ابزار های برتر ETL در سال ۲۰۲۴

بهترین ابزارهای ETL در سال ۲۰۲۴، برای تجزیه‌وتحلیل‌های پیشرفته در عرصه هوش مصنوعی و کسب‌وکارهای مدرن به‌کار می‌روند؛ ابزارهایی که پردازش داده‌ها بدون آن‌ها ممکن نیست. از این گذشته، قبل از این‌که یک شرکت شروع‌به ساخت گزارش‌ها و جست‌وجوی خروجی‌ آن‌ها کند، باید تمام داده‌های جمع‌آوری‌شده از دیگر منابع را کند. در این حالت پاک‌سازی، تایید، و گزارش‌گیری در قالب فرآیندی یک‌پارچه و ترکیبی از چند ابزار حاصل می‌شود. 

موضوع مهم ETL و ابزارهای آن، ما را نسبت‌به نوشتن این مقاله مصمم کرد. پس به خواندن ادامه دهید تا با ۱۳ ابزار برتر ETL برای جمع‌آوری داده‌ها به‌شکلی کارآمد آشنا شوید. ما ابتدا به‌سراغ بررسی انواع ابزارهای ETL می‌رویم و پس از آن، ۱۳ ابزار برتر این حوزه را معرفی می‌کنیم.

۴ نوع  ابزار ETL

همه ابزارهای ETL بسته به زیرساخت، سازمان، فروشنده و پشتیبان به چهار نوع تقسیم می‌شوند. البته متخصصان دسته‌بندی و انواع دیگری را هم معرفی کرده‌اند؛ اما ما به مهم‌ترین نوع‌ها می‌پردازیم. برخی از آن‌ها برای کار در محیط‌های محلی، برخی در فضای ابری و برخی دیگر، هم به‌صورت محلی و هم در فضای ابری طراحی شده‌اند.

1. ابزار های ETL مبتنی‌ بر ابر

ابزارهای ETL مبتنی‌بر ابر (Cloud-based ETL Tools) داده‌ها را از منابع متعدد استخراج و به‌شکل مستقیم در فضای ذخیره‌سازی ابری بارگذاری (Load) می‌کنند. سپس می‌توانند این داده‌ها را با استفاده از دو ویژگی برتر ابر، یعنی قدرت و مقیاس‌پذیری جابه‌جا و تبدیل کنند. این شیوه یک رویکرد مدرن برای فرآیند آشنای ETL است که در آن، تبدیل داده‌ها پس از بارگیری آن‌ها در فضای ذخیره‌سازی رخ می‌دهد.

ابزارهای سنتی ETL داده‌ها را قبل از بارگذاری در انبار داده (Data Warehouse)، از منابع مختلف استخراج و تبدیل می‌کنند. امروزه به‌لطف فضای ذخیره‌سازی ابری، دیگر نیازی به پاک‌سازی داده‌ها در مرحله میانی – بین منبع و محل ذخیره‌سازی هدف- نیست.

ابزارهای ETL مبتنی‌بر ابر، برای تجزیه‌وتحلیل‌های پیشرفته و به‌کارگیری در مسیر آموزش هوش تجاری، یک انتخاب عالی هستند. برای مثال، می‌توانید داده‌های خام را در یک دریاچه داده (Data Lake) بارگیری کنید. سپس آن را با داده‌های مختلف از منابع دیگر ترکیب یا برای آموزش مدل‌های پیش‌بینی استفاده کنید. 

2. ابزار های ETL سازمانی

این نوع، جزو ابزارهای ETL توسعه‌یافته توسط سازمان‌های تجاری هستند که اغلب بخشی از پلتفرم‌های تحلیلی بزرگ‌تر را تشکیل می‌دهند. مزایای ابزارهای ETL سازمانی شامل قابلیت اطمینان و بلوغ کافی است؛ چون برای مدت طولانی در بازار حضور داشتند و ضعف‌های 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 ابزارها هستند.

اما چالش‌های سروکله زدن با ابزارهای ETL سازمانی، هزینه‌های بیشتر نسبت‌به ابزارهای دیگر و نیاز به آموزش کاربران است. همچنین ادغام این‌‌ها با دیگر ابزارهای مدیریت داده دشوار است.

