Лучшие инструменты приема данных в 2024 году

Прием данных важен при сборе и передаче данных из различных источников в системы хранения или обработки.

В этом блоге мы сравниваем лучшие инструменты приема данных, доступные на рынке в 2024 году. Мы расскажем об их функциях, плюсах и минусах, чтобы помочь вам выбрать лучшее программное обеспечение для вашего случая использования.

Что такое прием данных?

Прием данных — это сбор и импорт данных из различных источников в базу данных для дальнейшего анализа, хранения или обработки. Этот процесс может обрабатывать данные в двух основных режимах: обработка в реальном времени, когда данные принимаются и обрабатываются сразу же по мере их создания. Другой пакетная обработка, где данные собираются через определенные промежутки времени и обрабатываются одновременно.

Что такое инструменты приема данных?

Инструменты приема данных — это программное обеспечение и решения, предназначенные для автоматизации передачи данных из различных источников, таких как облачные хранилища, файловые системы и т. д., в назначенные системы хранения или анализа. Эти инструменты приема данных упрощают сбор данных, уменьшают необходимость ручного вмешательства и позволяют организациям больше сосредоточиться на анализе данных и получении аналитической информации.

Существуют различные типы инструментов приема данных, каждый из которых предназначен для определенного аспекта обработки данных.

1. Автономные инструменты приема данных: они ориентированы на эффективный сбор и доставку данных в целевые системы, такие как озера данных и хранилища данных. Они предлагают такие функции, как сбор данных, пакетную обработку и обработку в реальном времени, а также базовые возможности преобразования данных. Хотя автономные инструменты приема данных могут соответствовать конкретным сценариям приема данных, организации предпочитают более гибкие решения.
2. Инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка): Пока Инструменты ETL могут управлять общим процессом интеграции данных, они также часто используются для приема данных.
3. Платформы интеграции данных: Платформы интеграции данных предлагают множество возможностей обработки данных, включая прием, интеграцию, преобразование и управление.
4. Инструменты потоковой передачи данных в реальном времени: эти инструменты непрерывно принимают данные по мере их появления, делая их доступными для немедленного анализа. Они идеально подходят для сценариев, где своевременные данные имеют решающее значение, например, для финансовой торговли или мониторинга онлайн-сервисов.

Преимущества инструментов приема данных

Инструменты приема данных имеют ряд преимуществ, в том числе:

• Более быстрая доставка данных: Автоматизация приема данных с помощью инструментов ускоряет обработку, обеспечивая более эффективное планирование.
• Улучшенная масштабируемость: Инструменты автоматического приема данных облегчают добавление новых источников данных по мере роста компании и позволяют в режиме реального времени корректировать процессы сбора данных.
• Единообразие данных: Использование инструментов приема данных позволяет извлекать информацию и преобразовывать ее в единый набор данных. Организации могут использовать эту информацию для бизнес-аналитики, отчетов и аналитики.
• Более простое развитие навыков: Инструменты приема данных разработаны для нетехнических пользователей и часто имеют упрощенные интерфейсы, которые упрощают их изучение и использование.

Как работают инструменты приема данных?

Инструменты приема данных помогают перемещать данные из различных источников туда, где их можно хранить и просматривать. Эти инструменты используют несколько протоколов и API, таких как HTTP/HTTPS, ODBC, JDBC, FTP/SFTP, AMQP и WebSockets, для эффективного подключения и передачи данных из таких источников, как базы данных, облачные хранилища, файлы и платформы потоковой передачи.

Во-первых, эти инструменты собирают данные из источников, используя заданные или пользовательские команды для поиска данных. Иногда данные из разных источников могут иметь разные форматы или структуры. Таким образом, инструменты приема данных преобразуют данные, чтобы обеспечить согласованность формата и структуры. Затем эти инструменты помещают эти данные в базы данных или хранилища данных для анализа.

Инструменты приема данных также предлагают перемещение данных непосредственно в целевую систему в ситуациях, когда приоритетной задачей является как можно более быстрая загрузка данных.

