15 лучших инструментов ETL для сбора маркетинговых данных

Современную расширенную маркетинговую аналитику сложно представить без инструментов ETL. Ведь прежде чем компания начнет строить отчеты и искать инсайты, все данные, которые она собирает из разрозненных источников, должны быть обработаны: очищены, проверены, приведены в единый формат и объединены. Для этого и нужны инструменты ETL. В этой статье мы подробно расскажем о 15 лучших сервисах ETL на 2023 год, чтобы вы могли выбрать лучший для своего бизнеса.

ETL (Extract, Transform, Load) — это процесс интеграции данных, лежащий в основе аналитики на основе данных. Он состоит из трех шагов:

1. Данные извлечены из первоисточника.
2. Затем данные преобразуются в формат, пригодный для анализа.
3. Наконец, данные загружаются в хранилище, озеро данных или систему бизнес-аналитики (BI).

ETL обеспечивает основу для успешного анализа данных и предоставляет единый источник достоверной информации, гарантирующий согласованность и актуальность всех корпоративных данных.

Инструменты ETL — это сервисы, помогающие выполнять процессы ETL. Проще говоря, инструменты ETL позволяют компаниям собирать данные различных типов из нескольких источников, преобразовывать их в единый формат и загружать в централизованное хранилище, такое как Google BigQuery, Snowflake или Azure.

• Экономьте время и исключите ручную обработку данных. Инструменты ETL помогают автоматически собирать, преобразовывать и консолидировать данные.
• Упростите работу с большим объемом сложных и разнообразных данных: часовые пояса, имена клиентов, идентификаторы устройств, местоположения и т. д.
• Уменьшите риск ошибок данных, вызванных человеческим фактором.
• Улучшить принятие решений. Автоматизируя работу с критическими данными и уменьшая количество ошибок, ETL гарантирует, что данные, которые вы получаете для анализа, являются качественными и заслуживающими доверия.
• Поскольку вы экономите время, усилия и ресурсы, процесс ETL в конечном итоге поможет вам повысить рентабельность инвестиций.

Рассмотрим виды инструментов ETL.

Все инструменты ETL можно условно разделить на четыре типа в зависимости от их инфраструктуры и поддерживающей организации или поставщика. Одни предназначены для работы в локальной среде, другие — в облаке, третьи — как локально, так и в облаке.

1. Облачные инструменты ETL

Облачные инструменты ETL извлекают данные из источников и загружают их непосредственно в облачное хранилище. Затем они могут преобразовать эти данные, используя мощь и масштаб облака. По сути, это современный подход к знакомому процессу ETL, в котором преобразование данных происходит после загрузки данных в хранилище.

Традиционные инструменты ETL извлекают и преобразовывают данные из разных источников перед их загрузкой в ​​хранилище. С появлением облачных хранилищ больше нет необходимости в очистке данных на промежуточном этапе между источником и целевым хранилищем.

Облачные инструменты ETL особенно актуальны для расширенной аналитики. Например, вы можете загрузить необработанные данные в озеро данных, а затем объединить их с данными из других источников или использовать для обучения моделей прогнозирования. Сохранение данных в необработанном виде позволяет аналитикам расширить свои возможности. Этот подход быстрее, потому что он использует мощь современных механизмов обработки данных и уменьшает ненужное перемещение данных.

2. Корпоративные инструменты ETL

Это инструменты ETL, разработанные коммерческими организациями и часто являющиеся частью более крупных аналитических платформ. К преимуществам корпоративных инструментов ETL относятся надежность и зрелость, поскольку они давно присутствуют на рынке. Они также могут предлагать расширенные функциональные возможности: графический пользовательский интерфейс (GUI) для проектирования потоков ETL, поддержку большинства реляционных и нереляционных баз данных, высокий уровень поддержки клиентов и обширную документацию.

Что касается минусов, то корпоративные ETL-инструменты обычно дороже альтернатив, требуют дополнительного обучения сотрудников и сложны в интеграции.

3. Инструменты ETL с открытым исходным кодом

Это бесплатные инструменты ETL, предлагающие графический интерфейс для создания потоков данных и управления ими. Благодаря открытому исходному коду этих сервисов пользователи могут понять, как они работают, и расширить их функциональные возможности.

