Les 7 meilleurs outils AWS ETL en 2024

Amazon Web Services (AWS) ETL fait référence à un ensemble d'outils et de services basés sur le cloud qui aident à extraire des données de différentes sources, à les rendre utilisables et à les stocker de manière à faciliter leur analyse et à prendre des décisions en fonction de celles-ci.. Les outils AWS ETL offrent un avantage unique aux entreprises cherchant à rationaliser leurs processus de données. Ces outils sont efficaces, évolutifs et adaptables, ce qui les rend idéaux pour un large éventail de secteurs, de la santé à la finance en passant par la vente au détail et au-delà.  

Selon un rapport récent de Gartner, plus de la moitié des entreprises prévoient de se tourner vers des plateformes cloud industrielles d'ici 2028. Ce changement reflète une nouvelle approche de l'utilisation des technologies cloud comme un atout stratégique, et utilitaire pour l’innovation et la différenciation concurrentielle.  AWS aide les entreprises à se préparer pour l'avenir en tirant parti de la technologie cloud. Elle est à la pointe de cette transformation, notamment dans l'optimisation des flux de données grâce aux outils AWS ETL.  

Dans cet article, nous allons discuter de tout Outils AWS ETL, explorant les meilleures options disponibles en 2024 pour vous aider à prendre une décision éclairée.  

Que sont les outils AWS ETL ?  

AWS propose une gamme de ETL les outils pour aider les entreprises à intégrer et gérer leurs données. Ces outils permettent aux entreprises de collecter, traiter et analyser facilement les données, les transformant en informations utiles.  

Il existe quatre outils AWS ETL clés avec des avantages uniques qui peuvent aider les entreprises à améliorer leur gestion des données. 

1. Pipeline de données AWS  

AWS Data Pipeline est un service Web qui facilite le déplacement et la transformation des données entre différents stockages AWS., services de calcul et sources sur site. Il possède une interface simple qui permet à l'utilisateur de glisser-déposer des sources de données et des destinations sur un canevas visuel. Avec AWS Data Pipeline, un utilisateur peut créer des pipelines de données ETL en définissant des attributs de connexion spécifiques. 

Pipeline de données AWS offre une fonction d'automatisation, qui permet à l'utilisateur de planifier l'exécution automatique des flux de travail de données. Cela signifie que les données sont toujours à jour et prêtes à être analysées.. Ce niveau d'automatisation rationalise les opérations et rend le traitement des données plus efficace. 

L'outil est tolérant aux pannes, ce qui signifie qu'il est conçu pour gérer les échecs et qu'il réessaye automatiquement les tâches qui rencontrent des erreurs. AWS Data Pipeline fournit également des notifications personnalisables pour tenir l'utilisateur informé de l'état de ses flux de données. 

Enfin, AWS Data Pipeline peut gérer automatiquement les ressources et fournir des modèles prédéfinis pour des scénarios complexes de traitement des données, libérant ainsi les entreprises des complexités techniques du traitement des données. 

2. Colle AWS 

Cette plate-forme ETL sans serveur est conçue pour automatiser le travail de préparation des données, ce qui en fait un processus sans tracas. En pointant AWS Glue vers les données stockées dans AWS, il identifie automatiquement les données, déduit leur structure et catalogue les métadonnées dans le catalogue de données AWS Glue. La découverte et l'organisation automatiques des données les rendent instantanément prêtes pour les processus ETL et accessibles pour les requêtes, garantissant ainsi que les pipelines d'analyse sont perspicacité conduit. 

AWS Glue dispose d'une interface graphique conviviale qui permet aux utilisateurs de créer des pipelines de transformation de données avec un minimum de ressources. perturbation, même s'ils n'ont pas de connaissances approfondies en codage. À mesure que les utilisateurs assemblent visuellement la tâche ETL, AWS Glue génère le code PySpark nécessaire en arrière-plan, ce qui le rend facile à utiliser. 

