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自动化, 无代码 数据栈

了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。

    15 年 2024 个最佳 ETL 工具

    1月22nd,2025

    如今,组织可以访问大量数据。 从长远来看,2022 年, 全球估计生成了 97 ZB 的数据 - 这是惊人的 97 万亿 GB!

    然而,如果没有适当的手段提取、转换和加载这些数据以供决策,这些数据将无法得到利用。因此,对于希望在不过度依赖 IT 的情况下整合数据的有远见的组织来说,ETL 工具已成为不可或缺的工具。

    什么是 ETL 工具?

    ETL 工具是一种软件解决方案,允许企业从不同的来源提取数据,对其进行转换,并将其加载到目标系统(例如数据湖或数据仓库)中进行报告和分析。

    这些工具有助于利用来自多个来源的大量数据。现代 ETL 解决方案,如 Astera,支持实时或批处理,提供可扩展的架构,并与其他技术(如商业智能(BI)和数据可视化工具)集成。

    2024 年最佳 ETL 工具列表:

    1. Astera
    2. 整合
    3. Fivetran
    4. 拓蓝
    5. 海沃数据
    6. 斯凯维亚
    7. SAS 数据管理
    8. Pentaho的
    9. Blendo
    10. 空字节
    11. Azure数据工厂
    12. Oracle数据集成商
    13. 阿帕奇气流
    14. 便携版

    ETL 工具如何帮助数据团队?

    传统上,企业通过手动编码的方式建立ETL管道,效率低且耗时。 编程堆栈的主要问题是数据是由元素而不是列和行操作的,这使得集成异构源变得困难。

    此外,添加或更改数据管道需要在以前的库和复杂的代码集成之上进行构建。 因此,现代企业已经开始使用自动化 ETL 工具来更有效地处理复杂的 ETL 流程。

    ETL 工具通过抽象这些复杂性并让非技术用户能够处理数据转换和工作流来简化 ETL 流程。这种抽象简化了开发、维护和可扩展性,使组织内更广泛的用户能够更轻松地访问和高效地使用 ETL 流程。

    以下是您应该选择 ETL 工具的一些原因:

    ETL 工具更快地构建数据管道

    像其他 数据集成工具,ETL 工具使用自动化来集成数据并更快地构建数据管道。它们配备了针对各种数据源和目标的预构建连接器,最大限度地减少了自定义编码的需求并允许更快地实施。它们还提供了一个可视化界面,可以更无缝地设计和管理数据管道,因此几乎没有编码经验的用户也可以轻松构建和维护数据管道。

    ETL 工具面向未来

    现代 ETL 工具的设计具有适应性和灵活性,可以处理不断变化的数据需求和技术。 大多数 ETL 工具供应商不断更新功能并添加连接器以响应新技术和最佳实践。

    ETL 工具可以轻松处理复杂数据

    处理复杂且非结构化的原始数据是一项艰巨的任务。 ETL 工具不断发展,通过整合处理各种格式和结构的数据的特性和功能来应对这一挑战。 此外,许多 ETL 解决方案允许用户编写自定义转换来摄取、清理和操作复杂数据。

    ETL 工具降低错误概率

    ETL 工具主要通过自动化显着降低数据管道中出现错误的风险。 消除手动任务也消除了人为错误的风险。 此外,许多 ETL 工具都附带数据验证控件,以确保数据在到达目标目的地之前通过指定的标准。 可视化界面和工作流程也有助于减少出错的可能性。

    ETL 工具的类型

    对有效数据管理的需求不断增长,以及数据量、种类和速度的不断增加,导致了不同类别工具的开发,包括:

    开源 ETL 工具

    开源 ETL 工具可免费使用。您可以轻松访问其源代码并扩展其功能以满足您的数据需求。虽然开源 ETL 工具很灵活,但它们缺乏大多数商业工具所具有的用户友好型 UI。此外,它们提供的功能有限,并且给定的开源解决方案很可能与您现有的数据管道不兼容。

