Amazon Web Services (AWS) ETL refere-se a um conjunto de ferramentas e serviços baseados em nuvem que ajudam a extrair dados de diferentes fontes, torná-los utilizáveis ​​e armazená-los de uma forma que facilite a análise e a tomada de decisões com base neles.. As ferramentas AWS ETL oferecem uma vantagem exclusiva para empresas que buscam agilizar seus processos de dados. Essas ferramentas são eficientes, escalonáveis ​​e adaptáveis, o que as torna ideais para uma ampla variedade de setores, desde saúde e finanças até varejo e muito mais.  

De acordo com um relatório recente da Gartner, mais de metade das empresas planeia migrar para plataformas industriais de nuvem até 2028. Esta mudança reflete uma nova abordagem à utilização de tecnologias de nuvem como um ativo estratégico, e de um utilidade para inovação e diferenciação competitiva.  A AWS está ajudando as empresas a se prepararem para o futuro aproveitando a tecnologia de nuvem. Ela está na vanguarda dessa transformação, principalmente na otimização de fluxos de trabalho de dados por meio de ferramentas AWS ETL.  

Neste artigo, vamos discutir tudo sobre Ferramentas AWS ETL, explorando as melhores opções disponíveis em 2025 para ajudá-lo a tomar uma decisão informada.  

O que são ferramentas ETL da AWS?  

A AWS oferece uma variedade de ETL ferramentas para ajudar as empresas a integrar e gerenciar seus dados. Essas ferramentas facilitam a coleta, o processamento e a análise de dados pelas empresas, transformando-os em insights úteis.  

Existem quatro ferramentas principais de ETL da AWS com benefícios exclusivos que podem ajudar as empresas a melhorar seu gerenciamento de dados. 

1. Pipeline de dados da AWS  

AWS Data Pipeline é um serviço web que ajuda a facilitar a movimentação e transformação de dados em diferentes armazenamentos AWS, serviços de computação e fontes locais. Possui uma interface simples que permite ao usuário arrastar e soltar fontes e destinos de dados em uma tela visual. Com o AWS Data Pipeline, um usuário pode criar pipelines de dados ETL definindo atributos de conexão específicos. 

Pipeline de dados da AWS oferece uma recurso de automação, que permite ao usuário agendar os fluxos de trabalho de dados para serem executados automaticamente. Isso significa que os dados estão sempre atualizados e prontos para análise. Esse nível de automação agiliza as operações e torna o processamento de dados mais eficiente. 

A ferramenta é tolerante a falhas, o que significa que ela foi criada para lidar com falhas e tenta novamente tarefas que encontram erros automaticamente. O AWS Data Pipeline também fornece notificações personalizáveis ​​para manter o usuário informado sobre o status de seus fluxos de trabalho de dados. 

Por fim, o AWS Data Pipeline pode gerenciar recursos automaticamente e fornecer modelos pré-construídos para cenários complexos de manipulação de dados, libertando as empresas das complexidades técnicas do processamento de dados. 

2. Cola AWS 

Esta plataforma ETL AWS sem servidor foi projetada para automatizar o trabalho de preparação de dados, tornando-o um processo sem complicações. Ao apontar o AWS Glue para os dados armazenados na AWS, ele identifica automaticamente os dados, infere sua estrutura e cataloga os metadados no AWS Glue Data Catalog. A descoberta e organização automáticas de dados os tornam instantaneamente prontos para processos ETL e acessíveis para consultas, garantindo que os pipelines de análise sejam introspecção dirigido. 

O AWS Glue possui uma GUI amigável que permite aos usuários criar pipelines de transformação de dados com o mínimo de esforço. rompimento, mesmo que não tenham conhecimento profundo de codificação. À medida que os usuários montam visualmente o trabalho de ETL, o AWS Glue gera o código PySpark necessário nos bastidores, facilitando o uso. 

A O Glue Data Catalog e a descoberta automatizada de esquemas simplificam o processo de ETL organizando os metadados de dados centralmente, facilitando a localização, o acesso e a transformação. 

3. AWS Lambda 

AWS Lambda é um serviço de computação sem servidor oferecido pela Amazon Web Services (AWS) que executa código em resposta a vários eventos, manipulando automaticamente os recursos de computação subjacentes. Ele permite que os usuários estendam os serviços da AWS com lógica personalizada ou desenvolvam serviços de back-end sem gerenciamento de servidor. 

Lambda oferece suporte a várias linguagens de programação, incluindo Python, Node.js, Java, Ruby, Go e Power Shell, proporcionando flexibilidade com base nas preferências dos usuários. 

