As 15 principais ferramentas ETL para coletar dados de marketing

A análise avançada de marketing moderna é difícil de imaginar sem ferramentas ETL. Afinal, antes de uma empresa começar a criar relatórios e buscar insights, todos os dados coletados de fontes diferentes devem ser processados: limpos, verificados, reunidos em um único formato e combinados. É para isso que servem as ferramentas ETL. Neste artigo, detalhamos os 15 principais serviços de ETL para 2023 para que você possa escolher o melhor para o seu negócio.

ETL (Extract, Transform, Load) é o processo de integração de dados que sustenta a análise orientada por dados. Consiste em três etapas:

1. Os dados são extraídos da fonte original.
2. Os dados são então transformados em um formato adequado para análise.
3. Por fim, os dados são carregados no armazenamento, em um data lake ou em um sistema de business intelligence (BI).

O ETL fornece a base para uma análise de dados bem-sucedida e fornece uma fonte única de verdade para garantir que todos os dados corporativos sejam consistentes e atualizados.

As ferramentas ETL são serviços que ajudam você a executar processos ETL. Simplificando, as ferramentas ETL permitem às empresas coletar dados de vários tipos de várias fontes, convertê-los em um único formato e carregá-los em um repositório centralizado, como Google BigQuery, Snowflake ou Azure.

• Economize tempo e elimine o processamento manual de dados. As ferramentas ETL ajudam você a coletar, transformar e consolidar dados automaticamente.
• Facilite o trabalho com uma grande quantidade de dados complexos e diversos: fusos horários, nomes de clientes, IDs de dispositivos, localizações, etc.
• Reduza o risco de erros de dados causados ​​por fatores humanos.
• Melhorar a tomada de decisão. Ao automatizar o trabalho com dados críticos e reduzir erros, o ETL garante que os dados recebidos para análise sejam de alta qualidade e confiáveis.
• Como você economiza tempo, esforço e recursos, o processo ETL ajuda você a aumentar seu ROI.

Vamos considerar os tipos de ferramentas ETL.

Todas as ferramentas ETL podem ser divididas em quatro tipos, dependendo de sua infraestrutura e da organização ou fornecedor de suporte. Alguns são projetados para funcionar no ambiente local, alguns na nuvem e outros localmente e na nuvem.

1. Ferramentas ETL baseadas em nuvem

As ferramentas ETL baseadas em nuvem extraem dados de fontes e os carregam diretamente no armazenamento em nuvem. Eles podem então transformar esses dados usando o poder e a escala da nuvem. Essa é essencialmente uma abordagem moderna para o processo ETL familiar, no qual a transformação de dados ocorre depois que os dados são carregados no armazenamento.

As ferramentas ETL tradicionais extraem e transformam dados de diferentes fontes antes de carregá-los no warehouse. Com o advento do armazenamento em nuvem, não há mais necessidade de limpeza de dados em um estágio intermediário entre a origem e o local de armazenamento de destino.

As ferramentas ETL baseadas em nuvem são especialmente relevantes para análises avançadas. Por exemplo, você pode carregar dados brutos em um data lake e combiná-los com dados de outras fontes ou usá-los para treinar modelos preditivos. Salvar dados em seu formato bruto permite que os analistas expandam seus recursos. Essa abordagem é mais rápida porque aproveita o poder dos mecanismos modernos de processamento de dados e reduz a movimentação desnecessária de dados.

2. Ferramentas ETL corporativas

Essas são ferramentas ETL desenvolvidas por organizações comerciais e geralmente fazem parte de plataformas analíticas maiores. As vantagens das ferramentas ETL corporativas incluem confiabilidade e maturidade, pois estão no mercado há muito tempo. Eles também podem oferecer funcionalidade avançada: uma interface gráfica do usuário (GUI) para projetar fluxos ETL, suporte para a maioria dos bancos de dados relacionais e não relacionais, um alto nível de suporte ao cliente e extensa documentação.

Em termos de desvantagens, as ferramentas ETL corporativas geralmente são mais caras que as alternativas, exigem treinamento adicional para os funcionários e são difíceis de integrar.

