Las 15 mejores herramientas ETL para recopilar datos de marketing

El análisis de marketing avanzado moderno es difícil de imaginar sin las herramientas ETL. Después de todo, antes de que una empresa comience a crear informes y buscar información, todos los datos que recopilan de fuentes dispares deben procesarse: limpiarse, verificarse, incorporarse a un formato único y combinarse. Para eso están las herramientas ETL. En este artículo, detallamos los 15 mejores servicios ETL para 2023 para que pueda elegir el mejor para su negocio.

ETL (Extraer, Transformar, Cargar) es el proceso de integración de datos que sustenta el análisis basado en datos. Consta de tres pasos:

1. Los datos se extraen de la fuente original.
2. Luego, los datos se transforman en un formato adecuado para el análisis.
3. Finalmente, los datos se cargan en el almacenamiento, un lago de datos o un sistema de inteligencia comercial (BI).

ETL proporciona la base para un análisis de datos exitoso y proporciona una única fuente de verdad para garantizar que todos los datos de la empresa sean coherentes y estén actualizados.

Las herramientas ETL son servicios que lo ayudan a ejecutar procesos ETL. En pocas palabras, las herramientas ETL permiten a las empresas recopilar datos de varios tipos de múltiples fuentes, convertirlos en un solo formato y cargarlos en un repositorio centralizado como Google BigQuery, Snowflake o Azure.

• Ahorre tiempo y elimine el procesamiento manual de datos. Las herramientas ETL lo ayudan a recopilar, transformar y consolidar datos automáticamente.
• Facilite el trabajo con una gran cantidad de datos complejos y diversos: zonas horarias, nombres de clientes, ID de dispositivos, ubicaciones, etc.
• Reduzca el riesgo de errores de datos causados ​​por factores humanos.
• Mejorar la toma de decisiones. Al automatizar el trabajo con datos críticos y reducir los errores, ETL garantiza que los datos que recibe para el análisis sean confiables y de alta calidad.
• Debido a que ahorra tiempo, esfuerzo y recursos, el proceso ETL finalmente lo ayuda a aumentar su ROI.

Consideremos los tipos de herramientas ETL.

Todas las herramientas ETL se pueden dividir aproximadamente en cuatro tipos según su infraestructura y la organización o proveedor de apoyo. Algunos están diseñados para funcionar en el entorno local, algunos en la nube y otros tanto localmente como en la nube.

1. Herramientas ETL basadas en la nube

Las herramientas ETL basadas en la nube extraen datos de las fuentes y los cargan directamente en el almacenamiento en la nube. Luego pueden transformar estos datos utilizando el poder y la escala de la nube. Este es esencialmente un enfoque moderno para el proceso ETL familiar, en el que la transformación de datos ocurre después de que los datos se cargan en el almacenamiento.

Las herramientas ETL tradicionales extraen y transforman datos de diferentes fuentes antes de cargarlos en el almacén. Con la llegada del almacenamiento en la nube, ya no es necesario limpiar los datos en una etapa intermedia entre la ubicación de almacenamiento de origen y de destino.

Las herramientas ETL basadas en la nube son especialmente relevantes para el análisis avanzado. Por ejemplo, puede cargar datos sin procesar en un lago de datos y luego combinarlos con datos de otras fuentes o usarlos para entrenar modelos predictivos. Guardar datos en su formato original permite a los analistas ampliar sus capacidades. Este enfoque es más rápido porque aprovecha el poder de los motores de procesamiento de datos modernos y reduce el movimiento de datos innecesario.

2. Herramientas ETL empresariales

Estas son herramientas ETL desarrolladas por organizaciones comerciales y, a menudo, forman parte de plataformas de análisis más grandes. Las ventajas de las herramientas ETL empresariales incluyen confiabilidad y madurez, ya que han estado en el mercado durante mucho tiempo. También pueden ofrecer funcionalidad avanzada: una interfaz gráfica de usuario (GUI) para diseñar flujos ETL, soporte para la mayoría de las bases de datos relacionales y no relacionales, un alto nivel de soporte al cliente y documentación extensa.

