提取、轉換和加載 (ETL) 軟件是將數據從多個源傳輸到統一存儲庫（例如數據倉庫或數據湖）所需的工具。

ETL 工具已經使用了近五十年，使組織能夠持續分析、開發和處理數據。幾家資深的數據庫管理、分析和商業智能企業供應商繼續引領潮流。與此同時，行業解決方案將在 2022 年不斷發展，以滿足云和邊緣數據處理需求。

本文介紹了頂級 ETL 工具和軟件解決方案，以及數據集成工具中需要考慮的事項。

什么是 ETL 工具？

ETL 工具輔助或完全管理數據集成過程，其中組織從多個存儲庫中提取數據，轉換組合數據，并將數據加載到新的存儲庫或倉庫中。

ETL 軟件組織結構化和非結構化數據，確保整個三步流程中的數據完整性，從而使應用程序開發人員和組織能夠訪問可操作的數據。

頂級 ETL 工具

1、菲弗特蘭

菲弗特蘭

Fivetran是一家專門的 SaaS 數據集成供應商，為組織和應用程序提供兩種 ETL 解決方案。憑借 99.9% 的平臺正常運行時間，Fivetran 可以復制云和本地數據庫、遷移大量數據，并使用預構建的數據模型豐富分析。

Fivetran 優點和缺點

優點

• 直觀的信息可訪問權限，確保安全和管理訪問
• 輕松同步來自多個數據庫和云應用程序的數據
• 用戶友好的 GUI，方便管理員無縫實施和管理
• 考慮到供應商的數據處理能力，具有成本價值

缺點

• 手動重新同步數據所需的努力和有限的選項
• 某些受支持的連接器出現間歇性響應
• 通知和警報可以更及時
• 一些流行的數據遷移應用程序缺乏集成

特點：Fivetran

• 數據阻止以確保特定列或表不會復制到目標
• 通過基于日志的復制進行軟刪除可以繼續分析已刪除的數據
• 使用 Fivetran REST API 為用戶、群組和連接器執行中央功能
• 具有前向和后向同步步驟的優先級同步
• 事件跟蹤庫支持AWS、Apache、Snowplow、Segment 和 Webhooks

2、日立 Vantara

Hitachi Vantara Lumada 數據操作套件

Hitachi Vantara（日立數據系統 (HDS) 的繼任者）通過其 Lumada DataOps Suite 提供強大的數據集成、可視化和分析解決方案。提供的值得注意的 Lumada 工具包括數據目錄和邊緣智能；客戶還可以選擇 Hitachi Vantara 的企業數據管理和分析解決方案 Pentaho。

Hitachi Vantara Lumada DataOps 套件的優缺點

優點

• 使用大量工具來轉換數據而無需編碼，從而節省時間
• 數據集成實施項目成功率高
• 用于實施企業版的可視化和直觀的軟件
• Apache 2.0 許可下的強大社區版本免費提供

缺點

• 文檔和錯誤消息缺少額外的技術信息
• 管理和維護解決方案需要更多的技術經驗
• 產品支持團隊對查詢的響應延遲
• 對 Java 的依賴程度很高，導致工作受到 Java 更新的影響

功能：Hitachi Vantara Lumada DataOps 套件

• 廣泛支持轉換結構化、非結構化和半結構化數據
• 內容管理和版本控制，可輕松回滾到歷史版本
• 數據分析，如行計數、空值檢測和數學函數
• 用于創建數據管道的拖放設計器
• 通過 Hadoop 元數據注入快速加入新數據源

3、IBM

IBM InfoSphere 信息服務器

IBM在其 InfoSphere Information Server 中提供了領先的數據集成平臺。IBM InfoSphere Information Server 能夠進行大規模并行處理 (MPP)，是一款企業級解決方案。客戶可以在直觀的 Web 界面中使用一系列功能，包括多云數據集成、對非結構化數據的支持以及數據質量分析。

IBM InfoSphere Information Server 優點和缺點

優點

• 方便供應商解決方案堆棧的現有客戶
• 可用的供應商軟件文檔和可訪問的技術支持
• 強大的數據復制和同步功能
• 靈活的事件驅動架構和 REST API，適合客戶端 SOA

