Инструменты Snowflake ETL: 7 лучших вариантов, которые стоит рассмотреть в 2024 году

Snowflake реструктурировала сценарий хранения данных с помощью своей облачной архитектуры. Благодаря этому инновационному подходу компании могут легко масштабировать свои возможности хранения и обработки данных. Это устраняет необходимость в сложном управлении инфраструктурой, что приводит к оптимизации операций.  

Согласно недавнему Gartner Согласно опросу, 85% предприятий сейчас используют облачные хранилища данных, такие как Snowflake, для своих аналитических нужд. Неудивительно, что компании уже используют инструменты Snowflake ETL для оптимизации процессов управления данными.  

В этом блоге мы рассмотрим лучшие инструменты Snowflake ETL, которые помогают предприятиям эффективно извлекать, преобразовывать и загружать свои данные в платформу данных Snowflake и получать полезную информацию. 

Что is Снежинка ETL?

Согласно исследованию, проведенному Форрестер Консалтинг В 2023 году организации, внедрившие Snowflake ETL, значительно улучшили свои аналитические возможности. В частности, исследование показало, что эти организации добились сокращения времени интеграции данных на 45 % и увеличения скорости получения аналитической информации на 60 % по сравнению с теми, которые используют традиционные процессы ETL.. Давайте обсудить процесс ETL Snowflake работает: 

1. Извлечение данных с помощью Snowflake 

Первый шаг, добыча, предполагает сбор данных из нескольких источников. Эти источники могут варьироваться от традиционных баз данных до платформ SaaS и даже неструктурированных данных. Snowflake позволяет напрямую получать данные из этих источников в свою промежуточную область. Это возможно благодаря поддержке Snowflake различных форматов данных, таких как JSON, Avro, XML, Parquet и других.  

Способность платформы обрабатывать полуструктурированные данные упрощает процесс извлечения, поскольку устраняет необходимость предварительной обработки или преобразования данных в определенный формат. 

2. Преобразование данных с помощью Snowflake 

Как только данные попадут в Snowflake, следующим шагом будет трансформация. Этот шаг заключается в преобразовании извлеченных данных в формат или структуру, более подходящую для анализа. Snowflake облегчает этот процесс благодаря интерфейсу SQL, позволяя пользователям выполнять сложные преобразования с помощью знакомых запросов SQL. 

Уникальная архитектура Snowflake, которая разделяет вычисления и хранилище, позволяет выполнять эти преобразования очень эффективно. Пользователи могут увеличивать или уменьшать вычислительные ресурсы (склады) по мере необходимости, гарантируя, что преобразования будут быстрыми и экономически эффективными.

3. Данные Загрузка со снежинкой 

Последний шаг — загрузка преобразованных данных в слои хранения Snowflake для анализа и составления отчетов. Архитектура Snowflake гарантирует, что после загрузки данных они сразу же станут доступны для запросов.  

Этому способствует автоматическая обработка индексации и оптимизации, которая устраняет традиционные административные накладные расходы, связанные с управлением хранилищем данных. 

Что Он Инструменты ETL «Снежинка»? 

Инструменты Snowflake ETL не являются отдельной категорией инструментов ETL. Вместо этого термин Снежинка Под инструментами ETL подразумевается использование специализированных инструментов, программных решений и процессов в сочетании с платформой данных Snowflake для извлечения, преобразования и загрузки данных. 

1. экстракт  

Первый шаг в процессе Snowflake ETL включает извлечение данных из нескольких источников, таких как базы данных, платформы облачного хранения, APIи потоковые сервисы. Инструменты ETL для Snowflake предоставляют встроенные соединители и API, которые позволяют организациям эффективно извлекать данные из этих источников. 

Различные инструменты используют разные методы извлечения данных, например, инкрементное извлечение, при котором извлекаются только новые или обновленные данные с момента предыдущего извлечения, и полное извлечение, при котором извлекаются все доступные данные из источника. Некоторые инструменты также предлагают дельта-извлечение, которое позволяет извлекать только измененные данные с момента последнего извлечения, что оптимизирует процесс и снижает использование ресурсов. 

2. Преобразование 

После извлечения данных они подвергаются преобразованию в соответствии с конкретными требованиями платформы данных Snowflake и вариантами аналитического использования. Снежинка ETL Инструменты предлагают широкий спектр возможностей преобразования, позволяя организациям адаптировать свои данные в соответствии со своими аналитическими потребностями. Преобразования в основном включают очистку, фильтрацию, агрегирование, объединение и обогащение данных для обеспечения их точности, последовательности и актуальности. 

