As melhores ferramentas de ingestão de dados em 2024

Ingestão de dados é importante na coleta e transferência de dados de diversas fontes para sistemas de armazenamento ou processamento.

Neste blog, comparamos as melhores ferramentas de ingestão de dados disponíveis no mercado em 2024. Abordaremos seus recursos, prós e contras para ajudá-lo a selecionar o melhor software para seu caso de uso.

O que é ingestão de dados?

A ingestão de dados é a coleta e importação de dados de várias fontes para um banco de dados para análise, armazenamento ou processamento posterior. Esse processo pode lidar com dados em dois modos principais: processamento em tempo real, onde os dados são ingeridos e processados ​​imediatamente à medida que são gerados. O outro é processamento em lote, onde os dados são coletados em intervalos específicos e processados ​​simultaneamente.

O que são ferramentas de ingestão de dados?

As ferramentas de ingestão de dados são softwares e soluções projetadas para automatizar a transferência de dados de várias fontes, como armazenamento em nuvem, sistemas de arquivos, etc., para sistemas designados de armazenamento ou análise. Essas ferramentas de ingestão de dados simplificam a coleta de dados, reduzem a necessidade de intervenção manual e permitem que as organizações se concentrem mais na análise de dados e na geração de insights.

Existem diferentes tipos de ferramentas de ingestão de dados, cada uma atendendo ao aspecto específico do tratamento de dados.

1. Ferramentas autônomas de ingestão de dados: concentram-se na captura e entrega eficiente de dados para sistemas de destino, como data lakes e data warehouses. Eles oferecem recursos como captura de dados, processamento em lote e em tempo real e recursos básicos de transformação de dados. Embora as ferramentas autônomas de ingestão de dados possam se adequar a casos de uso específicos de ingestão de dados, as organizações preferem soluções mais flexíveis.
2. Ferramentas ETL (Extrair, Transformar, Carregar): Enquanto Ferramentas ETL podem lidar com o processo geral de integração de dados, eles também são frequentemente usados ​​para ingestão de dados.
3. Plataformas de integração de dados: As plataformas de integração de dados oferecem vários recursos de manipulação de dados, incluindo ingestão, integração, transformação e gerenciamento.
4. Ferramentas de streaming de dados em tempo real: essas ferramentas ingerem dados continuamente à medida que aparecem, disponibilizando-os para análise imediata. Eles são ideais para cenários onde dados oportunos são críticos, como negociações financeiras ou monitoramento de serviços online.

Benefícios das ferramentas de ingestão de dados

As ferramentas de ingestão de dados oferecem vários benefícios, incluindo:

• Entrega de dados mais rápida: Automatizar a ingestão de dados com a ajuda de ferramentas acelera o processamento, permitindo um agendamento mais eficiente.
• Escalabilidade aprimorada: As ferramentas automatizadas de ingestão de dados facilitam a adição de novas fontes de dados à medida que a empresa cresce e permitem ajustes em tempo real nos processos de coleta de dados.
• Uniformidade de dados: O uso de ferramentas de ingestão de dados permite a extração de informações e sua conversão em um conjunto de dados unificado. As organizações podem usar essas informações para inteligência de negócios, relatórios e análises.
• Desenvolvimento de habilidades mais fácil: As ferramentas de ingestão de dados são projetadas pensando em usuários não técnicos e geralmente apresentam interfaces simplificadas que facilitam o aprendizado e o uso.

Como funcionam as ferramentas de ingestão de dados?

As ferramentas de ingestão de dados ajudam a mover dados de várias fontes para onde possam ser armazenados e visualizados. Essas ferramentas utilizam vários protocolos e APIs como HTTP/HTTPS, ODBC, JDBC, FTP/SFTP, AMQP e WebSockets para conectar e transferir dados de maneira eficiente de fontes como bancos de dados, armazenamento em nuvem, arquivos e plataformas de streaming.

Primeiro, essas ferramentas coletam dados das fontes usando comandos definidos ou personalizados para encontrar os dados. Às vezes, os dados de fontes diferentes podem estar em formatos ou estruturas diferentes. Assim, as ferramentas de ingestão de dados transformam os dados para garantir consistência no formato e na estrutura. Em seguida, essas ferramentas colocam esses dados em bancos de dados ou data warehouses para análise.