缺點

• 與其他 ETL 解決方案相比價格昂貴，并且對于小型團隊來說很復雜
• 難以創建源到目標的地圖并分析不同的工作
• 一些穩定性問題和間歇性響應的情況
• 實施過程棘手，初始配置管理對成功至關重要

功能：IBM InfoSphere 信息服務器

• 提取、轉換、分發和擴展大量數據以進行倉儲
• 使用 IBM Watson Knowledge Catalog 對非結構化數據源進行分類
• 自動化數據質量和治理以滿足合規性要求
• 清理、監控和維護數據的完整性
• 在 Hadoop 等大數據集群上運行數據分析工作負載

4、信息學

Informatica成立于 1993 年，是一家長期從事數據轉換管理、軟件開發和 ETL 的供應商。Informatica Cloud Data Integration 是該公司的云原生解決方案，可增強數據源連接性、增強用戶能力并統一跨云服務的元數據。Informatica 的解決方案包括一系列用于現代數據集成的高級功能。

Informatica 云數據集成的優缺點

優點

• 能夠無延遲或限制地共享大量數據
• 用于數據轉換任務的穩定數據編排軟件
• 直觀的界面平衡了用戶友好性和技術特性
• 用于校正數據的靈活數據轉換和操作技術

缺點

• 難以創建數據管道和調度復雜場景
• 成本限制了預算較大的公司的解決方案
• 調度功能有限，需要集成其他解決方案
• 需要改進變更管理日志

功能：Informatica Cloud 數據集成

• 訪問 Spark 無服務器計算引擎進行數據集成映射
• 數百個適用于云和本地系統的開箱即用連接器
• 用于編排和調度數據集成作業的任務流設計器
• 變更跟蹤功能可以查看數據存儲中的變更
• 利用人工智能自動調整功能靈活擴展集群

5、微軟

Microsoft SQL Server 集成服務 (SSIS)

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) 是一個用于創建企業數據集成和轉換的高質量平臺。SSIS 非常適合需要直觀 ETL 的面向 Microsoft 的組織，它包括多個內置任務和轉換；用于存儲、運行和管理包的目錄數據庫；以及用于構建包的可視化工具。

Microsoft SSIS 的優點和缺點

優點

• 通過拖放方式實現組件可視化，并可選擇后端編碼
• 構建并自動化數據傳輸，輕松實現數據轉換
• 用戶稱贊創建 ETL 映射和存儲過程的功能
• 與 Outlook 和 SCD 等 Microsoft 應用程序集成

缺點

• 缺乏與其他流行數據集成工具的集成
• 批量數據工作負載或大規模數據倉庫的性能問題
• 手動部署過程可能是一個痛點，需要技術專業知識
• 不像其他 ETL 解決方案那樣自動化

功能：Microsoft SSIS

• 內置數據源連接器、任務和轉換
• 用于修改 IS 對象屬性、映射和列的高級編輯器
• 用于創建、維護和重用 SSIS 包的圖形工具
• 變更數據捕獲管理和數據挖掘查詢轉換
• 支持 BI、行、行集、拆分和連接、審計和自定義轉換

6、甲骨文

Oracle 數據集成器

Oracle Data Integrator 是 IT 巨頭用于大數據準備、數據質量、元數據管理和云數據的數據集成解決方案套件的一部分。Oracle Data Integrator 企業版可以通過統一管理、高可用性和集群可擴展性功能簡化復雜的部署。

Oracle Data Integrator 優點和缺點

優點

• 強大的用戶界面和用戶體驗，對非技術用戶來說也很直觀
• 贊揚該解決方案的影響分析工具和可靠性
• 輕松開發、管理和處理復雜工作負載的代碼
• 與其他應用程序廣泛集成，以收集和構建數據

缺點

• 復雜的實施需要高級 IT 技能才能正確處理數據
• 難以調試實例，缺乏文檔和錯誤消息詳細信息
• 與其他 ETL 工具相比，缺少對象的拖放功能
• 昂貴的許可證費用不適合較小的團隊和組織

