마케팅 데이터 수집을 위한 상위 15가지 ETL 도구

최신 고급 마케팅 분석은 ETL 도구 없이는 상상하기 어렵습니다. 결국, 회사가 보고서 작성 및 인사이트 검색을 시작하기 전에 서로 다른 소스에서 수집한 모든 데이터를 정리, 확인, 단일 형식으로 가져오고 결합하는 등의 처리 과정을 거쳐야 합니다. 이것이 바로 ETL 도구의 용도입니다. 이 기사에서는 비즈니스에 가장 적합한 서비스를 선택할 수 있도록 2023년 상위 15개 ETL 서비스에 대해 자세히 설명합니다.

ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터 기반 분석을 뒷받침하는 데이터 통합 ​​프로세스입니다. 세 단계로 구성됩니다.

1. 데이터는 원본 소스에서 추출 됩니다.
2. 그런 다음 데이터는 분석에 적합한 형식으로 변환됩니다 .
3. 마지막으로 데이터는 스토리지, 데이터 레이크 또는 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템에 로드 됩니다.

ETL은 성공적인 데이터 분석을 위한 토대를 제공하고 모든 엔터프라이즈 데이터가 일관되고 최신 상태인지 확인하는 단일 정보 소스를 제공합니다.

ETL 도구는 ETL 프로세스를 실행하는 데 도움이 되는 서비스입니다. 간단히 말해 ETL 도구를 사용하면 회사는 여러 소스에서 다양한 유형의 데이터를 수집하고 단일 형식으로 변환한 다음 Google BigQuery, Snowflake 또는 Azure와 같은 중앙 집중식 리포지토리에 업로드할 수 있습니다.

• 시간을 절약하고 수동 데이터 처리를 제거합니다. ETL 도구는 데이터를 자동으로 수집, 변환 및 통합하는 데 도움이 됩니다.
• 시간대, 클라이언트 이름, 장치 ID, 위치 등 복잡하고 다양한 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.
• 인적 요인으로 인한 데이터 오류의 위험을 줄입니다.
• 의사 결정을 개선합니다. 중요한 데이터로 작업을 자동화하고 오류를 줄임으로써 ETL은 분석을 위해 받은 데이터의 품질과 신뢰성을 보장합니다.
• 시간, 노력 및 리소스를 절약하므로 ETL 프로세스는 궁극적으로 ROI를 높이는 데 도움이 됩니다.

ETL 도구의 유형을 고려해 보겠습니다.

모든 ETL 도구는 인프라와 지원 조직 또는 공급업체에 따라 크게 네 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 일부는 로컬 환경에서, 일부는 클라우드에서, 일부는 로컬과 클라우드 모두에서 작동하도록 설계되었습니다.

1. 클라우드 기반 ETL 도구

클라우드 기반 ETL 도구는 소스에서 데이터를 추출하여 클라우드 스토리지에 직접 로드합니다. 그런 다음 클라우드의 기능과 규모를 사용하여 이 데이터를 변환할 수 있습니다. 이는 기본적으로 데이터가 스토리지에 로드된 후 데이터 변환이 발생하는 친숙한 ETL 프로세스에 대한 최신 접근 방식입니다.

기존의 ETL 도구는 데이터를 웨어하우스에 로드하기 전에 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 변환합니다. 클라우드 스토리지의 출현으로 더 이상 소스와 대상 스토리지 위치 사이의 중간 단계에서 데이터 정리가 필요하지 않습니다.

클라우드 기반 ETL 도구는 특히 고급 분석과 관련이 있습니다. 예를 들어 원시 데이터를 데이터 레이크에 로드한 다음 다른 소스의 데이터와 결합하거나 이를 사용하여 예측 모델을 교육할 수 있습니다. 원시 형식으로 데이터를 저장하면 분석가가 기능을 확장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 최신 데이터 처리 엔진의 성능을 활용하고 불필요한 데이터 이동을 줄이기 때문에 더 빠릅니다.