En términos de desventajas, las herramientas ETL empresariales suelen ser más caras que las alternativas, requieren capacitación adicional para los empleados y son difíciles de integrar.

3. Herramientas ETL de código abierto

Estas son herramientas ETL gratuitas que ofrecen una GUI para crear y administrar flujos de datos. Gracias a la naturaleza de código abierto de estos servicios, los usuarios pueden entender cómo funcionan y pueden ampliar su funcionalidad.

Las herramientas ETL de código abierto son una alternativa económica a los servicios pagos. Algunos no admiten transformaciones complejas y es posible que no ofrezcan atención al cliente.

4. Herramientas ETL personalizadas

Estas son herramientas ETL que las empresas crean ellas mismas utilizando SQL, Python o Java. Por un lado, este tipo de soluciones tienen una gran flexibilidad y se pueden adaptar a las necesidades del negocio. Por otro lado, requieren muchos recursos para su prueba, mantenimiento y actualización.

Al elegir una herramienta ETL, debe considerar los requisitos de su negocio, la cantidad de datos que se recopilarán, las fuentes de esos datos y cómo los utilizará.

A qué prestar atención al elegir una herramienta ETL:

• Facilidad de uso y mantenimiento.
• Velocidad de la herramienta.
• Seguridad y calidad de los datos. Las herramientas ETL que ofrecen auditorías de calidad de datos ayudan a identificar inconsistencias y duplicados y reducen los errores de datos. Las funciones de monitoreo pueden advertirle si está tratando con tipos de datos incompatibles y otros problemas.
• Capacidad para procesar datos de muchas fuentes diferentes. Una empresa puede trabajar con cientos de fuentes con diferentes formatos de datos. Puede haber datos estructurados y semiestructurados, datos de transmisión en tiempo real, archivos planos, archivos CSV, etc. Algunos de estos datos se convierten mejor en lotes, mientras que otros datos se manejan mejor a través de la conversión de datos de transmisión continua.
• El número y variedad de conectores disponibles.
• Escalabilidad. La cantidad de datos recopilados solo crecerá con los años. Sí, es posible que esté bien con una base de datos local y la carga por lotes en este momento, pero ¿será eso siempre suficiente para su negocio? ¡Es ideal para poder escalar los procesos y la capacidad de ETL de forma indefinida! Cuando se trata de tomar decisiones basadas en datos, piense en grande y rápido, y aproveche los servicios de almacenamiento en la nube (como Google BigQuery) que le permiten procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y económica.
• Capacidad de integración con otros componentes de su plataforma de datos, incluidos almacenes y lagos de datos.

Ahora que hemos cubierto los tipos y características de las herramientas ETL, echemos un vistazo a las más populares de estas herramientas.

Hay muchas herramientas ETL en el mercado para ayudarlo a simplificar la administración de sus datos y, al mismo tiempo, ahorrarle tiempo y dinero. Echemos un vistazo a algunos de ellos, comenzando con las herramientas ETL que funcionan en la nube.

OWOX BI es una plataforma de análisis digital ETL/ELT sin código que simplifica la gestión de datos y la generación de informes. La plataforma OWOX BI le permite recopilar datos de marketing para informes de cualquier complejidad en el almacenamiento seguro en la nube de Google BigQuery.

Características clave de OWOX BI:

• Recopilación automática de datos de diversas fuentes.
• Importación automática de datos sin procesar en Google BigQuery.
• Limpieza, deduplicación, monitoreo de calidad y actualización de datos.
• Modelado de datos y preparación de datos listos para el negocio.
• Capacidad para generar informes sin la ayuda de analistas o conocimientos de SQL.

OWOX BI recopila automáticamente datos sin procesar de varias fuentes y los convierte a un formato conveniente para crear informes. Recibirá conjuntos de datos listos para usar transformados automáticamente en la estructura necesaria, teniendo en cuenta los matices que son importantes para los especialistas en marketing. No necesitará dedicar tiempo a desarrollar y mantener transformaciones complejas, profundizar en la estructura de datos e identificar las razones de las discrepancias.

