2022 年最佳 ETL 工具：提取转换和加载软件

ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。

本文着眼于顶级 ETL 工具和软件解决方案，以及在数据集成工具中需要考虑的内容。

本人目录：

• 什么是 ETL 工具？
• 顶级 ETL 工具
  • 1、Fivetran
  • 2、Hitachi Vantara
  • 3、IBM
  • 4、Informatica
  • 5、微软
  • 6、甲骨文
  • 7、Qlik（点击）
  • 8、SAP
  • 9、Talend
  • 10、TIBCO
• 选择 ETL 解决方案的注意事项
• ETL 工具如何工作？
• ETL与数据集成的关系

什么是 ETL 工具？

ETL 工具有助于或完全管理数据集成过程，其中组织从多个存储库中提取数据，转换组合数据，并将数据加载到新的存储库或仓库中。

ETL 软件组织结构化和非结构化数据，确保整个三步流程的数据完整性，使应用程序开发人员和组织能够访问可操作的数据。

顶级 ETL 工具

1、Fivetran

Fivetran是一家专门的 SaaS 数据集成供应商，为组织和应用程序提供两种 ETL 解决方案。凭借 99.9% 的平台正常运行时间，Fivetran 可以复制云和本地数据库、迁移大量数据并使用预构建的数据模型丰富分析。

Fivetran 的优点和缺点

优点

• 用于安全和管理访问的直观信息访问权限
• 轻松同步来自多个数据库和云应用程序的数据
• 用户友好的 GUI，为管理员提供无缝实施和管理
• 考虑到供应商的数据处理能力，物有所值

缺点

• 手动重新同步数据所需的努力和有限的选择
• 某些受支持的连接器的间歇性响应
• 通知和警报可能更及时
• 一些流行的数据迁移应用程序缺乏集成

特点：Fivetran

• 数据阻塞以确保特定列或表不会复制到目标
• 通过基于日志的复制进行软删除允许对已删除数据进行持续分析
• 使用 Fivetran REST API 为用户、组和连接器执行中心功能
• 具有前向和后向同步步骤的优先级同步
• 对AWS、Apache、Snowplow、Segment 和 Webhooks的事件跟踪库支持

2、Hitachi Vantara

Hitachi Vantara – Hitachi Data Systems (HDS) 的继任者 – 通过其 Lumada DataOps Suite 提供强大的数据集成、可视化和分析解决方案。提供的著名 Lumada 工具包括数据目录和边缘智能；客户还可以使用 Hitachi Vantara 的企业数据管理和分析解决方案 Pentaho。

Hitachi Vantara Lumada DataOps 套件的优点和缺点

优点

• 使用大量无需编码即可转换数据的工具节省时间
• 数据集成实施的项目成功率高
• 用于实施企业版的可视化和直观软件
• 免费提供 Apache 2.0 许可下的强大社区版

缺点

• 文档和错误消息缺少额外的技术信息
• 管理和维护解决方案需要更多的技术经验
• 产品支持团队对查询的延迟响应
• 高度依赖 Java 翻译到受 Java 更新影响的作业

特点：Hitachi Vantara Lumada DataOps Suite

• 广泛支持转换结构化、非结构化和半结构化数据
• 内容管理和版本控制，可轻松回滚到历史版本
• 行计数、空值检测和数学函数等数据分析
• 用于创建数据管道的拖放式设计器
• 通过 Hadoop 元数据注入快速加入新数据源

3、IBM

IBM InfoSphere 信息服务器

IBM在其 InfoSphere Information Server 中提供了领先的数据集成平台。IBM InfoSphere Information Server 能够进行大规模并行处理 (MPP)，是一种企业级解决方案。客户可以访问一系列功能，包括多云数据集成、对非结构化数据的支持以及直观 Web 界面中的数据质量分析。

