用於收集營銷數據的 15 大 ETL 工具

如果沒有 ETL 工具，現代高級營銷分析是難以想像的。 畢竟，在公司開始構建報告和尋找洞察力之前，他們從不同來源收集的所有數據都必須經過處理：清洗、驗證、轉化為單一格式並組合。 這就是 ETL 工具的用途。 在本文中，我們詳細介紹了 2023 年排名前 15 位的 ETL 服務，以便您可以選擇最適合您的業務的服務。

ETL（提取、轉換、加載）是支持數據驅動分析的數據集成過程。 它包括三個步驟：

1. 數據是從原始來源中提取的。
2. 然後將數據轉換為適合分析的格式。
3. 最後，數據被加載到存儲、數據湖或商業智能 (BI) 系統中。

ETL 為成功的數據分析提供了基礎，並提供了單一的真實來源以確保所有企業數據的一致性和最新性。

ETL 工具是幫助您執行 ETL 過程的服務。 簡單地說，ETL 工具允許公司從多個來源收集各種類型的數據，將其轉換為單一格式，並將其上傳到集中存儲庫，例如 Google BigQuery、Snowflake 或 Azure。

• 節省時間並消除手動數據處理。 ETL 工具可幫助您自動收集、轉換和整合數據。
• 輕鬆處理大量複雜多樣的數據：時區、客戶端名稱、設備 ID、位置等。
• 降低人為因素導致數據錯誤的風險。
• 改進決策。 通過自動化處理關鍵數據並減少錯誤，ETL 可確保您收到的用於分析的數據是高質量且值得信賴的。
• 因為您可以節省時間、精力和資源，ETL 過程最終可以幫助您提高投資回報率。

讓我們考慮一下 ETL 工具的類型。

所有 ETL 工具根據其基礎架構和支持組織或供應商的不同，大致可分為四種類型。 有些被設計為在本地環境中工作，有些在雲中工作，還有一些既在本地又在雲中工作。

1. 基於雲的ETL工具

基於雲的 ETL 工具從源中提取數據並將其直接加載到雲存儲中。 然後，他們可以利用雲的力量和規模來轉換這些數據。 這本質上是熟悉的 ETL 過程的一種現代方法，在該過程中，數據轉換發生在數據加載到存儲中之後。

傳統的 ETL 工具在將數據加載到倉庫之前從不同的來源提取和轉換數據。 隨著雲存儲的出現，不再需要在源和目標存儲位置之間的中間階段進行數據清理。

基於雲的 ETL 工具與高級分析尤其相關。 例如，您可以將原始數據加載到數據湖中，然後將其與來自其他來源的數據相結合，或使用它來訓練預測模型。 以原始格式保存數據可以讓分析師擴展他們的能力。 這種方法速度更快，因為它利用了現代數據處理引擎的強大功能並減少了不必要的數據移動​​。

2.企業ETL工具

這些是由商業組織開發的 ETL 工具，通常是大型分析平台的一部分。 企業 ETL 工具的優點包括可靠性和成熟度，因為它們已經上市很長時間了。 它們還可能提供高級功能：用於設計 ETL 流程的圖形用戶界面 (GUI)、對大多數關係和非關係數據庫的支持、高水平的客戶支持以及廣泛的文檔。

就缺點而言，企業 ETL 工具通常比替代工具更昂貴，需要對員工進行額外培訓，並且難以集成。

3.開源ETL工具

這些是免費的 ETL 工具，提供用於創建和管理數據流的 GUI。 由於這些服務的開源性質，用戶可以了解它們的工作方式並可以擴展它們的功能。

開源 ETL 工具是付費服務的廉價替代品。 有些不支持複雜的轉換，並且可能不提供客戶支持。

4.自定義ETL工具

這些是公司使用 SQL、Python 或 Java 自行創建的 ETL 工具。 一方面，此類解決方案具有很大的靈活性，可以適應業務需求。 另一方面，他們需要大量資源來進行測試、維護和更新。