OWOX BI libera su valioso tiempo para que pueda prestar más atención a la optimización de campañas publicitarias y áreas de crecimiento.

Cuando confía en OWOX BI, ya no necesita esperar los informes de un analista. Con base en datos simulados, puede obtener tableros listos para usar o informes personalizados que sean adecuados para su negocio.

Debido al enfoque único de OWOX BI, puede cambiar las fuentes de datos y las estructuras de datos sin volver a escribir consultas SQL ni cambiar el orden de los informes. Esto es especialmente relevante con el lanzamiento de Google Analytics 4.

AWS Glue es el servicio ETL sin servidor de Amazon que facilita el descubrimiento, la preparación, el movimiento y la integración de datos de múltiples fuentes para el análisis, el aprendizaje automático y el desarrollo de aplicaciones.

Características clave de AWS Glue:

• Integración con más de 70 fuentes de datos diferentes.
• Capacidad de usar una GUI y código (Python/Scala) para crear y administrar flujos de datos.
• Posibilidad de trabajar tanto en modo ETL como ELT: AWS Glue se centra principalmente en el procesamiento por lotes, pero también admite la transmisión de datos.
• Compatibilidad con consultas SQL personalizadas, lo que facilita las interacciones de datos.
• Capacidad para ejecutar procesos según un cronograma: por ejemplo, puede configurar AWS Glue para ejecutar sus tareas de ETL cuando haya nuevos datos disponibles en el almacenamiento de Amazon S3.
• Data Catalog le permite encontrar rápidamente diferentes conjuntos de datos en AWS sin moverlos. Una vez catalogados, los datos están disponibles de inmediato para realizar búsquedas y consultas mediante Amazon Athena, Amazon EMR y Amazon Redshift Spectrum.
• Funcionalidad de monitoreo de calidad de datos.

Azure Data Factory es el servicio ETL basado en la nube de Microsoft para la integración y transformación escalable de datos sin servidor. Ofrece una interfaz de usuario sin código para crear, monitorear y administrar flujos de datos de manera intuitiva.

Características clave de AWS Glue:

• Integración con más de 70 fuentes de datos diferentes.
• Capacidad de usar una GUI y código (Python/Scala) para crear y administrar flujos de datos.
• Posibilidad de trabajar tanto en modo ETL como ELT: AWS Glue se centra principalmente en el procesamiento por lotes, pero también admite la transmisión de datos.
• Compatibilidad con consultas SQL personalizadas, lo que facilita las interacciones de datos.
• Capacidad para ejecutar procesos según un cronograma: por ejemplo, puede configurar AWS Glue para ejecutar sus tareas de ETL cuando haya nuevos datos disponibles en el almacenamiento de Amazon S3.
• Data Catalog le permite encontrar rápidamente diferentes conjuntos de datos en AWS sin moverlos. Una vez catalogados, los datos están disponibles de inmediato para realizar búsquedas y consultas mediante Amazon Athena, Amazon EMR y Amazon Redshift Spectrum.
• Funcionalidad de monitoreo de calidad de datos.

Dataflow es un servicio ETL basado en la nube de Google que le permite procesar datos tanto de transmisión como por lotes y no requiere que tenga un servidor.

Características clave de Google Cloud Dataflow:

• Admite muchas fuentes de datos (excepto SaaS): Cloud Dataflow ofrece ingesta de datos tanto por lotes como de transmisión. Para el procesamiento por lotes, puede acceder a bases de datos locales y alojadas en GCP. PubSub se utiliza para la transmisión. El servicio transfiere datos a Google Cloud Storage o BigQuery.
• Ejecuta canalizaciones de Apache Beam en Google Cloud Platform: Apache ofrece SDK de Java, Python y Go para presentar y transferir conjuntos de datos, tanto por lotes como por transmisión. Esto permite a los usuarios elegir el SDK adecuado para su canalización de datos.
• Precios flexibles: solo paga por los recursos que consume, y los recursos escalan automáticamente en función de sus requisitos y carga de trabajo.
• Dataflow SQL le permite usar sus conocimientos de SQL para desarrollar canalizaciones de transmisión de Dataflow directamente desde la interfaz web de BigQuery.
• El monitoreo incorporado le permite solucionar problemas de flujos de procesamiento por lotes y de transmisión de manera oportuna. También puede configurar alertas para datos obsoletos y retrasos en el sistema.
• Alto nivel de atención al cliente: Google ofrece varios planes de soporte para Google Cloud Platform (de la que forma parte Cloud Dataflow), así como documentación completa.

