顶级数据管道平台一览

• Astera 数据管道生成器
• 阿帕奇气流
• 阿帕奇卡夫卡
• AWS胶水
• 谷歌云数据流
• 微软Azure数据工厂
• Informatica的
• 拓蓝
• 马蒂利翁
• StreamSets数据收集器
• Fivetran
• IBM InfoSphere 数据阶段

当今产生的数据量巨大，并且不断增长，为企业带来了机遇和挑战。 预计业务数据量 达到 175 ZB，全球每天产生约 328.77 亿 TB。

大型企业和中小企业都能通过有效利用这些数据获得诸多益处。但他们需要一个可靠的数据管道平台来 数据移动 可以将其数据整合到一个集中存储库中。

本文将作为数据管道工具的指南，解释它们的含义、类型以及它们如何帮助企业应对挑战。此外，本文还提供了构建数据管道的最佳工具列表，以及选择工具时需要考虑的因素。

首先，我们来谈谈数据管道平台究竟是什么。请记住，“数据管道工具”、“数据管道软件”、“数据管道平台”或“数据管道构建器”这些术语在本文中可以互换使用，因为它们都指的是用于 建立数据管道.

什么是数据管道工具？

数据管道工具是一种软件应用程序，可以自动从不同来源提取数据，进行转换和清理，并将其加载到目标系统中进行分析和决策。

统一数据管道平台将所有必要的功能、集成、工具、应用程序和软件整合到一个界面中，使组织能够构建自动化数据管道。它可以帮助组织确保在最需要的时候数据仍然可访问。

实施数据管道工具的主要目标是显著减少甚至消除数据处理过程中的人工干预。为了实现这一目标，这些平台通常具有直观的图形用户界面 (GUI)，可自动执行通常复杂且重复的数据集成阶段：

• 数据提取： 从多种来源收集原始数据，包括 数据库（SQL、NoSQL）、API、云存储、物联网设备和 SaaS 应用程序。
• 数据转换： 转换和重构提取的数据以满足目标系统和分析需求。这是传统数据分析中的关键步骤。 ETL（提取、转换、加载）过程.
• 数据加载： 将转换后的数据移动到目标系统中。虽然从历史上看，这通常是一个 结构化数据仓库，组织越来越多地利用 数据湖 由于其卓越的存储能力， 结构化、半结构化和非结构化数据.

数据管道解决方案使用的一种相关方法是 ELT（提取、加载、转换），这种方法正在获得越来越多的关注。ELT 在提取原始数据后立即将其加载到目标系统（通常是数据湖或云数据仓库）中。转换稍后进行，以利用目标系统的处理能力。

了解更多： 什么是英语教学 (ELT) 以及它为何如此重要.

数据管道工具的类型

现在，我们来谈谈不同类型的数据管道平台。说到数据管道，值得注意的是，没有通用的解决方案，因为每个平台都提供一组独特的功能。因此，我们根据数据管道平台的核心功能和适用场景，将其分为不同的类别。

以下是一些常见的类型：

实时数据管道工具

借助实时数据管道工具，您可以在企业数据生成时对其进行处理和分析。这些工具能够提供即时洞察和响应，这对于需要最新信息的应用程序至关重要。

批处理管道工具

批处理工具以固定大小的块或 批次——因此被称为批处理。这些工具适用于不需要立即进行分析的场景。与实时功能工具相比，这些工具易于实现和维护。ETL 管道工具是批量数据处理管道的典型示例。

开源数据管道工具

流行的开源数据管道工具（例如 Apache NiFi 或 Apache Airflow）因其灵活性、社区支持以及用户能够定制它们以适应不同的需求而获得了广泛采用 数据处理 要求。但是，这要求您具备实施、使用和维护这些框架所需的技术专业知识。

无代码数据管道平台

无代码数据管道平台，例如 Astera Data Pipeline Builder 提供由私营公司开发和拥有的数据集成和编排工具。这些工具既可以部署在本地，也可以基于云。与开源框架不同，这些工具需要商业许可或订阅才能使用。其优势包括：专业的供应商支持、用户友好的界面以及旨在简化跨系统数据移动和转换的集成功能。

