I 15 migliori strumenti ETL per la raccolta di dati di marketing

La moderna analisi di marketing avanzata è difficile da immaginare senza gli strumenti ETL. Dopotutto, prima che un'azienda inizi a creare report e cercare approfondimenti, tutti i dati raccolti da fonti disparate devono essere elaborati: ripuliti, verificati, riuniti in un unico formato e combinati. Ecco a cosa servono gli strumenti ETL. In questo articolo, descriviamo in dettaglio i 15 migliori servizi ETL per il 2023 in modo che tu possa scegliere quello migliore per la tua attività.

ETL (Extract, Transform, Load) è il processo di integrazione dei dati alla base dell'analisi basata sui dati. Si compone di tre fasi:

1. I dati vengono estratti dalla fonte originale.
2. I dati vengono quindi trasformati in un formato adatto all'analisi.
3. Infine, i dati vengono caricati nello storage, in un data lake o in un sistema di business intelligence (BI).

ETL fornisce le basi per un'analisi dei dati di successo e fornisce un'unica fonte di verità per garantire che tutti i dati aziendali siano coerenti e aggiornati.

Gli strumenti ETL sono servizi che ti aiutano a eseguire processi ETL. In poche parole, gli strumenti ETL consentono alle aziende di raccogliere dati di vario tipo da più fonti, convertirli in un unico formato e caricarli in un repository centralizzato come Google BigQuery, Snowflake o Azure.

• Risparmia tempo ed elimina l'elaborazione manuale dei dati. Gli strumenti ETL ti aiutano a raccogliere, trasformare e consolidare automaticamente i dati.
• Semplifica il lavoro con una grande quantità di dati complessi e diversificati: fusi orari, nomi dei clienti, ID dei dispositivi, posizioni, ecc.
• Ridurre il rischio di errori nei dati causati da fattori umani.
• Migliora il processo decisionale. Automatizzando il lavoro con i dati critici e riducendo gli errori, ETL garantisce che i dati ricevuti per l'analisi siano affidabili e di alta qualità.
• Poiché risparmi tempo, fatica e risorse, il processo ETL in ultima analisi ti aiuta ad aumentare il tuo ROI.

Consideriamo i tipi di strumenti ETL.

Tutti gli strumenti ETL possono essere suddivisi approssimativamente in quattro tipi a seconda della loro infrastruttura e dell'organizzazione o del fornitore di supporto. Alcuni sono progettati per funzionare nell'ambiente locale, altri nel cloud e altri sia localmente che nel cloud.

1. Strumenti ETL basati su cloud

Gli strumenti ETL basati su cloud estraggono i dati dalle fonti e li caricano direttamente nell'archivio cloud. Possono quindi trasformare questi dati utilizzando la potenza e la scalabilità del cloud. Questo è essenzialmente un approccio moderno al familiare processo ETL, in cui la trasformazione dei dati avviene dopo che i dati sono stati caricati nello storage.

Gli strumenti ETL tradizionali estraggono e trasformano i dati da diverse fonti prima di caricarli nel magazzino. Con l'avvento del cloud storage, non è più necessario pulire i dati in una fase intermedia tra la posizione di archiviazione di origine e quella di destinazione.

Gli strumenti ETL basati su cloud sono particolarmente rilevanti per l'analisi avanzata. Ad esempio, puoi caricare dati non elaborati in un data lake e quindi combinarli con dati provenienti da altre fonti o utilizzarli per addestrare modelli predittivi. Il salvataggio dei dati nel formato non elaborato consente agli analisti di espandere le proprie capacità. Questo approccio è più veloce perché sfrutta la potenza dei moderni motori di elaborazione dei dati e riduce lo spostamento di dati non necessari.

2. Strumenti ETL aziendali

Si tratta di strumenti ETL sviluppati da organizzazioni commerciali e spesso fanno parte di piattaforme di analisi più grandi. I vantaggi degli strumenti ETL aziendali includono affidabilità e maturità, poiché sono presenti sul mercato da molto tempo. Possono anche offrire funzionalità avanzate: un'interfaccia utente grafica (GUI) per la progettazione di flussi ETL, supporto per la maggior parte dei database relazionali e non relazionali, un elevato livello di assistenza clienti e un'ampia documentazione.