Integrate.io es una plataforma de integración de datos ETL diseñada específicamente para proyectos de comercio electrónico. Le permite procesar datos de cientos de fuentes utilizando varios métodos (Integrate.io ETL, ELT, Reverse ETL, API Management). Ofrece una interfaz intuitiva y sin código para que sea más fácil para las personas sin conocimientos técnicos trabajar con flujos de datos.

Características clave de Integrate.io:

• Conectores integrados para más de 150 orígenes y destinos de datos, incluidos almacenes de datos, bases de datos y plataformas en la nube SaaS.
• Transformación automática: hay más de 220 opciones de conversión con un código mínimo para cumplir con cualquier requisito de datos.
• Monitoreo y alertas: configure alertas automáticas para asegurarse de que sus canalizaciones se ejecuten según lo programado.
• Capacidad para recibir datos de cualquier fuente que tenga una API Rest: si no hay una API Rest, puede crear la suya propia utilizando el generador de API Integrate.io.
• Soporte y consulta por teléfono o videollamada.

A continuación, consideremos las herramientas ETL empresariales.

PowerCenter es una plataforma de integración de datos empresariales de alto rendimiento desarrollada por Informatica. La empresa también tiene una solución ETL y ELT nativa de la nube llamada Integración de datos en la nube.

Características clave de PowerCenter:

• Gran cantidad de conectores, incluso para almacenes de datos en la nube como AWS, Azure, Google Cloud y Salesforce.
• Admite el procesamiento de datos por lotes y de transmisión.
• Una interfaz gráfica de usuario y transformaciones preconstruidas hacen que PowerCenter sea útil para profesionales no técnicos, como los especialistas en marketing.
• Pruebas y validación de datos automatizadas: PowerCenter advierte sobre errores y fallas en el funcionamiento de las canalizaciones de datos.
• Hay servicios adicionales disponibles que le permiten diseñar, implementar y monitorear canalizaciones de datos. Por ejemplo, Repository Manager ayuda a administrar usuarios, Designer permite a los usuarios especificar el flujo de datos desde el origen hasta el destino y Workflow Manager define la secuencia de tareas.

Oracle Data Integrator es una plataforma ETL empresarial para crear, implementar y administrar almacenes de datos complejos. La herramienta carga y transforma los datos en un almacén de datos utilizando las capacidades de la base de datos de destino en lugar de depender de un servidor ETL normal. Los conectores prediseñados simplifican la integración al automatizar las tareas de integración manual necesarias para conectar bases de datos y big data.

Características clave de Oracle Data Integrator:

• Compatible con bases de datos como Sybase, IBM DB2, Teradata, Netezza y Exadata.
• Admite el trabajo en los modos ETL y ELT.
• Encuentra automáticamente errores en los datos y los procesa antes de moverlos a la ubicación de almacenamiento de destino.
• Compatibilidad con big data integrada: puede usar el código Apache Spark de acuerdo con los estándares de big data para transformar y mapear datos.

SAP Data Services es un software de gestión de datos empresariales. La herramienta le permite extraer datos de cualquier fuente, así como transformar, integrar y formatear estos datos en cualquier base de datos de destino. Puede usarlo para crear data marts o data warehouses de cualquier tipo.