Инструменты Snowflake ETL также помогают в сопоставлении данных, предоставляя функции для сопоставления полей исходных данных с соответствующими полями на платформе данных Snowflake. Это гарантирует точную передачу данных и их соответствие заданной схеме в Snowflake, что обеспечивает плавную интеграцию и анализ. Предлагая интуитивно понятные интерфейсы и функции сопоставления, эти инструменты упрощают процесс сопоставления, позволяя пользователям эффективно настраивать сопоставления данных и поддерживать целостность данных на протяжении всего рабочего процесса ETL. 

3. Загрузить 

Наконец, данные загружаются в Снежинка даннымбазовые таблицы, где его можно хранить, управлять и анализировать. Снежинка Инструменты ETL предоставляют механизмы загрузки данных в таблицы Snowflake с помощью различный снижения вреда, такие как массовая и параллельная загрузка. 

Зачем подключать третью сторону Снежинка ETL-инструмент?

Хотя Snowflake изначально поддерживает процессы ETL, включение стороннего инструмента ETL для Snowflake дает несколько преимуществ: 

Автоматизация: Многие инструменты Snowflake ETL предоставляют расширенные возможности автоматизации, упрощая планирование и управление конвейерами ETL. Это уменьшает ручные усилия и повышает эффективность. 

Готовые разъемы: Сторонние инструменты ETL для Snowflake часто поставляются с широким набором готовых соединителей для различных источников и мест назначения данных, что упрощает процесс интеграции. 

Возможности трансформации: Некоторые инструменты предлагают мощные возможности преобразования, включая визуальное сопоставление данных и логику преобразования, что может быть более интуитивно понятным, чем кодирование преобразований SQL вручную. 

Мониторинг и обработка ошибок: Инструменты Snowflake ETL обычно предоставляют функции мониторинга и обработки ошибок, что упрощает управление процессом ETL и обеспечивает качество данных. 

Безопасность и соответствие: Они часто включают встроенные функции безопасности и стандарты соответствия, которые помогают защитить конфиденциальные данные и соответствуют нормативным требованиям.  

Преимущества . Снежинка ETL Инструменты 

Инструменты Snowflake ETL предоставляют несколько преимуществ, которые помогают организациям эффективно управлять процедурами интеграции данных., что, в свою очередь, позволяет им извлекать ценную информацию из своих данных. 

Бесшовная интеграция данных  

Snowflake легко принимает входящие данные из облачных хранилищ, что позволяет организациям беспрепятственно интегрировать данные из различных источников. Например, розничная компания может легко импортировать данные о продажах, хранящиеся в облачном хранилище, непосредственно в Snowflake для анализа и составления отчетов без необходимости выполнения сложных процессов при перемещении данных. 

 Гибкая инициация ETL 

Функции автоматизации, такие как Cloud Messaging и конечные точки REST API в Snowflake, обеспечивают непрерывную загрузку данных и гибкий запуск ETL, повышая эффективность и координацию.  

Например, поставщик медицинских услуг может автоматизировать извлечение данных о пациентах из внешней системы с помощью функции облачных сообщений Snowflake, проверяя, что данные постоянно загружаются в Snowflake для анализа и составления отчетов в режиме реального времени. 

Упрощенная интеграция  

Интеграция с существующими приложениями и инструментами аналитики упрощается благодаря конечным точкам REST API Snowflake и интуитивно понятному веб-интерфейсу.  

Например, команда маркетинга может легко подключить Snowflake к предпочитаемому ими инструменту аналитики, используя конечные точки REST API Snowflake, что позволяет им визуализировать и анализировать данные непосредственно в привычной аналитической среде, не требуя экспорта или импорта данных вручную. 

Прозрачная модель выставления счетов  

Прозрачная модель выставления счетов Snowflake разделяет затраты на вычисления и хранение, позволяя компаниям контролировать расходы в зависимости от их конкретных потребностей и моделей использования.  

Например, компания, оказывающая финансовые услуги, может отслеживать и корректировать свои вычислительные ресурсы и ресурсы хранения данных в Snowflake, чтобы оптимизировать затраты в зависимости от меняющихся требований к обработке данных, гарантируя, что они платят только за те ресурсы, которые они потребляют. 

Расширенные функции безопасности  

Расширенные функции безопасности, такие как шифрование и аутентификация в Snowflake, обеспечивают защиту данных и соответствие отраслевым нормам.  

