如今，组织管理来自不同部门和系统的大量数据。 每个部门或地点通常单独处理其数据。 例如，他们可能将销售数据存储在一个数据库中，将员工信息存储在另一个数据库中，将库存记录存储在另一个系统中。 然而，手动组合所有这些数据以快速获得统一的视图却是一项艰巨的任务。 这就像四处走动并用手收集每一块来完成拼图。 明智的做法是利用数据集成工具来简化和加速流程。

但什么是数据集成工具呢？ 让我们来看看吧。

数据集成工具

简单来说，数据集成工具或软件是自动化 数据整合流程。它们使您能够收集、组合和管理来自各种源系统的数据，而无需过度依赖 IT。如今，大多数数据集成解决方案提供商将 AI 功能打包在图形用户界面之上，从而简化了 创建和自动化数据管道，即使对于通常被称为公民集成商的商业用户来说也是如此。

以下是最佳数据集成工具的列表：

在深入了解细节之前，我们先了解一下数据集成工具的基础知识。请注意，“数据集成工具”、“数据集成软件”、“数据集成平台”和“数据集成解决方案”这些术语都与促进数据集成的技术有关，在本文中可互换使用。

数据集成工具和 ETL 工具有什么区别？

虽然数据集成工具和 提取、转换、加载 (ETL) 工具 都是管理不同来源的数据的重要组成部分，它们服务于不同的目的并具有不同的功能。

 

企业为什么需要数据集成工具？

企业使用数据集成工具来简化和增强其数据管理流程。目标是获得用于决策和其他方面的分析就绪数据 商业智能 (BI) 举措。

以下是数据集成工具的一些常见业务用例：

商业智能和报告

数据集成工具促进 数据提取、转换和加载，为在 BI 和报告工具中进行分析做好准备。这可确保您能够根据准确且最新的信息做出数据驱动的决策。

云端数据整合

云端数据整合 使企业能够利用云的优势，同时仍利用其现有的本地数据基础架构。随着您转向基于云的解决方案，数据集成工具可以帮助您将本地系统中的数据与驻留在云应用程序中的数据集成或 数据库.

数据迁移

当您需要执行以下操作时，数据集成工具可帮助将数据从传统系统无缝传输到现代系统：

• 升级您现有的基础设施。
• 移至云端。
• 整合多个来源的数据。

这些工具还有助于在整个迁移过程中保持数据完整性和一致性，从而最大限度地减少停机时间。

数据仓库

A 数据仓库 数据是战略规划、趋势分析和预测的宝贵资源。企业使用数据集成工具来加速这些流程，以向其数据仓库填充相关且最新的数据。这样，他们就可以进行高级分析和 数据挖掘 从而获得可行的见解并推动增长。

举个例子，考虑一家在世界各地设有办事处的跨国公司。 该公司需要一个全面的数据集成解决方案，将其子公司不同人力资源系统的数据合并到一个中央数据仓库中。 这些统一的数据使人力资源分析师和经理能够进行深入的劳动力分析，并做出数据驱动的决策，以优化人才管理策略。

实时数据同步

许多数据集成工具支持实时 数据同步，使企业能够在不同系统之间持续保持数据同步。 这在数据变化频繁、实时决策至关重要的场景中特别有用。

例如，零售公司可以使用数据集成工具在其本地库存管理系统 (IMS) 和基于云的电子商务平台之间实现实时数据同步。 当客户在线购物时，数据集成工具不断捕获交易详细信息并实时更新 IMS。 这种同步可确保在线商店和实体零售店都拥有最新的库存信息，从而防止缺货和库存过剩的情况。

