Outils ETL Snowflake : les 7 principales options à considérer en 2024

Snowflake a restructuré le scénario d'entreposage de données avec son architecture basée sur le cloud. Les entreprises peuvent facilement faire évoluer leurs capacités de stockage et de traitement de données grâce à cette approche innovante. Il élimine le besoin d’une gestion complexe de l’infrastructure, ce qui se traduit par des opérations rationalisées.  

Selon un récent Gartner enquête, 85 % des entreprises utilisent désormais des entrepôts de données basés sur le cloud comme Snowflake pour leurs besoins d'analyse. Sans surprise, les entreprises adoptent déjà les outils ETL Snowflake pour rationaliser leurs processus de gestion des données.  

Dans ce blog, nous explorerons les meilleurs outils ETL Snowflake qui aident les entreprises à extraire, transformer et charger efficacement leurs données dans la plateforme de données Snowflake et à en tirer des informations exploitables. 

Quoi is Flocon ETL?

Selon une étude réalisée par Conseil Forrester en 2023, les organisations qui ont adopté Snowflake ETL ont connu une amélioration significative de leurs capacités d'analyse. Plus précisément, l'étude a révélé que ces organisations ont obtenu une réduction de 45 % du temps d'intégration des données et une augmentation de 60 % de la vitesse de génération d'informations par rapport à celles utilisant des processus ETL traditionnels.. LET discuter de la façon dont le processus ETL Snowflake vos contrats: 

1. Extraction de données avec Snowflake 

Le premier pas, extraction, implique la collecte de données provenant de plusieurs sources. Ces sources peuvent aller des bases de données traditionnelles aux plateformes SaaS et même aux données non structurées. Snowflake permet l'ingestion directe de données provenant de ces sources dans sa zone de transit. Cela est possible grâce à la prise en charge par Snowflake de divers formats de données tels que JSON, Avro, XML, Parquet, etc.  

La capacité de la plateforme à gérer des données semi-structurées simplifie le processus d'extraction, car elle élimine le besoin de prétraitement ou de conversion des données dans un format spécifique. 

2. Transformation des données avec Snowflake 

Une fois les données dans Snowflake, l'étape suivante est De La Carrosserie . Cette étape consiste à convertir les données extraites dans un format ou une structure plus adaptée à l'analyse. Snowflake facilite ce processus via son interface SQL, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transformations complexes à l'aide de requêtes SQL familières. 

L'architecture unique de Snowflake, qui sépare le calcul et le stockage, permet à ces transformations de se produire de manière très efficace. Les utilisateurs peuvent augmenter ou réduire les ressources informatiques (entrepôts) selon leurs besoins, garantissant ainsi que les transformations sont à la fois rapides et rentables.

3. Données chargement avec Snowflake 

La dernière étape consiste à charger les données transformées dans les couches de stockage de Snowflake à des fins d'analyse et de reporting. L'architecture de Snowflake garantit qu'une fois les données chargées, elles sont immédiatement disponibles pour les interrogations.  

Ceci est facilité par la gestion automatique de l'indexation et de l'optimisation, qui supprime les frais administratifs traditionnels associés à la gestion d'un entrepôt de données. 

Quoi Outils ETL Snowflake ? 

Les outils ETL Snowflake ne constituent pas une catégorie spécifique d'outils ETL. Au lieu de cela, le terme flocon de neige Les outils ETL font référence à l'utilisation d'outils, de solutions logicielles et de processus spécialisés en conjonction avec la plateforme de données Snowflake pour l'extraction, la transformation et le chargement de données. 

1. Extrait  

La première étape du processus ETL Snowflake consiste à extraire des données de plusieurs sources telles que des bases de données, des plateformes de stockage cloud, Apiset les services de streaming. Les outils ETL pour Snowflake fournissent des connecteurs et des API intégrés qui permettent aux organisations d'extraire efficacement les données de ces sources. 

