ابزار های برتر ETL در سال ۲۰۲۴

بهترین ابزار های ETL در سال ۲۰۲۴، برای تجزیه‌ و تحلیل‌ های پیشرفته در عرصه هوش مصنوعی و کسب‌ و کارهای مدرن به‌ کار می‌روند؛ ابزار هایی که پردازش داده‌ ها بدون آنها ممکن نیست. از این گذشته، قبل از اینکه یک شرکت شروع‌ به ساخت گزارش‌ ها و جست‌ و جوی خروجی‌ آنها کند، باید تمام داده‌ های جمع‌ آوری‌ شده از دیگر منابع را کند؛ در این حالت پاک‌سازی، تایید، و گزارش‌ گیری در قالب فرآیندی یک‌ پارچه و ترکیبی از چند ابزار حاصل می‌شود. 

موضوع مهم ETL و ابزار های آن، ما را نسبت‌ به نوشتن این مقاله مصمم کرد. پس به خواندن ادامه دهید تا با ۱۳ ابزار برتر ETL برای جمع‌ آوری داده‌ ها به‌ شکلی کارآمد آشنا شوید. ما ابتدا به‌ سراغ بررسی انواع ابزار های ETL می‌رویم و پس از آن، ۱۳ ابزار برتر این حوزه را معرفی می‌کنیم.

انواع ابزارهای ETL

همه ابزار های ETL بسته به زیرساخت، سازمان، فروشنده و پشتیبان به چهار نوع تقسیم می‌شوند؛ البته متخصصان دسته‌ بندی و انواع دیگری را هم معرفی کرده‌اند؛ اما ما به مهم‌ ترین نوع‌ ها می‌پردازیم. برخی از آنها برای کار در محیط‌ های محلی، برخی در فضای ابری و برخی دیگر، هم به‌ صورت محلی و هم در فضای ابری طراحی شده‌اند:

1. ابزار های ETL مبتنی‌ بر ابر

ابزار های ETL مبتنی‌ بر ابر (Cloud-based ETL Tools) داده‌ ها را از منابع متعدد استخراج و به‌ شکل مستقیم در فضای ذخیره‌ سازی ابری بارگذاری (Load) می‌کنند. سپس می‌توانند این داده‌ ها را با استفاده از دو ویژگی برتر ابر، یعنی قدرت و مقیاس‌ پذیری جا به جا و تبدیل کنند. این شیوه یک رویکرد مدرن برای فرآیند آشنای ETL است که در آن، تبدیل داده‌ ها پس از بارگیری آنها در فضای ذخیره‌ سازی رخ می‌دهد.

ابزار های سنتی ETL داده‌ ها را قبل از بارگذاری در انبار داده (Data Warehouse)، از منابع مختلف استخراج و تبدیل می‌کنند. امروزه به‌ لطف فضای ذخیره‌ سازی ابری، دیگر نیازی به پاکسازی داده‌ ها در مرحله میانی – بین منبع و محل ذخیره‌ سازی هدف نیست. ابزار های ETL مبتنی‌بر ابر، برای تجزیه‌ و تحلیل‌ های پیشرفته و به‌ کار گیری در مسیر آموزش هوش تجاری، یک انتخاب عالی هستند؛ برای مثال، می‌توانید داده‌ های خام را در یک دریاچه داده (Data Lake) بارگیری کنید. سپس آن را با داده‌ های مختلف از منابع دیگر ترکیب یا برای آموزش مدل‌ های پیش‌ بینی استفاده کنید. 