IBM InfoSphere 信息服务器的优点和缺点

优点

• 方便供应商解决方案堆栈的现有客户
• 可用的供应商软件文档和可访问的技术支持
• 强大的数据复制和同步能力
• 灵活的事件驱动架构和 REST API 以适应客户端 SOA

缺点

• 相对于其他 ETL 解决方案而言价格昂贵，并且对于小型团队来说很复杂
• 难以创建源到目标图和分析不同的工作
• 稳定性问题和间歇性响应的一些实例
• 棘手的实施，使初始配置管理对成功至关重要

特性：IBM InfoSphere 信息服务器

• 提取、转换、分发和扩展用于仓储的大量数据
• 使用 IBM Watson Knowledge Catalog 对非结构化数据源进行分类
• 满足合规性要求的自动化数据质量和治理
• 清理、监控和维护数据的完整性
• 在 Hadoop 等大数据集群上运行数据剖析和分析工作负载

4、Informatica

Informatica成立于 1993 年，是一家长期从事数据转换管理、软件开发和 ETL 供应商。Informatica Cloud Data Integration 是该公司的云原生解决方案，可增强数据源连接性、增强用户能力并跨云服务统一元数据。Informatica 的解决方案包括一系列用于现代数据集成的高级功能。

Informatica 云数据集成的优缺点

优点

• 能够无延迟或无限制地共享大量数据
• 用于数据转换任务的稳定数据编排软件
• 直观的界面平衡了用户友好性和技术特性
• 用于更正数据的灵活数据转换和操作技术

缺点

• 难以创建数据管道和调度复杂场景
• 成本限制了预算较大的公司的解决方案
• 需要集成额外解决方案的有限调度功能
• 需要改进变更管理日志记录

功能：Informatica 云数据集成

• 访问 Spark 无服务器计算引擎以进行数据集成映射
• 数百个用于云和本地系统的开箱即用连接器
• 用于编排和调度数据集成作业的任务流设计器
• 更改跟踪功能允许查看数据存储中的更改
• 通过 AI 驱动的自动调整灵活扩展集群

5、微软

Microsoft SQL Server 集成服务 (SSIS)

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) 是用于创建企业数据集成和转换的优质平台。SSIS 非常适合需要直观 ETL 的面向 Microsoft 的组织，包括多个内置任务和转换；用于存储、运行和管理包的目录数据库；和用于构建包的可视化工具。

微软 SSIS 的优点和缺点

优点

• 带有后端编码选项的组件的拖放可视化
• 结构化和自动化数据传输，便于数据转换
• 用户称赞创建 ETL 映射和存储过程的功能
• 与 Outlook 和 SCD 等 Microsoft 应用程序集成

缺点

• 缺乏与其他流行数据集成工具的集成
• 大容量数据工作负载或大规模数据仓库的性能问题
• 手动部署过程可能是一个痛点，需要技术专长
• 不像其他 ETL 解决方案那样自动化友好

特点：微软SSIS

• 内置数据源连接器、任务和转换
• 用于修改 IS 对象属性、映射和列的高级编辑器
• 用于创建、维护和重用 SSIS 包的图形工具
• 变更数据捕获管理和数据挖掘查询转换
• 支持 BI、行、行集、拆分和连接、审计和自定义转换

6、甲骨文

Oracle 数据集成器

Oracle Data Integrator 是这家 IT 巨头用于大数据准备、数据质量、元数据管理和云数据的数据集成解决方案套件的一部分。Oracle Data Integrator 企业版可以通过统一的管理和管理、高可用性以及可扩展的集群功能来简化复杂的部署。

Oracle 数据集成器的优缺点

优点

• 强大的用户界面和用户体验，对于非技术用户来说是直观的
• 赞扬该解决方案的影响分析工具和可靠性
• 针对复杂工作负载轻松进行代码开发、管理和处理
• 与其他应用程序的广泛集成，用于收集和构建数据

缺点

• 复杂的实施需要高级 IT 技能来正确处理数据
• 难以调试实例以及缺乏文档和错误消息详细信息
• 相对于其他 ETL 工具，缺少对象的拖放功能
• 昂贵的许可费用不适合小型团队和组织