As ferramentas de ingestão de dados também oferecem movimentação de dados diretamente para o sistema de destino para situações em que o carregamento dos dados o mais rápido possível é a prioridade.

Por que as ferramentas de ingestão de dados são importantes?

Os dados vêm de muitas formas e de muitos lugares. Uma empresa pode ter dados armazenados em nuvem como Amazon S3, bancos de dados como MySQL e provenientes de aplicativos da web. A transferência desses dados para os locais necessários seria lenta e difícil sem ferramentas de ingestão de dados.

As soluções de ingestão de dados simplificam e aceleram esse processo. Eles capturam automaticamente os dados recebidos, permitindo que as empresas analisem rapidamente seus dados e tomem decisões oportunas com base em eventos atuais, em vez de informações desatualizadas.

Essas ferramentas também são flexíveis, pois podem gerenciar com eficiência fontes de dados dinâmicas, incorporando perfeitamente dados de novas fontes sem a necessidade de um sistema completo. Essa flexibilidade permite que as empresas atualizem e expandam seus gestão de dados estratégias sem interrupção continuamente. Por exemplo, se uma empresa começar a obter dados de uma nova fonte, a ferramenta poderá adicioná-los sem começar do zero.

As 8 principais ferramentas de ingestão de dados em 2024

Várias ferramentas de ingestão de dados no mercado oferecem muitos recursos e atendem a requisitos específicos de negócios. Abaixo está uma lista de algumas das melhores soluções de ingestão de dados e seus principais recursos.

1. Astera

Astera é uma plataforma de dados de nível empresarial que simplifica e agiliza o gerenciamento de dados. Desde a ingestão e validação de dados, passando pela transformação e preparação até o carregamento em um data warehouse, ele acelera o tempo de obtenção de insights ao automatizar a movimentação de dados. AsteraO conjunto de soluções da empresa atende à extração de dados não estruturados, preparação de dados, integração de dados, gerenciamento de EDI e API, construção de data warehouse e governança de dados.

• Com o AsteraCom a plataforma sem código do, ingira dados de várias fontes em seu ecossistema de dados sem escrever uma única linha de código.
• Astera oferece conectores nativos para bancos de dados, formatos de arquivo, data warehouses, data lakes e outras fontes. Você pode acessar e ingerir facilmente dados de qualquer fonte, independentemente do formato ou localização.
• Asteraas transformações integradas do ajudam a limpar, enriquecer e transformar seus dados. Desde a simples limpeza de dados até transformações complexas de dados, Astera prepara seus dados para análise e tomada de decisão sem conhecimento técnico.
• AsteraA interface de usuário intuitiva e o design unificado simplificam a ingestão de dados. Navegue facilmente pela plataforma, projete pipelines de dados e execute fluxos de trabalho rapidamente.
• AsteraO mecanismo ETL de processamento paralelo do permite lidar com grandes volumes de dados com eficiência. Ele fornece desempenho e escalabilidade ideais, permitindo atender às crescentes demandas de dados de sua empresa.
• Astera fornece suporte ao cliente premiado e treinamento e documentação abrangentes para ajudá-lo a maximizar seus esforços de ingestão de dados. A plataforma oferece o suporte e os recursos que você precisa, desde a integração até a solução de problemas.

2. Keboola

Keboola é uma plataforma ETL projetada para realizar tarefas complexas. Ele fornece opções personalizadas para ingestão de dados. Keboola facilita uma visão clara e compreensão das configurações de ETL. A plataforma acomoda vários armazenamentos, como Snowflake, Redshift, etc., e permite transformações SQL, Python e R.

Prós  

• Oferece conectores pré-construídos para agilizar a ingestão de dados em diversas fontes e destinos de dados.

• Os usuários podem escrever transformações em vários idiomas e carregar ou armazenar diretamente os dados no Keboola.
• Oferece fonte de dados personalizada para análises autênticas.

Desvantagens  

• Modificar o esquema ou manipular dados pode ser complexo com o armazenamento interno baseado em arquivos.
• A revisão de alterações entre filiais às vezes não consegue detectar as alterações.
• Os usuários devem configurar manualmente os webhooks ou gatilhos de API para importar dados de eventos.