2. ابزار های ETL سازمانی

این نوع، جزو ابزار های ETL توسعه‌ یافته توسط سازمان‌ های تجاری هستند که اغلب بخشی از پلتفرم‌ های تحلیلی بزرگ‌ تر را تشکیل می‌دهند. مزایای ابزار های ETL سازمانی شامل قابلیت اطمینان و بلوغ کافی است؛ چون برای مدت طولانی در بازار حضور داشتند و ضعف‌ های خود را پیدا کرده‌اند. رابط کاربری گرافیکی (GUI) برای طراحی ETL Flows، پشتیبانی از پایگاه‌ داده رابطه‌ای و غیر رابطه‌ای، پشتیبانی از مشتریان و مستندات گسترده، از دیگر مزایای این ابزار ها هستند، اما چالش‌های سروکله زدن با ابزار های ETL سازمانی، هزینه‌ های بیشتر نسبت‌به ابزار های دیگر و نیاز به آموزش کاربران است؛ همچنین ادغام این‌‌ ها با دیگر ابزار های مدیریت داده دشوار است.

3. ابزار های منبع باز ETL

این دسته ازجمله ابزار های رایگان ETL هستند که یک رابط کاربری گرافیکی برای ایجاد و مدیریت جریان داده ارائه می‌دهند. به‌ لطف ماهیت منبع باز این سرویس‌ ها، کاربران می‌توانند نحوه کار آنها را درک کنند و عملکرد خود را گسترش دهند. ابزار های منبع باز ETL یک جایگزین مناسب از نظر بودجه و هزینه برای خدمات پولی هستند؛ ولی دو ضعف ذاتی دارند:

۱) برخی از جا به‌ جایی‌ های پیچیده در منابع داده‌ را پشتیبانی نمی‌کنند.

۲) ممکن است ارائه پشتیبانی به مشتریان را انجام ندهند.

4. ابزار های سفارشی ETL

ابزار هایی که شرکت‌ ها، با استفاده از پایتون، جاوا یا SQL آنها را می‌سازند. از یک طرف، چنین راه‌ حل‌ هایی انعطاف‌ پذیری زیادی دارند و قادر به سازگار شدن با نیاز های تجاری خاص یک سازمان هستند؛ اما از طرفی دیگر، به منابع زیادی برای آزمایش، نگهداری و به‌ روز رسانی خود نیاز دارند.

۱۳ ابزار برتر ETL در سال ۲۰۲۴

ابزار های ETL زیادی در بازار وجود دارد که به شما کمک می‌کنند مدیریت داده‌ های خود را ساده و زمان و هزینه زیادی را صرفه‌ جویی کنید؛ پس در ادامه نگاهی جامع به برخی از آنها می‌اندازیم.

1. OWOX BI

OWOX BI یک پلتفرم تجزیه‌ و تحلیل دیجیتال بدون کد برای ETL و ELT است که مدیریت داده‌ ها و گزارش‌ دهی را ساده می‌کند. پلتفرم OWOX BI به شما امکان جمع‌ آوری داده‌ ها را می‌دهد؛ سپس می‌توانید در داخل همین ابزار، هر گونه پیچیدگی در داده‌ ها و رابطه بین آنها را در قالب گزارش، روی فضای ذخیره‌ سازی ابری Google Big Query قرار دهید.

این ابزار ETL به‌طور خودکار داده‌ های خام را از منابع مختلف جمع‌ آوری و آنها را به قالبی تبدیل می‌کند که برای ساخت گزارش‌ ها مناسب است. طی این فرآیند، به‌ راحتی مجموعه داده‌ های آماده‌ای را می‌گیرید که به‌شکل اتوماتیک به ساختار لازم تبدیل می‌شوند. 

در این ابزار، می‌توانید براساس داده‌ های شبیه‌ سازی‌ شده، داشبورد های آماده یا گزارش‌ های سفارشی‌ شده‌ای که برای کسب‌ و کار شما مناسب هستند را دریافت کنید؛ همچنین امکان دست‌ کاری منابع داده‌ ها و ساختار های داده‌ای، بدون باز نویسی کوئری‌ های SQL یا تغییر ترتیب گزارش‌ ها در این ابزار فراهم است. 

