Melhores ferramentas ETL para integração perfeita de dados em 2023

As organizações hoje têm acesso a um imenso volume de dados. Para colocar isso em perspectiva, em 2022, cerca de 97 zetabytes de dados foram gerados globalmente-são impressionantes 97 trilhões de gigabytes! No entanto, sem os meios adequados para extrair informações valiosas, estes dados permanecem inúteis. Ter os dados certos, recolhendo-os e armazenando-os de forma segura e organizada, é crucial para obter insights oportunos baseados em dados. Consequentemente, as ferramentas ETL tornaram-se indispensáveis ​​para organizações com visão de futuro quando se trata de integração de dados. Uma ferramenta ETL permite que empresas orientadas por dados extraiam dados de fontes distintas, transformem-nos e carreguem-nos em sistemas de destino, como um data lake ou data warehouse, para geração de relatórios e análises.

Mas o que é uma ferramenta ETL e como funciona? E quais são os diferentes tipos de ferramentas ETL? Vamos discutir isso em detalhes.

O que é ETL?

ETL (Extrair, Transformar e Carregar) é um processo de três etapas que envolve extração dados de vários sistemas de origem, transformando em um formato útil e carregamento para um destino de banco de dados de destino para inteligência de negócios e relatórios. É uma das muitas técnicas de integração de dados que as empresas usam.

Você pode pensar no ETL como um pipeline de dados que conecta fontes de dados diferentes, permitindo que fluam para um sistema unificado. Permite que as organizações mantenham um versão única da verdade para todos, resultando em tomadas de decisão precisas e mais informadas.

“Os dados empresariais modernos são como uma extensa biblioteca com infinitas prateleiras de livros. Cada livro contém informações valiosas, mas elas estão dispersas e confusas. ETL, como um bibliotecário diligente, organiza, categoriza e organiza meticulosamente esses livros nas estantes. Essa transformação transforma o caos em clareza, possibilitando que as empresas extraiam conhecimento da biblioteca de dados.”

Como uma ferramenta ETL pode ajudar?

Tradicionalmente, as empresas configuram pipelines ETL por meio de codificação manual, o que é ineficiente e demorado. O principal problema com a pilha de programação é que os dados são manipulados pelo elemento em vez de colunas e linhas, dificultando a integração de fontes heterogêneas.

Além disso, adicionar ou alterar pipelines de dados requer a construção de bibliotecas anteriores e integração de código complexo. Portanto, as empresas modernas começaram a usar ferramentas ETL automatizadas que podem lidar com processos ETL complexos com mais eficiência.

As ferramentas ETL simplificam o processo ETL, abstraindo complexidades e permitindo que usuários não técnicos lidem com transformações de dados e fluxos de trabalho. Essa abstração agiliza o desenvolvimento, a manutenção e a escalabilidade, tornando os processos ETL mais acessíveis e eficientes para uma gama mais ampla de usuários dentro de uma organização.

Aqui estão algumas razões pelas quais você deve optar por uma ferramenta ETL:

As ferramentas ETL criam pipelines de dados mais rapidamente

À semelhança de outros ferramentas de integração de dados, as ferramentas ETL permitem integrar dados e construir pipelines de dados com mais rapidez. Eles vêm equipados com conectores pré-construídos para diversas fontes e destinos de dados, minimizando a necessidade de codificação personalizada e permitindo uma implementação mais rápida. Eles também oferecem uma interface visual para projetar e gerenciar pipelines de dados de maneira mais integrada, para que usuários com pouca ou nenhuma experiência em codificação possam criar e manter pipelines de dados com facilidade.

As ferramentas ETL são à prova de futuro

As ferramentas ETL modernas são projetadas para serem adaptáveis ​​e flexíveis para lidar com requisitos e tecnologias de dados em constante mudança. A maioria dos fornecedores de ferramentas ETL atualiza constantemente as funcionalidades e adiciona conectores em resposta a novas tecnologias e práticas recomendadas.

