos.

Los usuarios de Integrate.io informan que los mensajes de error no son intuitivos ni se explican por sí solos, lo que dificulta comprender el problema real y, en consecuencia, solucionarlo. Además, funciona principalmente con fuentes de datos basadas en la nube, lo que significa que los usuarios no pueden trabajar con archivos locales (Excel o CSV) almacenados en su sistema local.

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Elegir la herramienta ETL de SQL adecuada

Dada la amplia disponibilidad de diferentes herramientas y plataformas para datos ETL hacia y desde SQL Server, elegir la mejor puede parecer como navegar por un mar de opciones. La clave es encontrar la solución que mejor se adapte a los requisitos más inmediatos y a largo plazo de la empresa. Como tal, hay que hacer las preguntas correctas.

Por ejemplo:

  • ¿Cuáles son las necesidades específicas y la naturaleza de los flujos de trabajo de datos?
  • ¿Las transformaciones sólidas e integradas son imprescindibles o agradables?
  • En general, ¿qué conocimiento tecnológico tiene el equipo de datos? ¿Son factores importantes la facilidad de uso y la flexibilidad de la herramienta?
  • ¿Será la escalabilidad un factor prohibitivo en el futuro?

Dado que cada vez más usuarios empresariales, o integradores ciudadanos, están asumiendo el mando en el panorama de la integración de datos, la "mejor" herramienta SQL ETL será, en última instancia, aquella que:

  • Se adapta al caso de uso empresarial
  • Es económico con precios transparentes.
  • Capacita a los usuarios empresariales con una interfaz de usuario intuitiva
  • Respaldado por un equipo de atención al cliente proactivo

 

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Envolver

Aprovechar las herramientas de integración de datos en lugar de escribir scripts ETL SQL para integrar datos en una base de datos de SQL Server ofrece múltiples beneficios. En primer lugar, proporcionan una interfaz visual e intuitiva que simplifica el proceso general de ETL, permitiendo a los usuarios diseñar y gestionar flujos de trabajo de datos a través de una representación visual del proceso de integración.

En segundo lugar, las herramientas ETL de SQL Server suelen proporcionar funcionalidades avanzadas, como validación de datos, manejo de errores y programación de trabajos. Finalmente, estas herramientas a menudo admiten una variedad de fuentes y formatos de datos, lo que facilita aún más la integración perfecta de diversos conjuntos de datos en la base de datos de SQL Server.

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