ویژگی‌‌ های کلیدی OWOX BI

• جمع‌ آوری خودکار داده‌ ها از منابع مختلف.
• وارد کردن خودکار داده‌ های خام به Google Big Query.
• پاکسازی، حذف مجدد، نظارت بر کیفیت و به‌ ‎روز رسانی داده‌ ها.
• مدلسازی و آماده‌ سازی داده‌ های آماده برای کسب‌ و کار.
• امکان ساخت گزارش بدون کمک تحلیل‌ گران یا تسلط بر SQL.

2. AWS Glue

AWS Glue سرویس ETL بدون سرور (Server less) آمازون است که کشف، آماده‌ سازی، انتقال و ادغام داده‌ ها را از منابع متعدد آسان می‌کند. این فرآیند ها با هدف ساده‌ سازی آنالیز، یادگیری ماشین و توسعه برنامه انجام می‌شوند.

ویژگی‌‌ های کلیدی AWS Glue

• سادگی در ادغام با بیش از ۷۰ منبع داده مختلف.
• امکان استفاده از رابط کاربری گرافیکی و کد نویسی با پایتون و Scala برای ایجاد و مدیریت جریان داده‎‌ ها (Data Flow).
• فراهم کردن بستری برای کار در هر دو حالت ETL و ELT با امکان پردازش دسته‌ای و آنالیز جریان داده‌ ها .
• پشتیبانی از کوئری‌ های سفارشی SQL و آسان کردن تعامل بین داده‌ ها.
• امکان اجرای فرآیند ها بر اساس یک برنامه زمان‌ بندی‌ شده؛ امکان زمان‌ بندی و اجرای وظایف ETL هنگام در دسترس قرار گرفتن آنها در پلتفرم Amazon S3. 
• ویژگی کاتالوگ داده‌ها (Data Catalog) با تمرکز بر پیدا کردن سریع مجموعه داده‌ های مختلف در AWS بدون نیاز به جا به‌ جایی آنها؛ دسترسی لحظه‌ای به داده‌ های کاتالوگ‌ شده برای جست‌ و جو و کوئری‌ نویسی بر بستر های آمازون مانند Amazon Athena، Amazon EMR و Amazon Redshift Spectrum.
• نظارت‌ بر کیفیت داده‌ ها.

3. Azure Data Factory

Azure Data Factory یک سرویس ETL مبتنی‌ بر ابر است، که توسط مایکروسافت ساخته شد. این سرویس برای یک‌ پارچه‌ سازی و تبدیل داده‌ ها در پلتفرم‌ های Serverless و مقیاس‌ های مختلف، بهترین ابزار ETL است. رابط کاربری بدون کد برای ایجاد، نظارت و مدیریت جریان‌ های داده، یکی از جذابیت‌ های این ابزار است.

ویژگی‌‌ های کلیدی Azure

• پشتیبانی از یکپارچه‌ سازی با منابع مختلف داخلی، مبتنی‌ بر ابر و نرم‌ افزار‌ های SaaS ازجمله Azure Blob Storage، Azure SQL Data Warehouse، Azure Cosmos DB و بسیاری از پلتفرم‌ های دیگر. 
• ارائه قابلیت‌ های ایجاد، زمان‌ بندی و مدیریت پایپ‌ لاین‌ های داده با امکان جابه‌جایی و تبدیل سریع Dataset بین نگهدارنده‌ های پشتیبانی‌ شده.
• استفاده از یک محیط بدون کد برای طراحی فرآیندهای ETL و ELT.
• فراهم کردن امکانی برای استفاده از تبدیل‌ ها (Transformations) در محیط Azure-Integrated Apache Spark-based. 
• مانیتور لحظه‌ای و بلادرنگ فرآیند اجرای ادغام‌ سازی داده‌ ها، مشخص کردن نشتی‌ های نگهدارنده و اجرای مجدد فعالیت‌ های داخلی پایپ‌ لاین در ابزار های Azure Monitor و Azure Management.
• مناسب سازمان‌ های متکی‌به سرویس‌ های یکپارچه‌ سازی SQL Server (SSIS) برای انجام وظایف ETL با فراهم کردن بستری برای اجرای بسته‌های SSIS در فضای ابری به‌شکل مدیریت‌ شده.
• پشتیبانی از فرآیند های ETL رویداد محور .