本地和云数据管道工具

本地部署工具在组织的基础架构内运行，从而对数据处理提供了更高级别的控制和安全性。虽然它们部署在本地，但它们仍然可以与云平台集成，包括云数据仓库、云数据库等。

另一方面，云数据管道工具在第三方云服务提供商提供的基础设施上运行，为组织提供灵活且可扩展的数据工作流管理解决方案。

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现代数据管道工具超越了基本功能

如今，数据管道工具和平台提供商将高级功能直接集成到其功能集中， 使数据管道更加智能 并实现自动化。以下是当今数据管道工具的主要功能：

直接 LLM 函数作为数据管道工具的一部分

领先的数据平台，例如 Astera 数据管道生成器提供基于大型语言模型 (LLM) 的组件，可根据用户定义的提示动态生成响应。通过将 LLM 生成与其他管道对象（例如数据源、转换和目标）相结合，您可以创建适用于各种用例的 AI 驱动解决方案。

支持多种数据类型和来源

数据管道平台可以处理各种数据格式，包括半结构化数据（如 JSON、XML）和非结构化数据（如日志、传感器数据、图像）。它们还提供连接各种数据源的连接器，包括云服务、 APIs、流媒体平台和 NoSQL 数据库。

实时数据处理

对即时洞察的需求推动了实时数据处理的采用。现代工具能够以极低的延迟采集、处理和交付数据，使您的组织能够快速响应不断变化的情况，支持实时仪表板并支持运营分析。这通常涉及以下技术： 变更数据捕获 (CDC) 在源系统中数据发生变化时进行流式传输。

2025 年最佳数据管道工具

Astera 数据管道生成器

Astera 是一个全面的、人工智能驱动的 数据管理平台 具有构建数据管道的强大功能。它提供了强大且易于使用的可视化 UI，以及用于连接 100 多个数据源和目标、数​​据转换和准备、工作流自动化、流程编排、数据治理和处理大数据的内置功能。

这是一个统一的解决方案，可以简化：

• 非结构化数据管理和提取
• 通过 ETL、ELT 和 CDC 实现端到端数据集成
• 这些因素包括原料奶的可用性以及达到必要粉末质量水平所需的工艺。 数据迁移 工艺
• 的过程 构建数据仓库
• API 生命周期管理
• EDI管理

Astera 在数据管道市场中脱颖而出有几个原因。它提供了全面而 强大的数据集成工具，它具有广泛的功能，使用户能够高效地设计、部署和监控数据管道。可视化设计界面简化了管道创建过程，使技术和非技术用户都可以访问它 - 只需几秒钟即可轻松导航并完成数小时的工作。

Astera 提供对数据工作流程的端到端可见性和控制，使用户能够跟踪管道性能、识别瓶颈并在问题升级之前对其进行故障排除。该平台还提供全面的 数据转换 功能，使用户能够清理、丰富和操作管道本身内的数据。

此外， Astera 提供先进的调度和依赖性管理功能，确保复杂数据流和工作流程的无缝执行。 Astera 还强调协作和团队合作。该平台支持基于角色的访问控制，允许多个用户同时进行管道开发和管理。

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阿帕奇气流

阿帕奇气流 是一种开源数据管道工具，用于创建、调度和监控复杂的数据流和工作流程，提供灵活性和广泛的集成。

优点

• 灵活且可扩展的数据管道解决方案
• 活跃的社区有助于解决共同的挑战
• 能够监控任务并设置警报

缺点

• 陡峭的学习曲线使得学习和有效使用变得困难
• 作为开源工具意味着用户将需要依赖内部专业知识来处理数据流
• 调度功能相当慢，尤其是在调度多个任务时

定价： 核心平台无许可费用。部署、维护和集成产生费用。

阿帕奇卡夫卡

阿帕奇卡夫卡 是另一个开源数据管道解决方案。用户可以实时提取和处理数据。它提供了一个分布式消息传递系统，允许生产者向主题发布消息，并允许消费者（下游处理系统、数据库或其他应用程序）订阅这些主题并实时处理消息。