3. Ferramentas ETL de código aberto

Essas são ferramentas ETL gratuitas que oferecem uma GUI para criar e gerenciar fluxos de dados. Graças à natureza de código aberto desses serviços, os usuários podem entender como eles funcionam e podem estender sua funcionalidade.

As ferramentas ETL de código aberto são uma alternativa de orçamento aos serviços pagos. Alguns não suportam transformações complexas e podem não oferecer suporte ao cliente.

4. Ferramentas ETL personalizadas

Essas são ferramentas ETL que as próprias empresas criam usando SQL, Python ou Java. Por um lado, tais soluções têm grande flexibilidade e podem ser adaptadas às necessidades do negócio. Por outro lado, exigem muitos recursos para seus testes, manutenção e atualização.

Ao escolher uma ferramenta ETL, você deve considerar seus requisitos de negócios, a quantidade de dados a serem coletados, as fontes desses dados e como você os usará.

No que prestar atenção ao escolher uma ferramenta ETL:

• Facilidade de uso e manutenção.
• Velocidade da ferramenta.
• Segurança e qualidade dos dados. As ferramentas ETL que oferecem auditorias de qualidade de dados ajudam a identificar inconsistências e duplicatas e reduzem erros de dados. Os recursos de monitoramento podem avisá-lo se você estiver lidando com tipos de dados incompatíveis e outros problemas.
• Capacidade de processar dados de muitas fontes diferentes. Uma empresa pode trabalhar com centenas de fontes com diferentes formatos de dados. Pode haver dados estruturados e semiestruturados, dados de streaming em tempo real, arquivos simples, arquivos CSV, etc. Alguns desses dados são melhor convertidos em lotes, enquanto outros dados são melhor tratados por meio de conversão contínua de dados de streaming.
• O número e a variedade de conectores disponíveis.
• Escalabilidade. A quantidade de dados coletados só crescerá ao longo dos anos. Sim, você pode estar bem com um banco de dados local e upload em lote agora, mas isso sempre será suficiente para o seu negócio? É ideal para escalar processos e capacidade de ETL indefinidamente! Quando se trata de tomar decisões baseadas em dados, pense grande e rápido e aproveite os serviços de armazenamento em nuvem (como o Google BigQuery) que permitem processar grandes quantidades de dados de forma rápida e econômica.
• Capacidade de integração com outros componentes de sua plataforma de dados, incluindo armazéns e data lakes.

Agora que abordamos os tipos e recursos das ferramentas ETL, vamos dar uma olhada nas ferramentas mais populares.

Existem muitas ferramentas ETL no mercado para ajudá-lo a simplificar o gerenciamento de dados e, ao mesmo tempo, economizar tempo e dinheiro. Vamos dar uma olhada em alguns deles, começando pelas ferramentas ETL que funcionam na nuvem.

OWOX BI é uma plataforma de análise digital ETL/ELT sem código que simplifica o gerenciamento de dados e relatórios. A plataforma OWOX BI permite coletar dados de marketing para relatórios de qualquer complexidade no armazenamento seguro em nuvem do Google BigQuery.

Principais recursos do OWOX BI:

• Coleta automática de dados de várias fontes.
• Importação automática de dados brutos para o Google BigQuery.
• Limpeza, desduplicação, monitoramento de qualidade e atualização de dados.
• Modelagem de dados e preparação de dados prontos para negócios.
• Capacidade de construir relatórios sem a ajuda de analistas ou conhecimento de SQL.

O OWOX BI coleta automaticamente dados brutos de várias fontes e os converte em um formato conveniente para a criação de relatórios. Você receberá conjuntos de dados prontos, transformados automaticamente na estrutura necessária, levando em consideração as nuances importantes para os profissionais de marketing. Você não precisará gastar tempo desenvolvendo e mantendo transformações complexas, investigando a estrutura de dados e identificando os motivos das discrepâncias.

O OWOX BI libera seu precioso tempo para que você possa prestar mais atenção à otimização de campanhas publicitárias e áreas de crescimento.