4. Google Cloud Dataflow

Dataflow یک سرویس ETL مبتنی‌ بر ابر از کمپانی گوگل است که به شما امکان پردازش داده‌ های استریم و دسته‌ ای را بدون نیاز به سرور می‌دهد. 

ویژگی‌‌ های کلیدی Google Cloud Dataflow

• پشتیبانی از طیف وسیع منابع داده (به‌استثنای SaaSها). 
• امکان انتقال داده‌ های دسته‌ای و استریم. 
• دسترسی به پایگاه داده میزبانی‌ شده توسط GCP (Google Cloud Platform) و دیتابیس‌ محلی برای پردازش دسته‌ای داده‌ ها.
• استفاده از Pub Sub برای پخش استریم‌ ها و انتقال داده‌ ها به Google Cloud Storage یا Big Query. 
• اجرای پایپ‌لاین Apache Beam در پلتفرم Google Cloud. 
• ارائه آپاچی جاوا، پایتون و Go SDK برای انتقال مجموعه داده‌ های دسته‌ای و استریمی و امکان انتخاب SDK مناسب توسط توسعه‌ دهندگان برای پایپ‌ لاین داده. 
• قیمت‌ گذاری انعطاف‌ پذیر به‌لطف پرداخت هزینه به‌ ازای میزان مصرف منابع.
• تطبیق‌ پذیری خودکار منابع براساس نیاز ها و حجم کاری مشتریان.
• توسعه پایپ‌ لاین‌های Streaming Dataflow  با کمک SQL، به‌شکل مستقیم در وب‌اپلیکیشن Big Query. 
• عیب‌ یابی پایپ‌ لاین‌ های دسته‌ای و استریمی با کمک سیستم مانیتورینگ داخلی. 
• تنظیم هشدار هایی برای داده‌ های قدیمی و تاخیر های سیستم در پردازش آنها.
• مستندات جامع و آموزش‌ های درجه یک به‌ همراه پشتیبانی قوی از مشتریان.

5. Integrate.io

Integrate.io یک پلتفرم یک‌ پارچه‌ سازی داده‌ های ETL است که به‌ طور خاص برای پروژه‌ های تجارت الکترونیک طراحی شده است. این ابزار به شما اجازه می‌دهد تا داده‌ ها را از صد ها منبع، با استفاده از روش‌ های مختلف پردازش کنید (Integrate.io ETL، Reverse ETL، API Management). Integrate.io یک رابط بصری و بدون کد دارد تا افراد غیر فنی هم بتوانند به‌ راحتی با استریم‌های داده کار کنند. 

ویژگی‌‌ های کلیدی Integrate.io

• رابط‌ های داخلی برای بیش از ۱۵۰ منبع داده و مقصد، ازجمله انبار های داده، پایگاه‌ های داده و پلتفرم‌ های ابری SaaS.
• بیش از ۲۲۰ قابلیت برای تبدیل داده‌ ها با حداقل کد نویسی، با هدف برآورده کردن نیازهای گوناگون در کار با انواع داده‌ها
• نظارت و هشدار دهی با امکان تنظیم آلارم‌ های خودکار و اطمینان از اجرای صحیح پایپ‌ لاین طبق زمان‌بندی انجام‌ شده.
• امکان دریافت داده از هر منبع دارای Rest API. 
• امکان ساخت API با Integrate.io API Generator در صورت نبود Rest API.
• پشتیبانی و مشاوره از راه‌های تماس تلفنی یا تصویری.

