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As 10 melhores ferramentas de pipeline de dados em 2024
Se você está procurando uma ferramenta de pipeline de dados que melhor atenda às necessidades da sua organização, não procure mais. Este artigo serve como um guia para ferramentas de pipeline de dados, explicando o que são, seus tipos e os desafios que ajudam as empresas. Ele também fornece uma lista selecionada das melhores ferramentas de pipeline de dados e os fatores a serem considerados ao selecionar uma.
TL; DR? Aqui está a lista das melhores ferramentas de pipeline de dados a serem consideradas em 2024:
- Astera
- Fluxo de ar Apache
- Apache Kafka
- Cola AWS
- Fluxo de dados do Google Cloud
- Fábrica de dados do Microsoft Azure
- Informática do PowerCenter
- Integração de dados Talend
- Malhão
- Coletor de dados StreamSets
O que são ferramentas de pipeline de dados?
As ferramentas de pipeline de dados são aplicativos e soluções de software que permitem criar pipelines de dados usando uma interface gráfica de usuário (GUI). Os termos “ferramentas de pipeline de dados”, “software de pipeline de dados”, “plataforma de pipeline de dados” ou “construtor de pipeline de dados” significam todos a mesma coisa e são usados indistintamente no gestão de dados espaço. Essas soluções simplificam o processo de extração de dados de diversas fontes, transformando-os se e conforme necessário e carregando-os em um repositório centralizado para análise.
Embora o sistema alvo seja geralmente um data warehouse—seja local ou baseada na nuvem—as organizações estão cada vez mais recorrendo a lagos de dados beneficiar da sua capacidade de armazenar grandes quantidades de todos os tipos de dados. A flexibilidade adicional permite descobrir insights ocultos que não são facilmente aparentes em um data warehouse tradicional, permitindo uma análise de dados mais abrangente.
As ferramentas de pipeline de dados oferecem a infraestrutura necessária para permitir a automação do fluxo de trabalho e, ao mesmo tempo, garantir qualidade de dados e disponibilidade. Uma ferramenta moderna de pipeline de dados fornece todos os recursos e capacidades que atendem às necessidades de profissionais de dados e usuários corporativos. Com a crescente necessidade de conformidade com os requisitos regulamentares, estas ferramentas agora vêm com recursos integrados governança de dados recursos, como linhagem de dados, catálogo de dadose classificação de dados.
O objetivo das ferramentas de pipeline de dados é reduzir a necessidade de intervenção manual e orquestrar o processo contínuo movimentação de dados da origem ao destino para análises e tomadas de decisão precisas.
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Tipos de ferramentas de pipeline de dados
As ferramentas de pipeline de dados podem ser categorizadas em vários tipos com base em sua funcionalidade e casos de uso. Aqui estão alguns tipos comuns:
Ferramentas de pipeline de dados de processamento em lote e em tempo real
As ferramentas de pipeline de dados em tempo real são projetadas para processar e analisar dados à medida que são gerados. Essas ferramentas fornecem insights e respostas imediatas, o que as torna cruciais para aplicações que exigem informações atualizadas. As ferramentas de pipeline de dados em lote, por outro lado, processam dados em blocos de tamanho fixo ou lotes. Estas ferramentas são adequadas para cenários onde a análise imediata não é crítica.
| Ferramentas de pipeline de dados em tempo real | Ferramentas de pipeline de dados em lote | |
|---|---|---|
| Tratamento | Ofereça baixa latência para análise rápida | Processe dados em lotes de tamanho fixo |
| Casos de uso | Insights e respostas imediatas | Cenários de análise não críticos |
| Implementação | Muitas vezes requerem mais recursos | Mais simples de implementar e manter |
Ferramentas de pipeline de dados proprietárias e de código aberto
Ferramentas populares de pipeline de dados de código aberto, como Apache NiFi ou Apache Airflow, ganharam ampla adoção devido à sua flexibilidade, suporte da comunidade e à capacidade dos usuários de adaptá-las para atender a diversas necessidades. informática .
