15 alat ETL teratas untuk mengumpulkan data pemasaran

Analitik pemasaran canggih modern sulit dibayangkan tanpa alat ETL. Lagi pula, sebelum perusahaan mulai membuat laporan dan mencari wawasan, semua data yang mereka kumpulkan dari sumber yang berbeda harus diproses: dibersihkan, diverifikasi, dibawa ke dalam satu format, dan digabungkan. Inilah gunanya alat ETL. Dalam artikel ini, kami merinci 15 layanan ETL teratas untuk tahun 2023 sehingga Anda dapat memilih yang terbaik untuk bisnis Anda.

ETL (Extract, Transform, Load) adalah proses integrasi data yang mendukung analitik berbasis data. Ini terdiri dari tiga langkah:

1. Data diambil dari sumber aslinya.
2. Data kemudian diubah menjadi format yang cocok untuk analisis.
3. Terakhir, data dimuat ke penyimpanan, data lake, atau sistem business intelligence (BI).

ETL memberikan dasar untuk analisis data yang sukses dan menyediakan satu sumber kebenaran untuk memastikan bahwa semua data perusahaan konsisten dan terkini.

Alat ETL adalah layanan yang membantu Anda menjalankan proses ETL. Sederhananya, alat ETL memungkinkan perusahaan mengumpulkan data dari berbagai jenis dari berbagai sumber, mengubahnya menjadi satu format, dan mengunggahnya ke repositori terpusat seperti Google BigQuery, Snowflake, atau Azure.

• Hemat waktu dan hilangkan pemrosesan data manual. Alat ETL membantu Anda mengumpulkan, mengubah, dan menggabungkan data secara otomatis.
• Permudah pekerjaan dengan sejumlah besar data yang kompleks dan beragam: zona waktu, nama klien, ID perangkat, lokasi, dll.
• Mengurangi risiko kesalahan data yang disebabkan oleh faktor manusia.
• Meningkatkan pengambilan keputusan. Dengan mengotomatiskan pekerjaan dengan data penting dan mengurangi kesalahan, ETL memastikan bahwa data yang Anda terima untuk analisis berkualitas tinggi dan dapat dipercaya.
• Karena Anda menghemat waktu, tenaga, dan sumber daya, proses ETL pada akhirnya membantu Anda meningkatkan ROI.

Mari pertimbangkan jenis alat ETL.

Semua alat ETL secara kasar dapat dibagi menjadi empat jenis tergantung pada infrastrukturnya dan organisasi atau vendor pendukungnya. Beberapa dirancang untuk bekerja di lingkungan lokal, beberapa di cloud, dan lainnya baik secara lokal maupun di cloud.

1. Alat ETL berbasis cloud

Alat ETL berbasis cloud mengekstrak data dari sumber dan memuatnya langsung ke penyimpanan cloud. Mereka kemudian dapat mengubah data ini menggunakan kekuatan dan skala cloud. Ini pada dasarnya adalah pendekatan modern untuk proses ETL yang sudah dikenal, di mana transformasi data terjadi setelah data dimuat ke dalam penyimpanan.

Alat ETL tradisional mengekstrak dan mengubah data dari berbagai sumber sebelum memuatnya ke dalam gudang. Dengan munculnya penyimpanan cloud, tidak ada lagi kebutuhan untuk pembersihan data pada tahap peralihan antara sumber dan lokasi penyimpanan target.

Alat ETL berbasis cloud sangat relevan untuk analitik tingkat lanjut. Misalnya, Anda dapat memuat data mentah ke dalam data lake lalu menggabungkannya dengan data dari sumber lain atau menggunakannya untuk melatih model prediktif. Menyimpan data dalam format mentah memungkinkan analis memperluas kemampuannya. Pendekatan ini lebih cepat karena memanfaatkan kekuatan mesin pemrosesan data modern dan mengurangi perpindahan data yang tidak perlu.

