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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Les 10 meilleurs outils de pipeline de données en 2024 

17 Mai 2024

Outils de pipeline de données

Si vous recherchez un outil de pipeline de données qui répond le mieux aux besoins de votre organisation, ne cherchez pas plus loin. Cet article sert de guide des outils de pipeline de données, expliquant ce qu'ils sont, leurs types et les défis qu'ils aident les entreprises à relever. Il fournit également une liste organisée des meilleurs outils de pipeline de données et des facteurs à prendre en compte lors de la sélection d'un.

TL ; DR ? Voici la liste des meilleurs outils de pipeline de données à considérer en 2024 :

  1. Astera
  2. Flux d'air Apache
  3. Apache Kafka
  4. Colle AWS
  5. Flux de données Google Cloud
  6. Usine de données Microsoft Azure
  7. PowerCenter d'Informatica
  8. Intégration de données Talend
  9. Million
  10. Collecteur de données StreamSets

Que sont les outils de pipeline de données ?

Les outils de pipeline de données sont des applications et des solutions logicielles qui vous permettent de créer pipelines de données en utilisant une interface utilisateur graphique (GUI). Les termes « outils de pipeline de données », « logiciel de pipeline de données », « plateforme de pipeline de données » ou « constructeur de pipeline de données » signifient tous la même chose et sont utilisés de manière interchangeable dans le contexte. gestion des données espace. Ces solutions simplifient le processus d'extraction de données à partir de diverses sources, de transformation si nécessaire et de chargement dans un référentiel centralisé pour analyse.

Bien que le système cible soit généralement un entrepôt de données— que ce soit sur site ou dans le cloud — les organisations se tournent de plus en plus vers lacs de données de bénéficier de leur capacité à stocker de grandes quantités de données de tous types. La flexibilité supplémentaire vous permet de découvrir des informations cachées qui ne sont pas immédiatement apparentes dans un entrepôt de données traditionnel, permettant ainsi une analyse de données plus complète.

Les outils de pipeline de données offrent l'infrastructure nécessaire pour permettre l'automatisation des flux de travail tout en garantissant qualité des données et la disponibilité. Un outil de pipeline de données moderne fournit toutes les fonctionnalités et capacités qui répondent aux besoins des professionnels des données et des utilisateurs professionnels. Avec le besoin croissant de conformité aux exigences réglementaires, ces outils sont désormais dotés de gouvernance des données fonctionnalités, telles que le traçage des données, catalogue de donnéeset la classification des données.

L'objectif des outils de pipeline de données est de réduire le besoin d'intervention manuelle et d'orchestrer le processus transparent. mouvement des données de la source à la destination pour une analyse et une prise de décision précises.

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Types d'outils de pipeline de données

Les outils de pipeline de données peuvent être classés en différents types en fonction de leurs fonctionnalités et de leurs cas d'utilisation. Voici quelques types courants :

Outils de pipeline de données de traitement en temps réel et par lots

Les outils de pipeline de données en temps réel sont conçus pour traiter et analyser les données au fur et à mesure de leur génération. Ces outils fournissent des informations et des réponses immédiates, ce qui les rend cruciaux pour les applications nécessitant des informations de dernière minute. Les outils de pipeline de données par lots, quant à eux, traitent les données en morceaux de taille fixe ou lots. Ces outils conviennent aux scénarios dans lesquels une analyse immédiate n’est pas critique.

Outils de pipeline de données en temps réel Outils de pipeline de données par lots
En cours Offre une faible latence pour une analyse rapide Traiter les données par lots de taille fixe
Cas d'usage Informations et réponses immédiates Scénarios d'analyse non critiques
Implémentation Nécessite souvent plus de ressources Plus simple à mettre en œuvre et à maintenir

 

Outils de pipeline de données open source et propriétaires

Les outils de pipeline de données open source populaires, tels qu'Apache NiFi ou Apache Airflow, ont été largement adoptés en raison de leur flexibilité, du support de la communauté et de la possibilité pour les utilisateurs de les adapter à divers besoins. informatique exigences.