数据治理与合规

数据集成工具具有内置功能来执行 数据治理政策确保根据监管要求和内部政策处理和管理数据。例如，金融机构可以利用符合所有法规的现代数据集成工具来遵守监管报告要求。

数据集成工具如何工作？

现代数据集成平台提供了易于使用的用户界面（UI），简化了 创建数据管道.拖放式用户界面使用户能够构建全自动 数据管道 无需编写一行代码。

以下是典型数据集成工具的工作原理：

1. 数据提取： 数据集成工具提供连接器或适配器，可以无缝连接到各种数据源，例如数据库、文件、API 和云应用程序。 这些工具允许用户配置数据源连接并提取所需的数据，而无需涉及任何查询或编码。
2. 数据转换：提取数据后，内置转换允许用户操作数据并提高其质量。 这些转换包括合并、连接/树连接和规范化/反规范化等。 一些数据集成项目需要 数据转换 将数据加载到目的地后 （ELT），这也得到现代工具的支持。
3. 数据映射： 数据集成工具提供了有助于数据映射的图形用户界面。 它允许用户准确地将来自不同来源的数据元素映射到目标数据模型中的相应字段。 数据映射确保来自不同来源的数据可以适当地集成并相互关联。
4. 数据加载和集成： 转换和映射数据后，数据集成工具将数据加载到目标目的地。 大多数数据集成工具支持多种类型的数据加载，例如批处理和实时数据流。
5. 数据验证： 许多数据集成工具提供 数据验证 检查集成数据的准确性和完整性的能力。 用户可以定义验证规则和检查，以确保集成数据满足预定义的标准或业务规则。

数据集成解决方案的类型

数据集成供应商定期更新现有产品，同时推出创新解决方案以应对技术进步。 从手动到全自动，企业可以使用无数的数据集成解决方案来实现数据驱动的计划。

以下是一些常用的数据集成解决方案：

通过编码工具手动集成数据

手动数据集成是一种数据集成方法，其中操作员手动合并和整合数据，而不使用上述任何自动化工具或软件。 来自不同来源（例如数据库）的数据通过编码和运行查询被提取、转换并加载到目标系统中。

虽然手动数据集成对于小规模操作或一次性任务来说是可行的，但对于管理大量数据而言，它非常耗时、容易出错且效率低下。 因此，企业通常采用自动化数据集成工具和解决方案来提高准确性和效率。

一体化数据集成工具

这些是全面的数据集成解决方案，可以简化和自动化整个数据集成过程。 这些平台配有内置连接器，可以连接到各种数据库、基于云的应用程序和第三方系统。 凭借数据映射、内置数据转换和数据治理等功能，这些平台使企业能够端到端地管理和维护其数据管道。

一体化数据集成工具也称为统一数据集成解决方案，因为它们可以在单个软件包中促进数据管理的多个方面，例如：

• 非结构化数据提取
• ETL 和 ELT
• 数据集成
• 数据迁移
• 数据同步
• 数据质量管理
• 数据仓库

提取、转换和加载 (ETL) 工具

这些是传统的数据集成工具，涉及三个不同的步骤。 首先，ETL 工具允许用户连接到各种源系统并从中提取数据，例如数据库、应用程序、文件和 API。 接下来，他们将其转换为一致的格式，以确保兼容性和准确性。 最后，他们将转换后的数据加载到目标系统中，以便稍后访问和使用。

提取、加载和转换 (ELT) 工具

这种新型数据集成工具因其性能和可扩展性优势而越来越受欢迎。 ELT 工具与 ETL 工具类似，但它们将数据转换步骤推迟到将数据加载到目标系统之后。 这意味着数据以其原始和本机形式直接加载到目标系统中。 一旦进入目标系统，数据就会使用目标系统（通常是数据仓库或基于云的存储）的计算能力和功能进行转换和处理。

基于云的数据集成解决方案

随着云计算的日益普及，许多企业正在将数据迁移到云端。 基于云的数据集成解决方案使组织能够无缝集成和管理来自各种来源的数据，无论是在云端还是在本地。

随着业务的扩展，企业可以利用这些数据集成解决方案快速扩展其数据运营，从而避免大量的前期基础设施投资。 这种动态可扩展性确保它们保持最佳性能和效率，同时降低资源过度配置或利用不足的风险。

