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Principales herramientas ETL del 2022

En esta era impulsada por datos, las empresas aprovechan los datos para analizar productos, servicios, empleados, clientes y más a gran escala. Las herramientas ETL (Extract, Transform, Load) permiten el intercambio altamente escalado de información al reunir todos los datos de una organización y evitar los silos de datos.

¿Qué son las herramientas ETL?

ETL (Extract, Transform, Load) es un proceso de gestión de datos que consiste en recopilar información de múltiples fuentes para apoyar el descubrimiento, análisis, informes y toma de decisiones. Las herramientas ETL son sistemas que automatizan la conversión de datos crudos en información útil, la cual puede ser empleada para tomar decisiones empresariales efectivas. Estas herramientas extraen datos de fuentes subyacentes, transforman los datos para satisfacer los modelos de datos de los repositorios empresariales y cargan los datos en su destino final.

“Transformar” es, quizás, la parte más importante del ETL: se trata de asegurarse de que todos los datos tengan el tipo y formato adecuados para su uso previsto. El concepto de ETL ha estado presente desde la década de 1970, originalmente en el contexto de la construcción de almacenes de datos. Hoy en día, también se aplica en el ámbito del análisis de Big Data.

Elección de herramientas ETL

Existen varios factores que determinan cuál es la herramienta ETL que mejor se adapta a tus necesidades. Vamos a explorar algunos de los más relevantes.

Objetivos empresariales

Los objetivos de tu negocio son la consideración más importante al elegir herramientas ETL. Las necesidades de integración de datos del negocio requieren herramientas ETL que garanticen velocidad, flexibilidad y eficacia.

Caso de uso

Los casos de uso del cliente determinan qué tipo de herramientas ETL implementar. Por ejemplo, en los casos en que la implementación abarca diferentes casos de uso o implica diversas opciones en la nube, los enfoques modernos de ETL superan a los enfoques más antiguos.

Capacidades

Una buena herramienta ETL no solo debe ser lo suficientemente flexible como para leer y escribir datos independientemente de la ubicación, sino también permitir a los usuarios cambiar de proveedores sin largos retrasos.

Fuentes de datos

Las fuentes de datos determinan el tipo de herramientas de ETL que se implementarán, ya que algunas organizaciones pueden necesitar trabajar solo con datos estructurados, mientras que otras pueden tener que considerar tanto datos estructurados como no estructurados o tipos de datos específicos.

Presupuesto

Considerar el presupuesto mientras investigas soluciones prospectivas de ETL es crucial, ya que los costos pueden aumentar considerablemente con las herramientas de ETL que necesitan mucho mapeo de datos y codificación manual. Es clave no solo conocer la herramienta de ETL, sino también entender qué actividades de soporte tendrán un costo adicional para asegurarse de elegir la herramienta más adecuada.

Principales herramientas de ETL

Estas son nuestras opciones para las mejores herramientas de ETL basadas en nuestra encuesta y análisis del mercado.

Oracle Data Integrator




Oracle Data Integrator (ODI) es una plataforma de integración de datos completa que abarca requisitos de integración de datos como cargas de alto volumen y alto rendimiento en lotes, servicios de datos habilitados para SOA y procesos de integración de alimentación continua impulsados por eventos. Forma parte de la suite de soluciones de integración de datos de Oracle para calidad de datos, datos en la nube, gestión de metadatos y preparación de big data.

Oracle Data Integrator ofrece soporte tanto para datos estructurados como no estructurados y está disponible tanto como herramienta de ETL empresarial como una herramienta de ETL basada en la nube.

Diferenciadores clave

  • Transformación de datos de alto rendimiento: ODI ofrece una transformación de datos de alto rendimiento a través de un potente ETL que minimiza el impacto en el rendimiento de los sistemas fuente. También reduce costos utilizando la potencia de la CPU y la memoria del sistema de base de datos para llevar a cabo transformaciones en lugar de utilizar servidores de transformación ETL independientes.
  • Integraciones listas para usar: La Edición Enterprise de ODI proporciona una selección completa de conectores preconstruidos. Su diseño modular ofrece a los desarrolladores una mayor flexibilidad al conectar sistemas diversos.
  • Soporte de sistemas heterogéneos: ODI ofrece soporte para sistemas heterogéneos con integraciones para big data, bases de datos populares y otras tecnologías.

