Ferramentas ETL Snowflake: 7 principais opções a serem consideradas em 2024

Snowflake reestruturou o cenário de armazenamento de dados com sua arquitetura baseada em nuvem. As empresas podem facilmente dimensionar as suas capacidades de armazenamento e processamento de dados com esta abordagem inovadora. Elimina a necessidade de gerenciamento complexo de infraestrutura, resultando em operações simplificadas.  

De acordo com uma recente Gartner pesquisa, 85% das empresas agora usam data warehouses baseados em nuvem, como o Snowflake, para suas necessidades analíticas. Não é novidade que as empresas já estão adotando as ferramentas Snowflake ETL para agilizar seus processos de gerenciamento de dados.  

Neste blog, exploraremos as principais ferramentas Snowflake ETL que ajudam as empresas a extrair, transformar e carregar seus dados com eficiência na plataforma de dados Snowflake e obter insights acionáveis. 

O Quê is Floco de neve ETL?

De acordo com um estudo realizado por Consultoria Forrester em 2023, as organizações que adotaram o Snowflake ETL experimentaram uma melhoria significativa em suas capacidades analíticas. Especificamente, o estudo descobriu que estas organizações alcançaram uma redução de 45% no tempo de integração de dados e um aumento de 60% na velocidade de geração de insights em comparação com aquelas que utilizam processos ETL tradicionais.. Vamos discutir como o processo Snowflake ETL trabalho: 

1. Extração de dados com Snowflake 

O primeiro passo, Extração, envolve a coleta de dados de múltiplas fontes. Essas fontes podem variar de bancos de dados tradicionais a plataformas SaaS e até dados não estruturados. O Snowflake permite a ingestão direta de dados dessas fontes em sua área de teste. Isso é possível através do suporte do Snowflake para vários formatos de dados como JSON, Avro, XML, Parquet e muito mais.  

A capacidade da plataforma de lidar com dados semiestruturados simplifica o processo de extração, pois elimina a necessidade de pré-processamento ou conversão de dados em um formato específico. 

2. Transformação de dados com Snowflake 

Depois que os dados estiverem no Snowflake, a próxima etapa é Transformação. Esta etapa trata da conversão dos dados extraídos em um formato ou estrutura mais adequado para análise. Snowflake facilita esse processo por meio de sua interface SQL, permitindo aos usuários realizar transformações complexas usando consultas SQL familiares. 

A arquitetura exclusiva do Snowflake, que separa computação e armazenamento, permite que essas transformações ocorram de maneira altamente eficiente. Os usuários podem aumentar ou diminuir os recursos computacionais (armazéns) conforme necessário, garantindo que as transformações sejam rápidas e econômicas.

3. Data Carregando com floco de neve 

A etapa final é carregar os dados transformados nas camadas de armazenamento do Snowflake para análise e relatórios. A arquitetura do Snowflake garante que, uma vez carregados, os dados estejam imediatamente disponíveis para consulta.  

Isto é facilitado pelo tratamento automático de indexação e otimização, que elimina a sobrecarga administrativa tradicional associada ao gerenciamento de um data warehouse. 

O Quê e guarante que os mesmos estão Ferramentas ETL do floco de neve? 

As ferramentas Snowflake ETL não são uma categoria específica de ferramentas ETL. Em vez disso, o termo floco de neve Ferramentas ETL referem-se ao uso de ferramentas especializadas, soluções de software e processos em conjunto com a plataforma de dados Snowflake para extração, transformação e carregamento de dados. 

1. Extrair  

A primeira etapa do processo Snowflake ETL envolve a extração de dados de múltiplas fontes, como bancos de dados, plataformas de armazenamento em nuvem, APIse serviços de streaming. As ferramentas ETL para Snowflake fornecem conectores e APIs integrados que permitem às organizações extrair dados dessas fontes com eficiência. 

Várias ferramentas utilizam diferentes técnicas para extrair dados, como a extração incremental, que busca apenas dados novos ou atualizados desde a extração anterior, e a extração completa, que recupera todos os dados disponíveis da fonte. Algumas ferramentas também oferecem extração delta, que permite extrair apenas os dados alterados desde a última extração, otimizando o processo e reduzindo o uso de recursos. 

2. Transformar 

Depois que os dados são extraídos, eles passam por transformação para atender aos requisitos específicos da plataforma de dados Snowflake e aos casos de uso analítico. Floco de neve ETL As ferramentas oferecem uma ampla gama de recursos de transformação, permitindo que as organizações adaptem seus dados para atender às suas necessidades analíticas. As transformações incluem principalmente limpeza, filtragem, agregação, união e enriquecimento dos dados para garantir sua precisão, consistência e relevância. 