在選擇 ETL 工具時，您應該考慮您的業務需求、要收集的數據量、該數據的來源以及您將如何使用它。

選擇ETL工具要注意什麼：

• 易於使用和維護。
• 工具的速度。
• 數據安全和質量。 提供數據質量審計的 ETL 工具有助於識別不一致和重複並減少數據錯誤。 如果您正在處理不兼容的數據類型和其他問題，監視功能會向您發出警告。
• 能夠處理來自許多不同來源的數據。 一家公司可以處理數百個具有不同數據格式的來源。 可以有結構化和半結構化數據、實時流數據、平面文件、CSV 文件等。其中一些數據最好分批轉換，而其他數據最好通過連續流數據轉換來處理。
• 可用連接器的數量和種類。
• 可擴展性。 收集的數據量只會逐年增長。 是的，您現在可能對本地數據庫和批量上傳沒問題，但這對您的業務來說就足夠了嗎？ 能夠無限擴展 ETL 流程和容量是非常理想的！ 在製定數據驅動的決策時，要大膽而快速地思考，並利用雲存儲服務（如 Google BigQuery），讓您能夠快速且低成本地處理大量數據。
• 能夠與數據平台的其他組件集成，包括倉庫和數據湖。

現在我們已經介紹了 ETL 工具的類型和特性，讓我們來看看這些工具中最流行的。

市場上有很多 ETL 工具可以幫助您簡化數據管理，同時還能節省您的時間和金錢。 讓我們來看看其中的一些，從在雲中工作的 ETL 工具開始。

OWOX BI 是一個無代碼 ETL/ELT 數字分析平台，可簡化數據管理和報告。 OWOX BI 平台允許您收集營銷數據以報告安全的 Google BigQuery 雲存儲中的任何復雜性。

OWOX BI 的主要特點：

• 從各種來源自動收集數據。
• 自動將原始數據導入 Google BigQuery。
• 清理、重複數據刪除、質量監控和數據更新。
• 數據建模和業務就緒數據的準備。
• 能夠在沒有分析師幫助或不了解 SQL 的情況下構建報告。

OWOX BI 自動從各種來源收集原始數據並將其轉換為便於構建報告的格式。 您將收到現成的數據集，該數據集會自動轉換為必要的結構，同時考慮到對營銷人員很重要的細微差別。 您無需花時間開發和維護複雜的轉換、深入研究數據結構以及找出差異的原因。

OWOX BI 釋放您的寶貴時間，讓您可以更加專注於優化廣告活動和增長領域。

當您依賴 OWOX BI 時，您不再需要等待分析師的報告。 基於模擬數據，您可以獲得現成的儀表板或適合您業務的定制報告。

由於 OWOX BI 的獨特方法，您可以更改數據源和數據結構，而無需重寫 SQL 查詢或更改報告的順序。 這與 Google Analytics 4 的發布尤其相關。

AWS Glue 是 Amazon 的無服務器 ETL 服務，可以輕鬆發現、準備、移動和集成來自多個來源的數據，用於分析、機器學習和應用程序開發。

AWS Glue 的主要特點：

• 與 70 多個不同的數據源集成。
• 能夠使用 GUI 和代碼 (Python/Scala) 來創建和管理數據流。
• 在 ETL 和 ELT 模式下工作的可能性——AWS Glue 主要專注於批處理，但它也支持流數據。
• 支持自定義 SQL 查詢，使數據交互更容易。
• 按計劃運行流程的能力——例如，您可以將 AWS Glue 配置為在 Amazon S3 存儲中有新數據可用時運行您的 ETL 任務。
• Data Catalog 允許您在 AWS 上快速查找不同的數據集，而無需移動它們——編目後，數據立即可用於使用 Amazon Athena、Amazon EMR 和 Amazon Redshift Spectrum 進行搜索和查詢。
• 數據質量監控功能。

Azure 數據工廠是 Microsoft 基於雲的 ETL 服務，用於可擴展的無服務器數據集成和轉換。 它提供了一個無代碼用戶界面，可以直觀地創建、監控和管理數據流。