Outils de pipeline de données open source Outils de pipeline de données propriétaires
Développement Développé en collaboration par une communauté Développé et détenu par des entreprises à but lucratif
Accessibilité Code source librement accessible Généralement non gratuit pour un usage commercial. Peut avoir des versions freemium
Assistance Manque de soutien officiel mais est soutenu par la communauté Offrez généralement un support dédié ; varie selon l'entreprise
Les outils de pipeline de données open source ont une courbe d'apprentissage abrupte, ce qui rend leur utilisation difficile pour les utilisateurs non techniques et professionnels. D’un autre côté, les outils propriétaires de pipeline de données sont généralement faciles à utiliser et simplifient le processus, même pour les utilisateurs professionnels.

 

Outils de pipeline de données sur site et dans le cloud

Les outils sur site fonctionnent au sein de l'infrastructure de l'organisation, offrant un niveau accru de contrôle et de sécurité sur le traitement des données. D'autre part, les outils de pipeline de données cloud fonctionnent sur une infrastructure fournie par des fournisseurs de services cloud tiers, offrant aux organisations une solution flexible et évolutive pour gérer leurs flux de travail de données.

Outils de pipeline de données sur site Outils de pipeline de données cloud
Infrastructure Opérer au sein de l’infrastructure de l’organisation Opérez sur une infrastructure cloud tierce
Contrôle et sécurité Fournir un haut niveau de contrôle et de sécurité L'accent est davantage mis sur la flexibilité et l'évolutivité
Responsabilités opérationnelles Nécessite de gérer et de maintenir l’ensemble de l’infrastructure Services gérés pour des tâches telles que le stockage de données, les ressources de calcul et la sécurité
En raison des exigences de conformité, des secteurs comme la finance et la santé privilégient les outils de pipeline de données sur site. Ils assurent l'autonomie mais nécessitent de gérer l'infrastructure. En revanche, les outils de pipeline de données cloud fonctionnent sur une infrastructure tierce, qui offre une flexibilité et des services gérés pour réduire les charges opérationnelles.

 

Les 10 meilleurs outils de pipeline de données en 2024

Examinons en détail certains des meilleurs outils de pipeline de données de 2024 :

Astera

Astera est une solution complète, 100 % sans code plateforme de gestion des données avec de puissantes capacités pour créer des pipelines de données. Il offre une interface utilisateur visuelle puissante mais simple à utiliser ainsi que des fonctionnalités intégrées pour la connexion à un large éventail de sources et de destinations, la transformation et la préparation des données, l'automatisation des flux de travail, l'orchestration des processus, la gouvernance des données et la capacité de gérer le Big Data.

Outils de pipeline de données : Astera permet une intégration transparente des données.

C'est une solution unifiée qui simplifie :

Astera se démarque sur le marché pour plusieurs raisons. Il offre une solution complète et puissante outil d'intégration de données, qui, grâce à sa large gamme de fonctionnalités, permet aux utilisateurs de concevoir, déployer et surveiller efficacement les pipelines de données. L'interface de conception visuelle simplifie le processus de création de pipeline, le rendant accessible aux utilisateurs techniques et non techniques : il est facile de naviguer et d'effectuer des heures de travail en quelques secondes seulement.

Astera offre une visibilité et un contrôle de bout en bout sur les flux de données et permet aux utilisateurs de suivre les performances du pipeline, d'identifier les goulots d'étranglement et de résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. La plateforme propose également des transformation de données capacités, permettant aux utilisateurs de nettoyer, enrichir et manipuler les données au sein du pipeline lui-même.

En outre, Astera offre des fonctionnalités avancées de planification et de gestion des dépendances, garantissant une exécution transparente de flux de données et de workflows complexes. Astera met également l’accent sur la collaboration et le travail d’équipe. La plateforme prend en charge le contrôle d'accès basé sur les rôles, permettant à plusieurs utilisateurs de travailler simultanément sur le développement et la gestion du pipeline.

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Flux d'air Apache

Flux d'air Apache est un outil de pipeline de données open source permettant de créer, de planifier et de surveiller des flux de données et des workflows complexes, offrant une flexibilité et des intégrations étendues.