Например, государственное учреждение может зашифровать конфиденциальные данные граждан, хранящиеся в Snowflake, чтобы защитить их от несанкционированного доступа, а также внедрить многофакторную аутентификацию, чтобы гарантировать, что только авторизованные пользователи могут получить доступ к данным, тем самым поддерживая соответствие нормативным требованиям. 

Регулярные инновации  

Приверженность Snowflake инновациям и регулярное добавление расширенных функций предоставляют пользователям доступ к передовым возможностям для расширенного анализа данных и понимания.  

Например, Snowflake регулярно выпускает обновления и улучшения для своей платформы, такие как новые алгоритмы обработки данных и интеграцию с новыми технологиями, что дает организациям возможность оставаться на шаг впереди и использовать последние достижения в области анализа данных. 

7 Лучшие инструменты ETL Snowflake  

Следующие инструменты ETL для Снежинки популярны для удовлетворения требований к данным предприятий, особенно тех, использующий хранилище данных Snowflake. 

1. Astera  

Astera — это комплексная платформа управления данными, предназначенная для упрощения и оптимизации операций с корпоративными данными, с упором на совместимость и интеграцию с несколькими базами данных, хранилищами данных и облачными платформами, включая Snowflake.  

Благодаря унифицированному подходу к управлению данными и обширным функциям, Astera дает компаниям возможность использовать Snowflake для эффективной обработки и анализа данных. 

Основные характеристики Astera Стек данных

• Вы можете напрямую подключаться к широкому спектру источников и мест назначения данных, как локально, так и в облаке, обеспечивая гибкость Интеграция данных усилий. 
• Преобразуйте и формируйте свои данные в соответствии с потребностями вашего бизнеса, используя готовые преобразования и функции без написания кода. 
• Автоматизируйте управление качеством данных, чтобы в ваши хранилища данных поступали только высококачественные данные, очищая, устраняя дубликаты и проверяя данные в соответствии с вашими бизнес-правилами. 

• Легко автоматизируйте и координируйте рабочие процессы интеграции данных, сокращая количество ручного вмешательства и оптимизируя операции. 
• Используйте визуальный интерфейс перетаскивания, чтобы легко и быстро создавать конвейеры ETL и ELT, что позволяет настроить конвейеры данных за считанные минуты. 
• Кредитное плечо Извлечение данных с помощью искусственного интеллекта возможности извлекать данные из неструктурированных источников, таких как PDF-файлы, текстовые файлы и электронные таблицы, улучшая процесс сбора данных. 
• Получите доступ к встроенным коннекторам для различных форматов файлов, баз данных, облачных хранилищ, хранилищ данных, включая Snowflake, и озер данных, а также к поддержке различных приложений с помощью собственных и пользовательских коннекторов, что расширяет ваши возможности интеграции. 
• Воспользуйтесь преимуществами расширенных преобразований, автоматического картографа на базе искусственного интеллекта для эффективного картографирования полей и мощных функций качества данных для очистки и обеспечения целостности ваших данных с помощью простых операций перетаскивания в конструкторе потоков данных.  

2. Матиллион  

Матиллион – этоn ETL инструментом, предлагая бесшовную интеграцию с такими платформами, как Amazon Redshift, Google BigQuery и Snowflake. Он предоставляет возможности преобразования данных и оркестрацию загрузки данных. 

Плюсы 

• С помощью Matillion ETL пользователи могут выполнять сложные преобразования данных, используя собственный SQL или создавая компоненты преобразования с помощью интуитивно понятного графического интерфейса. 
• Matillion поддерживает несколько источников данных, включая базы данных, платформы CRM, ERP и многое другое.  
• Поддержка клиентов доступна через онлайн-билеты и помощь по телефону, обеспечивая оперативную помощь в любое время. 

Минусы  

• Настройка некоторых подключений может быть сложной, а обновления часто требуют создания резервного экземпляра, что еще больше усложняет процесс. 
• Отсутствие прямой документации по новым функциям вынуждает вас искать в часто задаваемых вопросах или находить их самостоятельно, что затрудняет удобство использования.  
• В нем отсутствуют готовые шаблоны, поэтому пользователям приходится начинать создавать все с нуля, что может занять много времени. 

3. Сшить  

Stitch — облачная ETL-платформа. это направлено упростить прием данных из различных SaaS-приложений и баз данных в хранилища данных и озера данных. стежок причислены предложения решения для нетехнических групп для быстрой настройки конвейеров данных. 