3. ابزار های منبع باز ETL

این دسته ازجمله ابزارهای رایگان ETL هستند که یک رابط کاربری گرافیکی برای ایجاد و مدیریت جریان داده ارائه می‌دهند. به‌لطف ماهیت منبع باز این سرویس‌ها، کاربران می‌توانند نحوه کار آن‌ها را درک کنند و عملکرد خود را گسترش دهند.

ابزارهای منبع باز ETL یک جایگزین مناسب – از نظر بودجه و هزینه – برای خدمات پولی هستند. ولی دو ضعف ذاتی دارند: ۱) برخی از جابه‌جایی‌های پیچیده در منابع داده‌ را پشتیبانی نمی‌کنند و ۲) ممکن است ارائه پشتیبانی به مشتریان را انجام ندهند.

4. ابزار های سفارشی ETL

ابزارهایی که شرکت‌ها، با استفاده از پایتون، جاوا یا SQL آن‌ها را می‌سازند. از یک طرف، چنین راه‌حل‌هایی انعطاف‌پذیری زیادی دارند و قادر به سازگار شدن با نیازهای تجاری خاص یک سازمان هستند؛ اما از طرفی دیگر، به منابع زیادی برای آزمایش، نگهداری و به‌روزرسانی خود نیاز دارند.

۱۳ ابزار برتر ETL در سال ۲۰۲۴

ابزارهای ETL زیادی در بازار وجود دارد که به شما کمک می‌کنند مدیریت داده‌های خود را ساده و زمان و هزینه زیادی را صرفه‌جویی کنید. پس در ادامه نگاهی جامع به برخی از آن‌ها می‌اندازیم.

1. OWOX BI

OWOX BI یک پلتفرم تجزیه‌وتحلیل دیجیتال بدون کد برای ETL و ELT است که مدیریت داده‌ها و گزارش‌دهی را ساده می‌کند. پلتفرم OWOX BI به شما امکان جمع‌آوری داده‌ها را می‌دهد. سپس می‌توانید در داخل همین ابزار، هرگونه پیچیدگی در داده‌ها و رابطه بین آن‌ها را در قالب گزارش، روی فضای ذخیره‌سازی ابری Google BigQuery قرار دهید.

این ابزار ETL به‌طور خودکار داده‌های خام را از منابع مختلف جمع‌آوری و آن‌ها را به قالبی تبدیل می‌کند که برای ساخت گزارش‌ها مناسب است. طی این فرآیند، به‌راحتی مجموعه داده‌های آماده‌ای را می‌گیرید که به‌شکل اتوماتیک به ساختار لازم تبدیل می‌شوند. 

در این ابزار، می‌توانید براساس داده‌های شبیه‌سازی‌شده، داشبوردهای آماده یا گزارش‌های سفارشی‌شده‌ای که برای کسب‌وکار شما مناسب هستند را دریافت کنید. همچنین امکان دست‌کاری منابع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای، بدون بازنویسی کوئری‌های SQL یا تغییر ترتیب گزارش‌ها در این ابزار فراهم است. 

ویژگی‌ های کلیدی OWOX BI:

• جمع‌آوری خودکار داده‌ها از منابع مختلف
• وارد کردن خودکار داده‌های خام به Google BigQuery
• پاک‌سازی، حذف مجدد، نظارت بر کیفیت و به‎روزرسانی داده‌ها
• مدل‌سازی و آماده‌سازی داده‌های آماده برای کسب‌وکار
• امکان ساخت گزارش بدون کمک تحلیل‌گران یا تسلط بر SQL

2. AWS Glue

AWS Glue سرویس ETL بدون سرور (Serverless) آمازون است که کشف، آماده‌سازی، انتقال و ادغام داده‌ها را از منابع متعدد آسان می‌کند. این فرآیندها با هدف ساده‌سازی 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 کدنویسی با پایتون و Scala برای ایجاد و مدیریت جریان داده‎ها (Data Flow)
• فراهم کردن بستری برای  کار در هر دو حالت ETL و ELT با امکان پردازش دسته‌ای و آنالیز جریان داده‌ها 
• پشتیبانی از کوئری‌های سفارشی SQL و آسان کردن تعامل بین داده‌ها 
• امکان اجرای فرآیندها براساس یک برنامه زمان‌بندی‌شده؛ امکان زمان‌بندی 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 داده‌های مختلف در AWS بدون نیاز به جابه‌جایی آن‌ها؛ دسترسی لحظه‌ای به داده‌های کاتالوگ‌شده برای جست‌وجو و کوئری‌نویسی بر بسترهای آمازون مانند Amazon Athena، Amazon EMR و Amazon Redshift Spectrum
• نظارت‌بر کیفیت داده‌ها

3. Azure Data Factory

Azure Data Factory یک سرویس ETL مبتنی‌بر ابر است که توسط مایکروسافت ساخته شد. این سرویس برای یک‌پارچه‌سازی و تبدیل داده‌ها در پلتفرم‌های Serverless و مقیاس‌های مختلف، بهترین ابزار ETL است. رابط کاربری بدون کد برای ایجاد، نظارت و مدیریت جریان‌های داده، یکی از جذابیت‌های این ابزار است.