As ferramentas Snowflake ETL também auxiliam no mapeamento de dados, fornecendo funções para mapear campos de dados de origem para campos correspondentes na plataforma de dados Snowflake. Isso garante que os dados sejam transferidos com precisão e alinhados com o esquema designado no Snowflake, permitindo integração e análise suaves. Ao oferecer interfaces e recursos de mapeamento intuitivos, essas ferramentas simplificam o processo de mapeamento, permitindo que os usuários configurem mapeamentos de dados com eficiência e mantenham a integridade dos dados em todo o fluxo de trabalho de ETL. 

3. Carga 

Finalmente, os dados são carregados em Floco de neve dados,tabelas básicas, onde pode ser armazenado, gerenciado e analisado. Floco de neve As ferramentas ETL fornecem mecanismos para carregar dados em tabelas Snowflake usando diferente técnicas, como carregamento em massa e paralelo. 

Por que incorporar um terceiro Floco de neve Ferramenta ETL?

Embora o Snowflake ofereça suporte nativo a processos ETL, incorporar uma ferramenta ETL de terceiros para o Snowflake oferece várias vantagens: 

Automação: Muitas ferramentas Snowflake ETL fornecem recursos avançados de automação, simplificando o agendamento e o gerenciamento de pipelines ETL. Isso reduz o esforço manual e aumenta a eficiência. 

Conectores pré-construídos: Ferramentas ETL de terceiros para Snowflake geralmente vêm com uma ampla variedade de conectores pré-construídos para várias fontes e destinos de dados, agilizando o processo de integração. 

Capacidades de transformação: Algumas ferramentas oferecem recursos de transformação poderosos, incluindo mapeamento visual de dados e lógica de transformação, que podem ser mais intuitivos do que codificar transformações SQL manualmente. 

Monitoramento e tratamento de erros: As ferramentas Snowflake ETL normalmente fornecem recursos de monitoramento e tratamento de erros, facilitando o gerenciamento do processo ETL e garantindo a qualidade dos dados. 

Segurança e conformidade: Eles geralmente incluem recursos de segurança integrados e padrões de conformidade que ajudam a proteger dados confidenciais e atender aos requisitos regulatórios.  

Benefícios da utilização ETL de floco de neve Ferramentas 

As ferramentas Snowflake ETL oferecem vários benefícios que ajudam as organizações a gerenciar com eficácia seus procedimentos de integração de dados, o que por sua vez lhes permite extrair insights valiosos de seus dados. 

Integração Perfeita de Dados  

Snowflake aceita prontamente dados recebidos de soluções de armazenamento em nuvem, permitindo que as organizações integrem dados de diversas fontes de maneira integrada. Por exemplo, uma empresa de varejo pode importar facilmente dados de vendas armazenados em armazenamento em nuvem diretamente para o Snowflake para análise e geração de relatórios, sem a necessidade de processos complexos durante a movimentação de dados. 

 Iniciação ETL flexível 

Recursos de automação, como Cloud Messaging e endpoints de API REST no Snowflake, permitem carregamento contínuo de dados e inicialização flexível de ETL, aumentando a eficiência e a coordenação.  

Por exemplo, um provedor de saúde pode automatizar a extração de dados de pacientes de um sistema externo usando o recurso Cloud Messaging do Snowflake, verificando se os dados são carregados continuamente no Snowflake para análises e relatórios em tempo real. 

Integração simplificada  

A integração com aplicativos e ferramentas de análise existentes é simplificada por meio dos endpoints REST API do Snowflake e da interface web intuitiva.  

Por exemplo, uma equipe de marketing pode conectar perfeitamente o Snowflake à sua ferramenta de análise preferida, usando os endpoints da API REST do Snowflake, permitindo-lhes visualizar e analisar dados diretamente em seu ambiente de análise familiar, sem exigir exportações ou importações manuais de dados. 

Modelo de faturamento transparente  

O modelo de faturamento transparente do Snowflake separa os custos de computação e armazenamento, permitindo que as empresas controlem os gastos com base em suas necessidades e padrões de uso específicos.  

Por exemplo, uma empresa de serviços financeiros pode monitorar e ajustar seus recursos de computação e armazenamento no Snowflake para otimizar custos com base na flutuação dos requisitos de processamento de dados, garantindo que pague apenas pelos recursos que consome. 

Recursos avançados de segurança  

Recursos avançados de segurança, como criptografia e autenticação no Snowflake, garantem a proteção dos dados e a conformidade com as regulamentações do setor.  