Avantages

  • Une solution de pipeline de données flexible et évolutive
  • Communauté active utile pour résoudre les défis communs
  • Possibilité de surveiller les tâches et de définir des alertes

Inconvénients

  • Une courbe d'apprentissage abrupte rend difficile l'apprentissage et l'utilisation efficace
  • Étant un outil open source, les utilisateurs devront s'appuyer sur une expertise interne pour leurs flux de données.
  • La fonctionnalité de planification est plutôt lente, surtout lors de la planification de plusieurs tâches

Apache Kafka

Apache Kafka est une autre solution logicielle de pipeline de données open source. Les utilisateurs peuvent ingérer et traiter des données en temps réel. Il fournit un système de messagerie distribué qui permet aux producteurs de publier des messages sur des sujets et aux consommateurs (systèmes de traitement en aval, bases de données ou autres applications) de s'abonner à ces sujets et de traiter les messages en temps réel.

Avantages

  • Traitement des données en temps réel
  • Gère des volumes élevés de données avec une mise à l’échelle horizontale
  • Offre une réplication tolérante aux pannes pour les données critiques

Inconvénients

  • La courbe d'apprentissage abrupte rend difficile l'apprentissage et l'utilisation efficace, en particulier lors de la configuration de fonctionnalités avancées telles que la réplication, le partitionnement et la sécurité.
  • Pour des scénarios simples ou de faibles volumes de données, les capacités de Kafka sont excessives
  • Bien que Kafka lui-même soit open source, le déploiement et la gestion d'un cluster Kafka impliquent des coûts associés à l'infrastructure, au stockage et aux ressources opérationnelles.

Colle AWS

AWS Glue est un service ETL entièrement géré sur Amazon Web Services. L'outil de pipeline de données offre une intégration avec divers services AWS et prend en charge le traitement par lots et en streaming.

Avantages

  • Le plus grand avantage de l'utilisation d'AWS Glue comme outil de pipeline de données est qu'il offre une intégration étroite au sein de l'écosystème AWS.
  • Offre des fonctionnalités intégrées pour gestion de la qualité des données
  • Peut être rentable pour les processus ETL de base

Inconvénients

  • Les utilisateurs doivent avoir une bonne compréhension d'Apache Spark pour utiliser pleinement AWS Glue, en particulier lorsqu'il s'agit de transformation de données.
  • Bien qu'il offre une intégration avec des sources de données externes, leur gestion et leur contrôle restent de la responsabilité de l'utilisateur.
  • S'adresse principalement aux cas d'utilisation du traitement par lots et présente des limites pour gérer le traitement des données en temps quasi réel.

Flux de données Google Cloud

Un service de traitement de données sans serveur de Google Cloud qui offre un traitement par lots et par flux avec une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.

Avantages

  • Offre à la fois le traitement par lots et par flux
  • Capacité à déplacer rapidement de grandes quantités de données
  • Offre une grande observabilité dans le processus ETL

Inconvénients

  • Nécessite un effort de développement considérable par rapport à d'autres outils de pipeline de données sans code
  • Les utilisateurs des plateformes d'évaluation signalent qu'il est difficile à apprendre et à utiliser, et que la documentation manque
  • Le débogage d'un problème dans un pipeline peut être fastidieux

Usine de données Microsoft Azure

Azure Data Factory est un ETL et intégration de données service proposé par Microsoft. Il facilite l'orchestration des flux de travail de données sur diverses sources.

Avantages

  • Comme d'autres outils de pipeline de données, il offre un environnement sans code
  • Être le propre service de Microsoft signifie une intégration plus étroite au sein de l'écosystème
  • Azure Data Factory propose un tableau de bord de surveillance unique pour une vue globale des pipelines de données

Inconvénients

  • L'interface visuelle devient rapidement encombrée à mesure que les flux de travail deviennent plus complexes
  • N'offre pas de prise en charge native pour la capture des données modifiées à partir de certaines des bases de données les plus courantes
  • Les messages d'erreur ne sont pas descriptifs et manquent de contexte, ce qui rend le dépannage difficile.

PowerCenter d'Informatica

Informatica PowerCenter est un logiciel de pipeline de données capable de extraire, transformer et charger données provenant de diverses sources.

Avantages

  • Offre des fonctionnalités pour maintenir la qualité des données
  • Capacité à gérer de grandes quantités de données
  • Comme d'autres logiciels de pipeline de données, il fournit des connecteurs intégrés pour différentes sources et destinations de données.

Inconvénients

  • Courbe d'apprentissage abrupte, même pour les débutants ayant une formation technique, en raison d'un mélange largement déroutant et incohérent de services et d'interfaces.
  • La gestion de grandes quantités de données nécessite beaucoup de ressources avec Informatica
  • Un autre problème d'Informatica est le coût, qui est largement prohibitif, notamment pour les petites entreprises.