Características clave de los servicios de datos de SAP:

• La interfaz gráfica de usuario simplifica enormemente la creación y transformación de flujos de datos.
• Puede funcionar tanto en modo por lotes como en tiempo real.
• Admite integraciones con Windows, Sun Solaris, AIX y Linux.
• Ideal para escalar sin importar el número de clientes.
• La curva de aprendizaje superficial y la interfaz de arrastrar y soltar hacen posible que los analistas de datos o los ingenieros de datos utilicen esta herramienta sin conocimientos especiales de codificación.
• Procesos ETL fáciles de planificar y controlar.
• La presencia de variables ayuda a evitar tareas repetitivas: las variables permiten a los usuarios realizar varias acciones, como decidir qué pasos realizar en una tarea o en qué entorno se debe ejecutar la tarea, y modificar fácilmente los pasos del proceso sin volver a crear la tarea completa.
• Las funciones integradas (si/entonces, o lógica de deduplicación) ayudan a normalizar los datos y mejorar su calidad.
• Ideal para empresas que utilizan SAP como su sistema ERP.

IBM DataStage es una herramienta de integración de datos que lo ayuda a diseñar, desarrollar y ejecutar tareas de transferencia y transformación de datos. DataStage admite procesos ETL y ELT. La versión base es para implementación local. Sin embargo, también está disponible una versión en la nube del servicio, llamada IBM Cloud Pak for Data.

Características clave de IBM DataStage:

• Gran cantidad de conectores incorporados para la integración con fuentes de datos y almacenes de datos (incluidos Oracle, Hadoop System y todos los servicios incluidos en IBM InfoSphere Information Server).
• Complete cualquier tarea de ETL un 30 % más rápido gracias a un motor paralelo y al equilibrio de la carga de trabajo.
• La interfaz fácil de usar y el diseño asistido por aprendizaje automático ayudan a reducir los costos de desarrollo.
• El linaje de datos le permite ver cómo se transforman e integran los datos.
• IBM InfoSphere QualityStage le permite monitorear la calidad de los datos.
• Especialmente relevante para empresas que trabajan con grandes conjuntos de datos y grandes empresas.

SQL Server Integration Services es una plataforma ETL empresarial para la integración y transformación de datos. Le permite extraer y transformar datos de fuentes como archivos XML, archivos planos y bases de datos relacionales, y luego cargarlos en un almacén de datos. Debido a que es un producto de Microsoft, SSIS solo es compatible con Microsoft SQL Server.

Características clave de SSIS:

• Puede usar las herramientas de GUI de SSIS para crear canalizaciones sin escribir una sola línea de código.
• Ofrece una amplia gama de tareas y transformaciones integradas que minimizan la cantidad de código necesario para el desarrollo.
• Puede integrarse con Salesforce y CRM mediante complementos; también se puede integrar con software de control de cambios como TFS y GitHub.
• Capacidades de depuración y fácil manejo de errores en flujos de datos.

Ahora consideremos las herramientas ETL de código abierto.

Talend Open Studio es un software de integración de código abierto gratuito que ayuda a convertir datos complejos en información comprensible para los responsables de la toma de decisiones. Esta herramienta simple e intuitiva es ampliamente utilizada en los EE. UU. Puede competir fácilmente con productos de otros jugadores importantes.

Con TOS, puede comenzar a crear canales de datos básicos en muy poco tiempo. Puede realizar tareas sencillas de integración de datos y ETL, obtener perfiles gráficos de sus datos y administrar archivos desde un entorno de código abierto instalado localmente.

Características clave de Talend Open Studio:

• Más de 900 conectores para conectar varias fuentes de datos: las fuentes de datos se pueden conectar a través de la GUI de Open Studio usando arrastrar y soltar desde Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics y otras fuentes de datos.
• Funciona muy bien con gigantes de almacenamiento en la nube como Amazon AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.
• La tecnología Java permite a los usuarios integrar múltiples scripts de bibliotecas de todo el mundo.
• La Comunidad de Talend es un lugar para compartir mejores prácticas y encontrar nuevos trucos que no haya probado.

Pentaho Data Integration (anteriormente conocido como Kettle) es una herramienta ETL de código abierto propiedad de Hitachi. El servicio tiene varias interfaces gráficas de usuario para crear canalizaciones de datos. Los usuarios pueden diseñar tareas y transformaciones de datos usando el cliente Spoon PDI y luego ejecutarlas usando Kitchen.