ویژگی‌ های کلیدی Azure:

• پشتیبانی از یک‌پارچه‌سازی با منابع مختلف داخلی، مبتنی‌بر ابر و نرم‌افزار‌های SaaS ازجمله Azure Blob Storage، Azure SQL Data Warehouse، Azure Cosmos DB و بسیاری از پلتفرم‌های دیگر 
• ارائه قابلیت‌های ایجاد، زمان‌بندی و مدیریت پایپ‌لاین‌های داده با امکان جابه‌جایی و تبدیل سریع Dataset بین نگهدارنده‌های پشتیبانی‌شده 
• استفاده از یک محیط بدون کد برای طراحی فرآیندهای ETL و ELT
• فراهم کردن امکانی برای استفاده از تبدیل‌ها (Transformations) در محیط Azure-Integrated Apache Spark-based 
• مانیتور لحظه‌ای و بلادرنگ فرآیند اجرای ادغام‌سازی داده‌ها، مشخص کردن نشتی‌های نگهدارنده و اجرای مجدد فعالیت‌های داخلی پایپ‌لاین در ابزارهای Azure Monitor و Azure Management
• مناسب سازمان‌های متکی‌به سرویس‌های یکپارچه‌سازی SQL Server (SSIS) برای انجام وظایف ETL با فراهم کردن بستری برای اجرای بسته‌های SSIS در فضای ابری به‌شکل مدیریت‌شده
• پشتیبانی از فرآیندهای ETL رویدادمحور 

4. Google Cloud Dataflow

Dataflow یک سرویس ETL مبتنی‌بر ابر از کمپانی گوگل است که به شما امکان پردازش داده‌های استریم و دسته‌ای را بدون نیاز به سرور می‌دهد. 

ویژگی‌ های کلیدی Google Cloud Dataflow:

• پشتیبانی از طیف وسیع منابع داده (به‌استثنای SaaSها) 
• امکان انتقال داده‌های دسته‌ای و استریم 
• دسترسی به پایگاه داده میزبانی‌شده توسط GCP (Google Cloud Platform) و دیتابیس‌ محلی برای پردازش دسته‌ای داده‌ها
• استفاده از PubSub برای پخش استریم‌ها و انتقال داده‌ها به Google Cloud Storage یا BigQuery 
• اجرای پایپ‌لاین Apache Beam در پلتفرم Google Cloud 
• ارائه آپاچی جاوا، پایتون و Go SDK برای انتقال مجموعه داده‌های دسته‌ای و استریمی  و امکان انتخاب SDK مناسب توسط توسعه‌دهندگان برای پایپ‌لاین داده 
• قیمت‌گذاری انعطاف‌پذیر به‌لطف پرداخت هزینه به‌ازای میزان مصرف منابع
• تطبیق‌پذیری خودکار منابع براساس نیازها و حجم کاری مشتریان
• توسعه پایپ‌لاین‌های Streaming Dataflow  با کمک SQL، به‌شکل مستقیم در وب‌اپلیکیشن BigQuery 
• عیب‌یابی پایپ‌لاین‌های دسته‌ای و استریمی با کمک سیستم مانیتورینگ داخلی 
• تنظیم هشدارهایی برای داده‌های قدیمی و تاخیرهای سیستم در پردازش آن‌ها
• مستندات جامع و آموزش‌های درجه یک به‌همراه پشتیبانی قوی از مشتریان

5. Integrate.io

Integrate.io یک پلتفرم یک‌پارچه‌سازی داده‌های ETL است که به‌طورخاص برای پروژه‌های تجارت الکترونیک طراحی شده است. این ابزار به شما اجازه می‌دهد تا داده‌ها را از صدها منبع، با استفاده از روش‌های مختلف پردازش کنید (Integrate.io ETL، Reverse ETL، API Management). Integrate.io یک رابط بصری و بدون کد دارد تا افراد غیرفنی هم بتوانند به‌راحتی با استریم‌های داده کار کنند. 