Découvrez notre article sur Alternatives informatiques.

Intégration de données Talend

Talend Data Integration est un outil d'intégration de données d'entreprise. Il permet aux utilisateurs d'extraire, de transformer et de charger des données dans un entrepôt de données ou un lac de données.

Avantages

  • Gère de grandes quantités de données
  • Capacité à intégrer des systèmes sur site et cloud
  • Peut s'intégrer à différentes plateformes de business intelligence (BI)

Inconvénients

  • Nécessite une puissance de traitement considérablement élevée, ce qui signifie qu'il n'est pas aussi efficace
  • Joindre des tables de différents schémas n'est pas simple pendant ETL
  • Les utilisateurs signalent fréquemment que la documentation de Talend n'est pas assez complète

Découvrez notre article sur Alternatives Talend.

Million

An Plateforme ETL qui permet aux équipes de données d'extraire, de déplacer et de transformer les données. Bien qu'il permette aux utilisateurs d'orchestrer les flux de travail, il se concentre principalement sur l'intégration des données uniquement.

Avantages

  • Offre une interface utilisateur graphique
  • Large gamme de transformations intégrées
  • Généralement facile à utiliser par rapport à Informatica et Talend

Inconvénients

  • L'intégration de Git n'est pas aussi robuste que Astera's
  • Bien qu'il propose des connecteurs intégrés, leur configuration n'est pas simple dans certains cas
  • N'offre pas de fonctionnalités avancées de qualité des données

Découvrez notre article sur Alternatives au matillion.

Collecteur de données StreamSets

Une plateforme d'ingestion de données axée sur les pipelines de données en temps réel avec des capacités de surveillance et de dépannage.

Avantages

  • Possibilité de planifier des travaux
  • Comprend une interface utilisateur graphique
  • Prend en charge le traitement par lots et par flux

Inconvénients

  • Comprendre et filtrer les journaux n'est pas une tâche simple
  • Le traitement avec JDBC est considérablement lent
  • Le débogage prend beaucoup de temps

 

Outils de pipeline de données : AsteraLe constructeur de pipelines de données de remporte un prix.

 

Comment sélectionner un outil de pipeline de données ?

La sélection du bon outil de pipeline de données est essentielle pour que les organisations puissent gérer et traiter efficacement leurs données. Plusieurs facteurs entrent en ligne de compte :

  1. Évolutivité: évaluez si l'outil peut gérer vos besoins actuels et futurs en matière de volume et de vitesse de données. Recherchez une évolutivité horizontale et verticale pour répondre aux besoins croissants en matière de données.
  2. Sources et cibles de données: Assurez-vous que l'outil de pipeline de données prend en charge les sources et destinations de données pertinentes pour votre organisation, y compris les bases de données, les formats de fichiers, les services cloud, les entrepôts de données, les lacs de données et Apis.
  3. Transformation et intégration des données: évaluer les capacités de l'outil pour nettoyage des données, transformation et intégration. Recherchez des fonctionnalités qui simplifient les tâches complexes cartographie des données, fusionnant et gérant différents types de données.
  4. Traitement en temps réel ou par lots: Déterminez si l’outil de pipeline de données prend en charge votre mode de traitement de données préféré. Évaluez si le streaming en temps réel ou le traitement par lots est adapté aux besoins de votre pipeline.
  5. Facilité d’utilisation et courbe d’apprentissage: tenez compte de l'interface utilisateur, de la simplicité de configuration et de la convivialité de l'outil. Recherchez des interfaces intuitives, des flux de travail visuels et des fonctionnalités de glisser-déposer pour rationaliser le développement et la gestion du pipeline.
  6. Surveillance et alerte : Vérifiez si l'outil de pipeline de données fournit des informations complètes fonctionnalités de surveillance et d’alerte. Il doit offrir une visibilité sur l'état, les performances et l'état du pipeline, y compris les journaux, les métriques, la gestion des erreurs et les notifications pour un dépannage efficace.
  7. Sécurité et conformité: assurez-vous que l'outil fournit des mesures de sécurité robustes telles que le cryptage, les contrôles d'accès et la conformité aux réglementations pertinentes (par exemple, GDPR, HIPAA) lors du traitement de données sensibles ou réglementées.
  8. Intégration avec votre infrastructure existante: Évaluez dans quelle mesure l'outil de pipeline de données s'intègre à votre infrastructure actuelle, y compris les systèmes de stockage de données et les plateformes d'analyse. Une intégration transparente peut permettre d'économiser du temps et des efforts lors de la configuration et de la maintenance du pipeline.
  9. Assistance et documentation : Évaluez le niveau de support et la disponibilité de la documentation du fournisseur de l'outil. Recherchez une documentation complète, des forums d'utilisateurs et des canaux d'assistance réactifs pour vous aider à résoudre les problèmes.
  10. Coût total de possession (TCO): Tenez compte du coût global de l'outil de pipeline de données, y compris les licences, la maintenance et les ressources supplémentaires requises pour la mise en œuvre et le support. Évaluez si l’outil offre une bonne valeur en fonction de ses fonctionnalités et capacités.