Плюсы 

• Пользователи могут определять преобразования, необходимые для совместимости с местами назначения Snowflake, например преобразование данных и преобразование типов данных, используя Python, Java, SQL или графический интерфейс пользователя. 
• Платформа позволяет пользователям планировать загрузку данных в заранее определенное время, обеспечивая своевременное обновление таблиц в Snowflake. 

• Пользователи могут добавлять в систему новые источники данных самостоятельно. 

Минусы

• Он предлагает ограниченные возможности преобразования данных и требует подключения Singer для локальной поддержки SQL Server, что ограничивает гибкость. 
• Он поддерживает ограниченное количество направлений: одно, три или пять, в зависимости от уровня подписки, что ограничивает масштабируемость.  
• Репликация данных из одного источника в несколько мест назначения с помощью Stich затруднена.  

4. Воздушный поток Apache  

Apache Airflow — это широко используемый инструмент ETL с открытым исходным кодом для Snowflake, предлагающий мощные возможности для мониторинга, планирования и управления рабочими процессами через интерфейс веб-приложения.  

Плюсы 

• Визуализации DAG и деревья задач дают вам представление о логическом ходе ваших рабочих процессов, что позволяет вам эффективно отслеживать и управлять своими конвейерами. 
• Открытый исходный код Apache Airflow позволяет вам использовать обширное сообщество и обширную документацию для настройки, устранения неполадок и поддержки. 
• Вы можете улучшить свои рабочие процессы Airflow с помощью пользовательских функций с помощью Python, обеспечивая плавную интеграцию со Snowflake и другими системами. 

Минусы  

• Требует обширных пользовательских настроек и технических знаний, что усложняет работу нетехнического пользователя. 
• Требует знания Python для создания конвейеров данных в Airflow, ограничивая доступность, если пользователям не хватает навыков программирования.  
• Трудно модифицировать конвейеры после их создания. 

5. Интегрировать.io 

Integrate.io — это инструмент интеграции данных, предназначенный для обеспечения уровня интеграции для хранилищ данных, включая Snowflake. Предлагая платформу конвейера данных без кода, Integrate.io поддерживает различные методы интеграции данных, такие как ETL, ELT, CDC, и Обратный ETL.  

Плюсы 

• Integrate.io предлагает функцию репликации данных ELT, позволяющую синхронизировать данные в реальном времени с обновлениями, произошедшими всего 60 секунд назад. 
• Интерфейс без кода с возможностью перетаскивания упрощает процесс определения преобразований и подключения источников данных, делая его доступным для пользователей с разным уровнем технических знаний. 

• Integrate.io предоставляет команду поддержки, которая помогает пользователям решать любые вопросы или проблемы, с которыми они могут столкнуться во время внедрения и эксплуатации.  

Минусы  

• Сообщения об ошибках во время установки могут быть непонятны пользователям, что затрудняет диагностику и устранение проблем без подробных инструкций. 
• Для эффективного использования программного обеспечения пользователям требуется опыт разработки, что создает проблемы, особенно если они новички.  
• По мере того, как пользователь создает дополнительные конвейеры или увеличивает их сложность, интерфейс усложняется. 

6. Фифтран 

Фифтран позволяет пользователи на копироватьe приложения, базы данных, события и файлы в высокопроизводительные облачные хранилища, включая Snowflake. 

Плюсы 

• Предлагает простую настройку и автоматизированные конвейеры данных, требующие минимального обслуживания, что позволяет пользователям сосредоточиться на аналитике. 
• Поддерживает моделирование SQL с определенными схемами и диаграммами сущностей-связей (ERD). 
• Fivetran может работать в полностью управляемых, гибридных или автономных средах с учетом различных потребностей и политик организации.  

Минусы

• Отсутствует поддержка потока Kinesis в качестве источника данных и бессерверной Aurora, что ограничивает его применимость для конкретных случаев использования. 
• Не поддерживает триггеры «перед удалением», что ограничивает гибкость управления данными и автоматизации.  
• Определить окончательную стоимость платформы сложно. 

7. StreamSets 

StreamSets это облачный, полностью управляемый инструмент ETL что позволяет пользователям построить расширенные конвейеры приема данных для непрерывной доставки данных обязательный для аналитики, включая Snowflake.  

Плюсы  

• Обеспечивает интуитивно понятный пользовательский интерфейс с графическим интерфейсом перетаскивания для выполнения преобразований данных перед загрузкой в ​​Snowflake. 
• Позволяет добавлять новые источники данных и писать собственные обработчики данных на JavaScript, Groovy, Scala и т. д., предоставляя пользователям гибкость и расширяемость обработки данных. 