Почему важны инструменты приема данных?

Данные поступают во многих формах и из многих мест. Компания может иметь данные в облачном хранилище, таком как Amazon S3, в базах данных, таких как MySQL, и поступать в работу из веб-приложений. Передача этих данных в необходимые места была бы медленной и сложной без инструментов приема данных.

Решения для приема данных упрощают и ускоряют этот процесс. Они автоматически собирают входящие данные, позволяя предприятиям быстро анализировать свои данные и принимать своевременные решения на основе текущих событий, а не устаревшей информации.

Эти инструменты также являются гибкими, поскольку они могут эффективно управлять динамическими источниками данных, плавно добавляя данные из новых источников, не требуя полной системы. Такая гибкость позволяет предприятиям обновлять и расширять свою управление данными стратегии без сбоев непрерывно. Например, если компания начинает получать данные из нового источника, инструмент может добавить их, не начиная с нуля.

8 лучших инструментов приема данных в 2024 году

Различные инструменты приема данных, представленные на рынке, предлагают множество функций и отвечают конкретным бизнес-требованиям. Ниже приведен список некоторых из лучших решений для приема данных и их ключевые особенности.

1. Astera

Astera — это платформа данных корпоративного уровня, которая упрощает и оптимизирует управление данными. От приема и проверки данных до преобразования и подготовки к загрузке в хранилище данных — он ускоряет процесс получения аналитической информации за счет автоматизации перемещения данных. AsteraНабор решений компании предназначен для извлечения неструктурированных данных, подготовки данных, Интеграция данных, управление EDI и API, создание хранилищ данных и управление данными.

• Доступно AsteraПлатформа без кода позволяет принимать данные из различных источников в вашу экосистему данных без написания единой строки кода.
• Astera предлагает встроенные соединители для баз данных, форматов файлов, хранилищ данных, озер данных и других источников. Вы можете легко получить доступ к данным и принять их из любого источника, независимо от формата и местоположения.
• AsteraВстроенные преобразования помогают очищать, обогащать и преобразовывать ваши данные. От простой очистки данных до сложных преобразований данных, Astera подготавливает ваши данные для анализа и принятия решений без технических знаний.
• AsteraИнтуитивно понятный пользовательский интерфейс и унифицированный дизайн упрощают прием данных. Легко перемещайтесь по платформе, проектируйте конвейеры данных и быстро выполняйте рабочие процессы.
• AsteraМеханизм параллельной обработки ETL позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных. Он обеспечивает оптимальную производительность и масштабируемость, позволяя удовлетворить растущие потребности вашего предприятия в данных.
• Astera обеспечивает отмеченную наградами поддержку клиентов, а также обширное обучение и документацию, которые помогут вам максимизировать усилия по приему данных. Платформа предлагает необходимую поддержку и ресурсы, от адаптации до устранения неполадок.

2. Кебоола

Keboola — это ETL-платформа, предназначенная для выполнения сложных задач. Он предоставляет настраиваемые параметры приема данных. Keboola обеспечивает четкое представление и понимание настроек ETL. Платформа поддерживает различные хранилища, такие как Snowflake, Redshift и т. д., и позволяет выполнять преобразования SQL, Python и R.

Плюсы  

• Предлагает готовые соединители для оптимизации приема данных из нескольких источников и мест назначения.

• Пользователи могут писать преобразования на разных языках и загружать или напрямую сохранять данные в Keboola.
• Предлагает индивидуальный источник данных для достоверного анализа.

Минусы  

• Изменение схемы или манипулирование данными может быть сложным из-за внутреннего файлового хранилища.
• Межотраслевой обзор изменений иногда не позволяет выявить изменения.
• Пользователи должны вручную настроить веб-перехватчики или триггеры API для импорта данных о событиях.

3. Эйрбайт

Airbyte — это платформа интеграции данных с открытым исходным кодом. Это позволяет предприятиям создавать конвейеры данных ELT. Это позволяет инженерам данных устанавливать инкрементную репликацию на основе журналов.