A ferramenta ETL pode lidar facilmente com dados complexos

Lidar com dados brutos complexos e não estruturados é uma tarefa difícil. As ferramentas ETL evoluíram para enfrentar esse desafio, incorporando recursos e capacidades para lidar com dados em vários formatos e estruturas. Além disso, muitas soluções ETL permitem que os usuários escrevam transformações personalizadas para ingerir, limpar e manipular dados complexos.

As ferramentas ETL reduzem a probabilidade de erro

As ferramentas ETL reduzem significativamente o risco de erros nos pipelines de dados, principalmente por meio da automação. A eliminação de tarefas manuais também elimina o risco de erros humanos. Além disso, muitas ferramentas ETL vêm com controles de validação de dados para garantir que os dados passem pelos critérios especificados antes de atingir um destino de destino. A interface visual e o fluxo de trabalho também ajudam a reduzir a probabilidade de erros.

Tipos de ferramentas ETL

A crescente demanda por gerenciamento de dados eficaz e o crescente volume, variedade e velocidade dos dados levaram a uma explosão de ferramentas ETL, incluindo:

Ferramentas ETL de código aberto

À medida que as ferramentas ETL se tornaram comuns, muitos desenvolvedores lançaram ferramentas de código aberto, de uso gratuito. Você pode acessar facilmente o código-fonte e estender sua funcionalidade para atender aos seus requisitos de dados. Embora as ferramentas ETL de código aberto sejam flexíveis, elas têm uma curva de aprendizado acentuada. Além disso, eles podem ser incompatíveis com seus pipelines de dados existentes.

Ferramentas ETL personalizadas

Muitas empresas projetam suas ferramentas ETL usando linguagens de programação como Python e SQL. Embora permitam uma maior personalização para atender a requisitos de dados específicos, a construção dessas ferramentas é demorada e exige investimentos e recursos significativos. Além disso, é difícil manter ferramentas ETL personalizadas e atualizá-las para incorporar as mudanças nos requisitos de gerenciamento de dados.

Ferramentas ETL baseadas em nuvem

As ferramentas ETL baseadas em nuvem permitem que você gerencie dados de vários aplicativos baseados em nuvem. Essas soluções são implantadas na nuvem para processar grandes volumes de dados sem investir em infraestrutura adicional. Essas ferramentas ETL são fáceis de configurar e usar, mas não possuem as funcionalidades técnicas para realizar processos ETL complexos.

Ferramentas ETL corporativas

As ferramentas Enterprise ETL são soluções especializadas para grandes organizações executarem processos ETL com eficiência. Você pode ingerir dados de fontes diferentes em um repositório de dados centralizado para geração de relatórios e análises. Essas soluções têm recursos avançados para realizar transformações de dados complexas e lidar com o processamento de dados em escala.

Muitos fornecedores cobram uma taxa de licença anual ou seguem um modelo de pagamento conforme o uso. Os principais fornecedores oferecem treinamento e recursos extensivos. Essas ferramentas corporativas de ETL são muito fáceis de usar, especialmente soluções sem código que capacitam os usuários de negócios sem experiência em codificação a se encarregarem dos dados.

Melhores ferramentas ETL

Existem muitas ferramentas ETL disponíveis no mercado, mas sua adequação pode variar dependendo das necessidades e cenários específicos. Várias opções notáveis ​​de software ETL se destacam como principais concorrentes em 2023. Aqui está uma seleção de sete ferramentas de software ETL líderes para este ano:

1. Astera
2. Integrar
3. Fivetran
4. Talend
5. Dados Hevo
6. Skyvia
7. Gerenciamento de dados SAS
8. Pentaho
9. ponto
10. Blendo

Astera

Astera é uma plataforma unificada e sem código que simplifica ETL e ELT. Equipado com uma interface intuitiva e fácil de usar, permite criar pipelines de dados automatizados em fontes de dados diferentes. A plataforma fornece um ecossistema de dados ponta a ponta para extração de dados, integração, intercâmbio eletrônico de dados, gerenciamento de API e armazenamento.