2. 엔터프라이즈 ETL 도구

이들은 상업 조직에서 개발한 ETL 도구이며 종종 더 큰 분석 플랫폼의 일부입니다. 엔터프라이즈 ETL 도구의 장점에는 오랫동안 시장에 출시되어 왔기 때문에 안정성과 성숙도가 포함됩니다. 또한 ETL 흐름 설계를 위한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI), 대부분의 관계형 및 비관계형 데이터베이스 지원, 높은 수준의 고객 지원 및 광범위한 문서와 같은 고급 기능을 제공할 수 있습니다.

마이너스 측면에서 엔터프라이즈 ETL 도구는 일반적으로 대안보다 비싸고 직원에 대한 추가 교육이 필요하며 통합하기 어렵습니다.

3. 오픈 소스 ETL 도구

이들은 데이터 흐름을 만들고 관리하기 위한 GUI를 제공하는 무료 ETL 도구입니다. 이러한 서비스의 오픈 소스 특성 덕분에 사용자는 서비스 작동 방식을 이해하고 기능을 확장할 수 있습니다.

오픈 소스 ETL 도구는 유료 서비스에 대한 예산 대안입니다. 일부는 복잡한 변환을 지원하지 않으며 고객 지원을 제공하지 않을 수 있습니다.

4. 맞춤형 ETL 도구

기업에서 SQL, Python 또는 Java를 사용하여 자체적으로 만드는 ETL 도구입니다. 한편으로 이러한 솔루션은 유연성이 뛰어나고 비즈니스 요구에 맞게 조정할 수 있습니다. 반면에 테스트, 유지 관리 및 업데이트에는 많은 리소스가 필요합니다.

ETL 도구를 선택할 때 비즈니스 요구 사항, 수집할 데이터의 양, 해당 데이터의 소스 및 사용 방법을 고려해야 합니다.

ETL 도구를 선택할 때 주의해야 할 사항:

• 사용 및 유지 보수 용이성.
• 도구의 속도.
• 데이터 보안 및 품질. 데이터 품질 감사를 제공하는 ETL 도구는 불일치와 중복을 식별하고 데이터 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 모니터링 기능은 호환되지 않는 데이터 유형 및 기타 문제를 처리하는 경우 경고를 표시할 수 있습니다.
• 다양한 출처의 데이터를 처리하는 능력. 한 회사에서 서로 다른 데이터 형식을 가진 수백 개의 소스로 작업할 수 있습니다. 정형 및 반정형 데이터, 실시간 스트리밍 데이터, 플랫 파일, CSV 파일 등이 있을 수 있습니다. 이 데이터 중 일부는 배치로 가장 잘 변환되는 반면 다른 데이터는 지속적인 스트리밍 데이터 변환을 통해 가장 잘 처리됩니다.
• 사용 가능한 커넥터의 수와 다양성.
• 확장성. 수집된 데이터의 양은 해가 갈수록 증가할 것입니다. 예, 지금은 로컬 데이터베이스와 일괄 업로드로 괜찮을 수 있지만 비즈니스에는 항상 그것으로 충분할까요? ETL 프로세스와 용량을 무기한으로 확장할 수 있는 것이 이상적입니다! 데이터 기반 의사 결정을 내릴 때는 크고 빠르게 생각하고 대량의 데이터를 빠르고 저렴하게 처리할 수 있는 클라우드 스토리지 서비스(예: Google BigQuery)를 활용하세요.
• 웨어하우스 및 데이터 레이크를 포함하여 데이터 플랫폼의 다른 구성 요소와 통합하는 기능.

ETL 도구의 유형과 기능에 대해 살펴보았으므로 이제 이러한 도구 중 가장 많이 사용되는 도구를 살펴보겠습니다.

데이터 관리를 단순화하는 동시에 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 되는 많은 ETL 도구가 시장에 나와 있습니다. 클라우드에서 작동하는 ETL 도구부터 시작하여 그 중 일부를 살펴보겠습니다.

OWOX BI는 데이터 관리 및 보고를 간소화하는 코드 없는 ETL/ELT 디지털 분석 플랫폼입니다. OWOX BI 플랫폼을 사용하면 안전한 Google BigQuery 클라우드 스토리지에서 복잡한 보고서에 대한 마케팅 데이터를 수집할 수 있습니다.