15 年 2025 种最佳数据集成工具

以下列出了十大数据集成工具及其优缺点：

Astera

Astera 是一个由自动化和人工智能 (AI) 驱动的端到端数据集成平台。从任何数据源的非结构化数据提取到转换、清理和将数据加载到您选择的目的地， 构建整个数据仓库, Astera 提供了一个具有完全无代码、拖放式 UI 的一体化软件包。 这意味着用户可以获得 一致、统一的体验 无论他们想要提取数据还是构建成熟的数据仓库。

是什么让 Astera 一个出色的数据集成平台：

• 直观的拖放式用户界面，由 AI 功能提供支持
• AI驱动的数据提取 和 文件处理
• 来自多个来源的无代码数据集成
• 无代码数据仓库，包括本地和云
• 无代码 API 和 EDI 管理
• 预建连接器，实现无缝集成
• 嵌入式功能可确保数据质量
• 庞大的内置转换库
• 端到端工作流程自动化和编排

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Jitterbit

Jitterbit 是一种数据集成工具，允许公司建立与应用程序和服务的 API 连接。 与其他数据集成工具一样，它使他们能够组合来自多个来源的数据以实施 BI 计划。 用户还可以利用人工智能功能来加快流程。

主要特点：

• API集成.
• 预建的连接器和模板。
• 直观的拖放界面。

利弊： Jitterbit 有很多 API管理 功能和连接选项。然而，在日志记录功能、调试和版本控制方面，它落后于竞争对手。此外，用户界面需要改进，以便像其他工具一样直观。较高的定价可能难以证明其合理性，尤其是当它不是一站式数据集成解决方案时。

最佳用例场景： 涉及数据流、同步和系统整合的简单数据集成和迁移任务。

Celigo

塞利戈是一个 集成平台即服务 (iPaaS) 它允许企业连接到应用程序并自动执行任务。 类似于数据集成解决方案，它提供多种功能，包括内置连接器和可视化 UI。

主要特点：

• 预建模板。
• 直观、低代码的界面。
• 业务流程自动化。

利弊： Celigo 部署迅速，非常适合实现业务流程自动化。据用户称，使用 Celigo EDI交易 是复杂且不直观的。 该平台还需要改进，以免随着数据量的增加而出现瓶颈，从而导致加载时间增加。

最佳用例场景： 将电子商务平台与后端系统同步。

Informatica的

Informatica 提供 企业级云数据管理解决方案。它还提供基于ETL的数据集成工具，使企业能够整合来自不同来源的数据。

主要特点：

• 通过 CLAIRE 引擎进行 AI 驱动的数据集成。
• 数据治理工具.
• 支持多云和本地环境。

利弊： 虽然它提供了多种服务和工具，但由于界面差异很大，公民集成商的导航变得越来越棘手。根据 Gartner 等热门评论渠道，用户发现调试映射和工作流很复杂。它的一些转换消耗了大量的内存和计算资源。此外，用户必须处理多个客户端和工具才能部署和监控单个工作流。这些麻烦使得学习曲线漫长而陡峭，这不值得更高的定价，并促使企业寻找 Informatica 替代方案.

最佳用例场景： 跨来源和系统的数据管理、集成和治理。

Pentaho的

Pentaho 主要是一个 BI 工具；但它提供了基本的数据集成功能。它还提供 OLAP 服务和多种工具，包括数据挖掘、提取和迁移。

主要特点：

• 集成的 ETL 和分析平台。
• 支持大数据和物联网。
• 拖放数据管道设计。

利弊： 它支持大量数据，并提供了一种灵活且简单的数据管道构建方法。根据客户评论，设置 Pentaho 是一个复杂的过程，需要频繁测试。其数据可视化需要提供更多自定义选项才能与竞争对手相媲美。此外，它本身并不支持更广泛的数据源。错误处理可能是一个重大问题，因为错误日志不提供详细信息。

最佳用例场景： 商业智能和报告。

Alooma

Alooma 是一个数据管道即服务平台，可让企业集成来自各种来源的数据。 它于 2019 年被谷歌收购。

主要特点：

• 实时数据流。
• 与 Google Cloud 无缝集成。
• 模式映射和数据丰富。

利弊： Alooma 擅长实时数据处理。它还提供了模式处理的灵活性。作为一个提取和加载平台，Alooma 允许开发人员仅使用名为 Code Engine 的 Python 环境来转换数据。此外，它仅原生支持少数数据源和目标。此外，在被 Google 收购后，用户无法再与 AWS 集成。Alooma 的文档有很大的改进空间，其客户支持需要更加敏捷。