ویژگی‌ های کلیدی Integrate.io:

• رابط‌های داخلی برای بیش از ۱۵۰ منبع داده و مقصد، ازجمله انبارهای داده، پایگاه‌های داده و پلتفرم‌های ابری SaaS
• بیش از ۲۲۰ قابلیت برای تبدیل داده‌ها با حداقل کدنویسی، با هدف برآورده کردن نیازهای گوناگون در کار با انواع داده‌ها
• نظارت و هشداردهی با امکان تنظیم آلارم‌های خودکار و اطمینان از اجرای صحیح پایپ‌لاین طبق زمان‌بندی انجام‌شده
• 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 PowerCenter

Informatica PowerCenter پلتفرمی عالی برای یک‌پارچه‌سازی داده‌های سازمانی با کارایی بالا است که توسط Informatica توسعه یافت. همچنین این شرکت دارای یک راه‌حل ETL و ELT بومی روی پلتفرم ابری خود، با نام “Cloud Data Integration” است.

ویژگی‌ های کلیدی PowerCenter:

• ادغام با پلتفرم‌های ابری مختلف و معروف برای نگهداری داده‌ها، مانند Azure، Google Cloud و Salesforce
• پشتیبانی از پردازش داده‌های دسته‌ای و استریم
• ابزاری کارآمد برای افراد حرفه‌ای و غیرفنی به‌دلیل رابط کاربری گرافیکی و به‌روزرسانی‌های متعدد 
• تست خودکار و اعتبارسنجی داده‌ها 
• هشدار خطاها و خرابی‌ها در عملکرد پایپ‌لاین‌های داده 
• امکان طراحی، استقرار و نظارت‌بر پایپ‌لاین‌های داده با ابزارهای Repository Manager برای مدیریت کاربران، Designer برای مشخص کردن جریان داده‌ها 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 انبارهای داده پیچیده است. این ابزار به‌جای تکیه‌بر یک سرور ETL معمولی، داده‌ها را با استفاده از قابلیت‌های دیتابیس هدف، بارگیری و به انبار داده منتقل می‌کند. 

کانکتورهای از پیش ساخته‌شده با خودکار کردن وظایف دستی ادغام‌سازی، اتصال پایگاه داده را به Big Data ساده می‌کنند.

ویژگی‌ های کلیدی Oracle Data Integrator:

• سازگار با پایگاه‌های داده مختلف مانند Sybase، IBM DB2، Teradata، Netezza و Exadata
• پشتیبانی از وظایف گوناگون در حالت‌های ETL و ELT
• پیدا کردن و پردازش خطاهای موجود در داده‌ها به‌طور خودکار، پیش‌از انتقال آن‌ها به محل ذخیره‌سازی موردنظر 
• پشتیبانی داخلی از Big Data با استفاده از کد Apache Spark، مطابق‌با استانداردهای کلان داده با هدف تبدیل و نقشه‌برداری داده‌ها 

8. SAP Data Services

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

ویژگی‌ های کلیدی SAP Data Services:

• یک رابط کاربری گرافیکی برای ساده‌سازی کارهای متداول مانند ایجاد و تبدیل استریم‌های داده 
• منعطف و سازگار با کار در حالت‌های دسته‌ای و Real-time
• پشتیبانی از ادغام با پلتفرم‌های ویندوز، لینوکس، Sun Solaris و AIX
• گزینه‌ای عالی برای مقیاس‌بندی، بدون توجه به تعداد مشتریان سازمان
• منحنی یادگیری کم‌عمق با امکان Drag and Drop داده‌ها
• روان و آسان در کار با رابط کاربری برای تحلیل‌گران داده یا مهندسان داده، بدون نیاز به مهارت کدنویسی
• امکاناتی برای برنامه‌ریزی و کنترل فرآیندهای ETL
• امکان ساخت و استفاده از متغیرها برای جلوگیری از انجام کارهای تکراری 
• توابع داخلی (if/then، یا deduplication logic) برای کمک به نرمال‌سازی داده‌ها و بهبود کیفیت آن‌ها
• ابزاری مناسب برای شرکت‌های استفاده‌کننده از SAP به‌عنوان سیستم ERP 