OWOX BI의 주요 기능:

• 다양한 소스에서 자동 데이터 수집.
• 원시 데이터를 Google BigQuery로 자동 가져오기.
• 청소, 중복 제거, 품질 모니터링 및 데이터 업데이트.
• 비즈니스 준비 데이터의 데이터 모델링 및 준비.
• 분석가의 도움이나 SQL 지식 없이도 보고서를 작성할 수 있습니다.

OWOX BI는 다양한 소스에서 원시 데이터를 자동으로 수집하여 보고서 작성에 편리한 형식으로 변환합니다. 마케팅 담당자에게 중요한 뉘앙스를 고려하여 필요한 구조로 자동 변환된 기성 데이터 세트를 받게 됩니다. 복잡한 변환을 개발 및 유지 관리하고, 데이터 구조를 조사하고, 불일치 이유를 식별하는 데 시간을 소비할 필요가 없습니다.

OWOX BI는 소중한 시간을 확보하여 광고 캠페인 및 성장 영역을 최적화하는 데 더 많은 관심을 기울일 수 있습니다.

OWOX BI에 의존하면 더 이상 분석가의 보고서를 기다릴 필요가 없습니다. 시뮬레이션된 데이터를 기반으로 비즈니스에 적합한 기성 대시보드 또는 맞춤형 보고서를 얻을 수 있습니다.

OWOX BI의 고유한 접근 방식으로 인해 SQL 쿼리를 다시 작성하거나 보고서 순서를 변경하지 않고도 데이터 소스와 데이터 구조를 변경할 수 있습니다. 이것은 특히 Google 애널리틱스 4의 출시와 관련이 있습니다.

AWS Glue는 분석, 기계 학습 및 애플리케이션 개발을 위해 여러 소스의 데이터를 쉽게 검색, 준비, 이동 및 통합할 수 있게 해주는 Amazon의 서버리스 ETL 서비스입니다.

AWS Glue의 주요 기능:

• 70개 이상의 다양한 데이터 소스와 통합.
• GUI와 코드(Python/Scala)를 모두 사용하여 데이터 흐름을 만들고 관리할 수 있는 능력.
• ETL 및 ELT 모드 모두에서 작업 가능 — AWS Glue는 주로 일괄 처리에 중점을 두지만 스트리밍 데이터도 지원합니다.
• 사용자 지정 SQL 쿼리를 지원하여 데이터 상호 작용을 더 쉽게 만듭니다.
• 일정에 따라 프로세스를 실행하는 기능 — 예를 들어 Amazon S3 스토리지에서 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 ETL 작업을 실행하도록 AWS Glue를 구성할 수 있습니다.
• Data Catalog를 사용하면 데이터를 이동하지 않고도 AWS에서 다른 데이터 세트를 빠르게 찾을 수 있습니다. 카탈로그가 생성되면 Amazon Athena, Amazon EMR 및 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 즉시 검색 및 쿼리할 수 있습니다.
• 데이터 품질 모니터링 기능.

Azure Data Factory는 확장 가능한 서버리스 데이터 통합 ​​및 변환을 위한 Microsoft의 클라우드 기반 ETL 서비스입니다. 데이터 흐름을 직관적으로 생성, 모니터링 및 관리할 수 있는 코드 없는 사용자 인터페이스를 제공합니다.

AWS Glue의 주요 기능:

• 70개 이상의 다양한 데이터 소스와 통합.
• GUI와 코드(Python/Scala)를 모두 사용하여 데이터 흐름을 만들고 관리할 수 있는 능력.
• ETL 및 ELT 모드 모두에서 작업 가능 — AWS Glue는 주로 일괄 처리에 중점을 두지만 스트리밍 데이터도 지원합니다.
• 사용자 지정 SQL 쿼리를 지원하여 데이터 상호 작용을 더 쉽게 만듭니다.
• 일정에 따라 프로세스를 실행하는 기능 — 예를 들어 Amazon S3 스토리지에서 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 ETL 작업을 실행하도록 AWS Glue를 구성할 수 있습니다.
• Data Catalog를 사용하면 데이터를 이동하지 않고도 AWS에서 다른 데이터 세트를 빠르게 찾을 수 있습니다. 카탈로그가 생성되면 Amazon Athena, Amazon EMR 및 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 즉시 검색 및 쿼리할 수 있습니다.
• 데이터 품질 모니터링 기능.