最佳用例场景： 创建数据管道来分析数据。

拓蓝

Talend（现已被 Qlik 收购）提供 企业数据管理解决方案。 其中包括数据集成、准备、质量和治理等。

主要特点：

• 开源版和企业版。
• 集成数据质量和治理工具。
• 云和本地部署选项。

利弊： Talend 因其灵活性而受到称赞，可满足不同的预算水平和要求。它提供广泛的连接选项。然而，设置起来可能很繁琐和复杂。与其他完全无代码的数据集成平台不同，例如 Astera，用户需要能够编写代码才能充分利用 Talend 的全部功能。此外，Talend 用户经常抱怨其用户界面不佳且缺乏文档，这让业务用户难以浏览该平台。详细了解 人才替代品.

最佳用例场景： 从多个源提取、转换和加载数据。

阿尔托娃

Altova 是一个数据集成工具，强调涉及 XML、JSON 和其他文件格式的数据转换和映射。 它利用基于 Windows 的 IDE，使用户能够通过其图形 UI 转换数据。

主要特点：

• 可视化数据映射界面。
• 支持各种格式。
• MapForce Server 的自动化功能。

利弊： Altova 支持多种数据类型，因此是一款多功能工具。它的界面功能强大，但对于初学者来说学习难度可能比较大。与其他数据集成工具不同，Altova 主要是一款数据转换和映射工具。这意味着它仅适用于基本的数据集成项目。它可以将数据从一种格式转换为另一种格式。

最佳用例场景： 文件格式的数据转换和映射。

快照逻辑

SnapLogic 是一个 iPaaS 平台，提供应用程序、云和数据集成功能。 与更全面的数据集成平台相比，SnapLogic 提供的功能相对较少，主要集中在内置连接器、实时和批处理、数据质量和安全性。

主要特点：

• 人工智能驱动的集成援助（Iris）。
• 预建连接器适用于多种应用。
• 拖放界面。

利弊： 主要缺点之一是缺乏 Git集成 与流行的版本控制系统。 此外，它的用户界面缺乏方便商业用户导航的功能。 文档也很浅薄，尤其是在涉及错误处理和 Snap 包时。

最佳用例场景： 结合多个来源的数据。

IBM

IBM 提供 InfoSphere DataStage，一款用于数据集成的 ETL 工具。该工具允许用户理解、转换和 清理他们的数据. 它提供大规模并行处理 (MPP) 功能，以实现可扩展性和灵活性。

主要特点：

• 并行处理架构。
• 支持大数据和云环境。
• 强大的元数据管理。

利弊： 据知名评论渠道的用户称，IBM InfoSphere 的初始设置非常复杂。 此外，用户界面并不像业务用户期望的那样直观，使得该工具复杂且耗时。 错误消息也不是不言自明的，这进一步增加了不必要的延迟。

最佳用例场景： 将来自不同来源的数据集中到一个目的地。

Fivetran

Fivetran 是一家数据集成和 ETL/ELT 提供商。它拥有一个连接器库，可连接到各种数据库和数据仓库，既可以在本地部署，也可以通过混合方式部署。

主要特点：

• 提供大型连接器库。
• 与其他数据集成工具一样符合 GDPR 标准。
• 数据复制.