Ao contar com o OWOX BI, você não precisa mais esperar pelos relatórios de um analista. Com base em dados simulados, você pode obter painéis prontos ou relatórios personalizados adequados para o seu negócio.

Devido à abordagem exclusiva do OWOX BI, você pode alterar as fontes e estruturas de dados sem reescrever consultas SQL ou alterar a ordem dos relatórios. Isso é especialmente relevante com o lançamento do Google Analytics 4.

O AWS Glue é o serviço ETL sem servidor da Amazon que facilita descobrir, preparar, mover e integrar dados de várias fontes para análise, aprendizado de máquina e desenvolvimento de aplicativos.

Principais recursos do AWS Glue:

• Integração com mais de 70 fontes de dados diferentes.
• Capacidade de usar GUI e código (Python/Scala) para criar e gerenciar fluxos de dados.
• Possibilidade de trabalhar nos modos ETL e ELT — o AWS Glue é focado principalmente no processamento em lote, mas também oferece suporte a dados de streaming.
• Suporte para consultas SQL personalizadas, facilitando as interações de dados.
• Capacidade de executar processos de acordo com uma programação — por exemplo, você pode configurar o AWS Glue para executar suas tarefas ETL quando novos dados estiverem disponíveis no armazenamento do Amazon S3.
• O Catálogo de dados permite encontrar rapidamente diferentes conjuntos de dados na AWS sem movê-los — Uma vez catalogados, os dados ficam imediatamente disponíveis para pesquisa e consulta usando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum.
• Funcionalidade de monitoramento de qualidade de dados.

O Azure Data Factory é o serviço ETL baseado em nuvem da Microsoft para integração e transformação de dados escalonáveis ​​sem servidor. Ele oferece uma interface de usuário sem código para criar, monitorar e gerenciar intuitivamente os fluxos de dados.

Principais recursos do AWS Glue:

• Integração com mais de 70 fontes de dados diferentes.
• Capacidade de usar GUI e código (Python/Scala) para criar e gerenciar fluxos de dados.
• Possibilidade de trabalhar nos modos ETL e ELT — o AWS Glue é focado principalmente no processamento em lote, mas também oferece suporte a dados de streaming.
• Suporte para consultas SQL personalizadas, facilitando as interações de dados.
• Capacidade de executar processos de acordo com uma programação — por exemplo, você pode configurar o AWS Glue para executar suas tarefas ETL quando novos dados estiverem disponíveis no armazenamento do Amazon S3.
• O Catálogo de dados permite encontrar rapidamente diferentes conjuntos de dados na AWS sem movê-los — Uma vez catalogados, os dados ficam imediatamente disponíveis para pesquisa e consulta usando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum.
• Funcionalidade de monitoramento de qualidade de dados.

O Dataflow é um serviço ETL baseado em nuvem do Google que permite processar dados de streaming e em lote e não exige que você possua um servidor.

Principais recursos do Google Cloud Dataflow:

• Suporta muitas fontes de dados (excluindo SaaS) — Cloud Dataflow oferece ingestão de dados em lote e streaming. Para processamento em lote, ele pode acessar bancos de dados locais e hospedados pelo GCP. PubSub é usado para streaming. O serviço transfere dados para o Google Cloud Storage ou BigQuery.
• Executa pipelines Apache Beam no Google Cloud Platform — Apache oferece SDKs Java, Python e Go para apresentação e transferência de conjuntos de dados, tanto em lote quanto em streaming. Isso permite que os usuários escolham o SDK certo para seu pipeline de dados.
• Preços flexíveis — Você paga apenas pelos recursos que consome e os recursos são dimensionados automaticamente com base em seus requisitos e carga de trabalho.
• O Dataflow SQL permite que você use suas habilidades em SQL para desenvolver pipelines de streaming do Dataflow diretamente da interface da Web do BigQuery.
• O monitoramento integrado permite solucionar problemas de pipelines de lote e streaming em tempo hábil. Você também pode definir alertas para dados desatualizados e atrasos do sistema.
• Alto nível de suporte ao cliente — o Google oferece vários planos de suporte para o Google Cloud Platform (do qual o Cloud Dataflow faz parte), bem como uma documentação abrangente.