Principais recursos do Astera:

• Poderoso mecanismo ETL: Construído em um mecanismo robusto de processamento paralelo, Astera lida sem esforço com grandes volumes de conjuntos de dados, garantindo operações ETL suaves e eficientes com velocidade.
• Automação e Orquestração: Astera agiliza os fluxos de trabalho por meio de recursos de agendamento de tarefas, permitindo configurar processos uma vez e automatizar a execução.
• Interface intuitiva e sem código: A ferramenta prioriza a facilidade de uso e oferece uma interface de arrastar e soltar que capacita usuários empresariais e técnicos a lidar com tarefas complexas de ETL com facilidade.
• Extensa biblioteca de conectores: Astera oferece suporte a uma ampla variedade de conectores para fontes e destinos locais e baseados em nuvem, incluindo bancos de dados, data warehouses e data lakes. Além disso, você pode conectar-se facilmente a outras fontes ou destinos por meio de conectores de API pré-construídos.
• Extração de dados baseada em IA: A solução oferece processamento inteligente de documentos. A extração alimentada por IA permite capturar dados sem esforço de documentos semiestruturados e não estruturados.
• Capacidades de transformação de dados: Astera oferece uma variedade de transformações e funções avançadas integradas, como Tree Join, Normalização, classificação, filtro, distinto, etc., o que simplifica a manipulação de dados. Você pode arrastar e soltar facilmente as transformações necessárias e mapeá-las em seus pipelines de dados.
• Garantia de qualidade de dados: A ferramenta apresenta funcionalidades robustas de qualidade de dados integradas que permitem limpeza, criação de perfil e validação de dados. Você também pode definir regras de qualidade de dados para sinalizar registros errados para revisão posterior.
• Segurança e governança de dados: AsteraO ecossistema da empresa melhora a integridade e a privacidade dos dados por meio de mecanismos avançados de segurança e governança de dados, impedindo o acesso não autorizado ou possíveis violações.

Integrar.io

Integrate.io é uma ferramenta ETL projetada para integração e transformação de dados. A ferramenta vem com uma variedade de customização, modelos de integração, monitoramento e registro, recursos e recursos de CDC, disponíveis por meio de diferentes pacotes de preços.

Principais recursos do Integrate.io:

• Compatibilidade da fonte de dados:io oferece suporte a várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem, aplicativos da web e arquivos simples.
• Funções de transformação: A ferramenta vem com recursos de limpeza, enriquecimento e transformação de dados.
• Integração na nuvem:io oferece escalabilidade e integra-se facilmente com plataformas em nuvem.

Fivetran

Fivetran é uma plataforma de integração de dados que automatiza a extração e carregamento de dados de vários sistemas de origem para um data warehouse ou destino centralizado. A ferramenta oferece suporte ao processo ETL, permitindo acessar e analisar seus dados para fins analíticos.

Principais recursos do Fivetran:

• Ampla compatibilidade de fontes: Fivetran oferece suporte a uma variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem, aplicativos e APIs.
• Mapeamento e transformação de esquema: Oferece mapeamento de esquema e transformação básica de dados.
• Monitoramento e Alertas: A ferramenta inclui recursos de monitoramento e alerta para rastrear o desempenho do pipeline de dados e detectar problemas.

Talend

Talend fornece uma plataforma de integração e transformação de dados que auxilia as organizações na movimentação, limpeza e conversão de dados de diversas fontes em destinos. A plataforma é compatível com fontes de dados locais e na nuvem e inclui uma variedade de integrações pré-construídas.