In termini di svantaggi, gli strumenti ETL aziendali sono generalmente più costosi delle alternative, richiedono una formazione aggiuntiva per i dipendenti e sono difficili da integrare.

3. Strumenti ETL open source

Si tratta di strumenti ETL gratuiti che offrono una GUI per la creazione e la gestione dei flussi di dati. Grazie alla natura open source di questi servizi, gli utenti possono comprenderne il funzionamento e ampliarne le funzionalità.

Gli strumenti ETL open source sono un'alternativa economica ai servizi a pagamento. Alcuni non supportano trasformazioni complesse e potrebbero non offrire assistenza clienti.

4. Strumenti ETL personalizzati

Si tratta di strumenti ETL che le aziende creano autonomamente utilizzando SQL, Python o Java. Da un lato, tali soluzioni hanno una grande flessibilità e possono essere adattate alle esigenze aziendali. D'altra parte, richiedono molte risorse per il test, la manutenzione e l'aggiornamento.

Quando scegli uno strumento ETL, dovresti considerare i tuoi requisiti aziendali, la quantità di dati da raccogliere, le fonti di tali dati e come li utilizzerai.

A cosa prestare attenzione quando si sceglie uno strumento ETL:

• Facilità di utilizzo e manutenzione.
• Velocità dello strumento.
• Sicurezza e qualità dei dati. Gli strumenti ETL che offrono controlli sulla qualità dei dati aiutano a identificare incoerenze e duplicati e a ridurre gli errori dei dati. Le funzionalità di monitoraggio possono avvisarti se hai a che fare con tipi di dati incompatibili e altri problemi.
• Capacità di elaborare dati provenienti da molte fonti diverse. Un'azienda può lavorare con centinaia di fonti con diversi formati di dati. Possono esserci dati strutturati e semi-strutturati, dati di streaming in tempo reale, file flat, file CSV, ecc. Alcuni di questi dati vengono convertiti al meglio in batch, mentre altri dati vengono gestiti al meglio attraverso la conversione continua dei dati in streaming.
• Il numero e la varietà di connettori disponibili.
• Scalabilità. La quantità di dati raccolti crescerà solo nel corso degli anni. Sì, potresti stare bene con un database locale e il caricamento in batch in questo momento, ma sarà sempre sufficiente per la tua attività? È l'ideale per poter scalare i processi e la capacità ETL a tempo indeterminato! Quando si tratta di prendere decisioni basate sui dati, pensa in grande e velocemente e sfrutta i servizi di cloud storage (come Google BigQuery) che ti consentono di elaborare grandi quantità di dati in modo rapido ed economico.
• Possibilità di integrazione con altri componenti della tua piattaforma dati, inclusi data warehouse e data lake.

Ora che abbiamo coperto i tipi e le caratteristiche degli strumenti ETL, diamo un'occhiata al più popolare di questi strumenti.

Esistono molti strumenti ETL sul mercato per aiutarti a semplificare la gestione dei dati risparmiando tempo e denaro. Diamo un'occhiata ad alcuni di essi, a partire dagli strumenti ETL che funzionano nel cloud.

OWOX BI è una piattaforma di analisi digitale ETL/ELT senza codice che semplifica la gestione e il reporting dei dati. La piattaforma OWOX BI ti consente di raccogliere dati di marketing per report di qualsiasi complessità nell'archiviazione cloud sicura di Google BigQuery.

Caratteristiche principali di OWOX BI:

• Raccolta automatica dei dati da varie fonti.
• Importazione automatica di dati grezzi in Google BigQuery.
• Pulizia, deduplicazione, monitoraggio della qualità e aggiornamento dei dati.
• Modellazione dei dati e preparazione di dati pronti per il business.
• Capacità di creare report senza l'aiuto di analisti o la conoscenza di SQL.

OWOX BI raccoglie automaticamente i dati grezzi da varie fonti e li converte in un formato utile per la creazione di report. Riceverai set di dati già pronti trasformati automaticamente nella struttura necessaria, tenendo conto delle sfumature importanti per i professionisti del marketing. Non sarà necessario dedicare tempo allo sviluppo e alla manutenzione di trasformazioni complesse, approfondire la struttura dei dati e identificare i motivi delle discrepanze.