Плюсы  

• Комплект разработки соединителей (CDK) позволяет создавать или изменять соединители практически на любом языке программирования.
• Реплицирует приличный объем данных, используя систему отслеживания измененных данных (CDC) и туннели SSH.
• Пользователи могут использовать прямой SQL или DBT для преобразования данных.

Минусы  

• Планировщик иногда неожиданно прерывает выполнение заданий.
• Регулярные обновления требуют от пользователей частой установки новых версий.
• Прогнозирование использования и контроль затрат становятся трудными по мере роста объемов данных.

4. Матиллион

Matillion ETL — это инструмент приема данных, позволяющий пользователям создавать конвейеры с использованием веб-интерфейса без кода или с низким уровнем кода, с возможностью перетаскивания.

Плюсы  

• Основное внимание уделяется пакетной обработке данных, которая оптимизирована для этапа преобразования и загрузки процесса ETL в облачных хранилищах данных.

• Он реплицирует таблицы SQL, используя систему отслеживания измененных данных (CDC).
• Облачный механизм преобразования Matillion масштабируется для управления большими наборами данных.

Минусы  

• Иногда возникают трудности с масштабированием аппаратной инфраструктуры, особенно экземпляров EC2, для более ресурсоемких преобразований.
• Пользователи часто жалуются на устаревшую документацию при выходе новых версий.
• Матиллион борется с сотрудничеством. Команды численностью более пяти человек сталкиваются с проблемами, работая вместе над одними и теми же рабочими процессами приема данных.

5. Talend

Talend — это платформа с низким кодом, которая собирает данные из разных источников и преобразует их для получения аналитической информации. Инструмент объединяет прием, преобразование и сопоставление данных с автоматическими проверками качества.

Плюсы  

• Он предлагает готовые компоненты для приема данных из разных источников.
• Пользователи могут проектировать или повторно использовать конвейеры данных в облаке.
• Он предлагает упрощенную и автоматизированную репликацию данных.

Минусы  

• Программное обеспечение Talend сложное и требует времени на изучение, прежде чем уверенно использовать его, даже для простых конвейеров приема данных.
• Документация по функциям часто бывает неполной.
• Обновление версий, изменение емкости и другие общие задачи настройки не автоматизированы.

6. Данные Hevo

Hevo Data — это облачная платформа ETL без кода, предназначенная для бизнес-пользователей без навыков программирования и упрощающая прием данных.

Плюсы  

• API позволяет легко интегрировать Hevo в рабочий процесс с данными и выполнять действия с конвейером без доступа к панели управления.

• Он предлагает варианты сквозного шифрования и безопасности.
• Конвейеры приема данных без кода используют графический пользовательский интерфейс для упрощения создания рабочих процессов приема.

Минусы  

• Это ограничивает интеграцию данных в инструменты BI или экспорт данных в файлы посредством рабочих процессов интеграции.
• Он не предлагает настройку компонентов или логики. Также пользователь не может писать код самостоятельно.
• Он предлагает очень ограниченные источники извлечения данных.

7. Апач Кафка

Apache Kafka — это распределенная платформа с открытым исходным кодом, подходящая для приема данных в реальном времени.

Плюсы  

• Он поддерживает низкую задержку для потоковой передачи данных в реальном времени.
• Он может настроить хранение и обработку для обработки петабайт данных.
• Платформа обеспечивает сохранение данных в распределенных и устойчивых кластерах.

Минусы  

• Это сложное программное обеспечение, требующее длительного обучения, чтобы понять его архитектуру.
• Пользователи сталкиваются с проблемами при работе с небольшими источниками данных.
• Механизмы репликации и хранения Kafka требуют значительных аппаратных ресурсов.

8. Амазонка Кинезис

Amazon Kinesis — это облачная служба данных, которая извлекает, обрабатывает и анализирует потоки данных в режиме реального времени. Это решение захватывает, хранит и обрабатывает потоки данных и видео.