Dataflow는 Google의 클라우드 기반 ETL 서비스로 스트리밍 및 배치 데이터를 모두 처리할 수 있으며 서버를 소유할 필요가 없습니다.

Google Cloud Dataflow의 주요 기능:

• 많은 데이터 소스(SaaS 제외) 지원 — Cloud Dataflow는 일괄 및 스트리밍 데이터 수집을 모두 제공합니다. 일괄 처리의 경우 GCP 호스팅 및 로컬 데이터베이스에 모두 액세스할 수 있습니다. PubSub는 스트리밍에 사용됩니다. 이 서비스는 데이터를 Google Cloud Storage 또는 BigQuery로 전송합니다.
• Google Cloud Platform에서 Apache Beam 파이프라인 실행 — Apache는 배치 및 스트리밍 모두에서 데이터 세트를 표시하고 전송하기 위한 Java, Python 및 Go SDK를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 데이터 파이프라인에 적합한 SDK를 선택할 수 있습니다.
• 유연한 가격 — 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 리소스가 요구 사항과 워크로드에 따라 자동으로 확장됩니다.
• Dataflow SQL을 사용하면 SQL 기술을 사용하여 BigQuery 웹 인터페이스에서 바로 Dataflow 스트리밍 파이프라인을 개발할 수 있습니다.
• 기본 제공 모니터링을 통해 적시에 배치 및 스트리밍 파이프라인 문제를 해결할 수 있습니다. 오래된 데이터 및 시스템 지연에 대한 경고를 설정할 수도 있습니다.
• 높은 수준의 고객 지원 — Google은 포괄적인 문서뿐만 아니라 Google Cloud Platform(Cloud Dataflow가 포함된)에 대한 여러 가지 지원 계획을 제공합니다.

Integrate.io는 전자상거래 프로젝트를 위해 특별히 설계된 ETL 데이터 통합 ​​플랫폼입니다. 다양한 방법(Integrate.io ETL, ELT, Reverse ETL, API Management)을 사용하여 수백 가지 소스의 데이터를 처리할 수 있습니다. 직관적이고 코드가 없는 인터페이스를 제공하여 기술 전문가가 아닌 사람도 데이터 스트림 작업을 더 쉽게 할 수 있습니다.

Integrate.io의 주요 기능:

• 데이터 웨어하우스, 데이터베이스 및 SaaS 클라우드 플랫폼을 포함하여 150개 이상의 데이터 원본 및 대상에 대한 내장형 커넥터입니다.
• 자동 변환 — 모든 데이터 요구 사항을 충족하는 최소한의 코드로 220개 이상의 변환 옵션이 있습니다.
• 모니터링 및 알림 — 파이프라인이 일정대로 실행되도록 자동 알림을 설정합니다.
• Rest API가 있는 모든 소스에서 데이터를 수신하는 기능 — Rest API가 없는 경우 Integrate.io API 생성기를 사용하여 직접 생성할 수 있습니다.
• 전화 또는 화상 통화를 통한 지원 및 상담.

다음으로 엔터프라이즈 ETL 도구를 살펴보겠습니다.

PowerCenter는 Informatica에서 개발한 고성능 엔터프라이즈 데이터 통합 ​​플랫폼입니다. 이 회사는 또한 클라우드 데이터 통합이라는 클라우드 네이티브 ETL 및 ELT 솔루션을 보유하고 있습니다.