Por exemplo, uma agência governamental pode criptografar dados confidenciais de cidadãos armazenados no Snowflake para protegê-los contra acesso não autorizado, ao mesmo tempo que implementa a autenticação multifatorial para garantir que apenas usuários autorizados possam acessar os dados, mantendo assim a conformidade com os requisitos regulamentares. 

Inovação Regular  

O compromisso da Snowflake com a inovação e a adição regular de recursos avançados fornecem aos usuários acesso a recursos de ponta para análises de dados e insights aprimorados.  

Por exemplo, a Snowflake lança regularmente atualizações e melhorias em sua plataforma, como novos algoritmos de processamento de dados e integrações com tecnologias emergentes, capacitando as organizações a se manterem à frente da curva e aproveitarem os mais recentes avanços em análise de dados. 

7 Melhores ferramentas ETL floco de neve  

As seguintes ferramentas ETL para floco de neve são populares para atender aos requisitos de dados das empresas, especialmente aquelas utilizando o armazém de dados Snowflake. 

1. Astera  

Astera é uma plataforma abrangente de gerenciamento de dados projetada para simplificar e agilizar as operações de dados corporativos, com forte foco na compatibilidade e integração com vários bancos de dados, data warehouses e plataformas em nuvem, incluindo Snowflake.  

Com sua abordagem unificada para gerenciamento de dados e recursos abrangentes, Astera capacita as empresas a utilizar o Snowflake para processamento e análise de dados eficientes. 

Características principais de Astera Pilha de dados

• Você pode conectar-se nativamente a uma ampla variedade de fontes e destinos de dados, tanto no local quanto na nuvem, garantindo flexibilidade em seu integração de dados esforços. 
• Transforme e molde seus dados de acordo com as necessidades do seu negócio usando transformações e funções pré-construídas sem escrever nenhum código. 
• Automatize o gerenciamento da qualidade dos dados para garantir que apenas dados de alta qualidade cheguem aos seus data warehouses, limpando, desduplicando e validando os dados com base nas suas regras de negócios. 

• Automatize e orquestre perfeitamente seus fluxos de trabalho de integração de dados, reduzindo a intervenção manual e simplificando as operações. 
• Use a interface visual de arrastar e soltar para criar pipelines ETL e ELT de maneira fácil e rápida, permitindo configurar pipelines de dados em minutos. 
• Alavancagem Extração de dados com IA recursos para extrair dados de fontes não estruturadas, como PDFs, arquivos de texto e planilhas, aprimorando seu processo de coleta de dados. 
• Acesse conectores integrados para uma variedade de formatos de arquivo, bancos de dados, opções de armazenamento em nuvem, data warehouses, incluindo Snowflake, e data lakes, bem como suporte para vários aplicativos por meio de conectores nativos e personalizados, ampliando seus recursos de integração. 
• Beneficie-se de transformações avançadas, um mapeador automático alimentado por IA para mapeamento de campo eficiente e recursos avançados de qualidade de dados para limpar e garantir a integridade de seus dados, tudo por meio de operações simples de arrastar e soltar no designer de fluxo de dados.  

2. Malhão  

Matillion é umn ETL ferramenta, oferecendo integração perfeita com plataformas como Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake. Ele fornece recursos de transformação de dados e orquestração para carregamento de dados. 

Prós 

• Com o Matillion ETL, os usuários podem realizar transformações complexas de dados usando SQL personalizado ou criando componentes de transformação por meio de uma GUI intuitiva. 
• Matillion oferece suporte a várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, plataformas de CRM, ERPs e muito mais.  
• O suporte ao cliente está disponível por meio de emissão de tickets online e atendimento telefônico, garantindo atendimento imediato sempre que você precisar. 

Desvantagens  

• A configuração de algumas conexões pode ser complexa e as atualizações geralmente exigem a criação de uma instância de backup, complicando ainda mais o processo. 
• A falta de documentação direta para novos recursos obriga você a pesquisar FAQs ou descobri-los de forma independente, dificultando sua facilidade de uso.  
• Faltam modelos pré-fabricados, então os usuários devem começar a construir tudo do zero, o que pode ser demorado. 

3. Costurar  

Stitch é uma plataforma ETL baseada em nuvem que visa para simplificar a ingestão de dados de vários aplicativos SaaS e bancos de dados em data warehouses e data lakes. ponto tb ofertas soluções para equipes não técnicas configurarem rapidamente pipelines de dados. 

Prós 

• Os usuários podem definir as transformações necessárias para compatibilidade com destinos Snowflake, como desagrupamento de dados e tradução de tipos de dados, usando Python, Java, SQL ou uma interface gráfica de usuário. 
• A plataforma permite aos usuários agendar o carregamento de dados em horários predefinidos, mantendo atualizações oportunas das tabelas no Snowflake. 