AWS Glue 的主要特點：

• 與 70 多個不同的數據源集成。
• 能夠使用 GUI 和代碼 (Python/Scala) 來創建和管理數據流。
• 在 ETL 和 ELT 模式下工作的可能性——AWS Glue 主要專注於批處理，但它也支持流數據。
• 支持自定義 SQL 查詢，使數據交互更簡單。
• 按計劃運行流程的能力——例如，您可以將 AWS Glue 配置為在 Amazon S3 存儲中有新數據可用時運行您的 ETL 任務。
• Data Catalog 允許您在 AWS 上快速查找不同的數據集，而無需移動它們——編目後，數據立即可用於使用 Amazon Athena、Amazon EMR 和 Amazon Redshift Spectrum 進行搜索和查詢。
• 數據質量監控功能。

Dataflow 是來自 Google 的基於雲的 ETL 服務，它允許您處理流數據和批數據，並且不需要您擁有服務器。

谷歌云數據流的主要特點：

• 支持大量數據源（不包括 SaaS）——Cloud Dataflow 提供批處理和流式數據攝取。 對於批處理，它可以訪問 GCP 託管的數據庫和本地數據庫。 PubSub 用於流式傳輸。 該服務將數據傳輸到 Google Cloud Storage 或 BigQuery。
• 在谷歌云平台上運行 Apache Beam 管道——Apache 提供 Java、Python 和 Go SDK，用於呈現和傳輸數據集，包括批處理和流處理。 這允許用戶為其數據管道選擇合適的 SDK。
• 靈活定價 — 您只需為使用的資源付費，資源會根據您的要求和工作負載自動擴展。
• Dataflow SQL 允許您使用您的 SQL 技能直接從 BigQuery 網絡界面開發 Dataflow 流式處理管道。
• 內置監控允許您及時對批處理和流處理管道進行故障排除。 您還可以為過時的數據和系統延遲設置警報。
• 高水平的客戶支持——谷歌為谷歌云平台（雲數據流是其中的一部分）提供了多個支持計劃以及全面的文檔。

Integrate.io是專為電商項目設計的ETL數據集成平台。 它允許您使用各種方法（Integrate.io ETL、ELT、反向 ETL、API 管理）處理來自數百個來源的數據。 它提供了一個直觀的無代碼界面，使非技術人員更容易處理數據流。

Integrate.io 的主要特點：

• 用於 150 多個數據源和目標的內置連接器，包括數據倉庫、數據庫和 SaaS 雲平台。
• 自動轉換——有 220 多種轉換選項，代碼最少，可以滿足任何數據要求。
• 監控和警報——設置自動警報以確保您的管道按計劃運行。
• 能夠從具有 Rest API 的任何來源接收數據——如果沒有 Rest API，您可以使用 Integrate.io API 生成器創建自己的。
• 通過電話或視頻通話提供支持和諮詢。

接下來，讓我們考慮企業 ETL 工具。

PowerCenter是Informatica公司開發的高性能企業數據集成平台。 該公司還有一個名為 Cloud Data Integration 的雲原生 ETL 和 ELT 解決方案。

PowerCenter 的主要特點：

• 大量連接器，包括用於 AWS、Azure、Google Cloud 和 Salesforce 等雲數據存儲的連接器。
• 支持批處理和流式數據處理。
• 圖形用戶界面和預建轉換使 PowerCenter 對非技術專業人員（如營銷人員）非常有用。
• 自動化測試和數據驗證 — PowerCenter 會針對數據管道運行中的錯誤和故障發出警告。
• 可以使用其他服務來設計、部署和監控數據管道。 例如，Repository Manager 幫助管理用戶，Designer 允許用戶指定從源到目標的數據流，Workflow Manager 定義任務序列。

Oracle Data Integrator 是一個企業 ETL 平台，用於構建、部署和管理複雜的數據倉庫。 該工具使用目標數據庫的功能將數據加載並轉換到數據倉庫中，而不是依賴於常規的 ETL 服務器。 預建連接器通過自動執行連接數據庫和大數據所需的手動集成任務來簡化集成。