Como ferramenta ETL, o AWS Lambda pode processar e transformar dados perfeitamente. Ao aproveitar as funções Lambda, os usuários podem projetar pipelines ETL para extrair dados de diferentes fontes, transformá-los de acordo com requisitos específicos e carregá-los em destinos de destino. 

O Lambda responde a vários eventos, como solicitações HTTP via Amazon API Gateway, modificações de objetos em buckets do Amazon S3 e atualizações de tabelas no Amazon DynamoDB, acionando a execução de código definido pelo usuário para realizar as ações desejadas.  

4. Produção de dados do AWS Glue  

AWS Glue DataBrew é uma ferramenta que simplifica e agiliza o processo de preparação de dados para análise e aprendizado de máquina. É como ter um assistente qualificado que cuida de todas as tarefas de preparação de dados. 

Com o DataBrew, os usuários podem facilmente extrair dados de diferentes fontes e limpá-los, corrigir erros e transformá-los em um formato mais útil usando uma interface intuitiva. Esta ferramenta economiza tempo e torna a preparação de dados acessível a todos, independentemente das habilidades de codificação.  

Após refinar os dados, o DataBrew pode automatizar essas etapas. Isso significa que na próxima vez que dados semelhantes forem recebidos, o DataBrew se lembrará do processo e o repetirá automaticamente, sem qualquer intervenção do usuário. É uma ferramenta para empresas que desejam usar seus dados para tomar decisões ou construir modelos de aprendizado de máquina, mas não querem perder tempo com os detalhes técnicos para obter o resultado.e dados prontos. 

AWS Data Pipeline vs AWS Glue

AWS Glue é um serviço moderno e sem servidor que se concentra na automação e integração no ecossistema AWS. Ele oferece uma maneira fácil e eficiente de processar e transformar dados. Por outro lado, o AWS Data Pipeline é um serviço de fluxo de trabalho mais tradicional que automatiza a movimentação e transformação de dados.

As 7 principais ferramentas AWS ETL em 2025

Escolhendo uma ferramenta ETL para AWS que atenda às suas necessidades de negócios pode ser a difícil tarefa, especialmente se nós considerar a gama de ferramentas AWS ETL disponíveis ino mercado. Para simplificar este processo, compilamos uma lista dos melhores AFerramentas ETL WS. 

1. Astera  

Astera é uma plataforma abrangente de integração de dados que simplifica e acelera seus processos de dados com foco na automação e facilidade de uso. Ele permite que usuários empresariais e técnicos gerenciem fluxos de trabalho de dados complexos sem grande dependência de TI..  

• Integre-se perfeitamente à AWS, melhorando a qualidade dos dados e os processos de ETL usando Asterarecursos de nuvem. 
• Garanta a integridade e a limpeza dos seus dados antes de armazená-los nos serviços da AWS com recursos avançados de gerenciamento de qualidade de dados. 
• Transforme dados com eficiência usando transformações e funções pré-construídas, eliminando a necessidade de amplo conhecimento em codificação. 
• Criar e gerenciar Tubulações ETL na AWS sem esforço com uma interface intuitiva de arrastar e soltar. 
• Extraia informações valiosas de fontes de dados não estruturadas diretamente na AWS com recursos de extração de dados baseados em IA. 
• Ingira facilmente dados de diversas fontes e formatos na AWS usando conectores integrados. 
• Otimize seu informática tarefas na AWS, automatizando e orquestrando fluxos de trabalho de dados, garantindo a disponibilidade oportuna dos dados. 
• Aprimore o mapeamento de dados da origem ao destino com um mapeador automático baseado em IA, crucial para manter a qualidade e a consistência dos dados em ambientes AWS.  

2. Cola AWS  

O AWS Glue é um serviço de ETL totalmente gerenciado que automatiza a preparação de seus dados para análise, oferecendo uma maneira perfeita de organizar, limpar e, por fim, transformar seus dados.  

Vantagens 

• A arquitetura sem servidor do AWS Glue elimina a necessidade de gerenciamento de infraestrutura, permitindo que o usuário se concentre na análise dos dados. 
• Oferece custo-benefício, faturamento baseado nos recursos utilizados.  
• O AWS Glue simplifica a criação de trabalhos de ETL por meio de uma interface amigável e geração automática de código.  

Desvantagens

• O serviço oferece controle limitado sobre os recursos de computação, que podem não estar alinhados com todos os requisitos do projeto ou necessidades específicas de computação. 

