用于收集营销数据的 15 大 ETL 工具

如果没有 ETL 工具，现代高级营销分析是难以想象的。 毕竟，在公司开始构建报告和寻找洞察力之前，他们从不同来源收集的所有数据都必须经过处理：清洗、验证、转化为单一格式并组合。 这就是 ETL 工具的用途。 在本文中，我们详细介绍了 2023 年排名前 15 位的 ETL 服务，以便您可以选择最适合您的业务的服务。

ETL（提取、转换、加载）是支持数据驱动分析的数据集成过程。 它包括三个步骤：

1. 数据是从原始来源中提取的。
2. 然后将数据转换为适合分析的格式。
3. 最后，数据被加载到存储、数据湖或商业智能 (BI) 系统中。

ETL 为成功的数据分析提供了基础，并提供了单一的真实来源以确保所有企业数据的一致性和最新性。

ETL 工具是帮助您执行 ETL 过程的服务。 简单地说，ETL 工具允许公司从多个来源收集各种类型的数据，将其转换为单一格式，并将其上传到集中存储库，例如 Google BigQuery、Snowflake 或 Azure。

• 节省时间并消除手动数据处理。 ETL 工具可帮助您自动收集、转换和合并数据。
• 轻松处理大量复杂多样的数据：时区、客户端名称、设备 ID、位置等。
• 降低人为因素导致数据错误的风险。
• 改进决策。 通过自动化处理关键数据并减少错误，ETL 可确保您收到的用于分析的数据是高质量且值得信赖的。
• 因为您可以节省时间、精力和资源，ETL 过程最终可以帮助您提高投资回报率。

让我们考虑一下 ETL 工具的类型。

所有 ETL 工具根据其基础架构和支持组织或供应商的不同，大致可分为四种类型。 有些被设计为在本地环境中工作，有些在云中工作，还有一些既在本地又在云中工作。

1. 基于云的ETL工具

基于云的 ETL 工具从源中提取数据并将其直接加载到云存储中。 然后，他们可以利用云的力量和规模来转换这些数据。 这本质上是熟悉的 ETL 过程的一种现代方法，在该过程中，数据转换发生在数据加载到存储中之后。

传统的 ETL 工具在将数据加载到仓库之前从不同的来源提取和转换数据。 随着云存储的出现，不再需要在源和目标存储位置之间的中间阶段进行数据清理。

基于云的 ETL 工具与高级分析尤其相关。 例如，您可以将原始数据加载到数据湖中，然后将其与来自其他来源的数据相结合，或使用它来训练预测模型。 以原始格式保存数据可以让分析师扩展他们的能力。 这种方法速度更快，因为它利用了现代数据处理引擎的强大功能并减少了不必要的数据移动。

2.企业ETL工具

这些是由商业组织开发的 ETL 工具，通常是大型分析平台的一部分。 企业 ETL 工具的优点包括可靠性和成熟度，因为它们已经上市很长时间了。 它们还可能提供高级功能：用于设计 ETL 流程的图形用户界面 (GUI)、对大多数关系和非关系数据库的支持、高水平的客户支持以及广泛的文档。

就缺点而言，企业 ETL 工具通常比替代工具更昂贵，需要对员工进行额外培训，并且难以集成。

3.开源ETL工具

这些是免费的 ETL 工具，提供用于创建和管理数据流的 GUI。 由于这些服务的开源性质，用户可以了解它们的工作方式并可以扩展它们的功能。

开源 ETL 工具是付费服务的廉价替代品。 有些不支持复杂的转换，并且可能不提供客户支持。

4.自定义ETL工具

这些是公司使用 SQL、Python 或 Java 自行创建的 ETL 工具。 一方面，此类解决方案具有很大的灵活性，可以适应业务需求。 另一方面，他们需要大量资源来进行测试、维护和更新。

在选择 ETL 工具时，您应该考虑您的业务需求、要收集的数据量、该数据的来源以及您将如何使用它。

选择ETL工具要注意什么：

• 易于使用和维护。
• 工具的速度。
• 数据安全和质量。 提供数据质量审计的 ETL 工具有助于识别不一致和重复并减少数据错误。 如果您正在处理不兼容的数据类型和其他问题，监视功能会向您发出警告。
• 能够处理来自许多不同来源的数据。 一家公司可以处理数百个具有不同数据格式的来源。 可以有结构化和半结构化数据、实时流数据、平面文件、CSV 文件等。其中一些数据最好分批转换，而其他数据最好通过连续流数据转换来处理。
• 可用连接器的数量和种类。
• 可扩展性。 收集的数据量只会逐年增长。 是的，您现在可能对本地数据库和批量上传没问题，但这对您的业务来说就足够了吗？ 能够无限扩展 ETL 流程和容量是非常理想的！ 在制定数据驱动的决策时，要大胆而快速地思考，并利用云存储服务（如 Google BigQuery），让您能够快速且低成本地处理大量数据。
• 能够与数据平台的其他组件集成，包括仓库和数据湖。