La Glue Data Catalog et la découverte automatisée de schémas rationalisent le processus ETL en organisant les métadonnées des données de manière centralisée, ce qui facilite leur recherche, leur accès et leur transformation. 

3. AWS Lambda 

AWS Lambda est un service informatique sans serveur proposé par Amazon Web Services (AWS) qui exécute du code en réponse à divers événements, gérant automatiquement les ressources informatiques sous-jacentes. Il permet aux utilisateurs d'étendre les services AWS avec une logique personnalisée ou de développer des services backend sans gestion de serveur. 

Lambda prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Python, Node.js, Java, Ruby, Go et Power Shell, offrant une flexibilité basée sur les préférences des utilisateurs. 

En tant qu'outil ETL, AWS Lambda peut traiter et transformer les données de manière transparente. En tirant parti des fonctions Lambda, les utilisateurs peuvent concevoir des pipelines ETL pour extraire des données de différentes sources, les transformer selon des exigences spécifiques et les charger dans des destinations cibles. 

Lambda répond à divers événements, tels que les requêtes HTTP via Amazon API Gateway, les modifications d'objets dans les compartiments Amazon S3 et les mises à jour de tables dans Amazon DynamoDB, déclenchant l'exécution de code défini par l'utilisateur pour effectuer les actions souhaitées.  

4. Brassage de données AWS Glue  

AWS Glue DataBrew est un outil qui simplifie et accélère le processus de préparation des données pour l'analyse et l'apprentissage automatique. C'est comme avoir un assistant qualifié qui s'occupe de toutes les tâches de préparation des données. 

Avec DataBrew, les utilisateurs peuvent facilement extraire des données de différentes sources et les nettoyer, corriger les erreurs et les transformer dans un format plus utile à l'aide d'une interface intuitive. Cet outil permet de gagner du temps et rend la préparation des données accessible à tous, quelles que soient les compétences en codage.  

Après avoir affiné les données, DataBrew peut automatiser ces étapes. Cela signifie que lorsque des données similaires seront reçues la prochaine fois, DataBrew se souviendra du processus et le répétera automatiquement, sans aucune intervention de l'utilisateur. Il s'agit d'un outil destiné aux entreprises qui souhaitent utiliser leurs données pour prendre des décisions ou créer des modèles d'apprentissage automatique, mais qui ne veulent pas se laisser ralentir par les aspects techniques de l'obtention du résultat.e données prêtes. 

AWS Data Pipeline contre AWS Glue

AWS Glue est un service moderne et sans serveur qui se concentre sur l'automatisation et l'intégration au sein de l'écosystème AWS. Il offre un moyen simple et efficace de traiter et de transformer les données. D'autre part, AWS Data Pipeline est un service de flux de travail plus traditionnel qui automatise le mouvement et la transformation des données. 

Fonctionnalité	Pipeline de données AWS	Colle AWS
Interface utilisateur	Glisser déposer; Console de gestion basée sur le Web ; CLI	Interface graphique visuelle et basée sur le code
Traitement de l'information	Lot	Lot et streaming
écaillage	Évolutif manuellement pour gérer de grands ensembles de données	Évolue automatiquement à la demande
Environnement d'exécution	Peut être utilisé sur le cloud AWS ou sur site	Sans serveur ; entièrement géré par AWS
Intégration avec les services AWS	S'intègre aux services de stockage et de base de données AWS	Intégration étendue avec les services AWS, y compris la prise en charge directe des magasins de données et des services d'analyse
Orchestration	Prend en charge la planification, le suivi des dépendances et la gestion des erreurs	Gestion avancée des tâches, y compris les déclencheurs, et orchestration des flux de travail avec AWS Glue DataBrew
Gestion des schémas	Pas de découverte ou de gestion de schéma natif	Découverte, catalogage et gestion automatisés des schémas avec AWS Glue Data Catalog
Capacités de transformation	Scripts personnalisés pour la transformation des données	Prend en charge les transformations intégrées et les scripts personnalisés.
Prix	Facturé en fonction de la fréquence des activités et de l'endroit où elles se déroulent	Tarif horaire pour les tâches ETL et les robots d'exploration, avec un tarif minimum ; frais supplémentaires pour l'utilisation de Data Catalog et DataBrew

Les 8 meilleurs outils à ETL Données in AWS 

Choisir un outil ETL pour AWS qui répond aux exigences de votre entreprise peut être a difficile tâche, surtout si nous Pour conférer la gamme d'outils AWS ETL disponibles in le marché. Pour simplifier ce processus, nous avons compilé une liste des meilleurs AOutils ETL WS. 