OWOX BI libera il tuo tempo prezioso in modo che tu possa prestare maggiore attenzione all'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie e delle aree di crescita.

Quando ti affidi a OWOX BI, non devi più attendere i report di un analista. Sulla base di dati simulati, puoi ottenere dashboard già pronti o report personalizzati adatti alla tua attività.

Grazie all'approccio unico di OWOX BI, è possibile modificare le origini dati e le strutture dei dati senza riscrivere le query SQL o modificare l'ordine dei report. Ciò è particolarmente rilevante con il rilascio di Google Analytics 4.

AWS Glue è il servizio ETL serverless di Amazon che semplifica l'individuazione, la preparazione, lo spostamento e l'integrazione dei dati da più fonti per l'analisi, l'apprendimento automatico e lo sviluppo di applicazioni.

Funzionalità principali di AWS Glue:

• Integrazione con più di 70 diverse fonti di dati.
• Possibilità di utilizzare sia una GUI che codice (Python/Scala) per creare e gestire flussi di dati.
• Possibilità di lavorare in entrambe le modalità ETL ed ELT: AWS Glue si concentra principalmente sull'elaborazione in batch, ma supporta anche lo streaming di dati.
• Supporto per query SQL personalizzate, che facilitano le interazioni dei dati.
• Possibilità di eseguire processi in base a una pianificazione: ad esempio, puoi configurare AWS Glue per eseguire le tue attività ETL quando nuovi dati diventano disponibili nello storage Amazon S3.
• Data Catalog ti consente di trovare rapidamente diversi set di dati su AWS senza spostarli: una volta catalogati, i dati sono immediatamente disponibili per la ricerca e l'interrogazione utilizzando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum.
• Funzionalità di monitoraggio della qualità dei dati.

Azure Data Factory è il servizio ETL basato su cloud di Microsoft per l'integrazione e la trasformazione dei dati serverless scalabili. Offre un'interfaccia utente senza codice per creare, monitorare e gestire in modo intuitivo i flussi di dati.

Funzionalità principali di AWS Glue:

• Integrazione con più di 70 diverse fonti di dati.
• Possibilità di utilizzare sia una GUI che codice (Python/Scala) per creare e gestire flussi di dati.
• Possibilità di lavorare in entrambe le modalità ETL ed ELT: AWS Glue si concentra principalmente sull'elaborazione in batch, ma supporta anche lo streaming di dati.
• Supporto per query SQL personalizzate, che facilitano le interazioni dei dati.
• Possibilità di eseguire processi in base a una pianificazione: ad esempio, puoi configurare AWS Glue per eseguire le tue attività ETL quando nuovi dati diventano disponibili nello storage Amazon S3.
• Data Catalog ti consente di trovare rapidamente diversi set di dati su AWS senza spostarli: una volta catalogati, i dati sono immediatamente disponibili per la ricerca e l'interrogazione utilizzando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum.
• Funzionalità di monitoraggio della qualità dei dati.

Dataflow è un servizio ETL basato su cloud di Google che ti consente di elaborare sia dati in streaming che in batch e non richiede la proprietà di un server.

Funzionalità principali di Google Cloud Dataflow:

• Supporta molte origini dati (escluso SaaS): Cloud Dataflow offre l'acquisizione di dati sia in batch che in streaming. Per l'elaborazione in batch, può accedere sia ai database ospitati da GCP che a quelli locali. PubSub viene utilizzato per lo streaming. Il servizio trasferisce i dati a Google Cloud Storage o BigQuery.
• Esegue pipeline Apache Beam su Google Cloud Platform: Apache offre SDK Java, Python e Go per la presentazione e il trasferimento di set di dati, sia in batch che in streaming. Ciò consente agli utenti di scegliere l'SDK giusto per la propria pipeline di dati.
• Prezzi flessibili: paghi solo per le risorse che consumi e le risorse si ridimensionano automaticamente in base ai requisiti e al carico di lavoro.
• Dataflow SQL ti consente di utilizzare le tue competenze SQL per sviluppare pipeline di streaming di Dataflow direttamente dall'interfaccia web di BigQuery.
• Il monitoraggio integrato consente di risolvere tempestivamente i problemi relativi alle pipeline batch e streaming. Puoi anche impostare avvisi per dati obsoleti e ritardi del sistema.
• Alto livello di assistenza clienti: Google offre diversi piani di supporto per Google Cloud Platform (di cui Cloud Dataflow fa parte) oltre a una documentazione completa.