• Os usuários podem adicionar novas fontes de dados ao sistema de forma autônoma. 

Desvantagens

• Ele oferece recursos limitados de transformação de dados e requer um recurso Singer para suporte local do SQL Server, restringindo a flexibilidade. 
• Ele oferece suporte a um número restrito de destinos, limitado a um, três ou cinco, dependendo do nível de assinatura, limitando a escalabilidade.  
• A replicação de dados de uma única fonte para vários destinos é difícil com o Stich.  

4. Fluxo de ar Apache  

Apache Airflow é uma ferramenta ETL de código aberto amplamente usada para Snowflake, que oferece recursos poderosos para monitorar, agendar e gerenciar fluxos de trabalho por meio de uma interface de aplicativo da web.  

Prós 

• As visualizações e árvores de tarefas do DAG oferecem insights sobre o fluxo lógico de seus fluxos de trabalho, permitindo monitorar e gerenciar seus pipelines de maneira eficaz. 
• A natureza de código aberto do Apache Airflow permite que você aproveite uma vasta comunidade e uma extensa documentação para configuração, solução de problemas e suporte. 
• Você pode aprimorar seus fluxos de trabalho do Airflow com funcionalidades personalizadas usando Python, permitindo integração perfeita com Snowflake e outros sistemas. 

Desvantagens  

• Requer ampla configuração do usuário e conhecimento técnico, tornando-o um desafio para um usuário não técnico. 
• Exige conhecimento de Python para a criação de pipelines de dados no Airflow, limitando a acessibilidade se os usuários não tiverem habilidades de programação.  
• É difícil modificar pipelines depois de criados. 

5. Integrar.io 

Integrate.io é uma ferramenta de integração de dados projetada para fornecer uma camada de integração para data warehouses, incluindo Snowflake. Oferecendo uma plataforma de pipeline de dados sem código, Integrate.io oferece suporte a várias técnicas de integração de dados, como ETL, ELT, CDC, e ETL reverso.  

Prós 

• Integrate.io oferece a funcionalidade de replicação de dados ELT, permitindo a sincronização de dados em tempo real com atualizações recentes de até 60 segundos atrás. 
• A interface de arrastar e soltar e sem código simplifica o processo de definição de transformações e conexão de fontes de dados, tornando-o acessível a usuários com diversos níveis de conhecimento técnico. 

• Integrate.io fornece uma equipe de suporte para ajudar os usuários com quaisquer dúvidas ou problemas que possam encontrar durante a implementação e operação.  

Desvantagens  

• As mensagens de erro durante a configuração podem não ser claras para os usuários, dificultando o diagnóstico e a correção de problemas sem orientação detalhada. 
• O software requer experiência em desenvolvimento para que os usuários possam usá-lo de forma eficaz, apresentando desafios especialmente se forem iniciantes.  
• À medida que o usuário cria pipelines adicionais ou aumenta sua complexidade, a interface se torna mais complicada 

6. Fivetran 

Fivetran permite usuários para replicare aplicativos, bancos de dados, eventos e arquivos em armazéns em nuvem de alto desempenho, incluindo Snowflake. 

Prós 

• Oferece configuração fácil e pipelines de dados automatizados que exigem manutenção mínima, permitindo que os usuários se concentrem na análise. 
• Suporta modelagem SQL com esquemas definidos e diagramas de relacionamento entre entidades (ERDs). 
• Fivetran pode ser executado em ambientes totalmente gerenciados, híbridos ou auto-hospedados, acomodando diferentes necessidades e políticas organizacionais.  

Desvantagens

• Não tem suporte para fluxo do Kinesis como fonte de dados e Aurora sem servidor, limitando sua aplicabilidade para casos de uso específicos. 
• Não oferece suporte a gatilhos “antes de excluir”, restringindo a flexibilidade no gerenciamento e automação de dados.  
• É complicado determinar o custo final da plataforma. 

7. StreamSets 

StreamSets é uma ferramenta ETL totalmente gerenciada e voltada para a nuvem que permite aos usuários para construir pipelines aprimorados de ingestão de dados para entrega contínua de dados requeridos para análises, incluindo Snowflake.  

Prós  

• Fornece uma experiência de usuário intuitiva com uma GUI de arrastar e soltar para realizar transformações de dados antes de carregá-los no Snowflake. 
• Permite adicionar novas fontes de dados e escrever processadores de dados customizados em JavaScript, Groovy, Scala, etc., proporcionando aos usuários flexibilidade e extensibilidade no processamento de dados. 