1. Astera  

Astera est une plateforme complète d'intégration de données qui simplifie et accélère vos processus de données en mettant l'accent sur l'automatisation et la convivialité. Il permet aux utilisateurs professionnels et techniques de gérer des flux de données complexes sans dépendance informatique importante..  

• Intégrez-vous de manière transparente à AWS, en améliorant la qualité de vos données et vos processus ETL à l'aide Asterales capacités cloud de. 
• Assurez l'intégrité et la propreté de vos données avant de les stocker dans les services AWS grâce à des fonctionnalités avancées de gestion de la qualité des données. 
• Transformez efficacement les données à l’aide de transformations et de fonctions prédéfinies, éliminant ainsi le besoin d’une expertise approfondie en codage. 
• Créer et gérer Pipelines ETL sur AWS sans effort grâce à une interface intuitive par glisser-déposer. 
• Extrayez des informations précieuses à partir de sources de données non structurées directement dans AWS grâce aux capacités d'extraction de données basées sur l'IA. 
• Ingérez facilement des données provenant de diverses sources et formats dans AWS à l'aide de connecteurs intégrés. 
• Optimisez votre informatique tâches sur AWS en automatisant et en orchestrant les flux de travail de données, garantissant ainsi une disponibilité des données en temps opportun. 
• Améliorez le mappage des données de la source à la destination avec un mappeur automatique alimenté par l'IA, crucial pour maintenir la qualité et la cohérence des données dans les environnements AWS.  

2. Colle AWS  

AWS Glue est un service ETL entièrement géré qui automatise la préparation de vos données à des fins d'analyse, offrant un moyen transparent d'organiser, de nettoyer et, finalement, de transformer vos données.  

Avantages 

• L'architecture sans serveur d'AWS Glue élimine le besoin de gérer l'infrastructure, permettant à l'utilisateur de se concentrer sur l'analyse des données. 
• Il offre une rentabilité, une facturation basée sur les ressources utilisées.  
• AWS Glue simplifie la création de tâches ETL grâce à une interface conviviale et à la génération automatique de code.  

Inconvénients

• Le service offre un contrôle limité sur les ressources de calcul, qui peut ne pas correspondre à toutes les exigences du projet ou aux besoins de calcul spécifiques. 

• AWS Glue prend uniquement en charge Python et Scala pour les scripts, ce qui complique potentiellement l'intégration de scripts ETL existants écrits dans d'autres langages. 

3. Pipeline de données AWS

AWS Data Pipeline est un service Web pour le traitement et le transfert de données entre AWS, sur site et les sources de stockage.  

Avantages

• AWS Data Pipeline prend en charge une gamme de bases de données AWS et fournit une interface de contrôle intuitive  
• Il crée des ressources et des clusters uniquement lorsque cela est nécessaire.  
• Les données sont protégées au repos et en mouvement grâce aux mécanismes de contrôle d'accès d'AWS.  

Inconvénients

• La gestion de plusieurs installations et configurations sur des ressources de calcul au sein de pipelines de données peut s'avérer difficile.  
• Les débutants peuvent trouver la représentation des conditions préalables et de la logique de branchement complexe.  
• Pour les utilisateurs nécessitant des données provenant de services externes, AWS Data Pipeline n'est peut-être pas le choix le plus approprié.  

4. point (a acquise par Talend) 

Stitch simplifie la réplication des données de diverses sources vers votre entrepôt de données, permettant ainsi une analyse de données efficace et sécurisée. 