优点

• 实时数据处理
• 通过水平缩放处理大量数据
• 为关键任务数据提供容错复制

缺点

• 陡峭的学习曲线使得有效学习和使用变得困难，特别是在配置复制、分区和安全性等高级功能时。
• 对于简单场景或者低数据量来说，Kafka的能力就显得大材小用了
• 虽然 Kafka 本身是开源的，但部署和管理 Kafka 集群涉及与基础设施、存储和运营资源相关的成本

定价： 虽然 Apache Kafka 是免费和开源的，但相关服务需要付费。

AWS胶水

AWS Glue 是 Amazon Web Services 上的完全托管 ETL 服务。数据管道工具提供与各种 AWS 服务的集成，并支持批处理和流处理。

优点

• 使用 AWS Glue 作为数据管道工具的最大优势是它可以在 AWS 生态系统中提供紧密集成。
• 提供内置功能 数据质量管理
• 对于基本 ETL 流程来说具有成本效益

缺点

• 用户需要充分了解 Apache Spark 才能充分利用 AWS Glue，尤其是在数据转换方面
• 虽然它提供与外部数据源的集成，但管理和控制它们仍然是用户的责任
• 主要迎合批处理用例，并且在处理近实时数据处理方面存在局限性。

定价： 按小时收费。实际价格信息可应要求提供。

谷歌云数据流

Google Cloud 提供的无服务器数据处理服务，提供具有高可用性和容错能力的批处理和流处理。

优点

• 提供批处理和流处理
• 能够快速移动大量数据
• 为 ETL 流程提供高度可观察性

缺点

• 与其他无代码数据管道工具相比，需要大量的开发工作
• 评论平台用户反映学习和使用困难，文档缺乏
• 调试管道中的问题可能很麻烦

定价： 价格因地区而异。请访问 Dataflow 的定价页面以获取最佳估价。

微软Azure数据工厂

Azure 数据工厂是一个 ETL 和 数据集成 微软提供的服务。它有助于跨不同来源的数据工作流程的编排。

优点

• 与其他数据管道工具一样，它提供了无代码环境
• 成为微软自己的服务意味着生态系统内的集成更加紧密
• Azure 数据工厂提供单个监控仪表板，用于数据管道的整体视图

缺点

• 随着工作流程变得更加复杂，可视化界面很快就会变得混乱
• 不提供对从一些最常见数据库捕获变更数据的本机支持
• 错误消息缺乏描述性且缺乏上下文，导致难以排除故障

定价： 用户按数据集成单位 (DIU) 收费。鉴于定价模型复杂，最好访问其定价页面。

Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter 是一款数据管道软件，能够 提取、转换和加载 来自各种来源的数据。

优点

• 提供维护数据质量的功能
• 处理大量数据的能力
• 与其他数据管道软件一样，它为不同的数据源和目标提供内置连接器

缺点

• 由于服务和接口的组合非常混乱和不一致，即使对于具有技术背景的初学者来说，学习曲线也很陡峭
• Informatica 处理大量数据会占用大量资源
• Informatica 的另一个问题是成本，这在很大程度上令人望而却步，尤其是对于小型企业而言

定价： 根据用户消费情况收费。实际价格可根据要求提供。

阅读更多关于 Informatica 替代方案.

Talend 数据集成

Talend Data Integration 是一款企业数据集成工具。它使用户能够提取、转换和加载数据到数据仓库或数据湖中。Talend 于 2023 年被 Qlik 正式收购，标志着其定位发生了重大转变。截至 2025 年，Talend 的功能现已嵌入 Qlik 的数据集成和分析生态系统中

优点

• 处理大量数据
• 能够集成本地和云系统
• 可以与不同的商业智能（BI）平台集成

缺点

• 需要相当高的处理能力，这意味着效率不高
• 在 ETL 期间连接来自不同模式的表并不简单
• 用户经常报告 Talend 的文档不够全面

定价： 提供四个层级：入门级、标准级、高级级和企业级，定价可根据需求提供。

阅读更多关于 人才替代品.