• Oferece extensa documentação operacional e de produtos em seu site, juntamente com suporte ao cliente por meio de emissão de tickets on-line e assistência por chamada.  

Desvantagens

• O registro em log pode parecer complicado e copiar o mesmo pipeline para um servidor diferente geralmente leva a problemas de dependência de biblioteca, complicando o processo de implantação. 
• Estabelecer conectividade entre uma instância local do Docker e aplicativos externos pode ser um desafio, dificultando a integração perfeita.  
• Ao tentar diagnosticar problemas, pode ser um desafio analisar registros complexos e mensagens de erro. 

Escolhendo a ferramenta ETL Snowflake certa 

Ao escolher uma ferramenta Snowflake ETL, vários fatores e recursos devem ser considerados para garantir que a ferramenta atenda aos requisitos específicos: 

Pago ou Ocaneta Source  

Ao decidir sobre uma ferramenta Snowflake ETL, a primeira coisa a pensar é se para pague por isso ou use um software gratuito e de código aberto opção. Ferramentas pagas geralmente vêm com mais recursos e suporte. Ferramentas de código aberto são gratuitas e podem ser uma boa escolha para quem está começando com Snowflake ETL. 

FÁCIL DE USAR 

A facilidade de uso é outra fator importante considerar. Algumas ferramentas Snowflake ETL são feitas para especialistas em tecnologia, enquanto outras são projetadas para pessoas com menos conhecimentos técnicos. know-how. Escolher uma ferramenta que corresponda as equipes nível de habilidade pode tornar a configuração do data warehouse mais rápida e fácil. 

Capacidade de se mover Data  

Quando uma organização usa uma variedade de fontes de dados, é importante para selecionar uma ferramenta Snowflake ETL que possa lidar com dados de fontes diferentes. Certas ferramentas funcionam bem com tipos específicos de dados, enquanto outras podem gerenciar múltiplas fontes. A seleção de uma ferramenta que suporte diversas fontes de dados garante uma integração abrangente de dados, o que permite uma melhor análise de dados. 

Opção para adicionar/Modificando Fontes de dados  

As a organização cresce, deveria parecer para uma ferramenta Snowflake ETL que permite fácil adição e modificação de fontes de dados. Essa flexibilidade garante que que o data warehouse pode se adaptar às novas necessidades da organização ao longo do tempo. 

Capacidade de transformar o Data 

É imperativo encontrar a ferramenta certa que possa lidar com necessidades específicas de transformação. As ferramentas Snowflake ETL oferecem uma ampla gama de opções, facilitando a adaptação dos dados para atender às necessidades analíticas específicas.  

Uma ferramenta com recursos robustos de transformação de dados pode fornecer insights precisos e permitir que as empresas tomem decisões informadas.   

Preços 

Ao selecionar uma ferramenta ETL, as empresas devem considerar o custo da ferramenta. Enquanto alguns Ferramentas ETL estão disponíveis gratuitamente, outros vêm com uma etiqueta de preço. Para gerenciar os recursos financeiros de forma eficaz e ao mesmo tempo garantir as funcionalidades ETL necessárias, as empresas devem escolher uma ferramenta que se ajuste ao seu orçamento e forneça os recursos que eles desejam. requerer.  

Documentação do produto 

Quando um usuário está tentando implementar uma nova ferramenta, um dos aspectos mais fatores importantes que pode impacto seu sucesso é a qualidade da documentação disponível. Ferramentas com documentação clara e útil facilitam o início rápido dos usuários, reduzindo o tempo necessário para aprender como usá-los. 

 Atendimento ao cliente 

Ao avaliar uma ferramenta Snowflake ETL, é importante considerar a qualidade do suporte ao cliente. Suporte confiável é fundamental para resolver quaisquer problemas durante o uso da ferramenta.  

Portanto, é essencial procurar uma ferramenta com uma equipe de suporte ao cliente confiável e ágil que possa ajudar a resolver quaisquer problemas prontamente. Isso garante que as operações possam continuar sem qualquer interrupção e que os dados permaneçam protegidos.  

Concluindo Palavras  

A crescente dependência de data warehouses baseados em nuvem, como o Snowflake, destaca a importância de ferramentas ETL eficazes. Entre as soluções líderes, Astera se destaca pela interface amigável e recursos avançados.  

As empresas podem explorar Asterarecursos de integração de dados em primeira mão com uma oferta gratuita 14 dias de período experimental. Experimente como Astera agiliza os processos de dados, permitindo a extração eficiente de insights.  

Explore Astera hoje e agendar uma demonstração para aprimorar sua jornada de gerenciamento de dados.