功能：Oracle 数据集成器

• 通过增量处理对数据仓库进行大容量加载
• Spark、Hive、Pig、HDFS、HBase 和 Sqoop 的内置大数据连接
• 使用 Oracle GoldenGate 支持批量或实时迁移
• 对数据同步基础设施的主数据管理控制
• 用于管理开发、测试和生产环境的发布控制

7、Qlik（点击）

点击数据集成

自 1993 年推出以来， Qlik一直专注于数据集成技术。Qlik 数据集成套件包括用于数据复制、仓库自动化、企业级目录等的产品。使用 Qlik Enterprise Manager，客户可以监控数据管道并管理 IT 环境中的配置。

单击数据集成的优点和缺点

优点

• 提高大数据集成项目的灵活性和可扩展性
• 添加源表和从异构源复制任务的简单性
• 批量数据加载需要更少的开发工作和最小的源影响
• 用户称赞 CDC 流程识别对数据所做的更改

缺点

• 初始化配置策略时与权限管理相关的问题
• 批处理、数据治理和时间密集型部署的困难
• 不一致的性能和生产问题
• 不一致的文档和故障排除功能

特点：Qlik 数据集成

• 用于实时洞察数据的强大分析用例
• 多个来源的日志读取和延迟抑制等功能
• 实时复制和延迟的图形表示以及 CPU 和 RAM 的使用
• 自动满载表格并无缝传输到 CDC 监控
• 跨平台的任务设置相同，包括 Oracle、SQL Server 和 Snowflake

8、SAP

SAP 数据服务

SAP是一家经验丰富的跨国软件公司，拥有 50 年的经验和一整套企业应用程序。SAP Data Services 是供应商用于集成、转换和连接数据以优化其对 ETL 工具的使用的解决方案。借助 SAP，客户可以做出及时的、以数据为依据的决策，并丰富整个 IT 环境中的业务流程。

SAP 数据服务的优点和缺点

优点

• 使用有用的数据模板快速、可靠且一致的结果
• 现有 SAP 客户端的理想选择，内置与 SAP 模块的集成
• 易于部署和技术支持服务的质量
• 实时和批处理作业、自定义和详细报告等功能

缺点

• 缺乏与其他广泛使用的数据集成解决方案的集成
• 与现代 UX 平台相比，GUI 更像是命令行界面 (CLI)
• 难以调试、计划作业和加载 Excel 文件
• 实施和维护需要训练有素的员工和技术专长

特点：SAP 数据服务

• 来自多个平台的安全和统一的数据集成以进行数据分析
• 用于复制、转换和加载数据的各种数据捕获机制
• 从 220 种不同的文件类型和 31 种语言中提取和转换数据
• 与 SAP Business Suite 应用程序和 SAP HANA 的原生集成
• 使用强大的数据质量标准设计、测试、调试和运行数据集成

9、Talend

Talend 数据结构

Talend于 2005 年推出，是一家专门的 ETL 供应商，通过其 Talend Data Fabric 解决方案提供数据集成、数据完整性以及应用程序和 API 集成。客户还可以访问 Talend 信任评分，以全面了解源数据和数据健康状况。Talend 的技术合作伙伴包括 AWS、Azure、Cloudera、Databricks、Google 和 Snowflake。

Talend Data Fabric 优缺点

优点

• 易于使用的拖放式界面，用于设计复杂的应用程序
• 几个开箱即用的数据集成组件和功能
• 不需要专业知识的无缝实施
• 具有自定义 Java 组件和多种连接选项的敏捷解决方案

缺点

• 通过云服务处理批量更新时对现有作业的不稳定影响
• 需要额外的管理和运营支持开销
• 不太适合在 SMB 环境中进行小规模部署
• 缺少用于比较或合并两个版本以进行版本管理的选项