| Ferramentas de pipeline de dados de código aberto | Ferramentas proprietárias de pipeline de dados | |
|---|---|---|
| Desenvolvimento | Desenvolvido de forma colaborativa por uma comunidade | Desenvolvido e de propriedade de empresas com fins lucrativos |
| Acessibilidade | Código-fonte de acesso livre | Geralmente não é gratuito para uso comercial. Pode ter versões freemium |
| Suporte | Não tem apoio oficial, mas é apoiado pela comunidade | Geralmente oferecem suporte dedicado; varia de acordo com a empresa |
| As ferramentas de pipeline de dados de código aberto têm uma curva de aprendizado acentuada, tornando seu uso desafiador para usuários não técnicos e empresariais. Por outro lado, as ferramentas proprietárias de pipeline de dados geralmente são fáceis de usar e simplificam o processo, mesmo para usuários empresariais. | ||
Ferramentas de pipeline de dados locais e na nuvem
As ferramentas locais operam dentro da infraestrutura da organização, proporcionando um nível elevado de controle e segurança sobre o processamento de dados. Por outro lado, as ferramentas de pipeline de dados em nuvem operam em infraestrutura fornecida por provedores de serviços em nuvem terceirizados, oferecendo às organizações uma solução flexível e escalável para gerenciar seus fluxos de trabalho de dados.
| Ferramentas de pipeline de dados locais | Ferramentas de pipeline de dados em nuvem | |
|---|---|---|
| Infraestrutura | Operar dentro da infraestrutura da organização | Opere em infraestrutura de nuvem de terceiros |
| Controle e Segurança | Fornece um alto nível de controle e segurança | O foco está mais na flexibilidade e escalabilidade |
| Responsabilidades Operacionais | Exigir gerenciamento e manutenção de toda a infraestrutura | Serviços gerenciados para tarefas como armazenamento de dados, recursos de computação e segurança |
| Devido aos requisitos de conformidade, setores como finanças e saúde preferem ferramentas de pipeline de dados locais. Eles fornecem autonomia, mas exigem o gerenciamento da infraestrutura. Por outro lado, as ferramentas de pipeline de dados em nuvem operam em infraestrutura de terceiros, que oferece flexibilidade e serviços gerenciados para reduzir a carga operacional. | ||
As 10 melhores ferramentas de pipeline de dados em 2024
Vejamos em detalhes algumas das melhores ferramentas de pipeline de dados de 2024:
Astera
Astera é um abrangente, 100% sem código plataforma de gerenciamento de dados com recursos poderosos para construir pipelines de dados. Ele oferece uma interface de usuário visual poderosa, porém simples de usar, juntamente com recursos integrados para conexão com uma ampla variedade de fontes e destinos, transformação e preparação de dados, automação de fluxo de trabalho, orquestração de processos, governança de dados e capacidade de lidar com big data.
É uma solução unificada que simplifica:
- gerenciamento e extração de dados não estruturados
- integração de dados ponta a ponta por meio de ETL, ELT e CDC
- da migração de dados processo
- o processo de construindo um armazém de dados
- Gerenciamento do ciclo de vida da API
- gerenciamento de EDI
Astera se destaca no mercado por diversos motivos. Ele oferece um abrangente e poderoso ferramenta de integração de dados, que, com sua ampla gama de recursos, permite aos usuários projetar, implantar e monitorar pipelines de dados com eficiência. A interface de design visual simplifica o processo de criação de pipeline, tornando-o acessível para usuários técnicos e não técnicos – é fácil navegar e realizar horas de trabalho em poucos segundos.
Astera fornece visibilidade e controle de ponta a ponta sobre fluxos de trabalho de dados e permite que os usuários rastreiem o desempenho do pipeline, identifiquem gargalos e solucionem problemas antes que eles aumentem. A plataforma também oferece abrangente transformação de dados recursos, capacitando os usuários a limpar, enriquecer e manipular dados dentro do próprio pipeline.
Além disso, Astera oferece recursos avançados de agendamento e gerenciamento de dependências, garantindo a execução perfeita de fluxos de dados e fluxos de trabalho complexos. Astera também enfatiza a colaboração e o trabalho em equipe. A plataforma oferece suporte ao controle de acesso baseado em funções, permitindo que vários usuários trabalhem simultaneamente no desenvolvimento e gerenciamento de pipeline.