2. Alat ETL perusahaan

Ini adalah alat ETL yang dikembangkan oleh organisasi komersial dan seringkali menjadi bagian dari platform analitik yang lebih besar. Keuntungan alat ETL perusahaan termasuk keandalan dan kematangan, karena sudah lama ada di pasar. Mereka mungkin juga menawarkan fungsionalitas tingkat lanjut: antarmuka pengguna grafis (GUI) untuk merancang aliran ETL, dukungan untuk sebagian besar database relasional dan non-relasional, dukungan pelanggan tingkat tinggi, dan dokumentasi ekstensif.

Dalam hal minusnya, alat ETL perusahaan biasanya lebih mahal daripada alternatifnya, memerlukan pelatihan tambahan untuk karyawan, dan sulit diintegrasikan.

3. Alat ETL sumber terbuka

Ini adalah alat ETL gratis yang menawarkan GUI untuk membuat dan mengelola aliran data. Berkat sifat sumber terbuka dari layanan ini, pengguna dapat memahami cara kerjanya dan dapat memperluas fungsionalitasnya.

Alat ETL sumber terbuka adalah alternatif anggaran untuk layanan berbayar. Beberapa tidak mendukung transformasi kompleks dan mungkin tidak menawarkan dukungan pelanggan.

4. Alat ETL khusus

Ini adalah alat ETL yang dibuat sendiri oleh perusahaan menggunakan SQL, Python, atau Java. Di satu sisi, solusi semacam itu memiliki fleksibilitas yang tinggi dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis. Di sisi lain, mereka membutuhkan banyak sumber daya untuk pengujian, pemeliharaan, dan pemutakhiran.

Saat memilih alat ETL, Anda harus mempertimbangkan kebutuhan bisnis Anda, jumlah data yang akan dikumpulkan, sumber data tersebut, dan bagaimana Anda akan menggunakannya.

Apa yang harus diperhatikan saat memilih alat ETL:

• Kemudahan penggunaan dan perawatan.
• Kecepatan alat.
• Keamanan dan kualitas data. Alat ETL yang menawarkan audit kualitas data membantu mengidentifikasi ketidakkonsistenan dan duplikat serta mengurangi kesalahan data. Fitur pemantauan dapat memperingatkan Anda jika Anda berurusan dengan tipe data yang tidak kompatibel dan masalah lainnya.
• Kemampuan untuk mengolah data dari berbagai sumber. Satu perusahaan dapat bekerja dengan ratusan sumber dengan format data yang berbeda. Mungkin ada data terstruktur dan semi-terstruktur, data streaming real-time, file datar, file CSV, dll. Beberapa data ini paling baik dikonversi dalam batch, sementara data lainnya paling baik ditangani melalui konversi data streaming berkelanjutan.
• Jumlah dan variasi konektor yang tersedia.
• Skalabilitas. Jumlah data yang dikumpulkan hanya akan tumbuh selama bertahun-tahun. Ya, Anda mungkin baik-baik saja dengan database lokal dan pengunggahan batch saat ini, tetapi apakah itu selalu cukup untuk bisnis Anda? Sangat ideal untuk dapat menskalakan proses dan kapasitas ETL tanpa batas waktu! Saat mengambil keputusan berdasarkan data, berpikirlah besar dan cepat, dan manfaatkan layanan penyimpanan cloud (seperti Google BigQuery) yang memungkinkan Anda memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan murah.
• Kemampuan untuk berintegrasi dengan komponen lain dari platform data Anda, termasuk gudang dan data lake.

Sekarang setelah kita membahas jenis dan fitur alat ETL, mari kita lihat alat yang paling populer.

Ada banyak alat ETL di pasaran untuk membantu Anda menyederhanakan pengelolaan data sekaligus menghemat waktu dan uang Anda. Mari kita lihat beberapa di antaranya, dimulai dengan alat ETL yang bekerja di cloud.