Oracle 數據集成器的主要特性：

• 與 Sybase、IBM DB2、Teradata、Netezza 和 Exadata 等數據庫兼容。
• 支持在 ETL 和 ELT 模式下工作。
• 自動發現數據中的錯誤並在將它們移動到目標存儲位置之前對其進行處理。
• 內置大數據支持——您可以使用符合大數據標準的 Apache Spark 代碼來轉換和映射數據。

SAP Data Services 是企業數據管理軟件。 該工具允許您從任何來源提取數據，並將這些數據轉換、集成和格式化到任何目標數據庫中。 您可以使用它來創建任何類型的數據集市或數據倉庫。

SAP 數據服務的主要特性：

• 圖形用戶界面大大簡化了數據流的創建和轉換。
• 可以批處理模式和實時工作。
• 支持與 Windows、Sun Solaris、AIX 和 Linux 的集成。
• 無論客戶端數量如何，都非常適合擴展。
• 淺學習曲線和拖放界面使數據分析師或數據工程師無需特殊編碼技能即可使用此工具。
• 易於計劃和控制 ETL 過程。
• 變量的存在有助於避免重複性任務——變量允許用戶執行各種操作，例如決定在任務中執行哪些步驟或任務應在哪個環境中運行，並輕鬆修改流程步驟而無需重新創建整個任務。
• 內置函數（if/then 或重複數據刪除邏輯）有助於規範化數據並提高其質量。
• 非常適合使用 SAP 作為其 ERP 系統的公司。

IBM DataStage 是一種數據集成工具，可幫助您設計、開發和執行數據移動和轉換任務。 DataStage 支持 ETL 和 ELT 過程。 基本版本用於本地部署。 但是，該服務的雲版本也可用，稱為 IBM Cloud Pak for Data。

IBM DataStage 的主要特性：

• 大量內置連接器，用於與數據源和數據存儲（包括 Oracle、Hadoop 系統和 IBM InfoSphere Information Server 中包含的所有服務）集成。
• 得益於並行引擎和工作負載平衡，完成任何 ETL 任務的速度提高 30%。
• 友好的用戶界面和機器學習輔助設計有助於降低開發成本。
• 數據沿襲允許您查看數據是如何轉換和集成的。
• IBM InfoSphere QualityStage 允許您監控數據質量。
• 尤其適用於處理大型數據集的公司和大型企業。

SQL Server Integration Services 是一個用於數據集成和轉換的企業 ETL 平台。 它允許您從 XML 文件、平面文件和關係數據庫等源中提取和轉換數據，然後將其加載到數據倉庫中。 由於是微軟的產品，SSIS 只支持 Microsoft SQL Server。

SSIS 的主要特點：

• 無需編寫一行代碼即可使用 SSIS GUI 工具創建管道。
• 提供廣泛的內置任務和轉換，最大限度地減少開發所需的代碼量。
• 可以使用插件與 Salesforce 和 CRM 集成； 也可以與TFS、GitHub等變更控制軟件集成。
• 數據流中的調試功能和簡單的錯誤處理。

現在讓我們考慮一下開源 ETL 工具。

Talend Open Studio 是免費的開源集成軟件，可幫助將復雜的數據轉化為決策者可以理解的信息。 這個簡單直觀的工具在美國被廣泛使用。 它可以輕鬆地與其他主要參與者的產品競爭。

使用 TOS，您可以立即開始構建基本數據管道。 您可以執行簡單的 ETL 和數據集成任務，獲取數據的圖形配置文件，並管理本地安裝的開源環境中的文件。

Talend Open Studio 的主要特性：

• 用於連接各種數據源的 900 多個連接器 — 可以使用從 Excel、Dropbox、Oracle、Salesforce、Microsoft Dynamics 和其他數據源拖放操作，通過 Open Studio GUI 連接數據源。
• 與亞馬遜 AWS、谷歌云和微軟 Azure 等雲存儲巨頭合作良好。
• Java 技術允許用戶集成來自世界各地圖書館的多個腳本。
• Talend Community 是一個分享最佳實踐和尋找您從未嘗試過的新技巧的地方。