Плюсы  

• Он обеспечивает низкую задержку, что означает, что аналитические приложения могут получить доступ к потоковым данным в течение 70 миллисекунд после сбора.

• Приложение Kinesis интегрируется со многими другими сервисами AWS, позволяя пользователям создавать полноценные приложения.
• Он автоматически выделяет и масштабирует ресурсы в режиме по требованию.

Минусы  

• Это не подходящий инструмент для локального приема данных или работы в нескольких облаках, поскольку он интегрирован в экосистему AWS.
• Пользователи должны использовать отдельные сервисы для анализа или хранения данных, поскольку они ориентированы только на миграцию данных.
• Он не предлагает четкой документации, что часто сбивает с толку потребителей.

Как выбрать правильную платформу для приема данных?

Выбор правильного инструмента приема данных напрямую влияет на стратегию управления данными организации. При выборе платформы приема данных следует учитывать различные факторы.

• Источники данных и форматы

Предприятиям следует подумать, поддерживает ли инструмент подключение ко всем соответствующим источникам данных, включая базы данных, облачные сервисы, APIи потоковые платформы. Кроме того, им необходимо проверить, может ли инструмент обрабатывать различные форматы данных, такие как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, чтобы удовлетворить их конкретные требования к приему данных.

• Масштабируемость и производительность

Масштабируемость инструмента приема данных является ключом к обработке растущих объемов данных без ущерба для производительности. Предприятиям следует искать такие функции, как параллельная обработка и распределенные архитектуры. Они могут эффективно обрабатывать большие наборы данных, обеспечивая бесперебойную и быструю обработку данных по мере расширения компании.

• Возможности преобразования данных

Важно оценить возможности инструмента по преобразованию данных, включая возможности очистки, обогащения, агрегирования и нормализации данных. Предприятиям следует рассмотреть инструменты для выполнения этих преобразований, прежде чем загружать данные в свои системы хранения или обработки, чтобы поддерживать качество и согласованность данных.

• Простота использования и развертывания

Предприятиям следует выбрать инструмент, который предлагает удобный интерфейс и интуитивно понятные рабочие процессы, чтобы свести к минимуму время обучения для членов своей команды. Кроме того, им необходимо выбрать инструмент с гибкими вариантами развертывания, например облачное, локальное или гибридное развертывание, в соответствии с их бизнес-требованиями и предпочтениями.

• Интеграция и совместимость

Правильный инструмент приема данных легко интегрируется с существующей инфраструктурой и инструментами данных. Предприятиям следует искать готовые соединители и API, которые облегчают интеграцию с базами данных, хранилищами данных, инструментами BI и другими системами в их экосистеме данных. Такая практика обеспечивает бесперебойный поток данных и эффективно использует существующие инвестиции.

• Стоимость и рентабельность инвестиций

Предприятиям следует оценить общую стоимость владения инструментом приема данных (TCO), включая лицензионные сборы, затраты на внедрение и текущие расходы на обслуживание. Им необходимо рассмотреть модель ценообразования инструмента и рассчитать потенциальную окупаемость инвестиций (ROI) на основе повышения эффективности, более быстрого получения информации и лучшего принятия решений, обеспечиваемого инструментом.

Заключительные Мысли

Инструменты приема данных играют важную роль в задачах интеграции данных, оптимизируя передачу больших наборов данных. Они помогают вам настроить надежный конвейер приема данных для управления данными, экономя время и усилия. Использование лучшего инструмента приема данных является фундаментальным шагом в процессе анализа данных. Эти инструменты также позволяют отслеживать и улучшать качество данных, обеспечивая соответствие стандартам конфиденциальности и безопасности.

Если вам нужен комплексный инструмент приема данных, Astera это правильный выбор. AsteraСовременное решение для интеграции данных без кода позволяет упростить и автоматизировать процесс получения данных из нескольких источников.

График демо or скачать бесплатную пробную версию of Astera чтобы испытать легкий прием данных. Не ждите; быстро упростите управление данными и улучшите результаты бизнеса.