Divers outils utilisent différentes techniques pour extraire les données, telles que l'extraction incrémentielle qui récupère uniquement les données nouvelles ou mises à jour depuis l'extraction précédente, et l'extraction complète, qui récupère toutes les données disponibles de la source. Certains outils proposent également l'extraction delta, qui permet d'extraire uniquement les données modifiées depuis la dernière extraction, optimisant ainsi le processus et réduisant l'utilisation des ressources. 

2. Transformer 

Une fois les données extraites, elles subissent une transformation pour répondre aux exigences spécifiques de la plateforme de données Snowflake et aux cas d'utilisation analytiques. Flocon de neige ETL Les outils offrent un large éventail de capacités de transformation, permettant aux organisations d'adapter leurs données à leurs besoins analytiques. Les transformations comprennent principalement le nettoyage, le filtrage, l'agrégation, la jointure et l'enrichissement des données pour garantir leur exactitude, leur cohérence et leur pertinence. 

Les outils ETL de Snowflake aident également au mappage des données en fournissant des fonctions permettant de mapper les champs de données sources aux champs correspondants dans la plateforme de données Snowflake. Cela garantit que les données sont transférées avec précision et alignées sur le schéma désigné dans Snowflake, permettant une intégration et une analyse fluides. En offrant des interfaces et des fonctionnalités de mappage intuitives, ces outils simplifient le processus de mappage, permettant aux utilisateurs de configurer efficacement les mappages de données et de maintenir l'intégrité des données tout au long du flux de travail ETL. 

3. Charger 

Enfin, les données sont chargées dans Flocon donnéestables de base, où il peut être stocké, géré et analysé. Flocon Les outils ETL fournissent des mécanismes pour charger des données dans les tables Snowflake à l'aide différent techniques, comme le chargement en vrac et en parallèle. 

Pourquoi incorporer un tiers Flocon Outil ETL ?

Bien que Snowflake prenne en charge les processus ETL de manière native, l'intégration d'un outil ETL tiers pour Snowflake offre plusieurs avantages : 

Automation: De nombreux outils ETL Snowflake offrent des capacités d'automatisation avancées, simplifiant la planification et la gestion des pipelines ETL. Cela réduit l’effort manuel et augmente l’efficacité. 

Connecteurs pré-construits : Les outils ETL tiers pour Snowflake sont souvent livrés avec une large gamme de connecteurs prédéfinis pour diverses sources et destinations de données, rationalisant ainsi le processus d'intégration. 

Capacités de transformation : Certains outils offrent de puissantes capacités de transformation, notamment le mappage visuel des données et la logique de transformation, qui peuvent être plus intuitives que le codage manuel des transformations SQL. 

Surveillance et gestion des erreurs : Les outils ETL de Snowflake fournissent généralement des fonctionnalités de surveillance et de gestion des erreurs, ce qui facilite la gestion du processus ETL et garantit la qualité des données. 

Sécurité et conformité: Ils incluent souvent des fonctionnalités de sécurité intégrées et des normes de conformité qui contribuent à protéger les données sensibles et à répondre aux exigences réglementaires.  

Bénéfices d'un En utilisant ETL flocon de neige Outils 

Les outils ETL de Snowflake offrent plusieurs avantages qui aident les organisations à gérer efficacement leurs procédures d'intégration de données., ce qui leur permet à son tour de extraire des informations précieuses de leurs données. 

Intégration transparente des données  

Snowflake accepte facilement les données entrantes provenant de solutions de stockage cloud, permettant aux organisations d'intégrer de manière transparente des données provenant de diverses sources. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut facilement importer des données de ventes stockées dans le stockage cloud directement dans Snowflake à des fins d'analyse et de reporting, sans avoir besoin de processus complexes lors du déplacement des données. 

 Initiation ETL flexible 

Les fonctionnalités d'automatisation telles que Cloud Messaging et les points de terminaison de l'API REST dans Snowflake permettent un chargement continu des données et un lancement ETL flexible, améliorant ainsi l'efficacité et la coordination.  