Pentaho Data Integration（以前稱為 Kettle）是 Hitachi 擁有的開源 ETL 工具。 該服務有幾個用於創建數據管道的圖形用戶界面。 用戶可以使用 Spoon PDI 客戶端設計任務和數據轉換，然後使用 Kitchen 運行它們。

Pentaho 數據集成的主要特點：

• 提供兩個版本：社區版和企業版（具有高級功能）。
• 可以部署在雲端或本地，但它專門針對 ETL 的本地批處理場景。
• 具有拖放功能的便捷圖形用戶界面。
• 共享庫簡化了 ETL 執行和開發過程。
• 在以 XML 格式存儲的 ETL 過程的基礎上工作。
• 與競爭對手的不同之處在於它不需要代碼生成。

Apache Hadoop 是一個開源平台，用於通過跨計算集群分配計算負載來處理和存儲大量數據。 Hadoop 的主要優點是可擴展性。 它從在單個節點上運行無縫過渡到在數千個節點上運行。 另外，它的代碼可以根據業務需求進行更改。

Hadoop 的主要特點：

• 基於 Java 應用程序的開源，因此與所有平台兼容。
• 容錯——當一個節點發生故障時，該節點上的數據可以很容易地從其他節點恢復。
• 數據的多個副本意味著即使在硬件出現故障的情況下也可以使用。
• 不需要分佈式計算客戶端，因為框架會處理所有事情。

Skyvia 是 Devart 的一體化雲數據平台，用於集成、管理、備份和數據訪問。

Skyvia Data Integration 是一種無代碼 ETL 和 ELT 工具，適用於各種數據集成場景。 它適用於 CSV 文件、數據庫（SQL Server、Oracle、PostgreSQL、MySQL）、雲存儲（Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）和應用程序（Salesforce、HubSpot、Dynamics CRM 等）。

Skyvia 數據集成的主要特點：

• 使用雲可以讓您免於手動更新或部署。
• 允許您將數據導入雲應用程序和數據庫，複製雲數據，並將其導出為 CSV 文件以供共享。
• 創建完全可定制的數據同步——您可以準確決定要提取的內容，包括自定義字段和對象。
• 創建集成不需要特殊的技術知識。
• 能夠按計劃自動運行集成
• 雙向同步的無重複數據導入。
• 用於常見數據集成場景的現成模板。

Jaspersoft ETL 是 Jaspersoft 的開源軟件，它與數據和架構無關。 這意味著您可以連接到任何來源的數據並在任何地方使用它：本地、雲端或混合環境。 此外，您可以根據需要更改 Jaspersoft 源代碼。

Jaspersoft 工具是 Jaspersoft 商業智能套件的一部分，它提供了一個可定制、靈活且對開發人員友好的商業智能平台。

Jaspersoft 的主要特點：

• 與標準數據管理系統（Hadoop、Google Analytics 和 Cassandra）、應用程序（SugarCRM、SAP、Salesforce）和大數據環境（Hadoop、MongoDB）集成。
• 既可以部署在本地，也可以部署在雲端。
• 圖形用戶界面允許用戶輕鬆設計、計劃和執行數據移動和轉換。
• 活動儀表板有助於監控 ETL 任務的執行和工具的性能。
• 移動應用程序，您可以隨時隨地查看您的數據。

公司收集的數據量每天都在增加，而且還會繼續增長。 目前，本地數據庫和批量加載就足夠了，但很快，這將不再滿足業務需求。 因此，擴展 ETL 流程的能力非常方便，尤其與高級分析相關。

在選擇 ETL 工具時，請考慮您的業務的具體需求。 如果您在本地工作並且您的數據是可預測的並且僅來自幾個來源，那麼傳統的 ETL 工具就足夠了。 但不要忘記，越來越多的公司正在轉向雲或混合架構。