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Fluxo de ar Apache
Fluxo de ar Apache é uma ferramenta de pipeline de dados de código aberto para criar, agendar e monitorar fluxos de dados e fluxos de trabalho complexos, oferecendo flexibilidade e integrações abrangentes.
Vantagens
- Uma solução de pipeline de dados flexível e escalável
- Comunidade ativa útil na resolução de desafios comuns
- Capacidade de monitorar tarefas e definir alertas
Desvantagens
- A curva de aprendizado acentuada torna difícil aprender e usar de forma eficaz
- Ser uma ferramenta de código aberto significa que os usuários precisarão contar com experiência interna para seus fluxos de dados
- O recurso de agendamento é bastante lento, especialmente ao agendar múltiplas tarefas
Apache Kafka
Apache Kafka é outra solução de software de pipeline de dados de código aberto. Os usuários podem ingerir e processar dados em tempo real. Ele fornece um sistema de mensagens distribuídas que permite aos produtores publicar mensagens para tópicos e aos consumidores (sistemas de processamento downstream, bancos de dados ou outras aplicações) assinar esses tópicos e processar as mensagens em tempo real.
Vantagens
- Processamento de dados em tempo real
- Lida com grandes volumes de dados com escala horizontal
- Oferece replicação tolerante a falhas para dados de missão crítica
Desvantagens
- A curva de aprendizado acentuada dificulta o aprendizado e o uso eficaz, principalmente ao configurar recursos avançados, como replicação, particionamento e segurança.
- Para cenários simples ou baixos volumes de dados, os recursos do Kafka são um exagero
- Embora o próprio Kafka seja de código aberto, a implantação e o gerenciamento de um cluster Kafka envolvem custos associados à infraestrutura, armazenamento e recursos operacionais
Cola AWS
AWS Glue é um serviço ETL totalmente gerenciado na Amazon Web Services. A ferramenta de pipeline de dados oferece integração com vários serviços da AWS e suporte para processamento em lote e streaming.
Vantagens
- A maior vantagem de usar o AWS Glue como ferramenta de pipeline de dados é que ele oferece forte integração com o ecossistema AWS.
- Oferece recursos integrados para gerenciamento de qualidade de dados
- Pode ser econômico para processos básicos de ETL
Desvantagens
- Os usuários precisam ter um bom conhecimento do Apache Spark para utilizar totalmente o AWS Glue, especialmente quando se trata de transformação de dados
- Embora ofereça integração com fontes de dados externas, gerenciá-los e controlá-los continua sendo de responsabilidade do usuário
- Atende principalmente a casos de uso de processamento em lote e tem limitações para lidar com processamento de dados quase em tempo real.
Fluxo de dados do Google Cloud
Um serviço de processamento de dados sem servidor do Google Cloud que oferece processamento em lote e stream com alta disponibilidade e tolerância a falhas.
Vantagens
- Oferece processamento em lote e fluxo
- Capacidade de mover grandes quantidades de dados rapidamente
- Oferece alta observabilidade no processo ETL
Desvantagens
- Requer um esforço de desenvolvimento considerável em comparação com outras ferramentas de pipeline de dados sem código
- Os usuários em plataformas de revisão relatam que é difícil aprender e usar e que falta documentação
- Depurar um problema em um pipeline pode ser complicado
Fábrica de dados do Microsoft Azure
Azure Data Factory é um ETL e integração de dados serviço oferecido pela Microsoft. Facilita a orquestração de fluxos de trabalho de dados em diversas fontes.
Vantagens
- Como outras ferramentas de pipeline de dados, oferece um ambiente sem código
- Ser um serviço próprio da Microsoft significa maior integração dentro do ecossistema
- O Azure Data Factory oferece um painel de monitoramento único para uma visão holística dos pipelines de dados
Desvantagens
- A interface visual fica rapidamente confusa à medida que os fluxos de trabalho se tornam mais complexos
- Não oferece suporte nativo para captura de dados alterados de alguns dos bancos de dados mais comuns
- As mensagens de erro não são descritivas e carecem de contexto, dificultando a solução de problemas
Informática do PowerCenter
O Informatica PowerCenter é um software de pipeline de dados com a capacidade de extrair, transformar e carregar dados de diversas fontes.