Par exemple, un prestataire de soins de santé peut automatiser l'extraction des données des patients à partir d'un système externe à l'aide de la fonctionnalité Cloud Messaging de Snowflake, vérifiant ainsi que les données sont chargées en continu dans Snowflake pour des analyses et des rapports en temps réel. 

Intégration simplifiée  

L'intégration avec les applications et outils d'analyse existants est simplifiée grâce aux points de terminaison de l'API REST de Snowflake et à l'interface Web intuitive.  

Par exemple, une équipe marketing peut connecter de manière transparente Snowflake à son outil d'analyse préféré, à l'aide des points de terminaison de l'API REST de Snowflake, ce qui lui permet de visualiser et d'analyser les données directement dans son environnement d'analyse familier sans nécessiter d'exportations ou d'importations manuelles de données. 

Modèle de facturation transparent  

Le modèle de facturation transparent de Snowflake sépare les coûts de calcul et de stockage, permettant aux entreprises de contrôler les dépenses en fonction de leurs besoins spécifiques et de leurs modèles d'utilisation.  

Par exemple, une entreprise de services financiers peut surveiller et ajuster ses ressources de calcul et de stockage dans Snowflake pour optimiser les coûts en fonction des exigences fluctuantes du traitement des données, en s'assurant qu'elle ne paie que pour les ressources qu'elle consomme. 

Caractéristiques de sécurité avancées  

Les fonctionnalités de sécurité avancées telles que le cryptage et l'authentification dans Snowflake garantissent la protection des données et la conformité aux réglementations du secteur.  

Par exemple, une agence gouvernementale peut crypter les données sensibles des citoyens stockées dans Snowflake pour les protéger contre tout accès non autorisé, tout en mettant en œuvre une authentification multifacteur pour garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données, garantissant ainsi la conformité aux exigences réglementaires. 

Innovation régulière  

L'engagement de Snowflake en faveur de l'innovation et l'ajout régulier de fonctionnalités avancées permettent aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités de pointe pour des analyses de données et des informations améliorées.  

Par exemple, Snowflake publie régulièrement des mises à jour et des améliorations de sa plateforme, telles que de nouveaux algorithmes de traitement de données et des intégrations avec des technologies émergentes, permettant aux organisations de garder une longueur d'avance et de tirer parti des dernières avancées en matière d'analyse de données. 

7 Meilleurs outils ETL Snowflake  

Les outils ETL suivants pour flocon de neige sont populaires pour répondre aux besoins en données des entreprises, en particulier celles utilisant l'entrepôt de données Snowflake. 

1. Astera  

Astera est une plate-forme complète de gestion de données conçue pour simplifier et rationaliser les opérations de données d'entreprise, en mettant fortement l'accent sur la compatibilité et l'intégration avec plusieurs bases de données, entrepôts de données et plates-formes cloud, y compris Snowflake.  

Avec son approche unifiée de la gestion des données et ses fonctionnalités étendues, Astera permet aux entreprises d'utiliser Snowflake pour un traitement et des analyses efficaces des données. 

Principales caractéristiques de Astera Pile de données

• Vous pouvez vous connecter de manière native à un large éventail de sources et de destinations de données, à la fois sur site et dans le cloud, garantissant ainsi la flexibilité de votre intégration de données efforts. 
• Transformez et façonnez vos données en fonction des besoins de votre entreprise à l'aide de transformations et de fonctions prédéfinies sans écrire de code. 
• Automatisez la gestion de la qualité des données pour garantir que seules des données de haute qualité parviennent à vos entrepôts de données, en nettoyant, dédupliquant et validant les données en fonction de vos règles métier. 