利弊： Fivetran 提供许多连接功能和选项，用于获取自定义连接器。它符合数据安全法规，并拥有活跃的用户社区。虽然它提供日志记录功能，但评论网站上的用户需要更强大的版本。对于非技术用户来说，使用 Fivetran 具有挑战性，而且随着数据量的增加，成本会变得非常高。

最佳用例场景： 数据复制和移动同时保持安全性。

海沃数据

Hevo Data 是一家 无代码数据管道平台 可以将来自多个来源的数据集成到数据仓库中。它支持实时数据流，并提供 150 多个预构建连接器。

主要特点：

• 简单易用的界面。
• 多种连接器，如同其他集成工具。
• 还提供自动模式映射。

利弊： Hevo 提供了无代码和 Python 转换的灵活性。它易于设置和使用。但是，该平台没有太多用于指定数据提取频率的选项。许多用户还发现该工具太贵了。此外，大规模分类和复制管道可能很困难。

最佳用例场景： 为技术专长有限的团队提供实时数据集成。

AWS胶水

AWS Glue 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的 ETL 服务。它旨在准备和转换数据以供分析。它与其他 AWS 服务无缝集成。

主要特点：

• 无服务器架构。
• 可扩展的数据集成。
• 自动化模式发现。

利弊： 它支持多种数据格式并提供自动数据编目。但是，该服务对于初学者来说学习难度很高，并且对于复杂的 ETL 作业来说成本可能很高，尤其是在 AWS 环境之外。因此，如果您没有在 AWS 生态系统上投入大量资金，请考虑使用更用户友好的数据集成解决方案。

最佳用例场景： AWS 生态系统内的大规模 ETL 流程。

马蒂利翁

Matillion 是一个专为云数据仓库设计的 ETL/ELT 平台。它提供了用户友好的界面，并与 Snowflake、Amazon Redshift 和 Google BigQuery 等流行平台集成。

主要特点：

• 云原生架构。
• 预制连接器 主要云数据仓库.
• 可视化工作流程设计。

利弊： Matillion 以其易用性和在云环境中的部署而闻名。它支持复杂的数据转换并具有错误处理功能。然而，最新的评论提到 Git 集成和版本控制功能很少。Matillion 中的 API 集成也很有限。

最佳用例场景： 为大量使用云数据仓库的企业进行云数据转换和加载。

空字节

Airbyte 是一款开源数据集成工具，允许用户创建自定义连接器并跨各种平台同步数据。它以数据工程师和开发人员为重点，提供灵活性。

主要特点：

• ETL/ELT 支持。
• 可扩展的定价。
• 广泛的数据源覆盖。

利弊： 由于是开源产品，Airbyte 可供许多用户使用。根据您的使用情况，它可能具有成本效益。但是，它需要技术专业知识来设置和维护，并且缺乏更成熟的商业产品的完善和功能。

最佳用例场景： 为具有编码专业知识的数据工程团队提供定制数据集成。

如何选择正确的数据集成解决方案？

市场已经成熟，拥有各种数据集成工具和服务提供商。 选择正确的数据集成解决方案是一项至关重要的战略决策。 企业应考虑所有因素，以确保所选解决方案与其现有数据堆栈无缝集成。 这些因素可能包括：

业务规模

公司应确保所选的数据集成解决方案适合其需求。 例如，小型初创公司的数据集成需求与大型跨国公司的数据集成需求有很大不同。 可能完美适合小型企业的解决方案可能无法扩展或足够强大，无法处理大型企业面临的复杂性。

可扩展性

数据量直接影响集成过程的性能。 随着业务的增长，它们生成和处理的数据量也会增加。 数据集成解决方案必须具有可扩展性，以适应不断增长的数据量，而不影响性能或引入瓶颈。 确保集成解决方案能够有效处理传入数据量以避免数据处理和同步延迟至关重要。

可用预算

实施数据集成工具涉及各种成本，例如许可和基础设施费用、持续维护、培训和支持。 不同的解决方案具有不同的定价模型，其价格可能会根据数据量、处理能力和附加功能等因素而有很大差异。 因此，企业必须进行尽职调查，以避免供应商锁定或在不必要的功能上超支。

必备功能

每个数据集成工具都提供不同的特性和功能。 然而，一些核心功能通常被认为是必不可少的，因为它们对于确保顺利集成非常重要。 这些因素包括：

• 用户友好的拖放式 UI
• 支持广泛的数据源和目标
• 内置转换库
• 批处理和实时集成能力
• 数据质量管理
• 错误处理和监控功能
• 数据治理、安全性和合规性功能
• 自动化和流程编排能力