• Предлагает обширную документацию по продуктам и эксплуатации на своем веб-сайте, а также поддержку клиентов посредством онлайн-билетов и помощи по телефону.  

Минусы

• Ведение журнала может показаться сложным, а копирование одного и того же конвейера на другой сервер часто приводит к проблемам с зависимостями библиотек, что усложняет процесс развертывания. 
• Установление соединения между локальным экземпляром Docker и внешними приложениями может оказаться сложной задачей, что затрудняет плавную интеграцию.  
• При попытке диагностировать проблемы может быть сложно просмотреть сложные журналы и сообщения об ошибках. 

Выбор подходящего инструмента Snowflake ETL 

При выборе инструмента Snowflake ETL следует учитывать несколько факторов и функций, чтобы гарантировать, что инструмент соответствует конкретным требованиям.: 

Платный или Oручка Sсходный код  

При выборе инструмента Snowflake ETL первое, о чем следует подумать, — это стоит ли заплатите за это или используйте бесплатную версию с открытым исходным кодом. вариант. Платные инструменты обычно имеют больше функций и поддержки.. Инструменты с открытым исходным кодом бесплатны и могут быть хороший выбор для тех, кто только начинает работать со Snowflake ETL. 

Простота в использовании 

Простота использования – еще один важный фактор рассматривать. Некоторые ETL-инструменты Snowflake созданы для технических экспертов, тогда как другие предназначены для людей с меньшими техническими знаниями. ноу-хау. Выбор подходящего инструмента команда уровень навыков может сделать настройку хранилища данных быстрее и проще. 

Способность двигаться Данные  

Когда организация использует различные источники данных, это важную чтобы выбрать инструмент Snowflake ETL, который может обрабатывать данные из разные источники. Некоторые инструменты хорошо работают с определенными типами данных, тогда как другие могут управлять несколькими источниками. Выбор инструмента, поддерживающего разнообразные источники данных, гарантирует комплексную интеграцию данных, что позволяет лучше анализировать данные. 

Опция для добавления/Изменение Источники данных  

As организация растет, это должно выглядеть для инструмента Snowflake ETL, который позволяет легко добавлять и модификация источники данных. Такая гибкость обеспечивает который домен хранилище данных может адаптироваться к меняющимся потребностям организации через некоторое время. 

Умение трансформировать Данные 

Крайне важно найти правильный инструмент, который сможет удовлетворить конкретные потребности в трансформации. Инструменты Snowflake ETL предлагают широкий спектр опций, позволяющих легко адаптировать данные в соответствии с конкретными аналитическими потребностями.  

Инструмент с мощными возможностями преобразования данных может предоставить точную информацию и позволить компаниям принимать обоснованные решения.   

Цены 

При выборе инструмента ETL предприятия должны учитывать стоимость инструмента. Хотя некоторые Инструменты ETL доступны бесплатно, другие имеют цену. Чтобы эффективно управлять финансовыми ресурсами, сохраняя при этом необходимые функции ETL, предприятия должны выбрать инструмент, который соответствует их бюджету и предоставляет те функции, которые им нужны. требовать.  

Документация по продукту 

Когда пользователь пытается внедрить новый инструмент, один из наиболее важные факторы , которые могут влияние их успех – это качество доступной документации. Инструменты с понятной и полезной документацией облегчают пользователям быстрое начало работы, сокращая время, необходимое для того, чтобы научиться ими пользоваться. 

 Служба поддержки  

При оценке инструмента Snowflake ETL важно учитывать качество поддержки клиентов. Надежная поддержка является ключом к решению любых проблем при использовании инструмента.  

Поэтому очень важно искать инструмент с авторитетной и отзывчивой командой поддержки клиентов, которая может помочь быстро решить любые проблемы. Это гарантирует, что операции могут продолжаться без каких-либо перерывов, а данные остаются защищенными.  

итоговый Слова  

Растущая зависимость от облачных хранилищ данных, таких как Snowflake, подчеркивает важность эффективных инструментов ETL. Среди ведущих решений Astera выделяется своим удобным интерфейсом и расширенными функциями.  

Предприятия могут изучить Asteraвозможности интеграции данных из первых рук с помощью бесплатного 14-дневная пробная версия. Почувствуйте, как Astera оптимизирует процессы обработки данных, обеспечивая эффективное извлечение информации.  

Исследуйте Astera сегодня и запланировать демонстрацию чтобы улучшить ваше управление данными.