Contras: ODI puede requerir habilidades avanzadas de TI para la manipulación de datos, ya que su implementación puede resultar compleja. La licencia también puede resultar costosa para organizaciones y equipos más pequeños. Además, carece de las funciones de arrastrar y soltar características de otras herramientas ETL.

Azure Data Factory

Azure Data Factory simplifica la integración de datos híbridos a través de un servicio de integración serverless y totalmente administrado que permite a los usuarios integrar todos sus datos.

El servicio proporciona más de 90 conectores integrados sin costo adicional y permite a los usuarios construir no solo procesos ETL, sino también procesos ELT, transformando los datos en el almacén de datos. Estos procesos pueden construirse mediante programación o a través de un entorno intuitivo sin código. La herramienta también mejora la eficiencia general a través de procesos ETL autónomos y mejora la colaboración entre equipos con una mejor visibilidad de los datos.

Diferenciadores clave

  • Flujo de datos sin código: Azure Data Factory ofrece una capa de integración y transformación de datos que acelera la transformación de datos en las iniciativas de transformación digital de los usuarios. Los usuarios pueden preparar datos, construir procesos ETL y ELT, y orquestar y monitorear tuberías sin código. La asignación inteligente basada en intenciones automatiza las actividades de copia para transformar más rápido.
  • Conectores integrados: Azure Data Factory proporciona un servicio de pago por uso para ahorrar a los usuarios de los desafíos de costo, tiempo y el número de soluciones asociadas con la ingestión de datos de múltiples y heterogéneas fuentes. Ofrece más de 90 conectores integrados y un ancho de banda de red subyacente de hasta 5 Gbps de rendimiento.
  • Moderniza SSIS en unos pocos clics: Data Factory permite a las organizaciones volver a alojar y extender SSIS en unos pocos clics.

Contras: La herramienta admite algunos datos alojados fuera de Azure, pero se enfoca principalmente en la construcción de tuberías de integración que se conectan a recursos de Azure y otros recursos de Microsoft en general. Esto es una limitación para los usuarios que ejecutan la mayoría de sus cargas de trabajo fuera de Azure.

Talend Open Studio

Talend ayuda a las organizaciones a entender los datos que tienen, dónde están y su uso proporcionándoles los medios para medir la salud de sus datos y evaluar cuánto sus datos apoyan sus objetivos empresariales.

Talend Open Studio es una potente herramienta de ETL de código abierto diseñada para permitir a los usuarios extraer, estandarizar y transformar conjuntos de datos en un formato consistente para cargarlos en aplicaciones de terceros. A través de sus numerosas herramientas integradas de inteligencia empresarial, puede proporcionar valor a los especialistas en marketing directo.

Diferenciadores clave

  • Herramientas gráficas de conversión: La interfaz gráfica de usuario (GUI) de Talend permite a los usuarios mapear fácilmente los datos entre áreas de origen y destino seleccionando los componentes necesarios de la paleta y colocándolos en el espacio de trabajo.
  • Repositorio de metadatos: Los usuarios pueden reutilizar el trabajo a través de un repositorio de metadatos para mejorar la eficiencia y la productividad con el tiempo.
  • Herramientas de SCD de base de datos: El seguimiento de dimensiones de cambio lento (SCD) puede ser útil para mantener un registro de cambios históricos dentro de una empresa. Para bases de datos como MSSQL, MySQL, Oracle, DB2, Teradata, Sybase y más, esta función está integrada.

Contras: La instalación y configuración pueden llevar una cantidad significativa de tiempo debido a la naturaleza modular de la herramienta. Además, para obtener todos los beneficios, los usuarios pueden tener que actualizar a la versión de pago.

Informatica PowerCenter


Informatica es una compañía impulsada por los datos apasionada por crear y ofrecer soluciones que aceleren las innovaciones en datos. PowerCenter es el producto de integración de datos de Informatica, que es una plataforma impulsada por metadatos con el objetivo de mejorar la colaboración entre los equipos de negocios y TI y optimizar los flujos de datos.