Vantagens
- Oferece recursos para manter a qualidade dos dados
- Capacidade de lidar com grandes quantidades de dados
- Como outros softwares de pipeline de dados, ele fornece conectores integrados para diferentes fontes e destinos de dados
Desvantagens
- Curva de aprendizado acentuada, mesmo para iniciantes com formação técnica, devido a uma combinação bastante confusa e inconsistente de serviços e interfaces
- O manuseio de grandes quantidades de dados exige muitos recursos com a Informatica
- Outro problema da Informatica é o custo, que é amplamente proibitivo, especialmente para pequenas empresas
Leia mais sobre Alternativas para Informatica.
Integração de dados Talend
Talend Data Integration é uma ferramenta de integração de dados empresariais. Ele permite que os usuários extraiam, transformem e carreguem dados em um data warehouse ou data lake.
Vantagens
- Lida com grandes quantidades de dados
- Capacidade de integrar sistemas locais e em nuvem
- Pode ser integrado com diferentes plataformas de business intelligence (BI)
Desvantagens
- Requer um poder de processamento consideravelmente alto, o que significa que não é tão eficiente
- Unir tabelas de esquemas diferentes não é simples durante o ETL
- Os usuários frequentemente relatam que a documentação do Talend não é abrangente o suficiente
Leia mais sobre Alternativas de Talend.
Malhão
An Plataforma ETL que permite que as equipes de dados extraiam, movam e transformem dados. Embora permita aos usuários orquestrar fluxos de trabalho, seu foco principal é apenas na integração de dados.
Vantagens
- Oferece uma interface gráfica de usuário
- Ampla gama de transformações integradas
- Geralmente fácil de usar em comparação com Informatica e Talend
Desvantagens
- A integração do Git não é tão robusta quanto Astera'S
- Embora ofereça conectores integrados, configurá-los não é simples em alguns casos
- Não oferece recursos avançados de qualidade de dados
Leia mais sobre alternativas.
Coletor de dados StreamSets
Uma plataforma de ingestão de dados focada em pipelines de dados em tempo real com recursos de monitoramento e solução de problemas.
Vantagens
- Capacidade de agendar trabalhos
- Apresenta uma interface gráfica
- Suporta processamento em lote e fluxo
Desvantagens
- Compreender e filtrar os logs não é uma tarefa simples
- O processamento com JDBC é significativamente lento
- A depuração leva um tempo considerável
Como selecionar uma ferramenta de pipeline de dados?
Selecionar a ferramenta certa de pipeline de dados é essencial para que as organizações gerenciem e processem seus dados com eficácia. Existem vários fatores que pesam:
- Escalabilidade: avalie se a ferramenta pode lidar com seus requisitos de velocidade e volume de dados atuais e futuros. Procure escalabilidade horizontal e vertical para acomodar necessidades de dados em expansão.
- Fontes e destinos de dados: certifique-se de que a ferramenta de pipeline de dados oferece suporte às fontes e destinos de dados relevantes para sua organização, incluindo bancos de dados, formatos de arquivo, serviços em nuvem, data warehouses, data lakes e APIs.
- Transformação e integração de dados: Avalie os recursos da ferramenta para limpeza de dados, transformação e integração. Procure recursos que simplifiquem tarefas complexas mapeamento de dados, mesclando e manipulando diferentes tipos de dados.
- Processamento em tempo real versus processamento em lote: determine se a ferramenta de pipeline de dados oferece suporte ao seu modo de processamento de dados preferido. Avalie se o streaming em tempo real ou o processamento em lote são adequados para as necessidades do seu pipeline.
- Facilidade de uso e curva de aprendizado: considere a interface do usuário da ferramenta, a simplicidade de configuração e a usabilidade. Procure interfaces intuitivas, fluxos de trabalho visuais e funcionalidades de arrastar e soltar para simplificar o desenvolvimento e o gerenciamento do pipeline.
- Monitoramento e alerta: Verifique se a ferramenta de pipeline de dados fornece informações abrangentes recursos de monitoramento e alerta. Ele deve oferecer visibilidade da integridade, desempenho e status do pipeline, incluindo logs, métricas, tratamento de erros e notificações para solução de problemas eficiente.