Инструменты ETL с открытым исходным кодом — это бюджетная альтернатива платным сервисам. Некоторые не поддерживают сложные преобразования и могут не предлагать поддержку клиентов.

4. Пользовательские инструменты ETL

Это инструменты ETL, которые компании создают сами, используя SQL, Python или Java. С одной стороны, такие решения обладают большой гибкостью и могут быть адаптированы под нужды бизнеса. С другой стороны, они требуют много ресурсов для их тестирования, обслуживания и обновления.

При выборе инструмента ETL вы должны учитывать свои бизнес-требования, объем данных, которые необходимо собрать, источники этих данных и то, как вы будете их использовать.

На что обратить внимание при выборе ETL-инструмента:

• Простота использования и обслуживания.
• Скорость инструмента.
• Безопасность и качество данных. Инструменты ETL, предлагающие аудит качества данных, помогают выявлять несоответствия и дубликаты и уменьшать количество ошибок в данных. Функции мониторинга могут предупредить вас, если вы имеете дело с несовместимыми типами данных и другими проблемами.
• Возможность обработки данных из множества различных источников. Одна компания может работать с сотнями источников с разными форматами данных. Это могут быть структурированные и частично структурированные данные, потоковые данные в реальном времени, плоские файлы, файлы CSV и т. д. Некоторые из этих данных лучше всего конвертировать пакетами, тогда как другие данные лучше всего обрабатывать с помощью непрерывного потокового преобразования данных.
• Количество и разнообразие доступных разъемов.
• Масштабируемость. Количество собираемых данных с годами будет только расти. Да, сейчас вас может устроить локальная база данных и пакетная загрузка, но будет ли этого всегда достаточно для вашего бизнеса? Идеально иметь возможность бесконечно масштабировать процессы и емкость ETL! Когда дело доходит до принятия решений на основе данных, мыслите масштабно и быстро и пользуйтесь преимуществами облачных хранилищ (таких как Google BigQuery), которые позволяют быстро и недорого обрабатывать большие объемы данных.
• Возможность интеграции с другими компонентами вашей платформы данных, включая хранилища и озера данных.

Теперь, когда мы рассмотрели типы и функции инструментов ETL, давайте взглянем на самые популярные из этих инструментов.

На рынке существует множество инструментов ETL, которые помогут вам упростить управление данными, а также сэкономить время и деньги. Давайте рассмотрим некоторые из них, начиная с инструментов ETL, которые работают в облаке.

OWOX BI — это платформа цифровой аналитики ETL/ELT без кода, которая упрощает управление данными и отчетность. Платформа OWOX BI позволяет собирать маркетинговые данные для отчетов любой сложности в защищенном облачном хранилище Google BigQuery.

Ключевые особенности OWOX BI:

• Автоматический сбор данных из различных источников.
• Автоматический импорт необработанных данных в Google BigQuery.
• Очистка, дедупликация, мониторинг качества и обновление данных.
• Моделирование данных и подготовка бизнес-данных.
• Возможность построения отчетов без помощи аналитиков или знания SQL.

OWOX BI автоматически собирает сырые данные из различных источников и конвертирует их в формат, удобный для построения отчетов. Вы получите готовые наборы данных, автоматически преобразованные в необходимую структуру с учетом важных для маркетологов нюансов. Вам не нужно будет тратить время на разработку и сопровождение сложных преобразований, вникание в структуру данных и выявление причин расхождений.

OWOX BI высвобождает ваше драгоценное время, чтобы вы могли уделять больше внимания оптимизации рекламных кампаний и направлений роста.

Когда вы полагаетесь на OWOX BI, вам больше не нужно ждать отчетов от аналитика. На основе смоделированных данных вы можете получить готовые информационные панели или настраиваемые отчеты, подходящие для вашего бизнеса.

Благодаря уникальному подходу OWOX BI вы можете менять источники данных и структуры данных, не переписывая SQL-запросы и не меняя порядок отчетов. Это особенно актуально с выпуском Google Analytics 4.