现在我们已经介绍了 ETL 工具的类型和特性，让我们来看看这些工具中最流行的。

市场上有很多 ETL 工具可以帮助您简化数据管理，同时还能节省您的时间和金钱。 让我们来看看其中的一些，从在云中工作的 ETL 工具开始。

OWOX BI 是一个无代码 ETL/ELT 数字分析平台，可简化数据管理和报告。 OWOX BI 平台允许您收集营销数据以报告安全的 Google BigQuery 云存储中的任何复杂性。

OWOX BI 的主要特点：

• 从各种来源自动收集数据。
• 自动将原始数据导入 Google BigQuery。
• 清理、重复数据删除、质量监控和数据更新。
• 数据建模和业务就绪数据的准备。
• 能够在没有分析师帮助或不了解 SQL 的情况下构建报告。

OWOX BI 自动从各种来源收集原始数据并将其转换为便于构建报告的格式。 您将收到现成的数据集，该数据集会自动转换为必要的结构，同时考虑到对营销人员很重要的细微差别。 您无需花时间开发和维护复杂的转换、深入研究数据结构以及找出差异的原因。

OWOX BI 释放您的宝贵时间，让您可以更加专注于优化广告活动和增长领域。

当您依赖 OWOX BI 时，您不再需要等待分析师的报告。 基于模拟数据，您可以获得现成的仪表板或适合您业务的定制报告。

由于 OWOX BI 的独特方法，您可以更改数据源和数据结构，而无需重写 SQL 查询或更改报告的顺序。 这与 Google Analytics 4 的发布尤其相关。

AWS Glue 是 Amazon 的无服务器 ETL 服务，可以轻松发现、准备、移动和集成来自多个来源的数据，用于分析、机器学习和应用程序开发。

AWS Glue 的主要特点：

• 与 70 多个不同的数据源集成。
• 能够使用 GUI 和代码 (Python/Scala) 来创建和管理数据流。
• 在 ETL 和 ELT 模式下工作的可能性——AWS Glue 主要专注于批处理，但它也支持流数据。
• 支持自定义 SQL 查询，使数据交互更简单。
• 按计划运行流程的能力——例如，您可以将 AWS Glue 配置为在 Amazon S3 存储中有新数据可用时运行您的 ETL 任务。
• Data Catalog 允许您在 AWS 上快速查找不同的数据集，而无需移动它们——编目后，数据立即可用于使用 Amazon Athena、Amazon EMR 和 Amazon Redshift Spectrum 进行搜索和查询。
• 数据质量监控功能。

Azure 数据工厂是 Microsoft 基于云的 ETL 服务，用于可扩展的无服务器数据集成和转换。 它提供了一个无代码用户界面，可以直观地创建、监控和管理数据流。

AWS Glue 的主要特点：

• 与 70 多个不同的数据源集成。
• 能够使用 GUI 和代码 (Python/Scala) 来创建和管理数据流。
• 在 ETL 和 ELT 模式下工作的可能性——AWS Glue 主要专注于批处理，但它也支持流数据。
• 支持自定义 SQL 查询，使数据交互更简单。
• 按计划运行流程的能力——例如，您可以将 AWS Glue 配置为在 Amazon S3 存储中有新数据可用时运行您的 ETL 任务。
• Data Catalog 允许您在 AWS 上快速查找不同的数据集，而无需移动它们——编目后，数据立即可用于使用 Amazon Athena、Amazon EMR 和 Amazon Redshift Spectrum 进行搜索和查询。
• 数据质量监控功能。

Dataflow 是来自 Google 的基于云的 ETL 服务，它允许您处理流数据和批数据，并且不需要您拥有服务器。

谷歌云数据流的主要特点：

• 支持大量数据源（不包括 SaaS）——Cloud Dataflow 提供批处理和流式数据摄取。 对于批处理，它可以访问 GCP 托管的数据库和本地数据库。 PubSub 用于流式传输。 该服务将数据传输到 Google Cloud Storage 或 BigQuery。
• 在谷歌云平台上运行 Apache Beam 管道——Apache 提供 Java、Python 和 Go SDK，用于呈现和传输数据集，包括批处理和流处理。 这允许用户为其数据管道选择合适的 SDK。
• 灵活定价 — 您只需为使用的资源付费，资源会根据您的要求和工作负载自动扩展。
• Dataflow SQL 允许您使用您的 SQL 技能直接从 BigQuery 网络界面开发 Dataflow 流式处理管道。
• 内置监控允许您及时对批处理和流处理管道进行故障排除。 您还可以为过时的数据和系统延迟设置警报。
• 高水平的客户支持——谷歌为谷歌云平台（云数据流是其中的一部分）提供了多个支持计划以及全面的文档。