Avantages

• Tla configuration de la plateforme et son interface conviviale fait votre création rapide de pipeline de données. 
• Avec prise en charge de plus de plusieurs sources de données, vous pouvez intégrer une gamme diversifiée de données dans vos flux de travail d'analyse. 
• L'adhésion de Stitch aux normes SOC 2, HIPAA et GDPR garantit que vos processus de données répondent aux normes de sécurité et de confidentialité. 

Inconvénients

• La personnalisation limitée de la plateforme peut restreindre la capacité d'adapter les pipelines de données aux besoins métiers complexes ou spécifiques. 
• ISes capacités de transformation sont limitées, nécessitant potentiellement des outils supplémentaires pour la manipulation de données complexes. 
• Stitch offre des options de surveillance limitées, ce qui pose des défis aux entreprises qui ont besoin d'une surveillance et d'alertes en temps réel. 

5. Intégrer.io 

Intégrer.io est une plate-forme en nuage ça simplifie intégration de données provenant de plusieurs sources. Il rationaliseres le processus d'agrégation et de transformation des données pour vos besoins d'analyse. 

Avantages

• Il améliore les processus de transformation des données, facilitant des flux de travail rapides et efficaces pour la gestion des données. 
• L'outil simplifie les intégrations, notamment avec les environnements Salesforce, améliorant les tâches de consolidation des données.  
• ISes fonctionnalités de sécurité, notamment le cryptage et la conformité SOC 2, protègents les données tout au long du processus ETL. 

Inconvénients 

• La journalisation des erreurs de base de la plate-forme peut rendre plus difficile le dépannage de problèmes complexes.  
• TL'interface peut présenter des défis lorsque vous naviguez dans des configurations de pipeline de données plus sophistiquées. 
• Certains aspects des fonctionnalités de la plateforme ne sont pas entièrement intégrés. 

6. Talend (a acquise par Qlik) 

Talend propose une solution pour vos besoins ETL, facilitant l'extraction, la transformation et le chargement des données avec sa plateforme open source.  

Avantages

• CA offre des économies de coûts et des possibilités de personnalisation grâce à sa nature open source, ce qui en fait un choix économique pour le tâches d'intégration de données. 
• Les connecteurs permettent une liaison facile à diverses sources de données et applications, améliorant ainsi les capacités d'intégration. 
• Il offre une fonctionnalité glisser-déposer qui simplifie la création et la gestion des processus ETL. 

Inconvénients

• Talend présente une courbe d'apprentissage abrupte pour les nouveaux arrivants dans l'ETL ou l'intégration de données. 
• Bien que Talend dispose d'une large communauté d'utilisateurs, ses options de support sont plus limitées que les outils ETL traditionnels. 
• Talend peut faire face à des défis de performances avec des ensembles de données très volumineux ou des transformations complexes.  

7. informatique 

Informatica rationalise l'intégration et la gouvernance des données sur divers systèmes sources, améliorant ainsi les efforts d'entreposage de données et de business intelligence. 

Avantages 

• Son poids record interface graphique faciliters la conception des processus ETL, la surveillance des sessions et la gestion globale des tâches en toute simplicité. 
• La plate-forme peut gérer plusieurs types de données, y compris les messages en file d'attente et les données non structurées, garantissant complet intégration de données. 
• Grâce à la plateforme Web centralisée d'Informatica, les organisations peuvent parvenir à une gouvernance des données ainsi que réductions des frais administratifs.  

Inconvénients

• Le Workflow Monitor ne dispose pas de fonction de tri, ce qui rend difficile la distinction entre les dossiers essentiels et non essentiels. 
• Le Repository Manager ne prend pas en charge le déplacement d'éléments entre des dossiers ni l'importation de fichiers d'exportation XML. 
• Le développement de mappages et de flux de travail n'est pas possible avec l'ensemble d'outils actuel.  