6. Informatica Power Center

Informatica Power Center پلتفرمی عالی برای یکپارچه‌ سازی داده‌های سازمانی با کارایی بالا است که توسط Informatica توسعه یافت؛ همچنین این شرکت دارای یک راه‌ حل ETL و ELT بومی روی پلتفرم ابری خود، با نام “Cloud Data Integration” است.

ویژگی‌‌ های کلیدی PowerCenter

• ادغام با پلتفرم‌ های ابری مختلف و معروف برای نگهداری داده‌ ها، مانند Azure، Google Cloud و Salesforce.
• پشتیبانی از پردازش داده‌های دسته‌ای و استریم.
• ابزاری کار آمد برای افراد حرفه‌ای و غیر فنی به‌دلیل رابط کاربری گرافیکی و به‌ روز رسانی‌ های متعدد .
• تست خودکار و اعتبار سنجی داده‌ ها. 
• هشدار خطا ها و خرابی‌ ها در عملکرد پایپ‌ لاین‌ های داده. 
• امکان طراحی، استقرار و نظارت‌ بر پایپ‌ لاین‌ های داده با ابزار های Repository Manager برای مدیریت کاربران، Designer برای مشخص کردن جریان داده‌ ها از مبدا به مقصد و Workflow Manager برای تعریف دنباله وظایف. 

7. Oracle Data Integrator

Oracle Data Integrator یکی دیگر از بهترین ابزارهای ETL سازمانی برای ساخت، استقرار و مدیریت انبار های داده پیچیده است. این ابزار به‌ جای تکیه‌ بر یک سرور ETL معمولی، داده‌ ها را با استفاده از قابلیت‌ های دیتابیس هدف، بارگیری و به انبار داده منتقل می‌کند. کانکتور های از پیش ساخته‌ شده با خودکار کردن وظایف دستی ادغام‌ سازی، اتصال پایگاه داده را به Big Data ساده می‌کنند.

ویژگی‌‌ های کلیدی Oracle Data Integrator

• سازگار با پایگاه‌ های داده مختلف مانند Sybase، IBM DB2، Teradata، Netezza و Exadata.
• پشتیبانی از وظایف گوناگون در حالت‌ های ETL و ELT.
• پیدا کردن و پردازش خطاهای موجود در داده‌ ها به‌طور خودکار، پیش‌از انتقال آنها به محل ذخیره‌سازی مورد نظر. 
• پشتیبانی داخلی از Big Data با استفاده از کد Apache Spark، مطابق‌با استاندارد های کلان داده با هدف تبدیل و نقشه‌ برداری داده‌ ها. 

8. SAP Data Services

SAP Data Services نرم‌افزار مدیریت داده‌ های حجیم سازمانی است. این ابزار به شما امکان  ادغام و فرمت‌ دهی به داده‌ ها را می‌دهد. این داده‌ ها را می‌توانید از هر منبعی استخراج کرده و به هر پایگاه داده هدفی بفرستید. می‌توانید از این ابزار ETL برای ایجاد Data Marts یا انبار های داده از هر نوعی، بیشترین بهره را ببرید.

ویژگی‌‌ های کلیدی SAP Data Services

• یک رابط کاربری گرافیکی برای ساده‌ سازی کارهای متداول مانند ایجاد و تبدیل استریم‌ های داده. 
• منعطف و سازگار با کار در حالت‌ های دسته‌ای و Real-time.
• پشتیبانی از ادغام با پلتفرم‌ های ویندوز، لینوکس، Sun Solaris و AIX.
• گزینه‌ای عالی برای مقیاس‌ بندی، بدون توجه به تعداد مشتریان سازمان.
• منحنی یادگیری کم‌ عمق با امکان Drag and Drop داده‌ ها.
• روان و آسان در کار با رابط کاربری برای تحلیل‌ گران داده یا مهندسان داده، بدون نیاز به مهارت کد نویسی.
• امکاناتی برای برنامه‌ ریزی و کنترل فرآیند های ETL.
• امکان ساخت و استفاده از متغیر ها برای جلوگیری از انجام کار های تکراری. 
• توابع داخلی (if/then، یا deduplication logic) برای کمک به نرمال‌ سازی داده‌ ها و بهبود کیفیت آنها.
• ابزاری مناسب برای شرکت‌ های استفاده‌ کننده از SAP به‌عنوان سیستم ERP. 