AWS Glue — это бессерверный ETL-сервис Amazon, который упрощает обнаружение, подготовку, перемещение и интеграцию данных из нескольких источников для анализа, машинного обучения и разработки приложений.

Ключевые особенности AWS Glue:

• Интеграция с более чем 70 различными источниками данных.
• Возможность использовать как графический интерфейс, так и код (Python/Scala) для создания потоков данных и управления ими.
• Возможность работы как в режиме ETL, так и в режиме ELT — AWS Glue в основном ориентирован на пакетную обработку, но также поддерживает потоковую передачу данных.
• Поддержка пользовательских запросов SQL, упрощающая взаимодействие с данными.
• Возможность запуска процессов по расписанию. Например, вы можете настроить AWS Glue для запуска задач ETL, когда новые данные станут доступны в хранилище Amazon S3.
• Каталог данных позволяет быстро находить различные наборы данных на AWS, не перемещая их. После каталогизации данные сразу становятся доступными для поиска и запросов с помощью Amazon Athena, Amazon EMR и Amazon Redshift Spectrum.
• Функция контроля качества данных.

Фабрика данных Azure — это облачная служба Microsoft ETL для масштабируемой бессерверной интеграции и преобразования данных. Он предлагает пользовательский интерфейс без кода для интуитивно понятного создания, мониторинга и управления потоками данных.

Ключевые особенности AWS Glue:

• Интеграция с более чем 70 различными источниками данных.
• Возможность использовать как графический интерфейс, так и код (Python/Scala) для создания потоков данных и управления ими.
• Возможность работы как в режиме ETL, так и в режиме ELT — AWS Glue в основном ориентирован на пакетную обработку, но также поддерживает потоковую передачу данных.
• Поддержка пользовательских запросов SQL, упрощающая взаимодействие с данными.
• Возможность запуска процессов по расписанию. Например, вы можете настроить AWS Glue для запуска задач ETL, когда новые данные станут доступны в хранилище Amazon S3.
• Каталог данных позволяет быстро находить различные наборы данных на AWS, не перемещая их. После каталогизации данные сразу становятся доступными для поиска и запросов с помощью Amazon Athena, Amazon EMR и Amazon Redshift Spectrum.
• Функция контроля качества данных.

Dataflow — это облачный сервис ETL от Google, который позволяет обрабатывать как потоковые, так и пакетные данные и не требует владения сервером.

Ключевые особенности Google Cloud Dataflow:

• Поддерживает множество источников данных (кроме SaaS) — Cloud Dataflow предлагает как пакетный, так и потоковый прием данных. Для пакетной обработки он может обращаться как к размещенным на GCP, так и к локальным базам данных. PubSub используется для потоковой передачи. Сервис передает данные в Google Cloud Storage или BigQuery.
• Запускает конвейеры Apache Beam на облачной платформе Google — Apache предлагает Java, Python и Go SDK для представления и передачи наборов данных, как пакетных, так и потоковых. Это позволяет пользователям выбирать правильный SDK для конвейера данных.
• Гибкое ценообразование — вы платите только за потребляемые ресурсы, а ресурсы автоматически масштабируются в зависимости от ваших требований и рабочей нагрузки.
• Dataflow SQL позволяет вам использовать свои навыки работы с SQL для разработки потоковых конвейеров Dataflow прямо из веб-интерфейса BigQuery.
• Встроенный мониторинг позволяет своевременно устранять неполадки в пакетных и потоковых конвейерах. Вы также можете настроить оповещения об устаревших данных и системных задержках.
• Высокий уровень поддержки клиентов — Google предлагает несколько планов поддержки для Google Cloud Platform (частью которой является Cloud Dataflow), а также исчерпывающую документацию.

Integrate.io — это платформа интеграции данных ETL, разработанная специально для проектов электронной коммерции. Он позволяет обрабатывать данные из сотен источников различными методами (Integrate.io ETL, ELT, Reverse ETL, API Management). Он предлагает интуитивно понятный интерфейс без кода, облегчающий работу с потоками данных нетехническим людям.