PowerCenter의 주요 기능:

• AWS, Azure, Google Cloud 및 Salesforce와 같은 클라우드 데이터 저장소를 포함하여 수많은 커넥터.
• 배치 및 스트리밍 데이터 처리를 모두 지원합니다.
• 그래픽 사용자 인터페이스와 사전 구축된 변환을 통해 PowerCenter는 마케터와 같은 비기술 전문가에게 유용합니다.
• 자동화된 테스트 및 데이터 검증 - PowerCenter는 데이터 파이프라인 작업의 오류 및 실패에 대해 경고합니다.
• 데이터 파이프라인을 설계, 배포 및 모니터링할 수 있는 추가 서비스를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Repository Manager는 사용자 관리를 돕고 Designer는 사용자가 소스에서 대상으로의 데이터 흐름을 지정할 수 있도록 하며 Workflow Manager는 작업 순서를 정의합니다.

Oracle Data Integrator는 복잡한 데이터 웨어하우스를 구축, 배포 및 관리하기 위한 엔터프라이즈 ETL 플랫폼입니다. 이 도구는 일반 ETL 서버에 의존하는 대신 대상 데이터베이스의 기능을 사용하여 데이터를 데이터 웨어하우스로 로드하고 변환합니다. 사전 구축된 커넥터는 데이터베이스와 빅 데이터를 연결하는 데 필요한 수동 통합 작업을 자동화하여 통합을 단순화합니다.

Oracle Data Integrator의 주요 기능:

• Sybase, IBM DB2, Teradata, Netezza 및 Exadata와 같은 데이터베이스와 호환됩니다.
• ETL 및 ELT 모드에서 작업을 지원합니다.
• 데이터의 오류를 자동으로 찾아 처리한 후 대상 스토리지 위치로 이동합니다.
• 기본 제공 빅 데이터 지원 — 빅 데이터 표준에 따라 Apache Spark 코드를 사용하여 데이터를 변환하고 매핑할 수 있습니다.

SAP Data Services는 엔터프라이즈 데이터 관리 소프트웨어입니다. 이 도구를 사용하면 모든 소스에서 데이터를 추출하고 이 데이터를 모든 대상 데이터베이스로 변환, 통합 및 형식화할 수 있습니다. 이를 사용하여 모든 종류의 데이터 마트 또는 데이터 웨어하우스를 만들 수 있습니다.

SAP 데이터 서비스의 주요 기능:

• 그래픽 사용자 인터페이스는 데이터 스트림의 생성 및 변환을 크게 단순화합니다.
• 배치 모드와 실시간으로 모두 작업할 수 있습니다.
• Windows, Sun Solaris, AIX 및 Linux와의 통합을 지원합니다.
• 클라이언트 수에 관계없이 확장에 적합합니다.
• 얕은 학습 곡선과 끌어서 놓기 인터페이스를 통해 데이터 분석가 또는 데이터 엔지니어가 특별한 코딩 기술 없이도 이 도구를 사용할 수 있습니다.
• ETL 프로세스를 쉽게 계획하고 제어할 수 있습니다.
• 변수의 존재는 반복 작업을 피하는 데 도움이 됩니다 — 변수를 통해 사용자는 작업에서 수행할 단계 또는 작업을 실행할 환경을 결정하는 등 다양한 작업을 수행하고 전체 작업을 다시 만들지 않고도 프로세스 단계를 쉽게 수정할 수 있습니다.
• 내장 함수(if/then 또는 중복 제거 논리)는 데이터를 정규화하고 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• SAP를 ERP 시스템으로 사용하는 회사에 적합합니다.

IBM DataStage는 데이터 이동 및 변환 작업을 설계, 개발 및 실행하는 데 도움이 되는 데이터 통합 ​​도구입니다. DataStage는 ETL 및 ELT 프로세스를 모두 지원합니다. 기본 버전은 로컬 배포용입니다. 그러나 IBM Cloud Pak for Data라는 서비스의 클라우드 버전도 사용할 수 있습니다.