马蒂利翁

An ETL平台 它允许数据团队提取、移动和转换数据。虽然它允许用户编排工作流程，但它主要专注于集成数据。

优点

• 提供图形用户界面
• 广泛的内置转换
• 与 Informatica 和 Talend 相比，通常易于使用

缺点

• Git 集成还有待改进
• 虽然它提供内置连接器，但在某些情况下设置它们并不简单
• 不提供高级数据质量功能

定价： 提供四个等级：开发者、基础、高级和企业。基础等级起价为每月 1,000 美元，500 个积分。

阅读更多关于 马泰利恩替代品.

StreamSets数据收集器

StreamSets 现已被 IBM 收购，它是一个数据提取平台，专注于具有监控和故障排除功能的实时数据管道。

优点

• 安排工作的能力
• 具有图形用户界面
• 支持批处理和流处理

缺点

• 理解和过滤日志并不是一件简单的任务
• 使用 JDBC 处理速度明显慢
• 调试需要花费大量时间

定价： 定价信息可根据要求提供。

Fivetran

Fivetran 的数据管道方法主要围绕 ELT，即先将数据加载到目标位置，然后使用 dbt 等工具进行转换。它专注于为各种应用程序、数据库和文件系统提供预构建的免维护连接器，使企业无需大量工程工作即可集中处理数据以用于分析和其他用途。

优点

• Fivetran 为各种数据源提供了大量预建连接器
• 它自动化模式更改并以最少的用户干预处理数据同步
• 该平台通常提供用户友好的界面和简单的设置，用于创建和管理数据管道

缺点

• 基于消费的定价模型（基于每月活跃行 - MAR）通常会导致不可预测的成本
• 虽然它提供了许多连接器，但转换逻辑通常需要依赖目标中的后加载转换
• 虽然它提供不同的同步频率，但它主要是一个基于批处理的系统

定价： Fivetran 根据每月活跃行数 (MAR) 提供四种计划：免费、标准、企业和业务关键。

IBM InfoSphere 数据阶段

IBM InfoSphere DataStage 主要是一款 ETL 工具，是 IBM InfoSphere Information Server 套件的关键组件。它使企业能够构建可扩展且灵活的数据管道。与所有数据管道平台一样，DataStage 采用图形界面，用户可以使用各种预构建的阶段和连接器来设计数据流。

优点

• DataStage 提供内置的转换组件和功能库
• 它支持 ETL 和 ELT 管道
• 喜欢 Astera它使用可扩展的并行处理引擎来处理大量数据

缺点

• 用户报告称，界面不够直观，导致学习难度加大
• 与一些竞争对手相比，DataStage 价格昂贵，这对于较小的组织来说可能是一个障碍
• 一些用户发现可用的文档不足，使得故障排除和学习更加困难

定价： IBM 为 DataStage 提供了多种定价方案。标准方案起价为每容量单位小时 (CUH) 1.828 美元。

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如何为您的企业选择合适的数据管道平台

市场上有众多选择，选择合适的数据管道平台自然而然地成为一项技术和战略决策。这主要是因为没有完美的管道工具。合适的平台应该符合您团队的需求、技术环境和数据策略。

因此，务必花时间根据实际用例和未来规划来评估工具，而不仅仅是功能列表。在深入研究之前，请确保任何竞争者都满足以下基本要求：无缝可扩展性、适用于您堆栈的原生连接器、多功能数据转换、清晰的运营可见性以及透明的定价模型。如果某个工具在这些方面表现出色，那么您可以考虑其他专门的功能。