- Segurança e compliance: certifique-se de que a ferramenta forneça medidas de segurança robustas, como criptografia, controles de acesso e conformidade com os regulamentos relevantes (por exemplo, GDPR, HIPAA) ao lidar com dados confidenciais ou regulamentados.
- Integração com sua infraestrutura existente: Avalie até que ponto a ferramenta de pipeline de dados se integra à sua infraestrutura atual, incluindo sistemas de armazenamento de dados e plataformas analíticas. A integração perfeita pode economizar tempo e esforço na configuração e manutenção do pipeline.
- Suporte e documentação: Avalie o nível de suporte e disponibilidade de documentação do fornecedor da ferramenta. Procure documentação abrangente, fóruns de usuários e canais de suporte responsivos para ajudar na solução de problemas.
- Custo total de propriedade (TCO): considere o custo geral da ferramenta de pipeline de dados, incluindo licenciamento, manutenção e recursos adicionais necessários para implementação e suporte. Avalie se a ferramenta oferece um bom valor com base em seus recursos e capacidades.
Quais desafios de negócios superados pelas ferramentas de pipeline de dados?
As empresas dependem da automação e de tecnologias avançadas, como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), para gerenciar e usar volumes extremamente elevados de dados em seu benefício. Lidar com grandes volumes de dados é apenas um dos muitos desafios que as ferramentas de pipeline de dados permitem que as empresas superem – essas ferramentas abordam uma série de desafios que as organizações enfrentam ao navegar pelas complexidades do processamento de dados.
Integração e consolidação de dados
- Desafio: As empresas geralmente têm dados espalhados por vários sistemas e fontes, dificultando a integração e a consolidação para uma visão unificada.
- Alternativa? As ferramentas de pipeline de dados facilitam os processos de extração, transformação e carregamento, permitindo integração perfeita e consolidação de dados de diversas fontes em um repositório central.
Tomada de decisões em tempo real
- Desafio: Os métodos tradicionais de processamento em lote resultam em insights atrasados, dificultando a tomada de decisões em tempo real.
- Alternativa? O processamento de dados em tempo real permite que as empresas analisem e atuem com base nos dados à medida que são gerados, apoiando a tomada de decisões oportunas.
Qualidade e consistência dos dados
- Desafio: Imprecisões, inconsistências e má qualidade dos dados podem levar a insights e tomadas de decisão não confiáveis.
- Alternativa? Ferramentas modernas de pipeline de dados, como Astera, oferecem recursos de qualidade de dados, permitindo que as empresas limpem, validem e aprimorem os dados, garantindo precisão e consistência.
Escalabilidade e desempenho
- Desafio: Lidar com volumes crescentes de dados pode sobrecarregar os sistemas tradicionais, levando a problemas de desempenho e desafios de escalabilidade.
- Alternativa? As ferramentas de pipeline de dados baseadas em nuvem fornecem infraestrutura escalonável, permitindo que as empresas ajustem dinamicamente os recursos com base nas demandas da carga de trabalho, garantindo desempenho ideal.
Eficiência operacional
- Desafio: Gerenciar e orquestrar manualmente fluxos de trabalho de dados complexos pode ser demorado e propenso a erros.
- Alternativa? As ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho automatizam e agilizam tarefas de processamento de dados, melhorando a eficiência operacional e reduzindo o risco de erros humanos.
A linha inferior
As ferramentas de pipeline de dados tornaram-se um componente essencial da pilha de dados moderna. À medida que a quantidade de dados continua a aumentar, estas ferramentas tornam-se ainda mais importantes para gerir o fluxo de informações provenientes de fontes cada vez maiores.
No entanto, não existem duas ferramentas iguais. A escolha da ferramenta certa depende de vários fatores. Algumas ferramentas são excelentes no tratamento de fluxos de dados em tempo real, enquanto outras são mais adequadas para processamento em lote de grandes conjuntos de dados. Da mesma forma, algumas soluções oferecem interfaces fáceis de usar com funcionalidades de arrastar e soltar, enquanto outras exigem experiência em codificação para personalização. Em última análise, a melhor ferramenta de pipeline de dados será aquela que satisfaça os requisitos do negócio.
autores:
Khurram Haider