• O AWS Glue oferece suporte apenas a Python e Scala para scripts, complicando potencialmente a integração de scripts ETL existentes escritos em outras linguagens. 

3. Pipeline de dados da AWS

AWS Data Pipeline é um serviço web para processamento e transferência de dados entre fontes locais, de armazenamento e da AWS.  

Vantagens

• O AWS Data Pipeline oferece suporte para uma variedade de bancos de dados AWS e fornece uma interface de controle intuitiva  
• Ele cria recursos e clusters somente quando necessário.  
• Os dados são protegidos tanto em repouso quanto em movimento por meio dos mecanismos de controle de acesso da AWS.  

Desvantagens

• Gerenciar múltiplas instalações e configurações em recursos de computação em pipelines de dados pode ser um desafio  
• Iniciantes podem achar a representação de pré-condições e lógica de ramificação complexa.  
• Para usuários que necessitam de dados de serviços externos, o AWS Data Pipeline pode não ser a escolha mais adequada.  

4. ponto (adquirido por Talend) 

Stitch simplifica a replicação de dados de várias fontes para o seu data warehouse, permitindo análises de dados eficientes e seguras. 

Vantagens

• Tconfiguração da plataforma e interface amigável faz o seu criação rápida de pipeline de dados. 
• Com suporte para mais múltiplo fontes de dados, você pode integrar uma ampla variedade de dados em seus fluxos de trabalho de análise. 
• A adesão do Stitch ao SOC 2, HIPAA e GDPR garante que seus processos de dados atendam aos padrões de segurança e privacidade. 

Desvantagens

• A personalização limitada da plataforma pode restringir a capacidade de adaptar pipelines de dados a necessidades comerciais complexas ou específicas. 
• ISeus recursos de transformação são limitados, necessitando potencialmente de ferramentas adicionais para manipulação complexa de dados. 
• Stitch oferece opções de monitoramento limitadas, apresentando desafios para empresas que precisam de monitoramento e alertas em tempo real. 

5. Integrar.io 

Integrar.io é um plataforma baseada em nuvem que simplifica integração de dados de múltiplas fontes. Ele agilizares o processo de agregação e transformação de dados para suas necessidades analíticas. 

Vantagens

• Ele aprimora os processos de transformação de dados, facilitando fluxos de trabalho rápidos e eficientes para o tratamento de dados. 
• A ferramenta simplifica as integrações, principalmente com ambientes Salesforce, melhorando as tarefas de consolidação de dados.  
• Iseus recursos de segurança, incluindo criptografia e conformidade com SOC 2, salvaguardas os dados durante todo o processo ETL. 

Desvantagens 

• O registro de erros básico da plataforma pode dificultar a solução de problemas complexos.  
• TA interface pode apresentar desafios à medida que você navega em configurações de pipeline de dados mais sofisticadas. 
• Alguns aspectos dos recursos da plataforma não estão totalmente integrados. 

6. Talend (adquirido da Qlik) 

Talend oferece uma solução para suas necessidades de ETL, facilitando a extração, transformação e carregamento de dados com sua plataforma de código aberto.  

Vantagens

• Oferece economia de custos e possibilidades de personalização com sua natureza de código aberto, tornando-o uma escolha econômica para da tarefas de integração de dados. 
• Os conectores permitem fácil ligação a diversas fontes de dados e aplicações, melhorando as capacidades de integração. 
• Ele oferece funcionalidade de arrastar e soltar que simplifica a criação e o gerenciamento de processos ETL. 

Desvantagens

• Talend apresenta uma curva de aprendizado acentuada para iniciantes em ETL ou integração de dados. 
• Embora o Talend possua uma grande comunidade de usuários, suas opções de suporte são mais limitadas do que as ferramentas ETL tradicionais. 
• Talend pode enfrentar desafios de desempenho com conjuntos de dados muito grandes ou transformações complexas.  

7. informática 

A Informatica simplifica a integração e a governança de dados em vários sistemas de origem, aprimorando o armazenamento de dados e os esforços de business intelligence. 

Vantagens 

• Está interface gráfica facilitaÉ o design do processo ETL, monitoramento de sessões e gerenciamento geral de tarefas com facilidade. 
• A plataforma pode gerenciar vários tipos de dados, incluindo mensagens enfileiradas e dados não estruturados, garantindo bio-descontaminação integração de dados. 
• Com a plataforma centralizada baseada na Web da Informatica, as organizações podem alcançar governança de dados e reduções nos custos administrativos.  