Integrate.io è una piattaforma di integrazione dati ETL progettata specificamente per progetti di e-commerce. Ti consente di elaborare dati da centinaia di fonti utilizzando vari metodi (Integrate.io ETL, ELT, Reverse ETL, API Management). Offre un'interfaccia intuitiva e senza codice per rendere più facile per le persone non tecniche lavorare con i flussi di dati.

Caratteristiche principali di Integrate.io:

• Connettori integrati per oltre 150 origini dati e destinazioni, inclusi data warehouse, database e piattaforme cloud SaaS.
• Trasformazione automatica: sono disponibili oltre 220 opzioni di conversione con un codice minimo per soddisfare qualsiasi requisito di dati.
• Monitoraggio e avvisi: imposta avvisi automatici per assicurarti che le tue pipeline funzionino nei tempi previsti.
• Possibilità di ricevere dati da qualsiasi fonte che disponga di un'API Rest: se non è presente un'API Rest, puoi crearne una tua utilizzando il generatore di API Integrate.io.
• Supporto e consulenza telefonica o tramite videochiamata.

Successivamente, consideriamo gli strumenti ETL aziendali.

PowerCenter è una piattaforma di integrazione dei dati aziendali ad alte prestazioni sviluppata da Informatica. L'azienda ha anche una soluzione ETL e ELT nativa per il cloud chiamata Cloud Data Integration.

Caratteristiche principali di PowerCenter:

• Numero enorme di connettori, anche per data store cloud come AWS, Azure, Google Cloud e Salesforce.
• Supporta l'elaborazione dei dati in batch e in streaming.
• Un'interfaccia utente grafica e trasformazioni predefinite rendono PowerCenter utile per i professionisti non tecnici, come i professionisti del marketing.
• Test automatizzati e convalida dei dati: PowerCenter avvisa in caso di errori e guasti nel funzionamento delle pipeline di dati.
• Sono disponibili servizi aggiuntivi che consentono di progettare, distribuire e monitorare pipeline di dati. Ad esempio, Repository Manager aiuta a gestire gli utenti, Designer consente agli utenti di specificare il flusso di dati dall'origine alla destinazione e Workflow Manager definisce la sequenza di attività.

Oracle Data Integrator è una piattaforma ETL aziendale per la creazione, l'implementazione e la gestione di data warehouse complessi. Lo strumento carica e trasforma i dati in un data warehouse utilizzando le funzionalità del database di destinazione invece di affidarsi a un normale server ETL. I connettori predefiniti semplificano l'integrazione automatizzando le attività di integrazione manuale necessarie per connettere database e big data.

Funzionalità principali di Oracle Data Integrator:

• Compatibile con database come Sybase, IBM DB2, Teradata, Netezza ed Exadata.
• Supporta il lavoro in modalità ETL e ELT.
• Trova automaticamente gli errori nei dati e li elabora prima di spostarli nella posizione di archiviazione di destinazione.
• Supporto integrato per i big data: puoi utilizzare il codice Apache Spark in conformità con gli standard dei big data per trasformare e mappare i dati.

SAP Data Services è un software di gestione dei dati aziendali. Lo strumento consente di estrarre dati da qualsiasi fonte e di trasformare, integrare e formattare questi dati in qualsiasi database di destinazione. Puoi usarlo per creare data mart o data warehouse di qualsiasi tipo.