9. IBM DataStage

IBM DataStage ابزاری برای یکپارچه‌ سازی داده‌ ها که به شما کمک می‌کند تا وظایف جابه‌جایی و تبدیل داده‌ ها را طراحی، توسعه و اجرا کنید. DataStage از هر دو فرآیند ETL و ELT پشتیبانی می‌کند و دارای نسخه پایه برای استقرار محلی است. با این‌ حال، نسخه ابری این سرویس هم در دسترس عموم کاربران است که “IBM Cloud Pak for Data” نام دارد.

ویژگی‌‌ های کلیدی IBM DataStage

• تعداد زیادی کانکتور داخلی برای ادغام با منابع داده و نگهدارنده‌ های آن‌ها ازجمله Oracle، Hadoop System و همه سرویس‌ های موجود در IBM InfoSphere Information Server.
• پردازش سریع‌ تر فرآیند های ETL به‌لطف موتور موازی (Parallel Engine) و تعادل ساز حجم کار (Workload Balancing).
• رابط کاربر پسند و دستیار مجازی قدرت‌گرفته از یادگیری ماشین برای کاهش هزینه‌ های توسعه. 
• قابلیت Data Lineage برای نظارت‌ بر تبدیل و یکپارچه‌ سازی داده‌ ها. 
• ابزار داخلی IBM Info Sphere Quality Stage برای نظارت بر کیفیت داده‌ ها. 
• بهترین ابزار ETL برای شرکت‌ ها و سازمان‌ های بزرگ با مجموعه داده‌ های عظیم. 

10. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) SQL Server Integration Services یک پلتفرم ETL سازمانی برای استخراج و تبدیل داده‌ها از منابع مختلف است؛ منابعی مانند فایل‌ های XML، فایل‌ های مسطح و دیتابیس‌ های رابطه‌ای. پس از طی کردن مرحله اول، این سرویس مجموعه داده‌ها را در Data Warehouse بارگذاری می‌کند. از آنجاییکه SSIS محصول مایکروسافت است، فقط از Microsoft SQL Server پشتیبانی می‌کند.

ویژگی‌‌ های کلیدی SSIS

• استفاده از ابزار های SSIS GUI برای ایجاد پایپ‌ لاین بدون نوشتن یک خط کد. 
• ارائه طیف گسترده‌ای از وظایف داخلی و تبدیل‌ ها با نیاز به حداقل کدنویسی برای استقرار و توسعه. 
• امکان یک‌ پارچه شدن با Salesforce و پلتفرم‌های CRM با استفاده از پلاگین‌ها. 
• ادغام ساده با نرم‌افزار های کنترل تغییرات سرویس و نرم‌ افزارها مانند TFS و GitHub.
• قابلیت‌ های کارآمد برای اشکال‌زدایی و مدیریت آسان خطا در استریم داده‌ها.

11. Talend Open Studio (TOS)

Talend Open Studio نرم‌افزار ETL متن باز و رایگان است، که به تبدیل داده‌ های پیچیده به اطلاعات قابل‌ فهم برای تصمیم‌ گیرندگان کمک می‌کند. با TOS می‌توانید در کمترین زمان شروع به ساخت پایپ‌ لاین‌ های اولیه برای داده‌ها کنید. انجام وظایف ساده ETL، گنجاندن اطلاعات استخراج‌ شده در قالب پروفایل‌ های گرافیکی و مدیریت فایل‌ها از یک پلتفرم منبع باز که روی سیستم شما نصب شده، ابتدایی‌ ترین قابلیت‌ های این ابزار هستند.