O Integrate.io é uma plataforma de integração de dados ETL projetada especificamente para projetos de comércio eletrônico. Ele permite que você processe dados de centenas de fontes usando vários métodos (Integrate.io ETL, ELT, Reverse ETL, API Management). Ele oferece uma interface intuitiva e sem código para facilitar o trabalho de pessoas não técnicas com fluxos de dados.

Principais recursos do Integrate.io:

• Conectores integrados para mais de 150 fontes e destinos de dados, incluindo data warehouses, bancos de dados e plataformas de nuvem SaaS.
• Transformação automática — Existem mais de 220 opções de conversão com código mínimo para atender a qualquer requisito de dados.
• Monitoramento e alertas — Configure alertas automáticos para garantir que seus pipelines estejam sendo executados dentro do cronograma.
• Capacidade de receber dados de qualquer fonte que tenha uma API Rest — Se não houver uma API Rest, você pode criar sua própria usando o gerador de API Integrate.io.
• Suporte e consultoria por telefone ou videochamada.

Em seguida, vamos considerar as ferramentas ETL corporativas.

O PowerCenter é uma plataforma de integração de dados corporativos de alto desempenho desenvolvida pela Informatica. A empresa também possui uma solução ETL e ELT nativa da nuvem chamada Cloud Data Integration.

Principais recursos do PowerCenter:

• Grande número de conectores, inclusive para armazenamentos de dados em nuvem, como AWS, Azure, Google Cloud e Salesforce.
• Suporta processamento de dados em lote e streaming.
• Uma interface gráfica do usuário e transformações pré-criadas tornam o PowerCenter útil para profissionais não técnicos, como profissionais de marketing.
• Teste automatizado e validação de dados — o PowerCenter avisa sobre erros e falhas na operação de pipelines de dados.
• Estão disponíveis serviços adicionais que permitem projetar, implantar e monitorar pipelines de dados. Por exemplo, o Repository Manager ajuda a gerenciar usuários, o Designer permite que os usuários especifiquem o fluxo de dados da origem ao destino e o Workflow Manager define a sequência de tarefas.

O Oracle Data Integrator é uma plataforma ETL corporativa para criar, implantar e gerenciar data warehouses complexos. A ferramenta carrega e transforma dados em um data warehouse usando os recursos do banco de dados de destino em vez de depender de um servidor ETL regular. Os conectores pré-construídos simplificam a integração automatizando as tarefas manuais de integração necessárias para conectar bancos de dados e big data.

Principais recursos do Oracle Data Integrator:

• Compatível com bancos de dados como Sybase, IBM DB2, Teradata, Netezza e Exadata.
• Suporta trabalho nos modos ETL e ELT.
• Encontra automaticamente erros nos dados e os processa antes de movê-los para o local de armazenamento de destino.
• Suporte de big data integrado — você pode usar o código Apache Spark de acordo com os padrões de big data para transformar e mapear dados.

SAP Data Services é um software de gerenciamento de dados corporativos. A ferramenta permite extrair dados de qualquer fonte, bem como transformar, integrar e formatar esses dados em qualquer banco de dados de destino. Você pode usá-lo para criar data marts ou data warehouses de qualquer tipo.

Principais recursos do SAP Data Services:

• A interface gráfica do usuário simplifica muito a criação e transformação de fluxos de dados.
• Pode trabalhar tanto em modo de lote quanto em tempo real.
• Suporta integrações com Windows, Sun Solaris, AIX e Linux.
• Ótimo para escalar, não importa o número de clientes.
• Curva de aprendizado rasa e interface de arrastar e soltar possibilitam que analistas de dados ou engenheiros de dados usem essa ferramenta sem habilidades especiais de codificação.
• Fácil de planejar e controlar processos de ETL.
• A presença de variáveis ​​ajuda a evitar tarefas repetitivas — As variáveis ​​permitem que os usuários executem várias ações, como decidir quais etapas executar em uma tarefa ou em qual ambiente a tarefa deve ser executada e modificar facilmente as etapas do processo sem recriar a tarefa inteira.
• As funções integradas (se/então ou lógica de desduplicação) ajudam a normalizar os dados e melhorar sua qualidade.
• Ótimo para empresas que utilizam o SAP como sistema ERP.