Principais recursos do Talend:

• Transformação de dados: Talend fornece uma variedade de recursos de transformação de dados para limpeza e enriquecimento de dados.
• Carregamento de dados confiável: A plataforma garante carregamento confiável de dados em destinos, como data warehouses ou ferramentas analíticas.
• Conectividade: A ferramenta oferece uma ampla gama de conectores e adaptadores para diversas fontes de dados e plataformas para oferecer suporte à integração.

Dados Hevo

Hevo Data é uma plataforma ETL que oferece suporte à integração, movimentação e processamento de dados. Ele oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados e oferece replicação de dados em tempo real. A ferramenta facilita a extração de dados, transformações e carregamento de dados em destinos designados.

Principais recursos do Hevo Data:

• Ampla compatibilidade de fontes de dados: Ele oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem, aplicativos e muito mais.
• Replicação de dados em tempo real: Hevo Data fornece replicação de dados em tempo real, permitindo que você trabalhe com dados atualizados.
• Monitoramento e Alertas: A ferramenta também possui recursos de monitoramento e alerta em tempo real que permitem rastrear o desempenho do trabalho ETL e receber notificações sobre quaisquer anomalias.

Skyvia

Skyvia é uma plataforma ETL que permite às empresas automatizar a extração de dados de várias fontes, realizar transformações de dados e carregá-los em destinos para integração e processamento de dados. Ele oferece suporte a uma variedade de fontes de dados e oferece mapeamento de dados e recursos de transformação.

Principais recursos do Skyvia:

• Atualizações incrementais de dados: A plataforma suporta atualizações incrementais de dados, reduzindo a necessidade de transferências completas de dados.
• Manipulação de erros: Skyvia inclui mecanismos de tratamento de erros para identificar e gerenciar problemas durante a integração de dados.
• Arquivamento de dados: A ferramenta oferece suporte ao arquivamento de dados, permitindo que as organizações armazenem dados históricos com segurança para conformidade e análise histórica.

Gerenciamento de dados SAS

O SAS Data Management fornece recursos de ETL para integração de dados de diversas fontes, como bancos de dados, plataformas de CRM e muito mais. Ele permite realizar a extração de dados de vários formatos de arquivo, aplicar transformações para atender aos formatos e padrões desejados e carregar os dados processados ​​em sistemas de destino para análise e geração de relatórios.

Principais recursos do SAS Data Management:

• Gerenciamento de metadados: A plataforma fornece gerenciamento de metadados para documentar e rastrear a linhagem dos dados.
• Processamento em tempo real e em lote: Ele oferece suporte ao processamento ETL em tempo real e em lote para atender a vários requisitos de integração de dados.
• Manipulação e registro de erros: A plataforma inclui mecanismos de tratamento de erros e recursos de registro para solucionar problemas de ETL.

Pentaho

Pentaho é uma plataforma ETL de código aberto que permite às empresas realizar integração e análise de dados. A plataforma possui uma edição comunitária gratuita, mas também oferece licença comercial para empresas. Ele oferece suporte a vários processos, como ingestão, limpeza, padronização e armazenamento.

Principais recursos do Pentaho:

• Extensibilidade: Você pode estender os recursos de ETL do Pentaho com plug-ins e scripts personalizados para maior personalização.
• Integração de Big Data: Pentaho suporta integração com tecnologias de big data como Hadoop, para que você possa processar grandes conjuntos de dados.
• Qualidade e validação de dados: A plataforma inclui recursos de qualidade de dados para limpar e validar dados durante processos de ETL.

ponto

Stitch é um serviço de integração de dados baseado em nuvem que permite processos ETL. Ele fornece uma plataforma para extrair, transformar e carregar dados de várias fontes em um destino de sua escolha. É uma ferramenta de código aberto, para que as empresas possam expandir os recursos da ferramenta.