    自定义 ETL 工具

    许多企业使用数据管道和 Python 和 SQL 等编程语言在内部设计 ETL 解决方案。虽然这些工具能够实现更大的定制化以满足特定的数据要求,但构建这些工具耗时且维护复杂。对于处理有限量数据和简单数据管道的企业来说,内部 ETL 解决方案是可行的。

    基于云的 ETL 工具

    基于云的 ETL 工具允许您管理来自各种基于云的应用程序的数据。这些解决方案部署在云上,无需投资额外的基础设施即可处理大量数据。

    企业ETL工具

    企业 ETL 软件是大型组织高效执行 ETL 流程的专业解决方案。您可以将来自不同来源的数据导入到集中式数据存储库中进行报告和分析。这些解决方案具有执行复杂数据转换和大规模数据处理的高级功能。

    许多供应商收取年度许可费或采用即用即付模式。顶级供应商除了提供 ETL 功能外,还提供大量培训和资源。企业 ETL 工具易于使用,即使对于企业用户来说也是如此,因为它们具有无代码界面,由拖放和点击功能提供支持。

    15 年十大 ETL 工具

    目前,市场上有多种 ETL 工具,它们提供的功能和支持的用例类型有所不同。

    1. Astera
    2. 整合
    3. Fivetran
    4. 拓蓝
    5. 海沃数据
    6. 斯凯维亚
    7. SAS 数据管理
    8. Pentaho的
    9. Blendo
    10. 空字节
    11. Azure数据工厂
    12. Oracle数据集成商
    13. 阿帕奇气流
    14. 便携版

    Astera

    Astera ETL工具奖

    Astera 是一个统一的无代码平台,适用于希望简化 ETL 和 ELT 流程的企业。它配备了直观、易于使用的界面,可让您创建自动化数据管道,以集成和处理来自不同来源的数据。除了 ETL, Astera 为数据提取、集成、电子数据交换 (EDI)、API 管理和数据仓库提供端到端的数据生态系统。

    的主要特点 Astera:

    • 强大的ETL引擎: 基于强大的并行处理引擎构建, Astera 轻松处理大量数据集,确保快速、平稳、高效的 ETL 操作。
    • 自动化和编排: Astera 通过作业调度功能简化工作流程,让您一次设置流程并自动执行。
    • 直观的无代码界面: 该工具优先考虑用户友好性,并提供拖放界面,使业务和技术用户能够轻松处理复杂的 ETL 任务。
    • 广泛的连接器库: Astera 支持适用于本地和基于云的源和目标的各种连接器,包括数据库、数据仓库和数据湖。 此外,您可以通过预构建的 API 连接器轻松连接到其他源或目标。
    • 人工智能驱动的数据提取: 该解决方案提供智能文档处理。 人工智能驱动的提取使您可以轻松地从半结构化和非结构化文档中捕获数据。
    • 数据转换能力: Astera 提供一系列内置的高级转换和函数,例如 Tree Join、标准化、排序、过滤、不同等,简化了数据操作。 您可以轻松拖放所需的转换并将它们映射到数据管道中。
    • 广泛的连接器库: Astera 支持适用于本地和基于云的源和目标的各种连接器,包括数据库、数据仓库和数据湖。 此外,您可以通过预构建的 API 连接器轻松连接到其他源或目标。
    • 数据质量保证: 该工具具有强大的内置数据质量功能,可实现数据清理、分析和验证。 您还可以定义数据质量规则来标记错误记录以供后续审核。
    • 数据安全和治理: Astera的生态系统通过先进的安全和数据治理机制增强数据完整性和隐私性,阻止未经授权的访问或潜在的泄露。

    定价: Astera 根据您的特定数据集成和管理用例和需求提供定制价格。 联系我们 我们获取报价。

    轻松构建数据管道 Astera的自动化数据集成解决方案

    构建和维护 ETL/ELT 管道不一定复杂且耗时。杠杆作用 Astera的人工智能驱动、无代码解决方案,可实现无缝数据集成。

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    集成.io

    Integrate.io 是一款专为数据集成和转换而设计的 ETL 工具。 该工具附带一系列定制、集成模板、监控和日志记录、功能以及 CDC 功能,可通过不同的定价包获​​得。