ویژگی‌‌ های کلیدی Talend Open Studio

• بیش‌از ۹۰۰ کانکتور برای اتصال منابع داده مختلف Excel، Dropbox، Oracle، Salesforce، Microsoft Dynamics و امکان اتصال آنها به‌شکل Drag and Drop.
• سازگاری کامل و عملکرد عالی با غول‌ های ذخیره‌ ساز ابری مانند Amazon AWS، Google Cloud و Microsoft Azure. 
• ادغام چند اسکریپت از کتابخانه‌ های مشهور جهان با کمک تکنولوژی‌های جاوا. 
• انجمن Talend برای به‌اشتراک‌ گذاری بهترین شیوه‌ها و یافتن ترفند های جدید.

12. Apache Hadoop

Apache Hadoop پلتفرمی منبع باز برای پردازش و ذخیره مقادیر زیادی از داده‌ ها است که امکان توزیع بار محاسباتی را در میان خوشه‌ های Computing فراهم می‌کند. مزیت اصلی Hadoop مقیاس‌پذیری و سازگاری بالای آن است. وظایف ETL در این، به‌ راحتی از یک گره به هزاران گره تبدیل می‌شوند. علاوه‌ بر این، کد های ابزار با توجه به نیاز های خاص یک سازمان، قابل‌ تغییر هستند.

ویژگی‌ های کلیدی Hadoop

• منبع باز، مبتنی‌ بر اپلیکیشن‌ های جاوا و سازگار با تمام پلتفرم‌ ها.
• تحمل بالای خطا در صورت از کار افتادن یک گره. 
• بازیابی سریع و ساده وظایف گره شکست‌ خورده به سایر گره‌ های سیستم.
• کپی کردن چند نسخه از داده‌ها برای دسترسی‌ پذیری به آنها در شرایط خرابی سخت‌ افزار. 
• عدم نیاز به کلاینت برای منابع محاسباتی توزیع‌شده، به‌ دلیل برخورداری از فریمورک جامع.

13. Jaspersoft ETL

Jaspersoft ETL نرم‌افزار منبع باز ارائه‌ شده توسط Jaspersoft که برپایه معماری و ساختار بندی Agnostic توسعه داده شده است. توسط این معماری می‌توانید از هر منبعی به داده‌ ها متصل شوید و در هر جایی از این کره خاکی، با آنها کار کنید؛ در خانه، فضای ابری یا یک محیط هیبرید متشکل‌ از فضای ابری و سرور های فیزیکی. علاوه‌ بر این، می‌توانید با توجه به نیاز خود، تغییراتی در منبع کد آن اعمال کنید. ابزار Jaspersoft بخشی از مجموعه Jaspersoft Business Intelligence است؛ پلتفرم هوش تجاری با امکان شخصی‌ سازی و افزایش انعطاف در یک محیط Developer-friendly.

ویژگی‌‌ های کلیدی Jaspersoft

• ادغام با سیستم‌ های استاندارد مدیریت داده (Hadoop، Google Analytics و Cassandra).
• سازگار با اپلیکیشن‌های محبوب مانند SugarCRM، SAP و Salesforce) و محیط‌هایی برای داده‌های بزرگ مثل Hadoop و MongoDB.
• امکان استقرار هم روی سیستم و به‌ شکل محلی، هم در فضای ابری .
• امکان طراحی، برنامه‌ریزی و اجرای وظایف مربوط‌به داده‌ها مانند حرکت و تبدیل با کمک رابط کاربری گرافیکی.
• داشبورد Activity با تمرکز بر نظارت روی اجرای وظایف ETL و عملکرد ابزار.
• اپلیکیشن موبایل با امکان بررسی داده‌ ها در هر زمان و مکان. 