OWOX BI adalah platform analitik digital ETL/ELT tanpa kode yang menyederhanakan pengelolaan dan pelaporan data. Platform OWOX BI memungkinkan Anda mengumpulkan data pemasaran untuk laporan kerumitan apa pun di penyimpanan cloud Google BigQuery yang aman.

Fitur utama OWOX BI:

• Pengumpulan data otomatis dari berbagai sumber.
• Pengimporan otomatis data mentah ke Google BigQuery.
• Pembersihan, deduplikasi, pemantauan kualitas, dan pembaruan data.
• Pemodelan data dan persiapan data siap-bisnis.
• Kemampuan untuk membangun laporan tanpa bantuan analis atau pengetahuan tentang SQL.

OWOX BI secara otomatis mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber dan mengubahnya menjadi format yang nyaman untuk membuat laporan. Anda akan menerima kumpulan data siap pakai yang secara otomatis diubah menjadi struktur yang diperlukan, dengan mempertimbangkan nuansa yang penting bagi pemasar. Anda tidak perlu menghabiskan waktu untuk mengembangkan dan memelihara transformasi kompleks, mempelajari struktur data, dan mengidentifikasi alasan perbedaan.

OWOX BI membebaskan waktu berharga Anda sehingga Anda dapat lebih memperhatikan untuk mengoptimalkan kampanye iklan dan area pertumbuhan.

Saat mengandalkan OWOX BI, Anda tidak perlu lagi menunggu laporan dari analis. Berdasarkan data yang disimulasikan, Anda bisa mendapatkan dasbor siap pakai atau laporan khusus yang tepat untuk bisnis Anda.

Karena pendekatan unik OWOX BI, Anda dapat mengubah sumber data dan struktur data tanpa menulis ulang kueri SQL atau mengubah urutan laporan. Ini sangat relevan dengan rilis Google Analytics 4.

AWS Glue adalah layanan ETL tanpa server Amazon yang memudahkan untuk menemukan, menyiapkan, memindahkan, dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk analisis, pembelajaran mesin, dan pengembangan aplikasi.

Fitur Utama Lem AWS:

• Integrasi dengan lebih dari 70 sumber data yang berbeda.
• Kemampuan untuk menggunakan GUI dan kode (Python/Scala) untuk membuat dan mengelola aliran data.
• Kemungkinan untuk bekerja dalam mode ETL dan ELT — AWS Glue terutama berfokus pada pemrosesan batch, tetapi juga mendukung data streaming.
• Dukungan untuk kueri SQL khusus, mempermudah interaksi data.
• Kemampuan untuk menjalankan proses sesuai jadwal — Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi AWS Glue untuk menjalankan tugas ETL Anda saat data baru tersedia di penyimpanan Amazon S3.
• Katalog Data memungkinkan Anda menemukan set data yang berbeda dengan cepat di AWS tanpa memindahkannya — Setelah dikatalogkan, data segera tersedia untuk pencarian dan kueri menggunakan Amazon Athena, Amazon EMR, dan Amazon Redshift Spectrum.
• Fungsi pemantauan kualitas data.

Azure Data Factory adalah layanan ETL berbasis cloud Microsoft untuk integrasi dan transformasi data tanpa server yang dapat diskalakan. Ini menawarkan antarmuka pengguna tanpa kode untuk membuat, memantau, dan mengelola aliran data secara intuitif.

Fitur Utama Lem AWS:

• Integrasi dengan lebih dari 70 sumber data yang berbeda.
• Kemampuan untuk menggunakan GUI dan kode (Python/Scala) untuk membuat dan mengelola aliran data.
• Kemungkinan untuk bekerja dalam mode ETL dan ELT — AWS Glue terutama berfokus pada pemrosesan batch, tetapi juga mendukung data streaming.
• Dukungan untuk kueri SQL khusus, mempermudah interaksi data.
• Kemampuan untuk menjalankan proses sesuai jadwal — Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi AWS Glue untuk menjalankan tugas ETL Anda saat data baru tersedia di penyimpanan Amazon S3.
• Katalog Data memungkinkan Anda menemukan set data yang berbeda dengan cepat di AWS tanpa memindahkannya — Setelah dikatalogkan, data segera tersedia untuk pencarian dan kueri menggunakan Amazon Athena, Amazon EMR, dan Amazon Redshift Spectrum.
• Fungsi pemantauan kualitas data.