Integrate.io是专为电商项目设计的ETL数据集成平台。 它允许您使用各种方法（Integrate.io ETL、ELT、反向 ETL、API 管理）处理来自数百个来源的数据。 它提供了一个直观的无代码界面，使非技术人员更容易处理数据流。

Integrate.io 的主要特点：

• 用于 150 多个数据源和目标的内置连接器，包括数据仓库、数据库和 SaaS 云平台。
• 自动转换——有 220 多种转换选项，代码最少，可以满足任何数据要求。
• 监控和警报——设置自动警报以确保您的管道按计划运行。
• 能够从具有 Rest API 的任何来源接收数据——如果没有 Rest API，您可以使用 Integrate.io API 生成器创建自己的。
• 通过电话或视频通话提供支持和咨询。

接下来，让我们考虑企业 ETL 工具。

PowerCenter是Informatica公司开发的高性能企业数据集成平台。 该公司还有一个名为 Cloud Data Integration 的云原生 ETL 和 ELT 解决方案。

PowerCenter 的主要特点：

• 大量连接器，包括用于 AWS、Azure、Google Cloud 和 Salesforce 等云数据存储的连接器。
• 支持批处理和流式数据处理。
• 图形用户界面和预建转换使 PowerCenter 对非技术专业人员（如营销人员）非常有用。
• 自动化测试和数据验证 — PowerCenter 会针对数据管道运行中的错误和故障发出警告。
• 可以使用其他服务来设计、部署和监控数据管道。 例如，Repository Manager 帮助管理用户，Designer 允许用户指定从源到目标的数据流，Workflow Manager 定义任务序列。

Oracle Data Integrator 是一个企业 ETL 平台，用于构建、部署和管理复杂的数据仓库。 该工具使用目标数据库的功能将数据加载并转换到数据仓库中，而不是依赖于常规的 ETL 服务器。 预建连接器通过自动执行连接数据库和大数据所需的手动集成任务来简化集成。

Oracle 数据集成器的主要特性：

• 与 Sybase、IBM DB2、Teradata、Netezza 和 Exadata 等数据库兼容。
• 支持在 ETL 和 ELT 模式下工作。
• 自动发现数据中的错误并在将它们移动到目标存储位置之前对其进行处理。
• 内置大数据支持——您可以使用符合大数据标准的 Apache Spark 代码来转换和映射数据。

SAP Data Services 是企业数据管理软件。 该工具允许您从任何来源提取数据，并将这些数据转换、集成和格式化到任何目标数据库中。 您可以使用它来创建任何类型的数据集市或数据仓库。

SAP 数据服务的主要特性：

• 图形用户界面大大简化了数据流的创建和转换。
• 可以批处理模式和实时工作。
• 支持与 Windows、Sun Solaris、AIX 和 Linux 的集成。
• 无论客户端数量如何，都非常适合扩展。
• 浅学习曲线和拖放界面使数据分析师或数据工程师无需特殊编码技能即可使用此工具。
• 易于计划和控制 ETL 过程。
• 变量的存在有助于避免重复性任务——变量允许用户执行各种操作，例如决定在任务中执行哪些步骤或任务应在哪个环境中运行，并轻松修改流程步骤而无需重新创建整个任务。
• 内置函数（if/then 或重复数据删除逻辑）有助于规范化数据并提高其质量。
• 非常适合使用 SAP 作为其 ERP 系统的公司。

IBM DataStage 是一种数据集成工具，可帮助您设计、开发和执行数据移动和转换任务。 DataStage 支持 ETL 和 ELT 过程。 基本版本用于本地部署。 但是，该服务的云版本也可用，称为 IBM Cloud Pak for Data。

IBM DataStage 的主要特性：

• 大量内置连接器，用于与数据源和数据存储（包括 Oracle、Hadoop 系统和 IBM InfoSphere Information Server 中包含的所有服务）集成。
• 得益于并行引擎和工作负载平衡，完成任何 ETL 任务的速度提高 30%。
• 友好的用户界面和机器学习辅助设计有助于降低开发成本。
• 数据沿袭允许您查看数据是如何转换和集成的。
• IBM InfoSphere QualityStage 允许您监控数据质量。
• 尤其适用于处理大型数据集的公司和大型企业。

SQL Server Integration Services 是一个用于数据集成和转换的企业 ETL 平台。 它允许您从 XML 文件、平面文件和关系数据库等源中提取和转换数据，然后将其加载到数据仓库中。 由于是微软的产品，SSIS 只支持 Microsoft SQL Server。

SSIS 的主要特点：

• 无需编写一行代码即可使用 SSIS GUI 工具创建管道。
• 提供广泛的内置任务和转换，最大限度地减少开发所需的代码量。
• 可以使用插件与 Salesforce 和 CRM 集成； 也可以与TFS、GitHub等变更控制软件集成。
• 数据流中的调试功能和简单的错误处理。