特点：Talend Data Fabric

• 具有审计、共享、搜索和发现功能的数据库存管理
• 构建和部署数据管道模板以在 IT 环境中重复使用
• 支持云数据仓库和混合多云项目
• 自助服务工具允许从任何数据源或文件类型附近摄取数据
• 轻松创建和测试迁移和可视化进程

10、TIBCO

TIBCO Jaspersoft ETL

TIBCO Software自 1997 年以来一直是商业智能供应商，2014 年，供应商对 Jaspersoft 的收购扩大了其在 ETL 市场的影响力，与 Talend 的数据集成技术合作，TIBCO Jaspersoft ETL 可用于标准和扩展大数据订阅，提供广泛的连接器、批处理作业和高级支持。

TIBCO Jaspersoft ETL 优点和缺点

优点

• 报告的定制级别是交互式的和以用户为中心的
• 设计、开发、测试和部署数据转换的能力
• 无缝调度报告服务器上的数据交付
• 非常适合需要强大报告软件的 SMB 公司

缺点

• 复杂的用户界面需要技术经验和陡峭的学习曲线
• 用于调度作业的有限集成和选择或参数
• 缺乏对一些高级查询和技术文档的支持
• 大量的内存使用和滞后的性能；复杂报告的延误

特点：TIBCO Jaspersoft ETL

• 支持数千个作业的单个和持续数据同步步骤
• 轻松处理来自 RDBMS、平面文件、云、大数据和NoSQL 数据源的数据
• 与 Java、Eclipse IDE 和数据源连接集成
• 加快设计并为必要的代码创建测试
• 通过清理、重复数据删除、验证和丰富建立高质量数据

选择 ETL 解决方案的注意事项

有一系列 ETL 解决方案可以满足不同的组织规模和需求，在评估市场时，请考虑以下问题：

• 该解决方案是否提供平衡用户友好性和高级功能的 UI？
• 该解决方案是否与必要的数据源、数据库和应用程序兼容？
• 该解决方案是否提供有效的错误处理，确保数据完整性？
• 解决方案附带哪些内置连接器和集成？
• 该解决方案是否可扩展以扩展数据集成计划？
• 该解决方案是否提供来自 Web 应用程序的实时监控和数据访问？
• 供应商提供哪些技术文档？
• 该解决方案是否带有性能调整和下推优化功能？
• 该解决方案能否有效管理对源数据和组合数据的更改？

ETL 工具如何工作？

ETL 工具对于管理数据湖、数据中心、数据仓库和数据库的人员至关重要，这些解决方案高效、安全地管理组织和客户数据流。

ETL 软件负责执行数据流处理，分三步准备数据，一个 ETL 工具，具体来说：

1. 从多个来源提取经过验证的数据，包括不同的数据库和文件类型
2. 转换、清理、审计和组织数据以供人员使用
3. 将转换后的数据加载到可访问的统一数据存储库中

在第一步和第二步之间，ETL 工具进行数据清理，以将重复和无效数据从转换后的负载中分离出来。在转换步骤中，将多个数据库中的字段匹配到单个统一数据集的过程称为数据映射。

为了节省时间，ETL 软件将处理分离到数据管道中，在数据通过流程中的每个步骤时提供数据的自动转换。请注意，特定源代码、数据格式更改和数据速度增加等问题可能会影响提取过程并增加常见错误。

ETL与数据集成的关系

作为一种数据处理过程，ETL 从 1970 年代和 1980 年代最早的数据仓库和企业数据库管理开始就一直在使用。尽管 ETL 仍然是管理数据的基本功能，但许多解决方案提供商和行业分析师已经不再使用“ETL”一词本身。

相反，买家可以看到许多顶级 ETL 供应商在 2022 年被定位在行业公司 Gartner 和 Forrester 的“数据集成工具”和“数据结构”等解决方案类别下。因此，在描述传统和高级 ETL 软件解决方案时，ETL 和数据集成通常可以互换。