    Integrate.io 的主要特点:

    • 数据源兼容性:io 支持各种数据源,包括数据库、云服务、Web 应用程序和平面文件。
    • 转换函数: 该工具具有数据清理、丰富和转换功能。
    • 云端整合:io 提供可扩展性并可轻松与云平台集成。

    定价: 基于信用,分为 4 个等级。起价为 3 美元/信用。

    Fivetran

    Fivetran 是一个数据移动平台,可自动从各种源系统提取数据并将其加载到集中式数据仓库或目标中。该工具通过 dbt 支持 ETL 流程,允许您访问和分析数据以进行分析。

    Fivetran 的主要特点:

    • 广泛的源兼容性: Fivetran 支持一系列数据源,包括数据库、云服务、应用程序和 API。
    • 模式映射和转换: 它提供模式映射和基本数据转换。
    • 监控和警报: 该工具包括监控和警报功能,用于跟踪数据管道性能并检测问题。

    定价: 共 4 个等级。每个等级均可免费试用。

    拓蓝

    Talend(被 Qlik 收购)是一个数据集成和转换平台,可帮助组织从不同来源提取、清理、转换和移动数据到目标位置。该平台兼容本地和基于云的数据源。

    Talend 的主要特点:

    • Talend 提供了一系列用于清理和丰富数据的数据转换功能。
    • 用户可以在单一平台内获得数据集成和治理功能。
    • 该工具为各种数据源和平台提供了广泛的连接器和适配器,以支持集成。

    定价: 变量,基于 4 个层级。

    海沃数据

    海沃数据 是一个支持数据集成、移动和处理的 ETL 平台。与其他 ETL 工具一样,它支持各种数据源和目标。

    Hevo 数据的主要特点:

    • Hevo 提供基于 Python 和预构建的转换。
    • 它提供近乎实时的数据移动功能。
    • 该工具还具有监控和警报功能,可让您跟踪 ETL 作业性能并接收有关任何异常的通知。

    定价: 共 4 个等级。提供免费等级。

    斯凯维亚

    Skyvia 是一个 ETL 平台,允许企业自动从各种来源提取数据,执行数据转换,并将其加载到目标目的地进行数据集成和处理。

    Skyvia 的主要特点:

    • 该平台支持增量数据更新,减少了 ETL 期间完整数据传输的需要。
    • Skyvia 包括错误处理机制,用于识别和管理数据集成期间的问题。
    • 该工具支持数据归档,使组织能够安全地存储历史数据以进行合规性和历史分析。

    定价: 5 个等级:提供免费等级。下一等级起价为每月 79 美元。

    SAS 数据管理

    SAS 数据管理提供 ETL 功能,用于集成来自不同来源(例如数据库、CRM 平台等)的数据。 它允许您从各种文件格式中提取数据,应用转换以满足所需的格式和标准,并将处理后的数据加载到目标系统中进行分析和报告。

    SAS 数据管理的主要特点:

    • 该平台提供元数据管理来记录和跟踪数据沿袭。
    • 支持实时和批量ETL处理,满足各种数据集成需求。
    • 该平台包括错误处理机制和日志记录功能,用于解决 ETL 问题。

    定价: 要求可以办到。

    Pentaho的

    Pentaho 是一个开源 ETL 平台,使企业能够执行数据集成和分析。 该平台有免费的社区版,但也为企业提供商业许可证。 它支持各种过程,例如摄取、净化、标准化和存储。

    Pentaho 的主要特点:

    • 您可以使用自定义插件和脚本扩展 Pentaho 的 ETL 功能,以实现更大的自定义。但是,这需要技术专业知识。
    • Pentaho 支持与 Hadoop 等大数据技术集成,因此您可以处理大型数据集。
    • 该平台包括数据质量功能,可在 ETL 过程中清理和验证数据。

    定价: 要求可以办到。

    Stitch 是一项基于云的数据集成服务,支持 ETL 流程。它提供了一个平台,用于从各种来源提取、转换和加载数据到所选目标。

    缝合的主要特点:

    •  Stitch 支持来自各种数据源的 ETL,包括数据库、云应用程序和 API。
    • 该工具具有自动和计划数据复制功能来更新数据。
    • 它被设计为云原生 ETL 服务,可以适应不断变化的数据需求。

    定价: 3 个等级,每月和每年均可。起价 100 美元。

    Blendo

    Blendo 是一款自助式 ETL 工具,可访问各种云数据源。使用 Blendo,您可以自动执行数据转换,并将原始数据集传输到数据库或所选的云数据仓库中。

    Blendo 的主要特点:

    • Blendo 支持与 Redshift、BigQuery 和其他数据仓库的连接。
    • 它提供了自动化整个 ETL 过程的能力。
    • Blendo 旨在根据不断变化的数据需求进行扩展。

    定价: 起价为每月 250 美元。可免费试用。

    空字节

    Airbyte 是一款开源数据集成工具。它允许用户将数据 ETL/ELT 到各种数据湖、仓库和数据库中。它专门用于数据移动,需要使用 dbt 等外部工具来转换数据。

    Airbyte 的主要特点:

    • RAG 和非结构化数据集成,用于加载非结构化数据。
    • 与各种数据库的连接。
    • 部署模型的数据安全和治理。

    价格: 基于层级,共 4 个层级。开源层级免费。云层级根据复制的数据量定价。

    Azure数据工厂

    Azure 数据工厂是 Microsoft 的基于云的服务,用于在云上创建和管理数据流。它支持使用编程和基于 UI 的方法来处理数据。

    Azure 数据工厂的主要功能:

    • 数据预览和验证。
    • ETL 的自定义事件触发器
    • 安全功能包括基于角色的访问控制。

    价格: 变量。基于:管道、数据流和数据工厂操作。

    Oracle数据集成商

    Oracle Data Integrator (ODI) 是 Oracle 为所有数据集成流程(包括 ETL)提供的产品。它支持各种集成要求,并与 Oracle Warehouse Builder (OWB) 和 Oracle Enterprise Manager 兼容。

    Oracle Data Integrator 的主要特性:

    • 支持 SOA 的数据服务。
    • 具有大数据支持的ETL。
    • 并行处理以改进 ETL

    价格: 变量。基于消耗的 GB、工作区使用情况、管道执行和 OCI 流。

    阿帕奇气流

    Apache Airflow 是另一个支持 ETL 的开源工具。它利用 Python 框架来管理数据管道,使 ETL 工作流具有动态性和可扩展性

    Apache Airflow 的主要特点:

    • 使用 Jinja 引擎进行工作流参数化。
    • 多种工作流程自动化选项。
    • 所有工作流程和管道任务的可视化记录。

    价格: 开源/免费。

    便携版

    Portable 是一款云数据集成软件,可提供与许多来源的连接,并可根据需要设计自定义集成。Portable.io 还可以将 ELT/ELT 数据导入各种主要数据库。

    便携式的主要特点:

    • 跨多个长尾源的数据复制。
    • 为源数据变更提供专门的24×7客户支持。
    • 自由开发和运行新的连接器。

    价格: 3 个层级。入门级、规模级和企业级。价格从每月 290 美元起。

    ETL 工具中需要寻找的功能

    在投资 ETL 平台之前,您必须评估其功能和特性,以确定它是否满足您的数据管理要求。 以下是 ETL 解决方案应具备的一些重要功能:

    1. 数据提取: 有效的 ETL 工具应该能够连接到广泛的数据源,包括数据库(SQL、NoSQL)、API 和各种文件格式(CSV、JSON、XML)。 它还应该支持非结构化数据提取,因此您可以轻松地从 PDF 和扫描文档中提取数据,以优化数据传输并减少处理时间。
    2. 连接器库:现代 ETL 工具提供了广泛的 连接器库,包括文件格式、数据库和云平台。 确保您购买的工具本身可以支持您的数据源。
    3. 易用性:管理自定义编码的 ETL 映射是一个复杂的过程,需要深厚的开发专业知识。 为了节省开发人员资源并将数据从开发人员手中转移到业务用户,您需要一个企业 ETL 解决方案,该解决方案提供直观、无代码的环境来提取、转换和加载数据。
    4. 数据转换:数据转换需求各不相同,从简单的转换(例如查找和联接)到更复杂的任务(例如非规范化数据或将非结构化数据转换为结构化表)。 您应该选择一个 ETL 工具,该工具可以根据您的数据操作要求提供一系列简单和更高级的转换。
    5. 数据质量和分析:您只希望将干净且准确的数据加载到存储库中。因此,优先考虑数据质量管理,并寻找一个提供内置数据质量和分析功能的 ETL 平台,以确定企业数据的一致性、准确性和完整性。
    6. 自动化:大型企业每天必须处理数百个 ETL 作业,这只有通过自动化才能实现。 寻找具有端到端自动化功能(包括作业调度和流程编排)的高级 ETL 自动化解决方案,以简化数据管理流程。
    7. 监控和记录: 全面的监控功能对于跟踪 ETL 作业绩效至关重要。 寻找能够提供作业执行、错误处理和通知的详细日志记录的工具。 这使您能够及时识别并解决问题,确保数据质量和可靠性。
    8. 可扩展性和性能: ETL 工具应该提供并行处理能力来处理大型数据集。 并行处理将任务分割成更小的单元并同时处理它们,从而显着减少处理时间。 此外,工具应该具有查询优化和内存管理等优化功能,以提高性能。

    如何选择合适的ETL工具?

    选择正确的 ETL 工具是一项关键决策,可以显着影响公司的数据集成和分析能力。 以下是如何选择最合适的 ETL 工具:

    定义您的要求

    首先明确定义组织的 ETL 要求。您需要集成哪些数据源?哪些类型的转变是必要的?您正在处理的数据量是多少?预期增长率是多少?考虑您组织的长期目标和可扩展性要求。

    评估数据源和格式

    盘点您拥有的数据源。 确保您选择的 ETL 工具可以连接到这些源并从中获取数据,无论它们是数据库、云服务、Web 服务还是平面文件。 验证该工具是否支持组织中常用的数据格式,例如 CSV、JSON、XML 或专有格式。

    评估数据转换能力

    考虑业务流程所需的数据转换的复杂性。 寻找能够提供必要的转换功能和能力的 ETL 工具来满足您的需求。 评估该工具对处理数据质量、数据清理和错误处理的支持,以确保转换数据的可靠性。

    可扩展性和性能

    分析该工具的可扩展性和性能能力。 它能否有效地处理您当前的数据量,并且能否随着数据的增长而扩展? 寻找可以提高 ETL 性能的并行处理、分布式计算和内存处理等功能。

    易于使用和用户友好性

    考虑您团队的技术专长。 选择与您员工的技能相匹配的 ETL 工具。 评估该工具的用户界面的易用性及其对无代码 ETL 开发的支持。 从长远来看,无代码解决方案可以节省大量成本。 这是因为雇用技术资源来管理和维护 ETL 管道的成本可能很高。

    与现有系统集成

    确保所选 ETL 工具与您现有的系统(例如数据仓库、BI 工具和分析平台)顺利集成。 与您的技术堆栈的兼容性对于无缝数据生态系统至关重要。 许多企业选择提供统一的端到端数据生态系统的解决方案,以避免与多个供应商合作。

    安全与合规

    评估工具的安全功能,包括数据加密、访问控制和合规性认证(例如,GDPR、HIPAA)。 确保它符合您组织的数据安全和合规性要求。 此外,ETL 工具应支持有效的数据治理实践,以确保数据安全措施与组织数据策略保持一致。

    自动化 ETL 流程 Astera Centerprise

    DexKo 的客户评论 Astera

     

    Astera Centerprise 是企业级、无代码的 数据管理解决方案 具有强大的 ETL/ELT 引擎。 我们的零代码解决方案拥有庞大的连接器、转换和内置功能库,使用户可以更轻松地提取、操作数据并将其加载到选择的目的地,而无需编写代码。 我们工具的自动化和编排功能可以节省高达 80% 的管理 ETL 流程所需的时间。

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    作者:

    • 特雷姆·纳伊姆
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