功能：Oracle Data Integrator

• 通過增量處理實現數據倉庫的大容量加載
• 內置 Spark、Hive、Pig、HDFS、HBase 和 Sqoop 大數據連接
• 使用 Oracle GoldenGate 支持批量或實時遷移
• 通過數據同步基礎設施掌握數據管理控制
• 用于管理開發、測試和生產環境的發布控制

7、柯利克

Qlik 數據集成

Qlik自 1993 年推出以來一直專注于數據集成技術。Qlik 數據集成套件包括用于數據復制、倉庫自動化、企業級目錄等的產品。借助 Qlik Enterprise Manager，客戶可以監控數據管道并管理整個 IT 環境中的配置。

Qlik 數據集成的優缺點

優點

• 提高大數據集成項目的靈活性和可擴展性
• 輕松添加源表和從異構源復制任務
• 批量數據加載需要較少的開發工作量和最小的源影響
• 用戶對 CDC 識別數據更改的流程表示贊賞

缺點

• 初始化配置策略時權限管理相關問題
• 批處理、數據治理和耗時部署困難
• 性能不一致和生產問題
• 文檔和故障排除能力不一致

功能：Qlik 數據集成

• 用于實時洞察數據的強大分析用例
• 多源日志讀取和延遲抑制等功能
• 實時復制以及延遲和 CPU 和 RAM 使用情況的圖形表示
• 自動滿載表格并無縫傳輸至CDC監控
• 跨平臺（包括 Oracle、SQL Server 和 Snowflake）的任務設置相同

8、樹液

SAP 數據服務

SAP是一家經驗豐富的跨國軟件公司，擁有 50 年的經驗和一整套企業應用程序。SAP 數據服務是供應商的解決方案，用于集成、轉換和連接數據，以優化其在 ETL 工具中的使用。借助 SAP，客戶可以及時做出基于數據的決策，并豐富整個 IT 環境中的業務流程。

SAP 數據服務的優缺點

優點

• 通過實用的數據模板快速、可靠、一致的結果
• 非常適合現有 SAP 客戶，具有與 SAP 模塊的內置集成
• 部署的簡易性和技術支持服務的質量
• 實時和批處理作業、自定義和詳細報告等功能

缺點

• 缺乏與其他廣泛數據集成解決方案的集成
• 與現代 UX 平臺相比，GUI 更像是命令行界面 (CLI)
• 調試、安排作業和加載 Excel 文件很困難
• 實施和維護需要經過培訓的人員和技術專長

功能：SAP 數據服務

• 安全、統一的多個平臺數據集成，用于數據分析
• 用于復制、轉換和加載數據的各種數據捕獲機制
• 提取并轉換 220 種不同文件類型和 31 種語言的數據
• 與 SAP Business Suite 應用程序和 SAP HANA 本機集成
• 使用強大的數據質量標準設計、測試、調試和運行數據集成

9、塔蘭德

Talend 數據結構

Talend成立于 2005 年，是一家專業的 ETL 供應商，通過其 Talend Data Fabric 解決方案提供數據集成、數據完整性以及應用程序和 API 集成。客戶還可以訪問 Talend Trust Score，以深入了解源數據和數據健康狀況。Talend 的技術合作伙伴包括 AWS、Azure、Cloudera、Databricks、Google 和 Snowflake。

Talend Data Fabric 的優缺點

優點

• 易于使用的拖放界面可用于設計復雜的應用程序
• 多個用于數據集成的開箱即用組件和功能
• 無縫實施，無需聘請專家
• 具有自定義 Java 組件和多種連接選項的敏捷解決方案

缺點

• 通過云服務處理批量更新時對現有作業的影響不穩定
• 需要額外的管理和運營支持開銷
• 不太適合 SMB 環境中的小規模部署
• 缺少用于比較或合并兩個版本以進行版本管理的選項

