De beste tools voor gegevensopname in 2024

Gegevensopname is belangrijk bij het verzamelen en overbrengen van gegevens uit verschillende bronnen naar opslag- of verwerkingssystemen.

In deze blog vergelijken we de beste tools voor gegevensopname die in 2024 op de markt beschikbaar zijn. We bespreken hun kenmerken en voor- en nadelen om u te helpen de beste software voor uw gebruiksscenario te selecteren.

Wat is gegevensopname?

Gegevensopname is het verzamelen en importeren van gegevens uit verschillende bronnen in een database voor verdere analyse, opslag of verwerking. Dit proces kan gegevens in twee primaire modi verwerken: realtime verwerking, waarbij gegevens onmiddellijk worden opgenomen en verwerkt zodra ze worden gegenereerd. De andere is batchverwerking, waarbij gegevens met specifieke tussenpozen worden verzameld en tegelijkertijd worden verwerkt.

Wat zijn tools voor gegevensopname?

Tools voor gegevensopname zijn software en oplossingen die zijn ontworpen om de gegevensoverdracht vanuit verschillende bronnen, zoals cloudopslag, bestandssystemen, enz., naar aangewezen opslag- of analysesystemen te automatiseren. Deze tools voor gegevensopname stroomlijnen het verzamelen van gegevens, verminderen de noodzaak voor handmatige interventie en stellen organisaties in staat zich meer te concentreren op gegevensanalyse en het genereren van inzichten.

Er zijn verschillende soorten tools voor gegevensopname, die elk gericht zijn op het specifieke aspect van gegevensverwerking.

1. Standalone tools voor gegevensopname: Deze zijn gericht op het efficiënt vastleggen en leveren van gegevens aan doelsystemen zoals datameren en datawarehouses. Ze bieden functies zoals het vastleggen van gegevens, batch- en realtime-verwerking en basismogelijkheden voor gegevenstransformatie. Hoewel op zichzelf staande tools voor gegevensopname geschikt kunnen zijn voor specifieke gebruiksscenario's voor gegevensopname, geven organisaties de voorkeur aan oplossingen die flexibeler zijn.
2. ETL-hulpmiddelen (Extracteren, Transformeren, Laden).: Terwijl ETL-tools kunnen het algehele data-integratieproces aan, maar worden ook vaak gebruikt voor data-inname.
3. Platformen voor gegevensintegratie: Data-integratieplatforms bieden meerdere mogelijkheden voor gegevensverwerking, waaronder opname, integratie, transformatie en beheer.
4. Tools voor realtime gegevensstreaming: Deze tools nemen voortdurend gegevens op zoals deze verschijnen, waardoor deze beschikbaar zijn voor onmiddellijke analyse. Ze zijn ideaal voor scenario's waarin tijdige gegevens van cruciaal belang zijn, zoals financiële handel of monitoring van online services.

Voordelen van tools voor gegevensopname

Tools voor gegevensopname bieden verschillende voordelen, waaronder:

• Snellere gegevenslevering: Het automatiseren van de gegevensopname met behulp van tools versnelt de verwerking, waardoor een efficiëntere planning mogelijk wordt.
• Verbeterde schaalbaarheid: Geautomatiseerde tools voor gegevensopname vergemakkelijken het toevoegen van nieuwe gegevensbronnen naarmate het bedrijf groeit en maken realtime aanpassingen aan gegevensverzamelingsprocessen mogelijk.
• Gegevensuniformiteit: Het gebruik van tools voor gegevensopname maakt het mogelijk informatie te extraheren en om te zetten in een uniforme dataset. Organisaties kunnen deze informatie gebruiken voor business intelligence, rapporten en analyses.
• Gemakkelijkere ontwikkeling van vaardigheden: Tools voor gegevensopname zijn ontworpen met niet-technische gebruikers in gedachten en beschikken vaak over vereenvoudigde interfaces die het leren en gebruiken ervan eenvoudiger maken.

Hoe werken tools voor gegevensopname?

Tools voor gegevensopname helpen gegevens uit verschillende bronnen te verplaatsen naar de plek waar deze kunnen worden opgeslagen en bekeken. Deze tools maken gebruik van meerdere protocollen en API's zoals HTTP/HTTPS, ODBC, JDBC, FTP/SFTP, AMQP en WebSockets om efficiënt verbinding te maken met en gegevens over te dragen uit bronnen zoals databases, cloudopslag, bestanden en streamingplatforms.

Ten eerste verzamelen deze tools gegevens uit de bronnen met behulp van vaste of aangepaste opdrachten om de gegevens te vinden. Soms kunnen gegevens uit verschillende bronnen verschillende formaten of structuren hebben. De tools voor gegevensopname transformeren dus gegevens om consistentie in formaat en structuur te garanderen. Vervolgens plaatsen deze tools deze gegevens in databases of datawarehouses voor analyse.