IBM DataStage의 주요 기능:

• 데이터 소스 및 데이터 저장소(Oracle, Hadoop System 및 IBM InfoSphere Information Server에 포함된 모든 서비스 포함)와의 통합을 위한 다수의 내장 커넥터.
• 병렬 엔진 및 워크로드 밸런싱 덕분에 모든 ETL 작업을 30% 더 빠르게 완료합니다.
• 사용자 친화적인 인터페이스와 기계 학습 지원 설계는 개발 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 계보를 통해 데이터가 어떻게 변환되고 통합되는지 확인할 수 있습니다.
• IBM InfoSphere QualityStage를 사용하면 데이터 품질을 모니터링할 수 있습니다.
• 대규모 데이터 세트 및 대기업을 다루는 회사에 특히 적합합니다.

SQL Server Integration Services는 데이터 통합 ​​및 변환을 위한 엔터프라이즈 ETL 플랫폼입니다. 이를 통해 XML 파일, 플랫 파일 및 관계형 데이터베이스와 같은 소스에서 데이터를 추출 및 변환한 다음 데이터 웨어하우스로 로드할 수 있습니다. Microsoft 제품이기 때문에 SSIS는 Microsoft SQL Server만 지원합니다.

SSIS의 주요 기능:

• SSIS GUI 도구를 사용하여 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 파이프라인을 만들 수 있습니다.
• 개발에 필요한 코드의 양을 최소화하는 광범위한 기본 제공 작업 및 변환을 제공합니다.
• 플러그인을 사용하여 Salesforce 및 CRM과 통합할 수 있습니다. TFS 및 GitHub와 같은 변경 제어 소프트웨어와 통합할 수도 있습니다.
• 데이터 스트림에서 디버깅 기능 및 손쉬운 오류 처리.

이제 오픈 소스 ETL 도구를 고려해 보겠습니다.

Talend Open Studio는 복잡한 데이터를 의사 결정자가 이해할 수 있는 정보로 변환하는 데 도움이 되는 무료 오픈 소스 통합 소프트웨어입니다. 이 간단하고 직관적인 도구는 미국에서 널리 사용됩니다. 다른 주요 업체의 제품과 쉽게 경쟁할 수 있습니다.

TOS를 사용하면 즉시 기본 데이터 파이프라인 구축을 시작할 수 있습니다. 간단한 ETL 및 데이터 통합 ​​작업을 수행하고, 데이터의 그래픽 프로필을 얻고, 로컬에 설치된 오픈 소스 환경에서 파일을 관리할 수 있습니다.

Talend Open Studio의 주요 기능:

• 다양한 데이터 소스를 연결하는 900개 이상의 커넥터 — Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics 및 기타 데이터 소스에서 드래그 앤 드롭을 사용하여 Open Studio GUI를 통해 데이터 소스를 연결할 수 있습니다.
• Amazon AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 거대 클라우드 스토리지와 잘 작동합니다.
• Java 기술을 통해 사용자는 전 세계 라이브러리의 여러 스크립트를 통합할 수 있습니다.
• Talend 커뮤니티는 모범 사례를 공유하고 시도하지 않은 새로운 트릭을 찾을 수 있는 곳입니다.

Pentaho Data Integration(이전의 Kettle)은 Hitachi 소유의 오픈 소스 ETL 도구입니다. 이 서비스에는 데이터 파이프라인을 만들기 위한 여러 그래픽 사용자 인터페이스가 있습니다. 사용자는 Spoon PDI 클라이언트를 사용하여 작업 및 데이터 변환을 설계한 다음 Kitchen을 사용하여 실행할 수 있습니다.

Pentaho 데이터 통합의 주요 기능:

• Community 및 Enterprise(고급 기능 포함)의 두 가지 버전으로 제공됩니다.
• ETL을 위한 로컬 배치 시나리오를 전문으로 하지만 클라우드 또는 온프레미스에 배포할 수 있습니다.
• 끌어서 놓기 기능이 있는 편리한 그래픽 사용자 인터페이스.
• 공유 라이브러리는 ETL 실행 및 개발 프로세스를 단순화합니다.
• XML 형식으로 저장된 ETL 프로시저를 기반으로 작동합니다.
• 코드 생성이 필요하지 않다는 점에서 경쟁사와 다릅니다.