O IBM DataStage é uma ferramenta de integração de dados que ajuda a projetar, desenvolver e executar tarefas de movimentação e transformação de dados. DataStage suporta processos ETL e ELT. A versão base é para implantação local. No entanto, uma versão em nuvem do serviço também está disponível, chamada IBM Cloud Pak for Data.

Principais recursos do IBM DataStage:

• Grande número de conectores integrados para integração com fontes de dados e armazenamentos de dados (incluindo Oracle, Hadoop System e todos os serviços incluídos no IBM InfoSphere Information Server).
• Conclua qualquer tarefa ETL 30% mais rápido graças a um mecanismo paralelo e balanceamento de carga de trabalho.
• A interface amigável e o design assistido por aprendizado de máquina ajudam a reduzir os custos de desenvolvimento.
• A linhagem de dados permite que você veja como os dados são transformados e integrados.
• O IBM InfoSphere QualityStage permite monitorar a qualidade dos dados.
• Especialmente relevante para empresas que trabalham com grandes conjuntos de dados e grandes empresas.

O SQL Server Integration Services é uma plataforma ETL empresarial para integração e transformação de dados. Ele permite que você extraia e transforme dados de fontes como arquivos XML, arquivos simples e bancos de dados relacionais e, em seguida, carregue-os em um data warehouse. Por ser um produto da Microsoft, o SSIS suporta apenas o Microsoft SQL Server.

Principais recursos do SSIS:

• Pode usar as ferramentas da GUI do SSIS para criar pipelines sem escrever uma única linha de código.
• Oferece uma ampla variedade de tarefas e transformações integradas que minimizam a quantidade de código necessária para o desenvolvimento.
• Pode ser integrado com Salesforce e CRM usando plugins; também pode ser integrado com software de controle de alterações, como TFS e GitHub.
• Recursos de depuração e fácil tratamento de erros em fluxos de dados.

Agora vamos considerar as ferramentas ETL de software livre.

O Talend Open Studio é um software gratuito de integração de código aberto que ajuda a transformar dados complexos em informações compreensíveis para os tomadores de decisão. Esta ferramenta simples e intuitiva é amplamente utilizada nos EUA. Ele pode competir facilmente com produtos de outros grandes players.

Com o TOS, você pode começar a criar pipelines de dados básicos rapidamente. Você pode executar tarefas simples de ETL e integração de dados, obter perfis gráficos de seus dados e gerenciar arquivos de um ambiente de código aberto instalado localmente.

Principais recursos do Talend Open Studio:

• Mais de 900 conectores para conectar várias fontes de dados — As fontes de dados podem ser conectadas por meio da GUI do Open Studio usando arrastar e soltar do Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics e outras fontes de dados.
• Funciona muito bem com gigantes do armazenamento em nuvem, como Amazon AWS, Google Cloud e Microsoft Azure.
• A tecnologia Java permite que os usuários integrem vários scripts de bibliotecas de todo o mundo.
• A Talend Community é um lugar para compartilhar as melhores práticas e encontrar novos truques que você ainda não experimentou.

Pentaho Data Integration (anteriormente conhecido como Kettle), é uma ferramenta ETL de código aberto de propriedade da Hitachi. O serviço tem várias interfaces gráficas de usuário para criar pipelines de dados. Os usuários podem projetar tarefas e transformações de dados usando o cliente Spoon PDI e, em seguida, executá-los usando o Kitchen.