Funzionalità principali di SAP Data Services:

• L'interfaccia utente grafica semplifica enormemente la creazione e la trasformazione dei flussi di dati.
• Può funzionare sia in modalità batch che in tempo reale.
• Supporta integrazioni con Windows, Sun Solaris, AIX e Linux.
• Ottimo per il ridimensionamento indipendentemente dal numero di client.
• La curva di apprendimento superficiale e l'interfaccia drag-and-drop consentono agli analisti di dati o agli ingegneri di dati di utilizzare questo strumento senza particolari competenze di codifica.
• Facilità di pianificazione e controllo dei processi ETL.
• La presenza di variabili aiuta a evitare attività ripetitive: le variabili consentono agli utenti di eseguire varie azioni, ad esempio decidere quali passaggi eseguire in un'attività o in quale ambiente l'attività deve essere eseguita e modificare facilmente le fasi del processo senza ricreare l'intera attività.
• Le funzioni integrate (if/then o logica di deduplicazione) aiutano a normalizzare i dati e migliorarne la qualità.
• Ottimo per le aziende che utilizzano SAP come sistema ERP.

IBM DataStage è uno strumento di integrazione dei dati che ti aiuta a progettare, sviluppare ed eseguire attività di trasferimento e trasformazione dei dati. DataStage supporta sia i processi ETL che ELT. La versione di base è per la distribuzione locale. Tuttavia, è disponibile anche una versione cloud del servizio, denominata IBM Cloud Pak for Data.

Funzionalità principali di IBM DataStage:

• Numerosi connettori integrati per l'integrazione con origini dati e archivi dati (inclusi Oracle, Hadoop System e tutti i servizi inclusi in IBM InfoSphere Information Server).
• Completa qualsiasi attività ETL il 30% più velocemente grazie a un motore parallelo e al bilanciamento del carico di lavoro.
• L'interfaccia user-friendly e la progettazione assistita da machine learning aiutano a ridurre i costi di sviluppo.
• La derivazione dei dati ti consente di vedere come i dati vengono trasformati e integrati.
• IBM InfoSphere QualityStage consente di monitorare la qualità dei dati.
• Particolarmente rilevante per le aziende che lavorano con grandi set di dati e grandi imprese.

SQL Server Integration Services è una piattaforma ETL aziendale per l'integrazione e la trasformazione dei dati. Ti consente di estrarre e trasformare i dati da fonti come file XML, file flat e database relazionali, quindi caricarli in un data warehouse. Poiché si tratta di un prodotto Microsoft, SSIS supporta solo Microsoft SQL Server.

Caratteristiche principali di SSIS:

• Può usare gli strumenti della GUI SSIS per creare pipeline senza scrivere una sola riga di codice.
• Offre un'ampia gamma di attività e trasformazioni integrate che riducono al minimo la quantità di codice necessaria per lo sviluppo.
• Può essere integrato con Salesforce e CRM tramite plugin; può anche essere integrato con software di controllo delle modifiche come TFS e GitHub.
• Funzionalità di debug e facile gestione degli errori nei flussi di dati.

Consideriamo ora gli strumenti ETL open source.

Talend Open Studio è un software di integrazione open source gratuito che aiuta a trasformare dati complessi in informazioni comprensibili per i decisori. Questo strumento semplice e intuitivo è ampiamente utilizzato negli Stati Uniti. Può facilmente competere con i prodotti di altri grandi attori.

Con TOS, puoi iniziare a creare pipeline di dati di base in pochissimo tempo. Puoi eseguire semplici attività ETL e di integrazione dei dati, ottenere profili grafici dei tuoi dati e gestire i file da un ambiente open source installato localmente.

Funzionalità principali di Talend Open Studio:

• Oltre 900 connettori per connettere varie origini dati: le origini dati possono essere collegate tramite la GUI di Open Studio utilizzando il trascinamento della selezione da Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics e altre origini dati.
• Funziona alla grande con giganti del cloud storage come Amazon AWS, Google Cloud e Microsoft Azure.
• La tecnologia Java consente agli utenti di integrare più script dalle biblioteche di tutto il mondo.
• La Talend Community è un luogo in cui condividere le best practice e trovare nuovi trucchi che non hai ancora provato.

Pentaho Data Integration (precedentemente noto come Kettle), è uno strumento ETL open source di proprietà di Hitachi. Il servizio dispone di diverse interfacce utente grafiche per la creazione di pipeline di dati. Gli utenti possono progettare attività e trasformazioni di dati utilizzando il client Spoon PDI e quindi eseguirle utilizzando Kitchen.