选择过程涉及评估几个关键因素，其中包括：

1. 可扩展性：评估该工具是否可以处理您当前和未来的数据量和速度要求。
2. 数据来源和目标：列出您使用的所有数据源和目标，包括数据库、文件格式、云服务、数据仓库、数据湖和 API，然后验证该工具是否提供第一方连接器或经过认证的集成。第三方插件可以正常工作，但它们通常在功能一致性和更新方面存在困难。
3. 数据转换与整合：评估工具的功能 数据清理、转换和集成。如果您的团队编写 SQL 或 Python 代码，那么带有代码钩子的轻量级管道工具可能就足够了。否则，请寻找一个能够简化复杂流程的平台。 数据映射、合并和处理不同的数据类型。
4. 实时与批处理：评估实时流式传输或批处理是否适合您的管道需求。然后，确定数据管道工具是否支持您首选的数据处理模式。
5. 易于使用和学习曲线：如果您的团队主要由非技术用户组成，请考虑该工具的用户界面、配置简洁性和可用性。寻找直观的界面、可视化的工作流程和拖放功能，以简化管道的开发和管理。
6. 监控和警报： 检查数据管道工具是否提供全面的 监控和警报功能。 它应该提供对管道运行状况、性能和状态的可见性，包括日志、指标、错误处理和有效故障排除的通知。
7. 安全性和合规性：确保该工具在处理敏感或受监管数据时提供强大的安全措施，例如加密、访问控制以及遵守相关法规（例如 GDPR、HIPAA）。
8. 与您现有的基础设施集成：评估数据管道工具与您当前基础设施（包括数据存储系统和分析平台）的集成程度。 无缝集成可以节省管道设置和维护的时间和精力。
9. 支持和文档： 评估工具供应商的支持级别和文档的可用性。 寻找全面的文档、用户论坛和响应迅速的支持渠道来帮助排除故障。
10. 总拥有成本 (TCO)：考虑数据管道工具的总体成本，包括许可、维护以及实施和支持所需的额外资源。 根据工具的特性和功能评估该工具是否提供良好的价值。

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数据管道工具克服了哪些业务挑战？

企业依靠自动化和人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等先进技术来管理和使用大量数据，以发挥其优势。处理大量数据只是数据管道工具使企业能够克服的众多挑战之一，这些工具解决了组织在应对数据处理复杂性时面临的一系列挑战。

数据整合与整合

• 挑战： 企业的数据通常分散在不同的系统和来源中，这使得集成和整合以获得统一视图具有挑战性。
• 解决方案： 数据管道工具促进提取、转换和加载过程，从而实现无缝集成和 数据整合 从不同的来源变成 中央存储库.

实时决策

• 挑战： 传统的批处理方法会导致洞察延迟，阻碍实时决策。
• 解决方案： 实时数据处理使企业能够在数据生成时对其进行分析和采取行动，支持及时决策。

数据质量和一致性

• 挑战： 不准确、不一致和糟糕的数据质量可能会导致不可靠的见解和决策。
• 解决方案： 现代数据管道工具，例如 Astera，提供数据质量功能，允许企业清理、验证和增强数据，确保准确性和一致性。

可扩展性和性能

• 挑战： 处理不断增长的数据量会给传统系统带来压力，导致性能问题和可扩展性挑战。
• 解决方案： 基于云的数据管道工具提供可扩展的基础设施，使企业能够根据工作负载需求动态调整资源，确保最佳性能。

操作高效

• 挑战： 手动管理和编排复杂的数据工作流程可能非常耗时且容易出错。
• 解决方案： 工作流编排工具自动化并简化数据处理任务，提高运营效率，并降低人为错误的风险。

最后的想法：哪种数据管道工具最适合您的组织？

数据管道工具已成为现代数据堆栈的重要组成部分。随着数据量持续增加，这些工具对于管理不断增长的来源的信息流变得更加重要。

然而，没有两种工具是生来平等的。选择正确的工具取决于几个因素。一些工具擅长处理实时数据流，而另一些工具则更适合大型数据集的批处理。同样，一些解决方案提供具有拖放功能的用户友好界面，而其他解决方案则需要编码经验才能进行定制。最终，最好的数据管道工具将是满足业务需求的工具。

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