功能：Talend Data Fabric

• 具有審計、共享、搜索和發現功能的數據庫存管理
• 構建和部署數據管道模板以供在整個 IT 環境中重復使用
• 支持云數據倉庫和混合多云項目
• 自助服務工具允許從任何數據源或文件類型中提取數據
• 輕松創建和測試遷移并實現可視化進展

10、蒂布科

TIBCO Jaspersoft ETL

TIBCO Software自 1997 年以來一直是一家商業智能供應商，2014 年，該供應商收購了 Jaspersoft，擴大了其在 ETL 市場的影響力。與 Talend 的數據集成技術合作，TIBCO Jaspersoft ETL 提供標準和擴展大數據訂閱，提供廣泛的連接器、批處理作業和高級支持。

TIBCO Jaspersoft ETL 優點和缺點

優點

• 報告的定制程度是交互式的和以用戶為中心的
• 能夠設計、開發、測試和部署數據轉換
• 無縫調度報告服務器上的數據傳輸
• 非常適合需要強大報告軟件的中小型企業

缺點

• 復雜的用戶界面需要技術經驗和陡峭的學習曲線
• 調度作業的集成和選擇或參數有限
• 缺乏對某些高級查詢和技術文檔的支持
• 內存占用高，性能滯后；復雜報告延遲

功能：TIBCO Jaspersoft ETL

• 支持數千個作業的單個和持續數據同步步驟
• 輕松操作來自 RDBMS、平面文件、云、大數據和NoSQL 數據源的數據
• 與 Java、Eclipse IDE 和數據源連接的集成
• 加速設計并為必要的代碼創建測試
• 通過清理、去重、驗證和豐富來建立高質量數據

選擇 ETL 解決方案的注意事項

有多種 ETL 解決方案可滿足不同組織規模和需求。評估市場時，請考慮以下問題：

• 該解決方案是否提供了平衡用戶友好性和高級功能的用戶界面？
• 該解決方案是否與必要的數據源、數據庫和應用程序兼容？
• 該解決方案是否提供有效的錯誤處理，確保數據完整性？
• 該解決方案附帶哪些內置連接器和集成？
• 該解決方案是否可以擴展以擴大數據集成計劃？
• 該解決方案是否提供來自 Web 應用程序的實時監控和數據訪問？
• 供應商提供什么技術文檔？
• 該解決方案是否具有性能調整和下推優化功能？
• 該解決方案能否有效管理源數據和組合數據的變化？

ETL 工具的類型

ETL 工具如何工作？

ETL 工具對于管理數據湖、數據中心、數據倉庫和數據庫的人員來說必不可少。這些解決方案可以高效、安全地管理組織和客戶數據流。

ETL 軟件負責執行數據流程，通過三步流程準備數據。ETL 工具具體包括：

1. 從多個來源提取經過驗證的數據，包括不同的數據庫和文件類型
2. 轉換、清理、審計和組織數據以供人員使用
3. 將轉換后的數據加載到可訪問的統一數據存儲庫中

在第一步和第二步之間，ETL 工具會進行數據清理，以將重復和無效數據從轉換后的負載中分離出來。在轉換步驟中，將來自多個數據庫的字段匹配為單個統一數據集的過程稱為數據映射。

Talend 儀表板顯示了數據映射功能的示例。

為了節省時間，ETL 軟件將處理過程分為數據管道，從而實現數據在流程中每一步的自動轉換。請注意，特定于源的代碼、數據格式的變化以及數據速度的提高等問題可能會影響提取過程并增加常見錯誤。

ETL 與數據集成的關系

ETL 是一種數據處理流程，自 20 世紀 70 年代和 80 年代數據倉庫和企業數據庫管理的早期開始使用。盡管 ETL 仍然是管理數據的重要功能，但許多解決方案提供商和行業分析師已經不再使用“ETL”這個術語了。

買家可以看到，2022 年許多頂級 ETL 供應商被歸類為行業公司 Gartner 和 Forrester 的“數據集成工具”和“數據結構”等解決方案類別。因此，在描述傳統和高級 ETL 軟件解決方案時，ETL 和數據集成通常可以互換。