Comment sélectionner le bon outil AWS ETL 

En ce qui concerne les outils AWS ETL, il existe de nombreuses options, toutes prétendant être les meilleures pour le besoins en matière de traitement des données. Il peut être difficile de choisir le bon. Pour vous aider à prendre une décision éclairée, allons explorez le plus facteurs importants à prendre en considération:  

Sources de données prises en charge 

L'outil devrait offrir une large prise en charge de diverses sources de données. Cela inclut les bases de données traditionnelles comme MySQL ou PostgreSQL, les services cloud et même les plateformes de données en streaming. 

Par exemple, une entreprise utilisant une combinaison de bases de données sur site et de services basés sur le cloud bénéficiera d'un outil ETL capable d'intégrer de manière transparente les données provenant de toutes ces sources. 

Fonctionnalités de réplication des données 

La capacité de répliquer efficacement les données est essentielle. L'outil doit fournir des capacités de réplication des données en temps réel, garantissant que les données sont continuellement synchronisées entre la source et la destination.  

Ceci est important pour les entreprises qui s'appuient sur des données à jour pour des analyses et une prise de décision en temps réel. Par exemple, une plateforme de commerce électronique peut avoir besoin de répliquer constamment des données pour analyser le comportement des clients et les niveaux de stocks en temps réel. 

Zéro codage 

De plus, pour les entreprises qui souhaitent minimiser les efforts de codage ou les éliminer complètement, les outils AWS ETL sans code constituent une option précieuse. Ces outils fournissent une interface conviviale où les utilisateurs peuvent créer, gérer et surveiller les tâches ETL sans écrire une seule ligne de code.  

Les interfaces glisser-déposer et les connecteurs prédéfinis pour les sources et destinations de données courantes rendent ces outils accessibles aux utilisateurs quelle que soit leur expertise technique. Un exemple serait une équipe marketing sans compétences en programmation et devant intégrer les données clients provenant de diverses plates-formes à des fins d'analyse ; un outil ETL sans code leur permettrait de configurer et de gérer ces intégrations sans effort. 

CService d'assistance client 

Un bon support client est vital. L'outil ETL doit être doté d'options d'assistance complètes, notamment une assistance en direct 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, une documentation complète et des forums communautaires où les utilisateurs peuvent échanger des conseils et des solutions.  

Ceci est particulièrement important pour les entreprises qui peuvent être confrontées à des scénarios d'intégration complexes ou qui ont besoin de conseils pour optimiser leurs processus ETL. Une entreprise peut préférer un outil réputé pour son support réactif et utile pour résoudre rapidement tous les problèmes qui surviennent. 

Prix 

Le coût de l’outil ETL est un facteur important. Les structures tarifaires varient considérablement, depuis les modèles basés sur un abonnement jusqu'aux forfaits avec paiement à l'utilisation basés sur le volume de données traitées. Les entreprises doivent rechercher une tarification transparente qui correspond à leurs modèles d’utilisation des données et à leurs contraintes budgétaires.  

Pour les petites startups ou les entreprises ayant des besoins fluctuants en matière de traitement des données, un outil proposant une tarification évolutive ou un niveau gratuit pour des volumes de données inférieurs pourrait être très avantageux.

Réflexions finales  

Choisir le bon outil AWS ETL est essentiel pour les entreprises qui cherchent à utiliser leurs données efficacement. Ces outils rationalisent non seulement les processus de données, mais permettent également aux organisations de prendre des décisions éclairées basées sur des informations précises. Lorsque vous explorez les meilleures options pour vos besoins en matière de gestion de données, réfléchissez à la manière dont des fonctionnalités telles que l'automatisation, l'évolutivité et la qualité des données s'alignent sur vos objectifs.  

Astera se distingue comme le principal outil AWS ETL, offrant une facilité d'utilisation, des capacités d'automatisation et des fonctionnalités complètes de qualité des données sans précédent. Expérience Asterale pouvoir transformateur de pour vous-même avec un essai 14-day gratuit or planifier une démo pour voir comment il peut rationaliser vos processus de données et faire progresser votre entreprise.