3. Byte aéreo

Airbyte é uma plataforma de integração de dados de código aberto. Ele permite que as empresas construam pipelines de dados ELT. Ele permite que os engenheiros de dados estabeleçam replicação incremental baseada em log.

Prós  

• O Connector Development Kit (CDK) permite criar ou modificar conectores em praticamente qualquer linguagem de programação.
• Replica um volume razoável de dados usando change data capture (CDC) e túneis SSH.
• Os usuários podem usar SQL direto ou DBT para transformar os dados.

Desvantagens  

• Às vezes, o agendador interrompe trabalhos inesperadamente.
• As atualizações regulares exigem que os usuários instalem novas versões com frequência.
• Prever o uso e controlar os custos torna-se difícil à medida que os volumes de dados aumentam.

4. Malhão

Matillion ETL é uma ferramenta de ingestão de dados que permite aos usuários criar pipelines usando uma interface web sem código/low-code, de arrastar e soltar.

Prós  

• Seu foco principal é o processamento de dados em lote, que é otimizado para a fase de transformação e carregamento do processo ETL nos data warehouses em nuvem.

• Ele replica tabelas SQL usando CDC (Change Data Capture) por design.
• O mecanismo de transformação nativo da nuvem do Matillion é dimensionado para gerenciar grandes conjuntos de dados.

Desvantagens  

• Às vezes, há dificuldades para escalar a infraestrutura de hardware, especialmente as instâncias EC2, para transformações que exigem mais recursos.
• Os usuários costumam reclamar de documentação desatualizada com lançamentos de novas versões.
• Matillion luta com a colaboração. Equipes com mais de cinco pessoas enfrentam desafios trabalhando juntas nos mesmos fluxos de trabalho de ingestão de dados.

5. Talend

Talend é uma plataforma low-code que coleta dados de diferentes fontes e os transforma em insights. A ferramenta integra ingestão, transformação e mapeamento de dados com verificações de qualidade automatizadas.

Prós  

• Ele oferece componentes pré-construídos para ingestão de dados de diferentes fontes.
• Os usuários podem projetar ou reutilizar pipelines de dados na nuvem.
• Ele oferece replicação de dados automatizada e de baixo código.

Desvantagens  

• O software da Talend é complexo, exigindo tempo de aprendizado antes de ser usado com confiança, mesmo para pipelines simples de ingestão de dados.
• A documentação dos recursos geralmente está incompleta.
• Atualizações de versão, alterações de capacidade e outras tarefas comuns de configuração não são automatizadas.

6. Dados Hevo

Hevo Data é uma plataforma ETL sem código baseada em nuvem, projetada para usuários corporativos sem habilidades de codificação, simplificando a ingestão de dados.

Prós  

• A API permite fácil integração do Hevo ao fluxo de trabalho de dados e permite a execução de ações de pipeline sem acessar o painel.

• Ele oferece opções de criptografia e segurança de ponta a ponta.
• Os pipelines de ingestão de dados sem código usam uma UI gráfica para simplificar a criação de fluxos de trabalho de ingestão.

Desvantagens  

• Limita a integração de dados em ferramentas de BI ou a exportação de dados para arquivos por meio de fluxos de trabalho de integração.
• Não oferece customização de componentes ou lógica. Além disso, o usuário não pode escrever código sozinho.
• Oferece fontes de extração de dados muito limitadas.

7. Apache Kafka

Apache Kafka é uma plataforma distribuída de código aberto adequada para ingestão de dados em tempo real.

Prós  

• Suporta baixa latência para streaming de dados em tempo real.
• Ele pode ajustar o armazenamento e o processamento para lidar com petabytes de dados.
• A plataforma garante a persistência dos dados em clusters distribuídos e duráveis.

Desvantagens  

• É um software complexo que requer uma curva de aprendizado acentuada para compreender sua arquitetura.
• Os usuários enfrentam desafios ao trabalhar em pequenas fontes de dados.
• Os mecanismos de replicação e armazenamento do Kafka requerem recursos de hardware significativos.

8. Amazon Kinesis

O Amazon Kinesis é um serviço de dados hospedado na nuvem que extrai, processa e analisa fluxos de dados em tempo real. Esta solução captura, armazena e processa fluxos de dados e vídeos.