Dataflow adalah layanan ETL berbasis cloud dari Google yang memungkinkan Anda memproses data streaming dan batch dan tidak mengharuskan Anda memiliki server.

Fitur utama Google Cloud Dataflow:

• Mendukung banyak sumber data (tidak termasuk SaaS) — Cloud Dataflow menawarkan penyerapan data batch dan streaming. Untuk pemrosesan batch, ini dapat mengakses database yang dihosting GCP dan lokal. PubSub digunakan untuk streaming. Layanan mentransfer data ke Google Cloud Storage atau BigQuery.
• Menjalankan pipeline Apache Beam di Google Cloud Platform — Apache menawarkan SDK Java, Python, dan Go untuk menyajikan dan mentransfer kumpulan data, baik batch maupun streaming. Hal ini memungkinkan pengguna untuk memilih SDK yang tepat untuk pipeline data mereka.
• Harga fleksibel — Anda hanya membayar untuk sumber daya yang Anda gunakan, dan sumber daya secara otomatis diskalakan berdasarkan kebutuhan dan beban kerja Anda.
• Dataflow SQL memungkinkan Anda menggunakan keahlian SQL untuk mengembangkan pipeline streaming Dataflow langsung dari antarmuka web BigQuery.
• Pemantauan internal memungkinkan Anda untuk memecahkan masalah saluran pipa batch dan streaming secara tepat waktu. Anda juga dapat mengatur peringatan untuk data usang dan keterlambatan sistem.
• Tingkat dukungan pelanggan yang tinggi — Google menawarkan beberapa paket dukungan untuk Google Cloud Platform (yang merupakan bagian dari Cloud Dataflow) serta dokumentasi yang komprehensif.

Integrate.io adalah platform integrasi data ETL yang dirancang khusus untuk proyek ecommerce. Ini memungkinkan Anda memproses data dari ratusan sumber menggunakan berbagai metode (Integrate.io ETL, ELT, Reverse ETL, Manajemen API). Ini menawarkan antarmuka tanpa kode yang intuitif untuk memudahkan orang non-teknis bekerja dengan aliran data.

Fitur utama Integrate.io:

• Konektor bawaan untuk 150+ sumber dan tujuan data, termasuk gudang data, database, dan platform cloud SaaS.
• Transformasi otomatis — Ada lebih dari 220 opsi konversi dengan kode minimal untuk memenuhi kebutuhan data apa pun.
• Pemantauan dan peringatan — Siapkan peringatan otomatis untuk memastikan pipeline Anda berjalan sesuai jadwal.
• Kemampuan untuk menerima data dari sumber mana pun yang memiliki Rest API — Jika tidak ada Rest API, Anda dapat membuatnya sendiri menggunakan generator API Integrate.io.
• Dukungan dan konsultasi melalui telepon atau panggilan video.

Selanjutnya, mari pertimbangkan alat ETL perusahaan.

PowerCenter adalah platform integrasi data perusahaan berkinerja tinggi yang dikembangkan oleh Informatica. Perusahaan juga memiliki solusi ETL dan ELT cloud-native yang disebut Cloud Data Integration.