Tools voor gegevensopname bieden ook gegevensverplaatsing rechtstreeks naar het doelsysteem voor situaties waarin het zo snel mogelijk laden van de gegevens de prioriteit heeft.

Waarom zijn tools voor gegevensopname belangrijk?

Gegevens komen in vele vormen en van vele plaatsen. Een bedrijf kan gegevens hebben in cloudopslag zoals Amazon S3, databases zoals MySQL, en live binnenkomen via webapps. Het overbrengen van deze gegevens naar de benodigde locaties zou traag en moeilijk zijn zonder tools voor gegevensopname.

Oplossingen voor gegevensopname vereenvoudigen en versnellen dit proces. Ze leggen automatisch binnenkomende gegevens vast, waardoor bedrijven hun gegevens snel kunnen analyseren en tijdig beslissingen kunnen nemen op basis van actuele gebeurtenissen in plaats van verouderde informatie.

Deze tools zijn ook flexibel, omdat ze dynamische gegevensbronnen efficiënt kunnen beheren, waarbij gegevens uit nieuwe bronnen naadloos kunnen worden geïntegreerd zonder dat een compleet systeem nodig is. Dankzij deze flexibiliteit kunnen bedrijven hun software bijwerken en uitbreiden gegevensbeheer strategieën zonder voortdurend verstoring. Als een bedrijf bijvoorbeeld gegevens uit een nieuwe bron gaat halen, kan de tool die toevoegen zonder helemaal opnieuw te beginnen.

Top 8 tools voor gegevensopname in 2024

Verschillende tools voor gegevensopname op de markt bieden tal van functies en komen tegemoet aan specifieke zakelijke vereisten. Hieronder vindt u een lijst met enkele van de beste oplossingen voor gegevensopname en hun belangrijkste kenmerken.

1. Astera

Astera is een dataplatform op ondernemingsniveau dat databeheer vereenvoudigt en stroomlijnt. Van gegevensopname en -validatie tot transformatie en voorbereiding tot het laden in een datawarehouse: het versnelt de tijd tot inzicht door de gegevensbeweging te automatiseren. AsteraHet pakket oplossingen is geschikt voor ongestructureerde data-extractie, datavoorbereiding, gegevens integratie, EDI- en API-beheer, het bouwen van datawarehouses en databeheer.

• met AsteraMet het no-code-platform kunt u gegevens uit verschillende bronnen opnemen in uw data-ecosysteem zonder ook maar één regel code te schrijven.
• Astera biedt native connectoren voor databases, bestandsformaten, datawarehouses, datameren en andere bronnen. U kunt eenvoudig gegevens openen en verwerken vanuit elke bron, ongeacht het formaat of de locatie.
• AsteraDe ingebouwde transformaties helpen uw gegevens op te schonen, te verrijken en te transformeren. Van eenvoudige data-opschoning tot complexe datatransformaties, Astera bereidt uw gegevens voor op analyse en besluitvorming zonder technische expertise.
• AsteraDe intuïtieve gebruikersinterface en het uniforme ontwerp vereenvoudigen de gegevensopname. Navigeer eenvoudig door het platform, ontwerp gegevenspijplijnen en voer snel workflows uit.
• AsteraDankzij de ETL-engine voor parallelle verwerking kunt u grote hoeveelheden gegevens efficiënt verwerken. Het biedt optimale prestaties en schaalbaarheid, zodat u kunt voldoen aan de groeiende databehoeften van uw onderneming.
• Astera biedt bekroonde klantenondersteuning en uitgebreide training en documentatie om u te helpen uw inspanningen op het gebied van gegevensopname te maximaliseren. Het platform biedt de ondersteuning en middelen die u nodig heeft, van onboarding tot probleemoplossing.

2. Keboola

Keboola is een ETL-platform dat is ontworpen voor het uitvoeren van complexe taken. Het biedt aangepaste opties voor gegevensopname. Keboola faciliteert een duidelijk beeld en begrip van ETL-opstellingen. Het platform biedt plaats aan verschillende winkels, zoals Snowflake, Redshift, etc., en maakt SQL-, Python- en R-transformaties mogelijk.

VOORDELEN  

• Biedt vooraf gebouwde connectoren om de gegevensopname over meerdere gegevensbronnen en bestemmingen te stroomlijnen.

• Gebruikers kunnen transformaties in verschillende talen schrijven en de gegevens in Keboola laden of direct opslaan.
• Biedt op maat gemaakte datasourcing voor authentieke analyses.

NADELEN  

• Het aanpassen van het schema of het manipuleren van gegevens kan complex zijn bij interne, op bestanden gebaseerde opslag.
• Bij de cross-branch change review worden de veranderingen soms niet opgemerkt.
• Gebruikers moeten de webhooks of API-triggers handmatig instellen om gebeurtenisgegevens te importeren.