Prós  

• Ele oferece baixa latência, o que significa que os aplicativos analíticos podem acessar dados de streaming em até 70 milissegundos após a coleta.

• O aplicativo Kinesis se integra a muitos outros serviços da AWS, permitindo que os usuários criem aplicativos completos.
• Ele provisiona e dimensiona recursos automaticamente no modo sob demanda.

Desvantagens  

• Não é uma ferramenta adequada para ingestão de dados locais ou multinuvem, pois está integrada ao ecossistema AWS.
• Os usuários devem utilizar serviços separados para analisar ou armazenar dados, pois se concentra apenas na migração de dados.
• Não oferece documentação clara, o que muitas vezes confunde os consumidores.

Como escolher a plataforma certa de ingestão de dados?

A opção pela ferramenta certa de ingestão de dados impacta diretamente a estratégia de gerenciamento de dados de uma organização. Vários fatores devem ser considerados ao escolher a plataforma de ingestão de dados.

• Fontes e formatos de dados

As empresas devem considerar se a ferramenta suporta conectividade com todas as fontes de dados relevantes, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem, APIse plataformas de streaming. Além disso, eles precisam verificar se a ferramenta pode lidar com vários formatos de dados, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, para atender aos seus requisitos específicos de ingestão de dados.

• Escalabilidade e desempenho

A escalabilidade da ferramenta de ingestão de dados é fundamental para lidar com volumes crescentes de dados sem sacrificar o desempenho. As empresas devem procurar recursos como processamento paralelo e arquiteturas distribuídas. Eles podem lidar com grandes conjuntos de dados de maneira eficaz, garantindo que os dados sejam processados ​​de maneira suave e rápida à medida que a empresa se expande.

• Capacidades de transformação de dados

É importante avaliar os recursos de transformação de dados da ferramenta, incluindo limpeza de dados, enriquecimento, agregação e capacidades de normalização. As empresas devem considerar as ferramentas para realizar essas transformações antes de ingerir os dados em seus sistemas de armazenamento ou processamento para manter a qualidade e a consistência dos dados.

• Facilidade de uso e implantação

As empresas devem optar por uma ferramenta que ofereça uma interface amigável e fluxos de trabalho intuitivos para minimizar a curva de aprendizado dos membros de sua equipe. Além disso, eles precisam escolher uma ferramenta com opções de implantação flexíveis, como implantações baseadas em nuvem, no local ou híbridas, para atender às suas necessidades e preferências de negócios.

• Integração e Interoperabilidade

A ferramenta certa de ingestão de dados integra-se perfeitamente à infraestrutura e às ferramentas de dados existentes. As empresas devem procurar conectores e APIs pré-construídos que facilitem a integração com bancos de dados, data warehouses, ferramentas de BI e outros sistemas em seu ecossistema de dados. Esta prática permite fluxos de dados suaves e aproveita eficazmente os investimentos existentes.

• Custo e ROI

As empresas devem avaliar o custo total de propriedade (TCO) da ferramenta de ingestão de dados, incluindo taxas de licenciamento, custos de implementação e despesas de manutenção contínuas. Eles precisam considerar o modelo de precificação da ferramenta e calcular o retorno sobre o investimento (ROI) potencial com base na melhoria da eficiência, no tempo mais rápido para obtenção de insights e na melhor tomada de decisões possibilitada pela ferramenta.

Pensamentos Finais

As ferramentas de ingestão de dados desempenham um papel essencial nas tarefas de integração de dados, agilizando a transferência de grandes conjuntos de dados. Eles ajudam você a configurar um pipeline de ingestão forte para gerenciar dados, economizando tempo e esforço. Utilizar uma ferramenta de ingestão de dados de ponta é uma etapa fundamental no processo de análise de dados. Essas ferramentas também permitem monitorar e melhorar a qualidade dos dados, mantendo a conformidade com os padrões de privacidade e segurança.

Se você está procurando uma ferramenta abrangente de ingestão de dados, Astera é a escolha certa. AsteraA solução moderna e sem código de integração de dados da pode simplificar e automatizar o processo de ingestão de dados de múltiplas fontes.

Agende uma demonstração or faça o download de uma avaliação gratuita of Astera para experimentar a ingestão de dados sem esforço. Não espere; simplifique rapidamente seu gerenciamento de dados para gerar melhores resultados de negócios.