Quels défis commerciaux les outils de pipeline de données ont-ils surmontés ?

Les entreprises s'appuient sur l'automatisation et les technologies avancées, telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), pour gérer et utiliser des volumes de données extrêmement élevés à leur avantage. La gestion de volumes élevés de données n'est que l'un des nombreux défis que les outils de pipeline de données permettent aux entreprises de surmonter : ces outils répondent à un éventail de défis auxquels les organisations sont confrontées lorsqu'elles doivent naviguer dans les complexités du traitement des données.

Intégration et consolidation des données

  • Le défi : Les entreprises disposent souvent de données dispersées sur divers systèmes et sources, ce qui rend difficile leur intégration et leur consolidation pour une vue unifiée.
  • Solution: Les outils de pipeline de données facilitent les processus d'extraction, de transformation et de chargement, permettant une intégration transparente et consolidation des données de diverses sources dans un référentiel central.

Prise de décision en temps réel

  • Le défi : Les méthodes traditionnelles de traitement par lots entraînent des informations retardées, ce qui entrave la prise de décision en temps réel.
  • Solution: Le traitement des données en temps réel permet aux entreprises d'analyser et d'agir sur les données au fur et à mesure qu'elles sont générées, favorisant ainsi une prise de décision rapide.

Qualité et cohérence des données

  • Le défi : Les inexactitudes, les incohérences et la mauvaise qualité des données peuvent conduire à des informations et à une prise de décision peu fiables.
  • Solution: Des outils de pipeline de données modernes, comme Astera, offrent des fonctionnalités de qualité des données, permettant aux entreprises de nettoyer, valider et améliorer les données, garantissant ainsi leur exactitude et leur cohérence.

Évolutivité et performances

  • Le défi : La gestion de volumes croissants de données peut mettre à rude épreuve les systèmes traditionnels, entraînant des problèmes de performances et d’évolutivité.
  • Solution: Les outils de pipeline de données basés sur le cloud fournissent une infrastructure évolutive, permettant aux entreprises d'ajuster dynamiquement les ressources en fonction des demandes de charge de travail, garantissant ainsi des performances optimales.

Efficacité opérationnelle

  • Le défi : La gestion et l'orchestration manuelles de flux de données complexes peuvent prendre du temps et être sujettes aux erreurs.
  • Solution: Les outils d'orchestration de workflow automatisent et rationalisent les tâches de traitement des données, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et réduisant le risque d'erreurs humaines.

 

Outils de pipeline de données : Astera commentaire client

La ligne de fond

Les outils de pipeline de données sont devenus un élément essentiel de la pile de données moderne. À mesure que la quantité de données continue d’augmenter, ces outils deviennent encore plus importants pour gérer le flux d’informations provenant de sources toujours plus nombreuses.

Cependant, il n’y a pas deux outils égaux. Le choix du bon outil dépend de plusieurs facteurs. Certains outils excellent dans la gestion des flux de données en temps réel, tandis que d'autres sont mieux adaptés au traitement par lots d'ensembles de données volumineux. De même, certaines solutions offrent des interfaces conviviales avec des fonctionnalités glisser-déposer, tandis que d'autres nécessitent une expérience en codage pour la personnalisation. En fin de compte, le meilleur outil de pipeline de données sera celui qui répondra aux exigences de l’entreprise.

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