3. Luchtbyte

Airbyte is een open-source data-integratieplatform. Hiermee kunnen bedrijven ELT-datapijplijnen bouwen. Het stelt data-ingenieurs in staat om op logs gebaseerde incrementele replicatie tot stand te brengen.

VOORDELEN  

• Met de Connector Development Kit (CDK) kunnen connectoren in vrijwel elke programmeertaal worden gemaakt of gewijzigd.
• Repliceert een behoorlijke hoeveelheid gegevens met behulp van Change Data Capture (CDC) en SSH-tunnels.
• Gebruikers kunnen directe SQL of DBT gebruiken om de gegevens te transformeren.

NADELEN  

• Scheduler onderbreekt soms taken onverwacht.
• Regelmatige updates vereisen dat gebruikers vaak nieuwe versies installeren.
• Het voorspellen van het gebruik en het beheersen van de kosten wordt lastig naarmate de datavolumes groeien.

4. miljoenen

Matillion ETL is een tool voor gegevensopname waarmee gebruikers pijplijnen kunnen creëren met behulp van een no-code/low-code, drag-and-drop webinterface.

VOORDELEN  

• De primaire focus ligt op batchgegevensverwerking, die is geoptimaliseerd voor de transformatie- en laadfase van het ETL-proces binnen de clouddatawarehouses.

• Het repliceert SQL-tabellen met behulp van het ontwerp van Change Data Capture (CDC).
• De cloud-native transformatie-engine van Matillion kan worden geschaald om grote datasets te beheren.

NADELEN  

• Het heeft soms moeite om de hardware-infrastructuur, met name EC2-instances, op te schalen voor meer resource-intensieve transformaties.
• Gebruikers klagen vaak over verouderde documentatie bij nieuwe versiereleases.
• Matillion heeft moeite met samenwerken. Teams groter dan vijf worden geconfronteerd met uitdagingen als ze samenwerken aan dezelfde workflows voor gegevensopname.

5. Talend

Talend is een low-code platform dat data uit verschillende bronnen verzamelt en transformeert voor inzichten. De tool integreert gegevensopname, transformatie en mapping met geautomatiseerde kwaliteitscontroles.

VOORDELEN  

• Het biedt vooraf gebouwde componenten voor gegevensopname uit verschillende bronnen.
• Gebruikers kunnen datapijplijnen in de cloud ontwerpen of hergebruiken.
• Het biedt low-code en geautomatiseerde gegevensreplicatie.

NADELEN  

• De software van Talend is complex en vereist leertijd voordat u deze met vertrouwen kunt gebruiken, zelfs voor eenvoudige pijplijnen voor gegevensopname.
• Documentatie voor functies is vaak onvolledig.
• Versie-upgrades, capaciteitswijzigingen en andere veel voorkomende configuratietaken zijn niet geautomatiseerd.

6. Hevo-gegevens

Hevo Data is een cloudgebaseerd ETL-platform zonder code, ontworpen voor zakelijke gebruikers zonder codeervaardigheden, waardoor de gegevensopname wordt vereenvoudigd.

VOORDELEN  

• De API maakt een eenvoudige integratie van Hevo in de dataworkflow mogelijk en maakt het uitvoeren van pijplijnacties mogelijk zonder toegang tot het dashboard.

• Het biedt end-to-encryptie- en beveiligingsopties.
• De pijplijnen voor gegevensopname zonder code gebruiken een grafische gebruikersinterface om het maken van opnameworkflows te vereenvoudigen.

NADELEN  

• Het beperkt de gegevensintegratie in BI-tools of het exporteren van gegevens naar bestanden via integratieworkflows.
• Het biedt geen aanpassing van componenten of logica. Bovendien kan de gebruiker niet zelf code schrijven.
• Het biedt zeer beperkte bronnen voor gegevensextractie.

7. Apache Kafka

Apache Kafka is een open-source gedistribueerd platform dat geschikt is voor realtime gegevensopname.

VOORDELEN  

• Het ondersteunt lage latentie voor realtime gegevensstreaming.
• Het kan de opslag en verwerking aanpassen om petabytes aan gegevens te verwerken.
• Het platform garandeert de persistentie van gegevens in gedistribueerde en duurzame clusters.

NADELEN  

• Het is complexe software die een steile leercurve vereist om de architectuur ervan te begrijpen.
• Gebruikers worden geconfronteerd met uitdagingen bij het werken aan kleine gegevensbronnen.
• De replicatie- en opslagmechanismen van Kafka vereisen aanzienlijke hardwarebronnen.