• Automatisez et orchestrez en toute transparence vos flux de travail d'intégration de données, réduisant ainsi les interventions manuelles et rationalisant les opérations. 
• Utilisez l'interface visuelle glisser-déposer pour créer facilement et rapidement des pipelines ETL et ELT, vous permettant ainsi de configurer des pipelines de données en quelques minutes. 
• Levier Extraction de données alimentée par l'IA des capacités permettant d'extraire des données de sources non structurées telles que des PDF, des fichiers texte et des feuilles de calcul, améliorant ainsi votre processus de collecte de données. 
• Accédez à des connecteurs intégrés pour une variété de formats de fichiers, de bases de données, d'options de stockage dans le cloud, d'entrepôts de données, notamment Snowflake, et de lacs de données, ainsi qu'à la prise en charge de diverses applications via des connecteurs natifs et personnalisés, élargissant ainsi vos capacités d'intégration. 
• Bénéficiez de transformations avancées, d'un mappeur automatique basé sur l'IA pour une cartographie efficace des champs et de puissantes fonctionnalités de qualité des données pour nettoyer et garantir l'intégrité de vos données, le tout via de simples opérations de glisser-déposer dans le concepteur de flux de données.  

2. Matillion  

Matillion est unn ETL outil, offrant une intégration transparente avec des plateformes telles qu'Amazon Redshift, Google BigQuery et Snowflake. Il fournit des capacités de transformation des données et une orchestration pour le chargement des données. 

Avantages 

• Avec Matillion ETL, les utilisateurs peuvent effectuer des transformations de données complexes à l'aide de SQL personnalisé ou en créant des composants de transformation via une interface graphique intuitive. 
• Matillion prend en charge plusieurs sources de données, notamment des bases de données, des plateformes CRM, des ERP, etc.  
• Le support client est disponible via la billetterie en ligne et l'assistance téléphonique, garantissant une assistance rapide chaque fois que vous en avez besoin. 

Inconvénients  

• La configuration de certaines connexions peut être complexe et les mises à niveau nécessitent souvent la création d'une instance de sauvegarde, ce qui complique encore davantage le processus. 
• Le manque de documentation directe sur les nouvelles fonctionnalités vous oblige à parcourir les FAQ ou à les découvrir de manière indépendante, ce qui nuit à votre facilité d'utilisation.  
• Il manque de modèles prédéfinis, les utilisateurs doivent donc commencer à tout créer à partir de zéro, ce qui peut prendre beaucoup de temps. 

3. Point  

Stitch est une plateforme ETL basée sur le cloud qui vise pour simplifier l'ingestion de données provenant de diverses applications et bases de données SaaS dans des entrepôts de données et des lacs de données. point aussi . SOLUTIONS pour les équipes non techniques afin de mettre en place rapidement des pipelines de données. 

Avantages 

• Les utilisateurs peuvent définir les transformations requises pour la compatibilité avec les destinations Snowflake, telles que le dimestrage des données et la traduction des types de données, à l'aide de Python, Java, SQL ou d'une interface utilisateur graphique. 
• La plate-forme permet aux utilisateurs de planifier le chargement des données à des heures prédéfinies, en maintenant les mises à jour en temps opportun des tables dans Snowflake. 

• Les utilisateurs peuvent ajouter de nouvelles sources de données au système de manière autonome. 

Inconvénients

• Il offre des capacités limitées de transformation de données et nécessite un tap Singer pour la prise en charge de SQL Server sur site, ce qui limite la flexibilité. 
• Il prend en charge un nombre restreint de destinations, limité à une, trois ou cinq, selon le niveau d'abonnement, limitant ainsi l'évolutivité.  
• La réplication des données d'une source unique vers plusieurs destinations est difficile avec Stich.  

4. Flux d'air Apache  

Apache Airflow est un outil ETL open source largement utilisé pour Snowflake, offrant de puissantes fonctionnalités de surveillance, de planification et de gestion des flux de travail via une interface d'application Web.  

Avantages 

• Les visualisations DAG et les arborescences de tâches vous offrent un aperçu du flux logique de vos flux de travail, vous permettant de surveiller et de gérer efficacement vos pipelines. 
• La nature open source d'Apache Airflow vous permet de tirer parti d'une vaste communauté et d'une documentation complète pour la configuration, le dépannage et l'assistance. 
• Vous pouvez améliorer vos flux de travail Airflow avec des fonctionnalités personnalisées à l'aide de Python, permettant une intégration transparente avec Snowflake et d'autres systèmes. 