Fitur utama PowerCenter:

• Sejumlah besar konektor, termasuk untuk penyimpanan data cloud seperti AWS, Azure, Google Cloud, dan Salesforce.
• Mendukung pemrosesan data batch dan streaming.
• Antarmuka pengguna grafis dan transformasi yang dibuat sebelumnya membuat PowerCenter bermanfaat bagi profesional non-teknis, seperti pemasar.
• Pengujian otomatis dan validasi data — PowerCenter memperingatkan tentang kesalahan dan kegagalan dalam pengoperasian jaringan pipa data.
• Layanan tambahan tersedia yang memungkinkan Anda merancang, menerapkan, dan memantau jaringan pipa data. Misalnya, Manajer Repositori membantu mengelola pengguna, Perancang memungkinkan pengguna menentukan aliran data dari sumber ke tujuan, dan Manajer Alur Kerja menentukan urutan tugas.

Oracle Data Integrator adalah platform ETL perusahaan untuk membangun, menyebarkan, dan mengelola gudang data yang kompleks. Alat tersebut memuat dan mengubah data menjadi gudang data menggunakan kemampuan database target alih-alih mengandalkan server ETL biasa. Konektor siap pakai menyederhanakan integrasi dengan mengotomatiskan tugas integrasi manual yang diperlukan untuk menghubungkan database dan data besar.

Fitur utama Oracle Data Integrator:

• Kompatibel dengan database seperti Sybase, IBM DB2, Teradata, Netezza, dan Exadata.
• Mendukung pekerjaan dalam mode ETL dan ELT.
• Secara otomatis menemukan kesalahan dalam data dan memprosesnya sebelum memindahkannya ke lokasi penyimpanan target.
• Dukungan big data bawaan — Anda dapat menggunakan kode Apache Spark sesuai dengan standar big data untuk mengubah dan memetakan data.

SAP Data Services adalah perangkat lunak manajemen data perusahaan. Alat ini memungkinkan Anda mengekstrak data dari sumber apa pun serta mengubah, mengintegrasikan, dan memformat data ini ke dalam basis data target apa pun. Anda dapat menggunakannya untuk membuat data mart atau gudang data apa pun.

Fitur utama Layanan Data SAP:

• Antarmuka pengguna grafis sangat menyederhanakan pembuatan dan transformasi aliran data.
• Dapat bekerja baik dalam mode batch maupun waktu nyata.
• Mendukung integrasi dengan Windows, Sun Solaris, AIX, dan Linux.
• Bagus untuk penskalaan berapa pun jumlah kliennya.
• Kurva pembelajaran yang dangkal dan antarmuka drag-and-drop memungkinkan analis data atau insinyur data untuk menggunakan alat ini tanpa keterampilan pengkodean khusus.
• Mudah merencanakan dan mengontrol proses ETL.
• Kehadiran variabel membantu menghindari tugas yang berulang — Variabel memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai tindakan, seperti memutuskan langkah mana yang harus dilakukan dalam suatu tugas atau di lingkungan mana tugas harus dijalankan, dan dengan mudah memodifikasi langkah proses tanpa membuat ulang seluruh tugas.
• Fungsi bawaan (jika/maka, atau logika deduplikasi) membantu menormalkan data dan meningkatkan kualitasnya.
• Cocok untuk perusahaan yang menggunakan SAP sebagai sistem ERP mereka.

IBM DataStage adalah alat integrasi data yang membantu Anda merancang, mengembangkan, dan menjalankan tugas pemindahan dan transformasi data. DataStage mendukung proses ETL dan ELT. Versi dasar untuk penyebaran lokal. Namun, versi cloud dari layanan ini juga tersedia, yang disebut IBM Cloud Pak for Data.

Fitur utama IBM DataStage:

• Sejumlah besar konektor bawaan untuk integrasi dengan sumber data dan penyimpanan data (termasuk Oracle, Hadoop System, dan semua layanan yang disertakan dalam IBM InfoSphere Information Server).
• Selesaikan tugas ETL apa pun 30% lebih cepat berkat mesin paralel dan penyeimbangan beban kerja.
• Antarmuka yang ramah pengguna dan desain dengan bantuan pembelajaran mesin membantu mengurangi biaya pengembangan.
• Silsilah data memungkinkan Anda untuk melihat bagaimana data diubah dan diintegrasikan.
• IBM InfoSphere QualityStage memungkinkan Anda memantau kualitas data.
• Terutama relevan untuk perusahaan yang bekerja dengan kumpulan data besar dan perusahaan besar.