8. Amazon Kinesis

Amazon Kinesis is een in de cloud gehoste dataservice die uw datastromen in realtime extraheert, verwerkt en analyseert. Deze oplossing legt datastromen en video's vast, slaat deze op en verwerkt deze.

VOORDELEN  

• Het biedt een lage latentie, wat betekent dat analysetoepassingen binnen 70 milliseconden na verzameling toegang hebben tot streaminggegevens.

• De Kinesis-app kan worden geïntegreerd met veel andere AWS-services, waardoor gebruikers complete applicaties kunnen bouwen.
• Het levert en schaalt automatisch bronnen in de on-demand-modus.

NADELEN  

• Het is geen geschikt hulpmiddel voor gegevensopname op locatie of multi-cloud, omdat het is geïntegreerd binnen het AWS-ecosysteem.
• Gebruikers moeten aparte diensten gebruiken om data te analyseren of op te slaan, omdat deze zich alleen richt op datamigratie.
• Het biedt geen duidelijke documentatie, wat vaak verwarrend is voor de consument.

Hoe kiest u het juiste data-innameplatform?

De keuze voor de juiste data-innametool heeft directe invloed op de datamanagementstrategie van een organisatie. Bij het kiezen van het data-opnameplatform moet rekening worden gehouden met verschillende factoren.

• Gegevensbronnen en formaten

Bedrijven moeten overwegen of de tool connectiviteit met alle relevante gegevensbronnen ondersteunt, inclusief databases, clouddiensten, APIsen streamingplatforms. Ze moeten ook verifiëren of de tool verschillende gegevensformaten kan verwerken, zoals gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens, om aan hun specifieke vereisten voor gegevensopname te voldoen.

• Schaalbaarheid en prestaties

De schaalbaarheid van de data-opnametool is van cruciaal belang voor het verwerken van toenemende datavolumes zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Bedrijven moeten zoeken naar functies zoals parallelle verwerking en gedistribueerde architecturen. Deze kunnen grote datasets effectief verwerken, waardoor gegevens soepel en snel worden verwerkt naarmate het bedrijf groeit.

• Mogelijkheden voor gegevenstransformatie

Het is belangrijk om de functies voor gegevenstransformatie van de tool te evalueren, waaronder de mogelijkheden voor het opschonen, verrijken, aggregeren en normaliseren van gegevens. Bedrijven moeten de tools overwegen om deze transformaties uit te voeren voordat ze de gegevens in hun opslag- of verwerkingssystemen opnemen om de gegevenskwaliteit en consistentie te behouden.

• Gebruiksgemak en implementatie

Bedrijven moeten kiezen voor een tool die een gebruiksvriendelijke interface en intuïtieve workflows biedt om de leercurve voor hun teamleden te minimaliseren. Bovendien moeten ze een tool kiezen met flexibele implementatieopties, zoals cloudgebaseerde, lokale of hybride implementaties, die passen bij hun zakelijke vereisten en voorkeuren.

• Integratie en interoperabiliteit

De juiste data-opnametool kan naadloos worden geïntegreerd met de bestaande data-infrastructuur en -tools. Bedrijven moeten op zoek gaan naar kant-en-klare connectoren en API’s die de integratie met databases, datawarehouses, BI-tools en andere systemen in hun data-ecosysteem vergemakkelijken. Deze praktijk maakt soepele gegevensstromen mogelijk en maakt effectief gebruik van bestaande investeringen.

• Kosten en ROI

Bedrijven moeten de totale eigendomskosten (TCO) van de tool voor gegevensopname evalueren, inclusief licentiekosten, implementatiekosten en lopende onderhoudskosten. Ze moeten rekening houden met het prijsmodel van de tool en het potentiële rendement op de investering (ROI) berekenen op basis van verbeterde efficiëntie, snellere inzichten en betere besluitvorming die door de tool mogelijk wordt gemaakt.

Afsluitende Gedachten

Tools voor data-opname spelen een essentiële rol bij data-integratietaken door de overdracht van grote datasets te stroomlijnen. Ze helpen u bij het opzetten van een sterke opnamepijplijn voor het beheren van gegevens, waardoor u tijd en moeite bespaart. Het gebruik van een toptool voor gegevensopname is een fundamentele stap in het gegevensanalyseproces. Met deze tools kunt u de gegevenskwaliteit ook bewaken en verbeteren, waarbij u de naleving van privacy- en beveiligingsnormen handhaaft.

Als u op zoek bent naar een uitgebreide tool voor gegevensopname, Astera is de juiste keuze. AsteraDe moderne data-integratieoplossing zonder code kan het proces van het opnemen van gegevens uit meerdere bronnen vereenvoudigen en automatiseren.

Plan een demo or download een gratis proefversie of Astera om moeiteloze gegevensopname te ervaren. Wacht niet; vereenvoudig uw gegevensbeheer snel om betere bedrijfsresultaten te behalen.