Principais recursos do Stitch:

• Ampla integração de fontes: Stitch oferece suporte a várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, aplicativos em nuvem e APIs.
• Replicação automatizada de dados: A ferramenta vem com recursos de replicação de dados automatizada e programada para atualização de dados.
• Escalabilidade nativa da nuvem: Ele foi projetado como um serviço ETL nativo da nuvem que pode acomodar necessidades de dados em constante mudança.

Blendo

Blendo é uma ferramenta ETL que fornece acesso a diversas fontes de dados em nuvem. É uma ferramenta de autoatendimento que oferece suporte a tipos de conexão de dados nativos e permite automatizar processos de transformação e gerenciamento de dados. Usando o Blendo, você pode transferir conjuntos de dados brutos para o banco de dados ou para um data warehouse em nuvem de sua escolha.

Principais recursos do Blendo:

• Conectividade de fonte de nuvem nativa: Blendo oferece suporte a conectores de dados nativos para várias fontes de dados baseadas em nuvem.
• Transformação automatizada de dados: Blendo oferece automação para tarefas de transformação de dados para preparar dados.
• Escalabilidade: O Blendo foi projetado para ser dimensionado de acordo com os requisitos de dados em evolução.

Recursos da ferramenta ETL a serem procurados

Antes de investir em uma plataforma ETL, você deve avaliar suas capacidades e recursos para determinar se ela atenderá aos seus requisitos de gerenciamento de dados. Aqui estão alguns recursos importantes que uma solução ETL deve ter:

1. Extração de dados: Uma ferramenta ETL eficaz deve ter a capacidade de se conectar a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados (SQL, NoSQL), APIs e vários formatos de arquivo (CSV, JSON, XML). Ele também deve suportar extração de dados não estruturados, para que você possa extrair facilmente dados de PDF e documentos digitalizados para otimizar a transferência de dados e reduzir o tempo de processamento.
2. Biblioteca de conectores: As ferramentas ETL modernas oferecem uma ampla biblioteca de conectores, incluindo formatos de arquivo, bancos de dados e plataformas de nuvem. Certifique-se de que a ferramenta que você compra pode oferecer suporte nativo às suas fontes de dados.
3. Fácil de usar: O gerenciamento de mapeamentos ETL codificados de forma personalizada é um processo complexo que requer profundo conhecimento de desenvolvimento. Para economizar recursos de desenvolvedor e transferir dados das mãos dos desenvolvedores para usuários corporativos, você precisa de uma solução ETL corporativa que ofereça um ambiente intuitivo e sem código para extrair, transformar e carregar dados.
4. Transformações de dados: as necessidades de transformação de dados variam de transformações simples, como pesquisas e junções, a tarefas mais complexas, como desnormalizar dados ou converter dados não estruturados em tabelas estruturadas. Você deve selecionar uma ferramenta ETL que ofereça uma variedade de transformações simples e mais avançadas de acordo com seus requisitos de manipulação de dados.
5. Qualidade e criação de perfil de dados: você deseja apenas que dados limpos e precisos sejam carregados em seu repositório. Então, priorize gerenciamento de qualidade de dadose procure uma plataforma ETL que ofereça qualidade de dados integrada e recursos de criação de perfil para determinar a consistência, a precisão e a integridade dos dados corporativos.
6. Automação: As grandes empresas devem lidar diariamente com centenas de trabalhos de ETL, o que só é possível através da automação. Procure uma solução avançada de automação ETL com recursos de automação ponta a ponta, incluindo agendamento de tarefas e orquestração de processos, para agilizar os processos de gerenciamento de dados.
7. Monitoramento e registro: Recursos abrangentes de monitoramento são vitais para acompanhar o desempenho do trabalho ETL. Procure ferramentas que ofereçam registro detalhado de execução de trabalhos, tratamento de erros e notificações. Isso permite identificar e resolver problemas prontamente, garantindo a qualidade e a confiabilidade dos dados.
8. Escalabilidade e desempenho: Uma ferramenta ETL deve oferecer capacidades de processamento paralelo para lidar com grandes conjuntos de dados. O processamento paralelo divide as tarefas em unidades menores e as processa simultaneamente, reduzindo significativamente o tempo de processamento. Além disso, as ferramentas devem ter recursos de otimização, como otimização de consultas e gerenciamento de memória, para melhorar o desempenho.