Informatica permite la integración de datos ETL de clase empresarial para la integración de datos locales mientras proporciona ETL, ELT y procesamiento de datos elástico basado en Spark de primer nivel para todas las necesidades de integración de datos en la nube a través de la integración de datos nativa en la nube impulsada por inteligencia artificial (AI).

Diferenciadores clave

  • Servicio de Integración PowerCenter: El Servicio de Integración PowerCenter ayuda a leer y gestionar el flujo de trabajo de la integración, lo que a su vez proporciona múltiples integraciones según las necesidades de la organización.
  • Motor de Optimización: El Motor de Optimización de Informatica envía las tareas de procesamiento de datos de los usuarios al destino más rentable, ya sea ETL tradicional, procesamiento serverless Spark, pushdown en el ecosistema en la nube o pushdown en el almacén de datos en la nube. Esto asegura que se elija el procesamiento adecuado para el trabajo correcto, garantizando costos controlados y optimizados.
  • Transformación Avanzada de Datos: Informatica PowerCenter ofrece una transformación avanzada de datos para ayudar a desbloquear el valor de los datos no relacionales a través del análisis exhaustivo de JSON, PDF, XML, Internet de las cosas (IoT), datos de máquinas y más.

Contras: Para volúmenes más altos, los requisitos de recursos computacionales pueden ser elevados.

Microsoft SSIS


Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) es una plataforma para desarrollar soluciones de integración y transformación de datos de calidad empresarial para resolver problemas de negocios complejos.

Integration Services se puede usar para manejar estos problemas mediante la descarga o copia de archivos, la carga de data warehouses, la gestión de datos y objetos SQL, y la limpieza y minería de datos. SSIS puede extraer datos de archivos XML, archivos planos, bases de datos SQL, y más. A través de una interfaz gráfica de usuario (GUI), los usuarios pueden crear paquetes y realizar integraciones y transformaciones.

Diferenciadores clave

  • Transformaciones: SSIS ofrece un conjunto de transformaciones, como transformaciones de inteligencia empresarial (BI), de fila, de conjunto de filas, de división y unión, de auditoría y transformaciones personalizadas.
  • Diseñador de SSIS: El Diseñador de SSIS es una herramienta gráfica que se utiliza para construir y mantener paquetes de Integration Services. Los usuarios pueden utilizarla para construir el flujo de control y los flujos de datos en un paquete, así como para agregar controladores de eventos a paquetes y sus objetos.
  • Conectores de datos integrados: SSIS admite diversos conectores de datos integrados que permiten a los usuarios establecer conexiones con fuentes de datos a través de administradores de conexiones.

Contras: SSIS tiene un alto consumo de memoria, CPU y problemas de rendimiento con cargas de trabajo de datos a granel. La herramienta también requiere experiencia técnica, ya que el proceso de implementación manual puede ser complejo.

AWS Glue


AWS Glue es un servicio de integración de datos serverless que simplifica el descubrimiento, la preparación y la combinación de datos para análisis, desarrollo de aplicaciones y aprendizaje automático. Posee las capacidades de integración de datos que las empresas requieren para analizar sus datos y ponerlos en uso en el menor tiempo posible.

Los desarrolladores de ETL y los ingenieros de datos pueden construir, ejecutar y monitorear flujos de trabajo de ETL visualmente a través de AWS Glue Studio.

Diferenciadores clave

  • ETL Jobs a Escala: AWS Glue permite a los usuarios ejecutar y gestionar fácilmente trabajos ETL a escala, ya que automatiza una gran parte del esfuerzo requerido para la integración de datos.
  • ETL Jobs sin codificación: A través de AWS Glue Studio, los usuarios pueden crear, ejecutar y monitorear visualmente trabajos ETL de AWS. Pueden crear trabajos ETL que muevan y transformen datos a través de un editor de arrastrar y soltar, y AWS Glue generará automáticamente el código.
  • Pipelines ETL impulsados por eventos: AWS Glue permite a los usuarios construir pipelines ETL impulsados por eventos, ya que Glue puede ejecutar trabajos ETL a medida que llegan nuevos datos.