Características clave de la integración de datos de Pentaho:

• Disponible en dos versiones: Community y Enterprise (con funcionalidad avanzada).
• Se puede implementar en la nube o en las instalaciones, aunque se especializa en escenarios por lotes locales para ETL.
• Conveniente interfaz gráfica de usuario con funcionalidad de arrastrar y soltar.
• La biblioteca compartida simplifica la ejecución de ETL y el proceso de desarrollo.
• Funciona sobre la base de procedimientos ETL almacenados en formato XML.
• Se diferencia de los competidores en que no requiere generación de código.

Apache Hadoop es una plataforma de código abierto para procesar y almacenar grandes cantidades de datos mediante la distribución de la carga informática entre los clústeres informáticos. La principal ventaja de Hadoop es la escalabilidad. Pasa sin problemas de ejecutarse en un solo nodo a miles de nodos. Además, su código se puede cambiar según los requisitos del negocio.

Características clave de Hadoop:

• De código abierto basado en aplicaciones Java y por lo tanto compatible con todas las plataformas.
• Tolerante a fallas: cuando un nodo falla, los datos de ese nodo se pueden restaurar fácilmente desde otros nodos.
• Múltiples copias de datos significa que estarán disponibles incluso en el caso de una falla de hardware.
• No es necesario un cliente de computación distribuida, ya que el marco se encarga de todo.

Skyvia es la plataforma de datos en la nube todo en uno de Devart para integración, administración, copia de seguridad y acceso a datos.

Skyvia Data Integration es una herramienta ETL y ELT sin código para varios escenarios de integración de datos. Funciona con archivos CSV, bases de datos (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), almacenamiento en la nube (Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) y aplicaciones (Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM y muchas más).

Características clave de la integración de datos de Skyvia:

• Trabajar con la nube le ahorra actualizaciones o implementaciones manuales.
• Le permite importar datos a aplicaciones y bases de datos en la nube, replicar datos en la nube y exportarlos a un archivo CSV para compartir.
• Crea una sincronización de datos totalmente personalizable: usted decide exactamente lo que desea extraer, incluidos los campos y objetos personalizados.
• Crear integraciones no requiere conocimientos técnicos especiales.
• Capacidad para ejecutar automáticamente integraciones en un horario
• Importación de datos sin duplicados con sincronización bidireccional.
• Plantillas preparadas para escenarios comunes de integración de datos.

Jaspersoft ETL es el software de código abierto de Jaspersoft que es independiente de los datos y la arquitectura. Esto significa que puede conectarse a datos de cualquier fuente y trabajar con ellos en cualquier lugar: en las instalaciones, en la nube o en un entorno híbrido. Además, puede realizar cambios en el código fuente de Jaspersoft según sus necesidades.

La herramienta Jaspersoft forma parte de la suite Jaspersoft Business Intelligence, que ofrece una plataforma de inteligencia empresarial personalizable, flexible y fácil de usar para los desarrolladores.

Características clave de Jaspersoft:

• Integración con sistemas de gestión de datos estándar (Hadoop, Google Analytics y Cassandra), aplicaciones (SugarCRM, SAP, Salesforce) y entornos de big data (Hadoop, MongoDB).
• Se puede implementar tanto localmente como en la nube.
• La interfaz gráfica de usuario permite al usuario diseñar, planificar y ejecutar fácilmente el movimiento y la transformación de datos.
• El panel de actividad ayuda a monitorear la ejecución de las tareas de ETL y el rendimiento de la herramienta.
• App móvil donde podrás consultar tus datos desde cualquier lugar en cualquier momento.

Los volúmenes de datos recopilados por las empresas son cada día más grandes y seguirán creciendo. Por ahora, trabajar con bases de datos locales y carga por lotes es suficiente, pero muy pronto esto ya no satisfará las necesidades comerciales. Por lo tanto, la capacidad de escalar los procesos ETL es conveniente y especialmente relevante para el análisis avanzado.

Cuando se trata de elegir una herramienta ETL, piense en las necesidades específicas de su negocio. Si está trabajando localmente y sus datos son predecibles y provienen solo de unas pocas fuentes, entonces una herramienta ETL tradicional será suficiente. Pero no olvide que cada vez más empresas se están mudando a una arquitectura híbrida o en la nube.