Principais recursos do Pentaho Data Integration:

• Disponível em duas versões: Community e Enterprise (com funcionalidades avançadas).
• Pode ser implantado na nuvem ou no local, embora seja especializado em cenários de lote local para ETL.
• Interface gráfica do usuário conveniente com funcionalidade de arrastar e soltar.
• A biblioteca compartilhada simplifica a execução de ETL e o processo de desenvolvimento.
• Funciona com base em procedimentos ETL armazenados em formato XML.
• Difere dos concorrentes porque não requer geração de código.

O Apache Hadoop é uma plataforma de código aberto para processamento e armazenamento de grandes quantidades de dados, distribuindo a carga de computação entre clusters de computação. A principal vantagem do Hadoop é a escalabilidade. Ele transita perfeitamente da execução em um único nó para milhares de nós. Além disso, seu código pode ser alterado de acordo com os requisitos do negócio.

Principais recursos do Hadoop:

• Código aberto baseado em aplicativos Java e, portanto, compatível com todas as plataformas.
• Tolerante a falhas — Quando um nó falha, os dados desse nó podem ser facilmente restaurados de outros nós.
• Múltiplas cópias de dados significam que estarão disponíveis mesmo em caso de falha de hardware.
• Não há necessidade de um cliente de computação distribuída, pois a estrutura cuida de tudo.

Skyvia é a plataforma de dados em nuvem tudo-em-um da Devart para integração, gerenciamento, backup e acesso a dados.

Skyvia Data Integration é uma ferramenta ETL e ELT sem código para vários cenários de integração de dados. Funciona com arquivos CSV, bancos de dados (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), armazenamento em nuvem (Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) e aplicativos (Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM e muitos mais).

Principais recursos do Skyvia Data Integration:

• Trabalhar com a nuvem evita atualizações ou implantações manuais.
• Permite importar dados para aplicativos e bancos de dados em nuvem, replicar dados em nuvem e exportá-los para um arquivo CSV para compartilhamento.
• Cria uma sincronização de dados totalmente personalizável — Você decide exatamente o que deseja extrair, incluindo campos e objetos personalizados.
• A criação de integrações não requer conhecimento técnico especial.
• Capacidade de executar integrações automaticamente em uma programação
• Importação de dados sem duplicação com sincronização bidirecional.
• Modelos prontos para cenários comuns de integração de dados.

O Jaspersoft ETL é o software de código aberto da Jaspersoft independente de dados e arquitetura. Isso significa que você pode se conectar a dados de qualquer fonte e trabalhar com eles em qualquer lugar: no local, na nuvem ou em um ambiente híbrido. Além disso, você pode fazer alterações no código-fonte do Jaspersoft de acordo com suas necessidades.

A ferramenta Jaspersoft faz parte do conjunto Jaspersoft Business Intelligence, que oferece uma plataforma de inteligência comercial personalizável, flexível e amigável ao desenvolvedor.

Principais recursos do Jaspersoft:

• Integração com sistemas de gerenciamento de dados padrão (Hadoop, Google Analytics e Cassandra), aplicativos (SugarCRM, SAP, Salesforce) e ambientes de big data (Hadoop, MongoDB).
• Pode ser implantado localmente e na nuvem.
• A interface gráfica do usuário permite que o usuário projete, planeje e execute facilmente a movimentação e transformação de dados.
• O painel de atividades ajuda a monitorar a execução de tarefas ETL e o desempenho da ferramenta.
• Aplicativo móvel onde você pode verificar seus dados de qualquer lugar a qualquer momento.

Os volumes de dados coletados pelas empresas estão aumentando a cada dia e continuarão crescendo. Por enquanto, trabalhar com bancos de dados locais e carregamento em lote é suficiente, mas muito em breve isso não atenderá mais às necessidades de negócios. Assim, a capacidade de dimensionar processos ETL é conveniente e especialmente relevante para análises avançadas.

Na hora de escolher uma ferramenta ETL, pense nas necessidades específicas do seu negócio. Se você estiver trabalhando localmente e seus dados forem previsíveis e vierem de apenas algumas fontes, uma ferramenta ETL tradicional será suficiente. Mas não se esqueça de que cada vez mais empresas estão migrando para uma arquitetura em nuvem ou híbrida.