Contras: Dado que AWS Glue está diseñado para AWS y sus productos, puede resultar difícil de usar con otras tecnologías.

Integrate.io


Integrate.io es una solución de integración de datos y proveedor de ETL que ofrece a los clientes todas las herramientas necesarias para personalizar sus flujos de datos y ofrecer mejores pipelines de datos para mejorar las perspectivas y las relaciones con los clientes.

Este servicio de ETL es compatible con data lakes y se conecta con la mayoría de los principales data warehouses, lo que demuestra que es una de las herramientas de ETL más flexibles disponibles.

Diferenciadores clave

  • Rápida implementación con poco código: Integrate.io permite a los usuarios transformar sus datos con poco o ningún código, ofreciéndoles la flexibilidad que alivia la complejidad de depender de la codificación extensiva o de las transformaciones manuales de datos.
  • Reverse ETL: La plataforma de Reverse ETL de Integrate.io con bajo código permite a los usuarios convertir sus almacenes de datos en los latidos del corazón de sus organizaciones, proporcionando datos accionables en todos los equipos de los usuarios. Los usuarios pueden centrarse menos en la preparación de datos y más en información útil.
  • Una fuente única de verdad: Los usuarios tienen la capacidad de combinar sus datos de todas sus fuentes y enviarlos a un solo destino con Integrate.io. Una única fuente de verdad para los datos de los clientes permite a las organizaciones ahorrar tiempo, optimizar sus ideas y mejorar sus oportunidades en el mercado.

Contras: La herramienta no es compatible con soluciones on-premise.

Hevo Data


Hevo Data es un pipeline de datos sin código que simplifica el proceso ETL y permite a los usuarios cargar datos desde cualquier fuente de datos, incluyendo aplicaciones de software como servicio (SaaS), bases de datos, servicios de transmisión, almacenamiento en la nube, y más.

Hevo ofrece más de 150 fuentes de datos, con más de 40 de ellas disponibles de forma gratuita. La herramienta también enriquece y transforma los datos en un formato listo para el análisis sin que los usuarios tengan que escribir ni una sola línea de código.

Diferenciadores clave

  • Replicación Near Real-Time: La replicación en tiempo casi real está disponible para usuarios de todos los planes. Para fuentes de bases de datos, está disponible mediante la priorización de canalización, mientras que para fuentes SaaS, depende de los límites de llamadas de API (interfaz de programación de aplicaciones).
  • Transformaciones incorporadas: Hevo permite a los usuarios formatear los datos sobre la marcha con sus transformaciones de precarga de arrastrar y soltar y generar datos listos para análisis en sus almacenes utilizando la transformación posterior a la carga.
  • Confiabilidad a escala: Hevo proporciona una arquitectura tolerante a fallas de primera clase con la capacidad de escalar con baja latencia y cero pérdida de datos.

Contras: Algunos usuarios informan que Hevo es ligeramente complejo, especialmente en cuanto al soporte operativo.

Comparando las principales herramientas ETL

Herramienta Mapeo Drag and Drop Reporteo Auditoría Automatización
Oracle Data Integrator ✔ X ✔ ✔ ✔
Azure Data Factory ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
Talend Open Studio ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
Informatica PowerCenter ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
Microsoft SSIS ✔ X ✔ ✔ ✔
AWS Glue ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
Integrate.io ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
Hevo Data ✔ ✔ X ✔ ✔

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Author: Iván Torres
Author: Iván Torres

Iván Torres actualmente cuenta con una Maestría en Ciencias en Analítica de Negocios e Inteligencia Artificial Aplicada, otorgada por la Universidad de Charleston (West Virginia, USA), también es profesor de Ingeniería y Maestría en la Universidad TecMilenio, y ha contribuido en diferentes proyectos tecnológicos como analista, consultor y líder para empresas de ámbito internacional acumulando más de 15 años de experiencia en los campos de desarrollo de Software, Big Data, analítica de negocio e I.A. Editor de About Data Blog.

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