Caratteristiche principali di Pentaho Data Integration:

• Disponibile in due versioni: Community ed Enterprise (con funzionalità avanzate).
• Può essere distribuito nel cloud o in locale, sebbene sia specializzato in scenari batch locali per ETL.
• Comoda interfaccia utente grafica con funzionalità di trascinamento della selezione.
• La libreria condivisa semplifica l'esecuzione ETL e il processo di sviluppo.
• Funziona sulla base di procedure ETL memorizzate in formato XML.
• Differisce dai concorrenti in quanto non richiede la generazione di codice.

Apache Hadoop è una piattaforma open source per l'elaborazione e l'archiviazione di grandi quantità di dati distribuendo il carico di elaborazione tra i cluster di elaborazione. Il vantaggio principale di Hadoop è la scalabilità. Passa senza problemi dall'esecuzione su un singolo nodo a migliaia di nodi. Inoltre, il suo codice può essere modificato in base alle esigenze aziendali.

Caratteristiche principali di Hadoop:

• Open-source basato su applicazioni Java e quindi compatibile con tutte le piattaforme.
• Tolleranza ai guasti: quando un nodo si guasta, i dati su quel nodo possono essere facilmente ripristinati da altri nodi.
• Copie multiple dei dati significano che saranno disponibili anche in caso di guasto hardware.
• Non c'è bisogno di un client di calcolo distribuito, poiché il framework si occupa di tutto.

Skyvia è la piattaforma dati cloud all-in-one di Devart per l'integrazione, la gestione, il backup e l'accesso ai dati.

Skyvia Data Integration è uno strumento ETL ed ELT senza codice per vari scenari di integrazione dei dati. Funziona con file CSV, database (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), cloud storage (Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) e applicazioni (Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM e molti altri).

Caratteristiche principali dell'integrazione dati Skyvia:

• Lavorare con il cloud ti salva da aggiornamenti o distribuzioni manuali.
• Consente di importare dati in applicazioni e database cloud, replicare i dati cloud ed esportarli in un file CSV per la condivisione.
• Crea una sincronizzazione dei dati completamente personalizzabile: decidi esattamente cosa vuoi estrarre, inclusi campi e oggetti personalizzati.
• La creazione di integrazioni non richiede particolari conoscenze tecniche.
• Possibilità di eseguire automaticamente le integrazioni in base a una pianificazione
• Importazione di dati senza duplicati con sincronizzazione bidirezionale.
• Modelli già pronti per scenari comuni di integrazione dei dati.

Jaspersoft ETL è il software open source di Jaspersoft indipendente dai dati e dall'architettura. Ciò significa che puoi connetterti ai dati da qualsiasi origine e utilizzarli ovunque: on-premise, nel cloud o in un ambiente ibrido. Inoltre, puoi apportare modifiche al codice sorgente di Jaspersoft in base alle tue esigenze.

Lo strumento Jaspersoft fa parte della suite Jaspersoft Business Intelligence, che offre una piattaforma di business intelligence personalizzabile, flessibile e adatta agli sviluppatori.

Caratteristiche principali di Jaspersoft:

• Integrazione con sistemi standard di gestione dei dati (Hadoop, Google Analytics e Cassandra), applicazioni (SugarCRM, SAP, Salesforce) e ambienti di big data (Hadoop, MongoDB).
• Può essere implementato sia localmente che nel cloud.
• L'interfaccia utente grafica consente all'utente di progettare, pianificare ed eseguire facilmente lo spostamento e la trasformazione dei dati.
• Il dashboard delle attività aiuta a monitorare l'esecuzione delle attività ETL e le prestazioni dello strumento.
• App mobile in cui puoi controllare i tuoi dati da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento.

I volumi di dati raccolti dalle aziende aumentano ogni giorno e continueranno a crescere. Per ora, lavorare con database locali e caricare in batch è sufficiente, ma molto presto questo non soddisferà più le esigenze aziendali. Pertanto, la capacità di ridimensionare i processi ETL è conveniente e particolarmente rilevante per l'analisi avanzata.

Quando si tratta di scegliere uno strumento ETL, pensa alle esigenze specifiche della tua azienda. Se lavori localmente e i tuoi dati sono prevedibili e provengono solo da poche fonti, sarà sufficiente uno strumento ETL tradizionale. Ma non dimenticare che sempre più aziende stanno passando a un'architettura cloud o ibrida.