معیار های انتخاب ابزارهای ETL چیست؟

هنگام انتخاب بهترین ابزار ETL، باید نیازمندی‌ های کسب‌ و کار خود، میزان داده‌ هایی که باید جمع‌ آوری شود، منابع آنها و نحوه استفاده از ابزار را در نظر بگیرید؛ بر همین‌ اساس، معیار های انتخاب بهترین ابزار ETL به‌شرح زیر است:

• سهولت استفاده و نگهداری.
• سرعت ابزار.
• تعداد و تنوع کانکتور های موجود.
• امکان ادغام با سایر اجزای پلت فرم داده، از جمله انبارها و دریاچه های داده.
• امنیت و کیفیت داده‌ها: ابزار های ETL با ارائه ممیزی کیفیت داده‌ها، به شناسایی ناسازگاری‌ها، موارد تکراری و کاهش خطاها کمک می‌کنند. اگر با انواع داده‌ های ناسازگار و سایر مسائل این حوزه سر و کار دارید، ویژگی‌ های نظارت این ابزار ها می‌توانند به شما هشدار دهند.
• توانایی پردازش داده‌ ها از منابع مختلف: یک شرکت می‌تواند با صد ها منبع و فرمت‌های مختلف داده کار کند؛ همچنین می‌تواند به‌صورت هم‌زمان داده‌ های ساختار یافته و نیمه‌ ساختار یافته، داده‌ های بلادرنگ استریم، فایل‌های مسطح، فایل‌ های CSV و غیره را در اختیار داشته باشد. برخی از این داده‌ ها به‌صورت دسته‌ای پردازش شده و بهترین عملکرد را دارند؛ درحالی‌که سایر داده‌ها، با تبدیل به داده‌ های استریم مستمر، به بهترین شکل کنترل می‌شوند.
• مقیاس‌ پذیری: حجم داده‌ های جمع‌ آوری‌شده در طول سال‌ های متمادی افزایش می‌یابد. بله، ممکن است درحال‌ حاضر با یک پایگاه داده محلی و آپلود دسته‌ای کار های‌ تان را پیش ببرید؛ اما آیا این همیشه می‌توانید از این روش برای تحلیل و پردازش داده‌های کسب‌وکارتان استفاده کنید؟ حالت ایده‌ آل این است که بتوانید فرآیند ها و ظرفیت ETL را به‌طور نامحدود گسترش دهید. وقتی نوبت به تصمیم‌ گیری مبتنی‌بر داده می‌رسد، باید سرعت و مقیاس اولویت اول باشد؛ به‌همین‌دلیل ابزار هایی مانند Google Big Query بر بستر ابر ظاهر شدند تا به شما امکان پردازش سریع و ارزان حجم زیادی از داده‌ ها را بدهند.

سخن پایانی

حجم داده‌ های جمع‌آوری‌شده توسط شرکت‌ها هر روز بیشتر از قبل می‌شود و هم‌چنان به رشد فزاینده خود ادامه می‌دهند. درحال‌حاضر، کار با پایگاه داده‌های محلی و بارگذاری دسته‌ای آنها کافی به‌نظر می‌رسد؛ اما همین روش به‌ زودی‌ زود، به راه‌ کاری غیر مفید تبدیل شده که دیگر قادر به تامین نیاز های تجاری سازمان‎‌ها نخواهد بود؛ بنابراین توانایی مقیاس‌بندی فرآیند های ETL، به‌ویژه در زمینه تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته، پارامتری اساسی در انتخاب بهترین ابزار ETL است.

شما در انتخاب ابزار ETL مناسب از چه روش‌ هایی استفاده می‌کنید؟ آیا پیش‌ از انتخاب، به نیاز های خاص کسب‌ و کارتان فکر می‌کنید؟ از نظر شما پلتفرم‌ های ابری کارآمد تر و بهینه‌ تر هستند یا نرم‌ افزار های قابل‌ نصب روی سیستم؟ ما در بخش نظرات همین مقاله، نیک آموز میزبان دیدگاه و تجربه شما هستیم.