Desvantagens

• O Workflow Monitor não possui um recurso de classificação, tornando difícil distinguir entre pastas essenciais e não essenciais. 
• O Repository Manager não oferece suporte à movimentação de itens entre pastas ou à importação de arquivos de exportação XML. 
• O desenvolvimento de mapeamentos e fluxos de trabalho não é possível com o conjunto de ferramentas atual.  

Como selecionar a ferramenta AWS ETL certa 

Quando se trata de ferramentas AWS ETL, existem muitas opções disponíveis e pode ser difícil escolher o certo. Para ajudar a tomar uma decisão informada, vamos explorar a maioria fatores importantes a considerar:  

Fontes de dados que suporta 

A ferramenta AWS ETL deve suportar várias fontes de dados. Isso inclui bancos de dados tradicionais como MySQL ou PostgreSQL, serviços de nuvem e até mesmo plataformas de dados de streaming. 

Por exemplo, uma empresa que utiliza uma combinação de bancos de dados locais e serviços baseados em nuvem se beneficiará de uma ferramenta ETL que pode integrar perfeitamente dados de todas essas fontes. 

Recursos de replicação de dados 

A capacidade de replicar dados de forma eficiente é essencial. A ferramenta AWS ETL deve fornecer recursos de replicação de dados em tempo real, garantindo que os dados sejam continuamente sincronizados entre a origem e o destino.  

Isto é importante para empresas que dependem de dados atualizados para análises e tomada de decisões em tempo real. Por exemplo, uma plataforma de comércio eletrônico pode precisar replicar dados constantemente para analisar o comportamento do cliente e os níveis de estoque em tempo real. 

Codificação Zero 

Além disso, para empresas que desejam minimizar o esforço de codificação ou eliminá-lo totalmente, as ferramentas AWS ETL sem código são uma opção valiosa. Essas ferramentas fornecem uma interface amigável onde os usuários podem criar, gerenciar e monitorar trabalhos ETL sem escrever uma única linha de código.  

Interfaces de arrastar e soltar e conectores pré-construídos para fontes e destinos de dados comuns tornam essas ferramentas acessíveis aos usuários, independentemente de sua experiência técnica. Um exemplo seria uma equipe de marketing sem habilidades de programação precisando integrar dados de clientes de várias plataformas para análise; uma ferramenta AWS ETL sem código permitiria que eles configurassem e gerenciassem essas integrações sem esforço. 

CServiço de Apoio ao Cliente 

Um bom suporte ao cliente é vital. A ferramenta AWS ETL deve vir com opções de suporte abrangentes, incluindo suporte ao vivo 24/7, documentação extensa e fóruns da comunidade onde os usuários podem trocar dicas e soluções.  

Isto é particularmente importante para empresas que podem encontrar cenários de integração complexos ou que precisam de orientação sobre como otimizar seus processos de ETL. Uma empresa pode preferir uma ferramenta com reputação de suporte ágil e útil para resolver rapidamente quaisquer problemas que surjam. 

Preços 

O custo da ferramenta AWS ETL é uma consideração significativa. As estruturas de preços variam muito, de modelos baseados em assinatura a planos de pagamento conforme o uso com base no volume de dados processados. As empresas devem procurar preços transparentes que se alinhem com seus padrões de uso de dados e restrições orçamentárias.  

Para pequenas startups ou empresas com necessidades flutuantes de processamento de dados, uma ferramenta que ofereça preços escalonáveis ​​ou um nível gratuito para volumes menores de dados pode ser mais benéfica.

Astera Data Pipeline Builder: uma ferramenta ETL da AWS sem código e orientada por IA 

Escolher a ferramenta AWS ETL certa é fundamental para empresas que buscam usar seus dados com eficiência. Essas ferramentas não apenas simplificam os processos de dados, mas também capacitam as organizações a tomar decisões informadas com base em insights precisos. Ao explorar as melhores opções para suas necessidades de gerenciamento de dados, considere como recursos como automação, escalabilidade e qualidade de dados se alinham aos seus objetivos.  

Astera Construtor de pipeline de dados se destaca como a principal ferramenta AWS ETL, oferecendo facilidade de uso incomparável, mapeamento semântico orientado por IA, suporte para todas as latências de dados e recursos abrangentes de qualidade de dados. Experimente seu poder transformador por si mesmo com um Teste gratuito do dia 14 or agende uma demonstração para ver como ele pode agilizar seus processos de dados e impulsionar seus negócios. 

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