Apache Hadoop은 컴퓨팅 클러스터 전체에 컴퓨팅 부하를 분산하여 대량의 데이터를 처리하고 저장하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. Hadoop의 가장 큰 장점은 확장성입니다. 단일 노드에서 실행되는 것에서 수천 개의 노드로 원활하게 전환됩니다. 또한 비즈니스 요구 사항에 따라 코드를 변경할 수 있습니다.

Hadoop의 주요 기능:

• Java 애플리케이션을 기반으로 하는 오픈 소스이므로 모든 플랫폼과 호환됩니다.
• 내결함성 — 노드에 오류가 발생하면 해당 노드의 데이터를 다른 노드에서 쉽게 복원할 수 있습니다.
• 데이터의 여러 복사본은 하드웨어 오류가 발생한 경우에도 사용할 수 있음을 의미합니다.
• 프레임워크가 모든 것을 처리하므로 분산 컴퓨팅 클라이언트가 필요하지 않습니다.

Skyvia는 통합, 관리, 백업 및 데이터 액세스를 위한 Devart의 올인원 클라우드 데이터 플랫폼입니다.

Skyvia 데이터 통합은 다양한 데이터 통합 ​​시나리오를 위한 코드 없는 ETL 및 ELT 도구입니다. CSV 파일, 데이터베이스(SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), 클라우드 스토리지(Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) 및 애플리케이션(Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM 등)과 함께 작동합니다.

Skyvia 데이터 통합의 주요 기능:

• 클라우드로 작업하면 수동 업데이트 또는 배포에서 벗어날 수 있습니다.
• 데이터를 클라우드 애플리케이션 및 데이터베이스로 가져오고, 클라우드 데이터를 복제하고, 공유를 위해 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다.
• 완벽하게 사용자 정의 가능한 데이터 동기화 생성 — 사용자 정의 필드 및 개체를 포함하여 추출하려는 항목을 정확하게 결정합니다.
• 통합 생성에는 특별한 기술 지식이 필요하지 않습니다.
• 일정에 따라 통합을 자동으로 실행하는 기능
• 양방향 동기화로 중복 없는 데이터 가져오기.
• 일반적인 데이터 통합 ​​시나리오를 위한 기성품 템플릿.

Jaspersoft ETL은 데이터 및 아키텍처에 구애받지 않는 Jaspersoft의 오픈 소스 소프트웨어입니다. 즉, 온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 환경 등 모든 소스의 데이터에 연결하고 작업할 수 있습니다. 또한 필요에 따라 Jaspersoft 소스 코드를 변경할 수 있습니다.

Jaspersoft 도구는 사용자 지정 가능하고 유연하며 개발자에게 친숙한 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 제공하는 Jaspersoft Business Intelligence 제품군의 일부입니다.

Jaspersoft의 주요 기능:

• 표준 데이터 관리 시스템(Hadoop, Google Analytics 및 Cassandra), 애플리케이션(SugarCRM, SAP, Salesforce) 및 빅 데이터 환경(Hadoop, MongoDB)과의 통합.
• 로컬 및 클라우드 모두에 배포할 수 있습니다.
• 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자는 데이터 이동 및 변환을 쉽게 설계, 계획 및 실행할 수 있습니다.
• 활동 대시보드는 ETL 작업 실행 및 도구 성능을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.
• 언제 어디서나 데이터를 확인할 수 있는 모바일 앱.

기업에서 수집하는 데이터의 양은 날이 갈수록 커지고 있으며 앞으로도 계속 증가할 것입니다. 지금은 로컬 데이터베이스와 일괄 로드로 작업하는 것으로 충분하지만 곧 이것이 더 이상 비즈니스 요구를 충족시키지 못할 것입니다. 따라서 ETL 프로세스를 확장하는 기능은 편리하며 특히 고급 분석과 관련이 있습니다.

ETL 도구를 선택할 때는 비즈니스의 특정 요구 사항을 고려하십시오. 로컬에서 작업 중이고 데이터가 예측 가능하고 소수의 소스에서만 가져온 경우 기존 ETL 도구로 충분합니다. 그러나 점점 더 많은 회사가 클라우드 또는 하이브리드 아키텍처로 이동하고 있다는 사실을 잊지 마십시오.