SQL Server Integration Services adalah platform ETL perusahaan untuk integrasi dan transformasi data. Ini memungkinkan Anda untuk mengekstrak dan mengubah data dari sumber seperti file XML, file datar, dan database relasional, lalu memuatnya ke gudang data. Karena merupakan produk Microsoft, SSIS hanya mendukung Microsoft SQL Server.

Fitur utama SSIS:

• Dapat menggunakan alat SSIS GUI untuk membuat saluran pipa tanpa menulis satu baris kode pun.
• Menawarkan berbagai tugas dan transformasi bawaan yang meminimalkan jumlah kode yang diperlukan untuk pengembangan.
• Dapat diintegrasikan dengan Salesforce dan CRM menggunakan plugin; juga dapat diintegrasikan dengan perangkat lunak kontrol perubahan seperti TFS dan GitHub.
• Kemampuan debug dan penanganan kesalahan yang mudah dalam aliran data.

Sekarang mari pertimbangkan alat ETL sumber terbuka.

Talend Open Studio adalah perangkat lunak integrasi sumber terbuka gratis yang membantu mengubah data kompleks menjadi informasi yang dapat dipahami oleh pembuat keputusan. Alat sederhana dan intuitif ini banyak digunakan di AS. Itu dapat dengan mudah bersaing dengan produk oleh pemain besar lainnya.

Dengan TOS, Anda dapat mulai membangun saluran data dasar dalam waktu singkat. Anda dapat melakukan tugas ETL dan integrasi data sederhana, mendapatkan profil grafis dari data Anda, dan mengelola file dari lingkungan sumber terbuka yang dipasang secara lokal.

Fitur utama dari Talend Open Studio:

• Lebih dari 900 konektor untuk menghubungkan berbagai sumber data — Sumber data dapat dihubungkan melalui GUI Open Studio menggunakan drag-and-drop dari Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics, dan sumber data lainnya.
• Bekerja sangat baik dengan raksasa penyimpanan cloud seperti Amazon AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure.
• Teknologi Java memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan banyak skrip dari perpustakaan di seluruh dunia.
• Komunitas Talend adalah tempat untuk berbagi praktik terbaik dan menemukan trik baru yang belum pernah Anda coba.

Integrasi Data Pentaho (sebelumnya dikenal sebagai Kettle), adalah alat ETL sumber terbuka yang dimiliki oleh Hitachi. Layanan ini memiliki beberapa antarmuka pengguna grafis untuk membuat jaringan pipa data. Pengguna dapat merancang tugas dan transformasi data menggunakan klien Spoon PDI dan kemudian menjalankannya menggunakan Kitchen.

Fitur utama Integrasi Data Pentaho:

• Tersedia dalam dua versi: Komunitas dan Perusahaan (dengan fungsi lanjutan).
• Dapat digunakan di cloud atau lokal, meskipun mengkhususkan diri pada skenario batch lokal untuk ETL.
• Antarmuka pengguna grafis yang nyaman dengan fungsionalitas drag-and-drop.
• Pustaka bersama menyederhanakan proses eksekusi dan pengembangan ETL.
• Bekerja berdasarkan prosedur ETL yang disimpan dalam format XML.
• Berbeda dari pesaing karena tidak memerlukan pembuatan kode.

Apache Hadoop adalah platform sumber terbuka untuk memproses dan menyimpan data dalam jumlah besar dengan mendistribusikan beban komputasi ke seluruh kluster komputasi. Keuntungan utama Hadoop adalah skalabilitas. Transisi mulus dari berjalan pada satu node ke ribuan node. Selain itu, kodenya dapat diubah sesuai kebutuhan bisnis.