9. IBM DataStage

IBM DataStage ابزاری برای یک‌پارچه‌سازی داده‌ها که به شما کمک می‌کند تا وظایف جابه‌جایی و تبدیل داده‌ها را طراحی، توسعه و اجرا کنید. DataStage از هر دو فرآیند ETL و ELT پشتیبانی می‌کند و دارای نسخه پایه برای استقرار محلی است. بااین‌حال، 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 نگهدارنده‌های آن‌ها ازجمله Oracle، Hadoop System و همه سرویس‌های موجود در IBM InfoSphere Information Server
• پردازش سریع‌تر فرآیندهای ETL به‌لطف موتور موازی (Parallel Engine) و تعادل‌ساز حجم کار (Workload Balancing)
• رابط کاربرپسند و دستیار مجازی قدرت‌گرفته از یادگیری ماشین برای کاهش هزینه‌های توسعه 
• قابلیت Data Lineage برای نظارت‌بر تبدیل و یک‌پارچه‌سازی داده‌ها 
• ابزار داخلی IBM InfoSphere QualityStage برای نظارت بر کیفیت داده‌ها 
• بهترین ابزار ETL برای شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ با مجموعه داده‌های 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 فایل‌های XML، فایل‌های مسطح و دیتابیس‌های رابطه‌ای. پس از طی کردن مرحله اول، این سرویس مجموعه داده‌ها را در Data Warehouse بارگذاری می‌کند. ازآنجایی‌که SSIS محصول مایکروسافت است، فقط از Microsoft SQL Server پشتیبانی می‌کند.

ویژگی‌ های کلیدی SSIS:

• استفاده از ابزارهای SSIS GUI برای ایجاد پایپ‌لاین بدون نوشتن یک خط کد 
• ارائه طیف گسترده‌ای از وظایف داخلی و تبدیل‎ها با نیاز به حداقل کدنویسی برای استقرار و توسعه 
• امکان یک‌پارچه شدن با Salesforce و پلتفرم‌های CRM با استفاده از پلاگین‌ها 
• ادغام ساده با نرم‌افزارهای کنترل تغییرات سرویس و نرم‌افزارها مانند TFS و GitHub 
• قابلیت‌های 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 داده‌های پیچیده به اطلاعات قابل‌فهم برای تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند. با TOS می‌توانید در کمترین زمان شروع به ساخت پایپ‌لاین‌های اولیه برای داده‌ها کنید. انجام وظایف ساده ETL، گنجاندن اطلاعات استخراج‌شده در قالب پروفایل‌های گرافیکی و مدیریت فایل‌ها از یک پلتفرم منبع باز که روی سیستم شما نصب شده، ابتدایی‌ترین قابلیت‌های 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 غول‌های ذخیره‌ساز ابری مانند Amazon AWS، Google Cloud و Microsoft Azure 
• ادغام چند اسکریپت از کتاب‌خانه‌های مشهور جهان با کمک تکنولوژی‌های جاوا 
• انجمن Talend برای به‌اشتراک‌گذاری بهترین شیوه‌ها و یافتن ترفندهای جدید

12. Apache Hadoop

Apache Hadoop پلتفرمی منبع باز برای پردازش و ذخیره مقادیر زیادی از داده‌ها است که امکان توزیع بار محاسباتی را در میان خوشه‌های Computing فراهم می‌کند. مزیت اصلی Hadoop مقیاس‌پذیری  و سازگاری بالای آن است. وظایف ETL در این، به‌راحتی از یک گره به هزاران گره تبدیل می‌شوند. علاوه‌براین، کدهای ابزار با توجه به نیازهای خاص یک سازمان، قابل‌تغییر هستند.

ویژگی‌ های کلیدی Hadoop:

• منبع باز، مبتنی‌بر اپلیکیشن‌های جاوا و سازگار با تمام پلتفرم‌ها
• تحمل بالای خطا در صورت از کار افتادن یک گره 
• بازیابی سریع و ساده وظایف گره شکست‌خورده به سایر گره‌های سیستم
• کپی کردن چند نسخه از داده‌ها برای دسترسی‌پذیری به آن‌ها در شرایط خرابی سخت‌افزار 
• عدم نیاز به کلاینت برای منابع محاسباتی توزیع‌شده، به‌دلیل برخورداری از فریمورک جامع

13. Jaspersoft ETL

Jaspersoft ETL نرم‌افزار منبع باز ارائه‌شده توسط Jaspersoft که برپایه معماری و ساختاربندی Agnostic توسعه داده شده است. توسط این معماری می‌توانید از هر منبعی به داده‌ها متصل شوید و در هر جایی از این کره خاکی، با آن‌ها کار کنید؛ در خانه، فضای ابری یا یک محیط هیبرید متشکل‌از فضای ابری و سرورهای فیزیکی. علاوه‌براین، 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 شخصی‌سازی و افزایش انعطاف در یک محیط Developer-friendly.