现在让我们考虑一下开源 ETL 工具。

Talend Open Studio 是免费的开源集成软件，可帮助将复杂的数据转化为决策者可以理解的信息。 这个简单直观的工具在美国被广泛使用。 它可以轻松地与其他主要参与者的产品竞争。

使用 TOS，您可以立即开始构建基本数据管道。 您可以执行简单的 ETL 和数据集成任务，获取数据的图形配置文件，并管理本地安装的开源环境中的文件。

Talend Open Studio 的主要特性：

• 用于连接各种数据源的 900 多个连接器 — 可以使用从 Excel、Dropbox、Oracle、Salesforce、Microsoft Dynamics 和其他数据源拖放操作，通过 Open Studio GUI 连接数据源。
• 与亚马逊 AWS、谷歌云和微软 Azure 等云存储巨头合作良好。
• Java 技术允许用户集成来自世界各地图书馆的多个脚本。
• Talend Community 是一个分享最佳实践和寻找您从未尝试过的新技巧的地方。

Pentaho Data Integration（以前称为 Kettle）是 Hitachi 拥有的开源 ETL 工具。 该服务有几个用于创建数据管道的图形用户界面。 用户可以使用 Spoon PDI 客户端设计任务和数据转换，然后使用 Kitchen 运行它们。

Pentaho 数据集成的主要特点：

• 提供两个版本：社区版和企业版（具有高级功能）。
• 可以部署在云端或本地，但它专门针对 ETL 的本地批处理场景。
• 具有拖放功能的便捷图形用户界面。
• 共享库简化了 ETL 执行和开发过程。
• 在以 XML 格式存储的 ETL 过程的基础上工作。
• 与竞争对手的不同之处在于它不需要代码生成。

Apache Hadoop 是一个开源平台，用于通过跨计算集群分配计算负载来处理和存储大量数据。 Hadoop 的主要优点是可扩展性。 它从在单个节点上运行无缝过渡到在数千个节点上运行。 另外，它的代码可以根据业务需求进行更改。

Hadoop 的主要特点：

• 基于 Java 应用程序的开源，因此与所有平台兼容。
• 容错——当一个节点发生故障时，该节点上的数据可以很容易地从其他节点恢复。
• 数据的多个副本意味着即使在硬件出现故障的情况下也可以使用。
• 不需要分布式计算客户端，因为框架会处理所有事情。

Skyvia 是 Devart 的一体化云数据平台，用于集成、管理、备份和数据访问。

Skyvia Data Integration 是一种无代码 ETL 和 ELT 工具，适用于各种数据集成场景。 它适用于 CSV 文件、数据库（SQL Server、Oracle、PostgreSQL、MySQL）、云存储（Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）和应用程序（Salesforce、HubSpot、Dynamics CRM 等）。

Skyvia 数据集成的主要特点：

• 使用云可以让您免于手动更新或部署。
• 允许您将数据导入云应用程序和数据库，复制云数据，并将其导出为 CSV 文件以供共享。
• 创建完全可定制的数据同步——您可以准确决定要提取的内容，包括自定义字段和对象。
• 创建集成不需要特殊的技术知识。
• 能够按计划自动运行集成
• 双向同步的无重复数据导入。
• 用于常见数据集成场景的现成模板。

Jaspersoft ETL 是 Jaspersoft 的开源软件，它与数据和架构无关。 这意味着您可以连接到任何来源的数据并在任何地方使用它：本地、云端或混合环境。 此外，您可以根据需要更改 Jaspersoft 源代码。

Jaspersoft 工具是 Jaspersoft 商业智能套件的一部分，它提供了一个可定制、灵活且对开发人员友好的商业智能平台。

Jaspersoft 的主要特点：

• 与标准数据管理系统（Hadoop、Google Analytics 和 Cassandra）、应用程序（SugarCRM、SAP、Salesforce）和大数据环境（Hadoop、MongoDB）集成。
• 既可以部署在本地，也可以部署在云端。
• 图形用户界面允许用户轻松设计、计划和执行数据移动和转换。
• 活动仪表板有助于监控 ETL 任务的执行和工具的性能。
• 移动应用程序，您可以随时随地查看您的数据。

公司收集的数据量每天都在增加，而且还会继续增长。 目前，本地数据库和批量加载就足够了，但很快，这将不再满足业务需求。 因此，扩展 ETL 流程的能力非常方便，尤其与高级分析相关。

在选择 ETL 工具时，请考虑您的业务的具体需求。 如果您在本地工作并且您的数据是可预测的并且仅来自几个来源，那么传统的 ETL 工具就足够了。 但不要忘记，越来越多的公司正在转向云或混合架构。