Fitur utama Hadoop:

• Sumber terbuka berdasarkan aplikasi Java dan karenanya kompatibel dengan semua platform.
• Toleransi kesalahan — Ketika sebuah node gagal, data pada node tersebut dapat dengan mudah dipulihkan dari node lain.
• Banyak salinan data berarti akan tersedia bahkan jika terjadi kegagalan perangkat keras.
• Tidak perlu klien komputasi terdistribusi, karena framework menangani semuanya.

Skyvia adalah platform data cloud all-in-one Devart untuk integrasi, manajemen, pencadangan, dan akses data.

Integrasi Data Skyvia adalah alat ETL dan ELT tanpa kode untuk berbagai skenario integrasi data. Ia bekerja dengan file CSV, database (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), penyimpanan cloud (Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake), dan aplikasi (Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM, dan banyak lagi).

Fitur utama Integrasi Data Skyvia:

• Bekerja dengan cloud menyelamatkan Anda dari pembaruan atau penerapan manual.
• Memungkinkan Anda mengimpor data ke aplikasi dan database cloud, mereplikasi data cloud, dan mengekspornya ke file CSV untuk dibagikan.
• Membuat sinkronisasi data yang sepenuhnya dapat disesuaikan — Anda memutuskan dengan tepat apa yang ingin Anda ekstrak, termasuk bidang dan objek khusus.
• Membuat integrasi tidak memerlukan pengetahuan teknis khusus.
• Kemampuan untuk menjalankan integrasi secara otomatis sesuai jadwal
• Impor data bebas duplikat dengan sinkronisasi dua arah.
• Templat siap pakai untuk skenario integrasi data umum.

Jaspersoft ETL adalah perangkat lunak sumber terbuka Jaspersoft yang agnostik data dan arsitektur. Ini berarti Anda dapat terhubung ke data dari sumber apa pun dan bekerja dengannya di mana saja: di tempat, di cloud, atau di lingkungan hibrid. Selain itu, Anda dapat melakukan perubahan pada kode sumber Jaspersoft sesuai dengan kebutuhan Anda.

Alat Jaspersoft adalah bagian dari Jaspersoft Business Intelligence suite, yang menawarkan platform intelijen bisnis yang dapat disesuaikan, fleksibel, dan ramah pengembang.

Fitur utama Jaspersoft:

• Integrasi dengan sistem manajemen data standar (Hadoop, Google Analytics, dan Cassandra), aplikasi (SugarCRM, SAP, Salesforce), dan lingkungan big data (Hadoop, MongoDB).
• Dapat digunakan baik secara lokal maupun di cloud.
• Antarmuka pengguna grafis memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mendesain, merencanakan, dan mengeksekusi pergerakan dan transformasi data.
• Dasbor aktivitas membantu memantau pelaksanaan tugas ETL dan kinerja alat.
• Aplikasi seluler tempat Anda dapat memeriksa data Anda dari mana saja kapan saja.

Volume data yang dikumpulkan oleh perusahaan semakin besar setiap hari dan akan terus bertambah. Untuk saat ini, bekerja dengan database lokal dan pemuatan batch sudah cukup, tetapi segera, ini tidak lagi memenuhi kebutuhan bisnis. Dengan demikian, kemampuan untuk menskalakan proses ETL nyaman dan sangat relevan untuk analitik tingkat lanjut.

Saat memilih alat ETL, pikirkan tentang kebutuhan khusus bisnis Anda. Jika Anda bekerja secara lokal dan data Anda dapat diprediksi dan hanya berasal dari beberapa sumber, maka alat ETL tradisional sudah cukup. Namun jangan lupa bahwa semakin banyak perusahaan yang beralih ke arsitektur cloud atau hybrid.