Como selecionar a ferramenta ETL certa?

Selecionar a ferramenta ETL certa é uma decisão crucial que pode impactar significativamente a integração de dados e as capacidades analíticas de uma empresa. Veja como escolher a ferramenta ETL mais adequada:

Defina seus requisitos

Comece definindo claramente os requisitos de ETL da sua organização. Quais fontes de dados você precisa integrar? Que tipos de transformações são necessárias? Qual é o volume de dados com o qual você está lidando e quais são as taxas de crescimento esperadas? Considere as metas de longo prazo e os requisitos de escalabilidade da sua organização.

Avalie fontes e formatos de dados

Faça um balanço das fontes de dados que você possui. Certifique-se de que a ferramenta ETL escolhida possa se conectar e ingerir dados dessas fontes, sejam elas bancos de dados, serviços em nuvem, serviços web ou arquivos simples. Verifique se a ferramenta oferece suporte aos formatos de dados comumente usados ​​em sua organização, como CSV, JSON, XML ou formatos proprietários.

Avalie as capacidades de transformação de dados

Considere a complexidade das transformações de dados necessárias para os seus processos de negócios. Procure ferramentas ETL que ofereçam as funções e capacidades de transformação necessárias para atender às suas necessidades. Avalie o suporte da ferramenta para lidar com a qualidade dos dados, limpeza de dados e tratamento de erros para garantir a confiabilidade dos dados transformados.

Escalabilidade e desempenho

Analise a escalabilidade e os recursos de desempenho da ferramenta. Ele lidará com seus volumes de dados atuais com eficiência e poderá ser dimensionado à medida que seus dados crescerem? Procure recursos como processamento paralelo, computação distribuída e processamento na memória que possam melhorar o desempenho do ETL.

Facilidade de uso e facilidade de uso

Considere o conhecimento técnico de sua equipe. Escolha ferramentas ETL que correspondam ao conjunto de habilidades de sua equipe. Avalie a interface do usuário da ferramenta quanto à facilidade de uso, bem como seu suporte para desenvolvimento ETL sem código. Uma solução sem código pode proporcionar economias substanciais de custos no longo prazo. Isso ocorre porque a contratação de recursos técnicos para gerenciar e manter pipelines de ETL pode ser cara.

Integração com sistemas existentes

Certifique-se de que a ferramenta ETL selecionada se integra perfeitamente aos seus sistemas existentes, como data warehouses, ferramentas de BI e plataformas analíticas. A compatibilidade com sua pilha de tecnologia é essencial para um ecossistema de dados contínuo. Muitas empresas optam por uma solução que fornece um ecossistema de dados unificado e completo para evitar trabalhar com vários fornecedores.

Escalabilidade e flexibilidade

Certifique-se de que a ferramenta selecionada possa crescer com sua organização e se adaptar às mudanças nos requisitos de dados. A escalabilidade garante que a ferramenta ETL escolhida possa lidar com eficiência com volumes crescentes de dados e demandas de processamento, e a flexibilidade permite que ela se adapte perfeitamente aos formatos de dados em evolução e às necessidades de integração.

Segurança e Conformidade

Avalie os recursos de segurança da ferramenta, incluindo criptografia de dados, controles de acesso e certificações de conformidade (por exemplo, GDPR, HIPAA). Certifique-se de que ele esteja alinhado com os requisitos de conformidade e segurança de dados da sua organização. Além disso, a ferramenta ETL deve apoiar práticas eficazes de governação de dados para garantir que as medidas de segurança de dados se alinhem com as políticas de dados organizacionais.

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