部署时间

组织通常有时间敏感的业务需求，需要快速实施和结果。 冗长的部署过程会延迟对关键数据洞察的访问并阻碍决策制定。 这些问题可能导致错失机会或处于竞争劣势。 可快速部署的数据集成解决方案使企业能够迅速抓住机遇。 因此，实现价值的时间是选择数据集成工具时要考虑的关键因素。

数据集成解决方案提供商的声誉

可靠的解决方案提供商会采取一切措施来提供经过充分测试且功能丰富的解决方案，并以可靠的客户支持和定期更新为后盾。 他们的声誉建立在现有客户的满意度和成功实施的基础上，这给潜在买家注入了信心。 选择信誉良好的提供商可以降低集成项目关键阶段不必要的成本、数据集成问题或支持不足的风险。

数据集成工具的好处

随着来自多个源系统的大量信息涌入，企业需要主动处理数据的 XNUMX 个 V：价值、多样性、速度、准确性和数量。 以下是数据集成工具使企业受益的一些方式：

改进的决策

数据集成软件有助于实现具有准确和最新信息的 SSOT，从而显着改进业务决策流程。

此外，数据集成平台允许企业提取和分析特定数据，例如客户偏好，从而制定更有针对性的营销活动和个性化销售策略。

自动化业务流程

数据集成工具自动化各种业务流程，包括客户加入和订单履行。用户可以使用这些工具自动将数据从多个来源（例如营销平台）传输到中央位置。这个集成的 数据存储库 确保客户详细信息在所有相关系统中得到一致更新。因此，每当新客户注册或与公司互动时，数据集成平台就会自动在所有系统之间实时传播和同步他们的信息。

降低成本

当一个组织拥有多个数据系统时，其数据可能分散在各个平台和部门。 这会导致效率低下和重复工作，不必要地增加成本。 数据集成工具可以帮助企业消除维护冗余数据系统（例如单独的数据库、应用程序或软件）的需要，从而降低这些成本，而这些系统通常是由于孤立的数据实践而产生的。

此外，企业还可以减少与以下相关的直接和间接成本：

• 劳动
• 基础设施
• 数据错误
• 决策效率低下
• 客户获取和保留

改善客户服务

集中式数据存储库，包括通过 客户门户使企业能够更好地了解每位客户的需求和偏好。快速的数据驱动洞察能够实现定制化的客户互动，从而提升客户服务质量。例如，客户服务代表可以访问客户与公司互动的完整历史记录，从而能够结合具体情况并富有同理心地解答客户咨询。

提高合规性和安全性

集中数据使企业能够实施更强大的数据治理实践。 它还允许他们遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 或《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 等法规。

企业可以通过维护全面的数据沿袭和历史记录的数据集成工具来满足合规性要求。 这些工具可以生成详细的报告，概述从源头到最终目的地的整个数据旅程。 这包括有关数据转换、系统之间的数据传输以及在此过程中所做的任何修改的信息。

此外，数据集成软件还提供访问控制、数据加密和审计功能。这些功能使企业能够为敏感数据提供额外的保护。维护集中式数据中心有助于实现一致的数据跟踪，这对于在监管检查和审计期间证明合规性至关重要。

提高敏捷性和协作性

将不同来源的数据整合到一个统一的视图中，可以显着提高整个组织的数据可访问性，从而使利益相关者能够监控市场指标并及时对市场变化做出反应。

数据集成工具还可以充当无缝的桥梁 数据共享 和协作，打破不同部门之间的信息孤岛。

利用人工智能平台实现数据集成自动化

数据集成是一个持续不断的过程。 它包括确定范围、设定目标以及制定和执行有效的数据管理策略以实现目标。

一旦明确了业务需求，下一步就需要选择正确的数据集成工具，例如 Astera，这有望有效且高效地满足这些要求。 然而，选择数据集成解决方案需要仔细考虑上面讨论的几个因素，其中最重要的是业务需求。 通过解决这些因素，组织可以实现 SSOT 并支持数据驱动的决策。