Inconvénients  

• Nécessite une configuration utilisateur approfondie et une expertise technique, ce qui rend la tâche difficile pour un utilisateur non technique. 
• Oblige des connaissances Python pour créer des pipelines de données dans Airflow, limitant l'accessibilité si les utilisateurs manquent de compétences en programmation.  
• Il est difficile de modifier les pipelines une fois qu'ils sont créés. 

5. Intégrer.io 

Integrate.io est un outil d'intégration de données conçu pour fournir une couche d'intégration pour les entrepôts de données, y compris Snowflake. Offrant une plateforme de pipeline de données sans code, Integrate.io prend en charge diverses techniques d'intégration de données telles que ETL, ELT, CDC, ainsi que ETL inversé.  

Avantages 

• Integrate.io offre la fonctionnalité de réplication des données ELT, permettant la synchronisation des données en temps réel avec des mises à jour datant d'il y a 60 secondes seulement. 
• L'interface glisser-déposer sans code simplifie le processus de définition des transformations et de connexion des sources de données, la rendant accessible aux utilisateurs ayant différents niveaux d'expertise technique. 

• Integrate.io fournit une équipe d'assistance pour aider les utilisateurs pour toute question ou problème qu'ils pourraient rencontrer lors de la mise en œuvre et de l'exploitation.  

Inconvénients  

• Les messages d'erreur lors de l'installation peuvent ne pas être clairs pour les utilisateurs, ce qui rend difficile le diagnostic et la résolution des problèmes sans conseils détaillés. 
• Le logiciel nécessite une expérience en développement pour que les utilisateurs puissent l'utiliser efficacement, ce qui pose des défis, surtout s'ils sont débutants.  
• À mesure que l'utilisateur crée des pipelines supplémentaires ou augmente leur complexité, l'interface devient plus compliquée 

6. Fivétran 

Fivétran permet les utilisateurs à répliquere applications, bases de données, événements et fichiers dans des entrepôts cloud hautes performances, y compris Snowflake. 

Avantages 

• Offre une configuration facile et des pipelines de données automatisés qui nécessitent une maintenance minimale, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'analyse. 
• Prend en charge la modélisation SQL avec des schémas définis et des diagrammes entité-relation (ERD). 
• Fivetran peut être exécuté dans des environnements entièrement gérés, hybrides ou auto-hébergés, s'adaptant à différents besoins et politiques organisationnels.  

Inconvénients

• Ne prend pas en charge le flux Kinesis en tant que source de données et Aurora sans serveur, ce qui limite son applicabilité à des cas d'utilisation spécifiques. 
• Ne prend pas en charge les déclencheurs « avant suppression », ce qui limite la flexibilité de la gestion et de l'automatisation des données.  
• Il est délicat de déterminer le coût final de la plateforme. 

7. Ensembles de flux 

Ensembles de flux est un outil ETL cloud first et entièrement géré qui permet aux utilisateurs pour créer des pipelines d'ingestion de données améliorés pour une livraison continue de données conditions pour l'analyse, y compris Snowflake.  

Avantages  

• Fournit une expérience utilisateur intuitive avec une interface graphique glisser-déposer pour effectuer des transformations de données avant le chargement dans Snowflake. 
• Permet d'ajouter de nouvelles sources de données et d'écrire des processeurs de données personnalisés en JavaScript, Groovy, Scala, etc., offrant aux utilisateurs flexibilité et extensibilité dans le traitement des données. 

• Propose une documentation complète sur les produits et les opérations sur son site Web, ainsi qu'un support client via une billetterie en ligne et une assistance par appel.  

Inconvénients

• La journalisation peut sembler compliquée et la copie du même pipeline sur un autre serveur entraîne souvent des problèmes de dépendance à la bibliothèque, compliquant ainsi le processus de déploiement. 
• Établir une connectivité entre une instance Docker locale et des applications externes peut s'avérer difficile, entravant une intégration transparente.  
• Lorsque vous essayez de diagnostiquer des problèmes, il peut être difficile de passer au crible les messages d’erreur et de journalisation complexes. 