ویژگی‌ های کلیدی Jaspersoft:

• ادغام با سیستم‌های 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 به‌شکل 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 داده‌ها در هر زمان و مکان 

معیار های انتخاب ابزار های ETL چیست؟

هنگام انتخاب بهترین ابزار ETL، باید نیازمندی‌های کسب‌وکار خود، میزان داده‌هایی که باید جمع‌آوری شود، منابع آن‌ها و نحوه استفاده از ابزار را در نظر بگیرید. برهمین‌اساس، معیارهای انتخاب بهترین ابزار ETL به‌شرح زیر است.

• سهولت استفاده و نگهداری
• سرعت ابزار
• تعداد و تنوع کانکتورهای موجود
• امکان ادغام با سایر اجزای پلت فرم داده، از جمله انبارها و دریاچه های داده.
• امنیت و کیفیت داده‌ها: ابزارهای ETL با ارائه ممیزی کیفیت داده‌ها، به شناسایی ناسازگاری‌ها، موارد تکراری و کاهش خطاها کمک می‌کنند. اگر با انواع داده‌های ناسازگار و سایر مسائل این حوزه سروکار دارید، ویژگی‌های نظارت این ابزارها می‌توانند به شما هشدار دهند؛
• توانایی پردازش داده‌ها از منابع مختلف: یک شرکت می‌تواند با صدها منبع و فرمت‌های مختلف داده کار کند. همچنین می‌تواند به‌صورت هم‌زمان داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساخت‌یافته، داده‌های بلادرنگ استریم، فایل‌های مسطح، فایل‌های CSV و غیره را در اختیار داشته باشد. برخی از این داده‌ها به‌صورت دسته‌ای پردازش شده و بهترین عملکرد را دارند؛ درحالی‌که سایر داده‌ها، با تبدیل به داده‌های استریم مستمر، به بهترین شکل کنترل می‌شوند.
• مقیاس‌پذیری: حجم داده‌های جمع‌آوری‌شده در طول سال‌های متمادی افزایش می‌یابد. بله، ممکن است درحال‌حاضر با یک پایگاه داده محلی و آپلود دسته‌ای کارهای‌تان را پیش ببرید؛ اما آیا این همیشه می‌توانید از این روش برای تحلیل و پردازش داده‌های کسب‌وکارتان استفاده کنید؟ حالت ایده‌آل این است که بتوانید فرآیندها و ظرفیت ETL را به‌طور نامحدود گسترش دهید. وقتی نوبت به تصمیم‌گیری مبتنی‌بر داده می‌رسد، باید سرعت و مقیاس اولویت اول باشد؛ به‌همین‌دلیل ابزارهایی مانند Google BigQuery بر بستر ابر ظاهر شدند تا به شما امکان پردازش سریع و ارزان حجم زیادی از داده‌ها را بدهند.

آنچه در ۱۳ ابزار برتر ETL در ۲۰۲۴ خواندیم

حجم داده‌های 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 به‌زودی‌زود، به راه‌کاری غیرمفید تبدیل شده که دیگر قادر به تامین نیازهای تجاری سازمان‎‌ها نخواهد بود. بنابراین توانایی مقیاس‌بندی فرآیندهای ETL، به‌ویژه در زمینه تجزیه‌وتحلیل‌های پیشرفته، پارامتری اساسی در انتخاب بهترین ابزار ETL است.

شما در انتخاب ابزار ETL مناسب از چه روش‌هایی استفاده می‌کنید؟ آیا پیش‌از انتخاب، به نیازهای خاص کسب‌وکارتان فکر می‌کنید؟ از نظر شما پلتفرم‌های ابری کارآمدتر و بهینه‌تر هستند یا نرم‌افزارهای قابل‌نصب روی سیستم؟ ما در بخش نظرات همین مقاله، میزبان دیدگاه و تجربه شما هستیم.