Choisir le bon outil ETL Snowflake 

Lors du choix d'un outil ETL Snowflake, plusieurs facteurs et fonctionnalités doivent être pris en compte pour garantir que l'outil répond aux exigences spécifiques.: 

Payé ou Ostylo SOurce  

Lorsque vous choisissez un outil ETL Snowflake, la première chose à penser est s'il faut payez-le ou utilisez un logiciel gratuit et open source option. Les outils payants sont généralement dotés de plus de fonctionnalités et d'une assistance. Les outils open source sont gratuits et peuvent être un bon choix pour ceux qui débutent avec Snowflake ETL. 

Facilité d’utilisation 

La facilité d'utilisation en est un autre facteur important à envisager. Certains outils ETL Snowflake sont conçus pour les experts en technologie, tandis que d'autres sont conçus pour les personnes ayant moins de connaissances techniques. savoir-faire. Choisir un outil qui correspond les équipes le niveau de compétence peut rendre la configuration d’un entrepôt de données plus rapide et plus facile. 

Capacité de se déplacer Données  

Lorsqu'une organisation utilise diverses sources de données, il est important pour sélectionner un outil ETL Snowflake capable de gérer les données de différentes sources. Certains outils fonctionnent bien avec des types spécifiques de données, tandis que d'autres peuvent gérer plusieurs sources. La sélection d'un outil prenant en charge diverses sources de données garantit une intégration complète des données, ce qui permet une meilleure analyse des données. 

Option pour ajouter/Modification Les sources de données  

As l'organisation grandit, ça devrait ressembler pour un outil ETL Snowflake qui permet un ajout facile ainsi que modification de les sources de données. Cette flexibilité garantit qui le l'entrepôt de données peut s'adapter aux besoins changeants de l'organisation au fil du temps. 

Capacité à transformer le Données 

Il est impératif de trouver le bon outil capable de répondre à des besoins de transformation spécifiques. Les outils ETL de Snowflake offrent un large éventail d'options, ce qui facilite l'adaptation des données aux besoins analytiques spécifiques.  

Un outil doté de solides capacités de transformation des données peut fournir des informations précises et permettre aux entreprises de prendre des décisions éclairées.   

Prix 

Lors de la sélection d'un outil ETL, les entreprises doivent tenir compte du coût de l'outil. Tandis que certaines Outils ETL sont disponibles gratuitement, d’autres sont payants. Pour gérer efficacement les ressources financières tout en garantissant les fonctionnalités ETL nécessaires, les entreprises doivent choisir un outil adapté à leur budget et offrant les fonctionnalités dont elles ont besoin. exigent.  

Documentation produit 

Lorsqu'un utilisateur tente d'implémenter un nouvel outil, l'un des plus facteurs importants qui peut impact leur succès réside dans la qualité de la documentation disponible. Les outils dotés d'une documentation claire et utile permettent aux utilisateurs de démarrer plus facilement et rapidement, réduisant ainsi le temps nécessaire pour apprendre à les utiliser. 

 Service client  

Lors de l’évaluation d’un outil ETL Snowflake, il est important de prendre en compte la qualité du support client. Une assistance fiable est essentielle pour résoudre tout problème lors de l’utilisation de l’outil.  

Par conséquent, il est essentiel de rechercher un outil doté d’une équipe de support client réputée et réactive, capable de vous aider à résoudre rapidement tout problème. Cela garantit que les opérations peuvent se poursuivre sans aucune interruption et que les données restent protégées.  

Final Paroles  

Le recours croissant aux entrepôts de données basés sur le cloud comme Snowflake souligne l'importance d'outils ETL efficaces. Parmi les solutions phares, Astera se distingue par son interface conviviale et ses fonctionnalités avancées.  

Les entreprises peuvent explorer Asterales capacités d'intégration de données de première main avec un GRATUIT DE 14 JOURS. Découvrez comment Astera rationalise les processus de données, permettant une extraction efficace des informations.  

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