Ключевые особенности Integrate.io:

• Встроенные соединители для более чем 150 источников и мест назначения данных, включая хранилища данных, базы данных и облачные платформы SaaS.
• Автоматическое преобразование — существует более 220 вариантов преобразования с минимальным кодом для удовлетворения любых требований к данным.
• Мониторинг и оповещения. Настройте автоматические оповещения, чтобы убедиться, что ваши конвейеры работают по расписанию.
• Возможность получать данные из любого источника, имеющего Rest API — Если Rest API нет, вы можете создать свой собственный с помощью генератора API Integrate.io.
• Поддержка и консультация по телефону или видеозвонку.

Далее рассмотрим корпоративные инструменты ETL.

PowerCenter — это высокопроизводительная платформа для интеграции корпоративных данных, разработанная Informatica. У компании также есть облачное решение ETL и ELT под названием Cloud Data Integration.

Основные возможности PowerCenter:

• Огромное количество коннекторов, в том числе для облачных хранилищ данных, таких как AWS, Azure, Google Cloud и Salesforce.
• Поддерживает как пакетную, так и потоковую обработку данных.
• Графический пользовательский интерфейс и готовые преобразования делают PowerCenter полезным для нетехнических специалистов, таких как маркетологи.
• Автоматизированное тестирование и проверка данных — PowerCenter предупреждает об ошибках и сбоях в работе конвейеров данных.
• Доступны дополнительные службы, позволяющие проектировать, развертывать и отслеживать конвейеры данных. Например, Repository Manager помогает управлять пользователями, Designer позволяет пользователям указывать поток данных от источника к месту назначения, а Workflow Manager определяет последовательность задач.

Oracle Data Integrator — это корпоративная ETL-платформа для создания, развертывания и управления сложными хранилищами данных. Инструмент загружает и преобразует данные в хранилище данных, используя возможности целевой базы данных вместо того, чтобы полагаться на обычный сервер ETL. Готовые коннекторы упрощают интеграцию, автоматизируя ручные задачи интеграции, необходимые для подключения баз данных и больших данных.

Основные возможности Oracle Data Integrator:

• Совместимость с такими базами данных, как Sybase, IBM DB2, Teradata, Netezza и Exadata.
• Поддерживает работу в режимах ETL и ELT.
• Автоматически находит ошибки в данных и обрабатывает их перед перемещением в целевое место хранения.
• Встроенная поддержка больших данных. Вы можете использовать код Apache Spark в соответствии со стандартами больших данных для преобразования и сопоставления данных.

SAP Data Services — это программное обеспечение для управления корпоративными данными. Инструмент позволяет извлекать данные из любого источника, а также преобразовывать, интегрировать и форматировать эти данные в любую целевую базу данных. Вы можете использовать его для создания витрин данных или хранилищ данных любого типа.

Основные возможности SAP Data Services:

• Графический пользовательский интерфейс значительно упрощает создание и преобразование потоков данных.
• Может работать как в пакетном режиме, так и в реальном времени.
• Поддерживает интеграцию с Windows, Sun Solaris, AIX и Linux.
• Отлично подходит для масштабирования независимо от количества клиентов.
• Небольшая кривая обучения и интерфейс с перетаскиванием позволяют аналитикам данных или инженерам данных использовать этот инструмент без специальных навыков кодирования.
• Легко планировать и контролировать процессы ETL.
• Наличие переменных помогает избежать повторяющихся задач. Переменные позволяют пользователям выполнять различные действия, например решать, какие шаги выполнять в задаче или в какой среде задача должна выполняться, а также легко изменять шаги процесса без повторного создания всей задачи.
• Встроенные функции (if/then или логика дедупликации) помогают нормализовать данные и улучшить их качество.
• Отлично подходит для компаний, которые используют SAP в качестве своей ERP-системы.

IBM DataStage — это инструмент интеграции данных, который помогает проектировать, разрабатывать и выполнять задачи перемещения и преобразования данных. DataStage поддерживает процессы ETL и ELT. Базовая версия предназначена для локального развертывания. Однако также доступна облачная версия сервиса под названием IBM Cloud Pak for Data.

Основные возможности IBM DataStage:

• Большое количество встроенных соединителей для интеграции с источниками данных и хранилищами данных (включая Oracle, Hadoop System и все службы, входящие в состав IBM InfoSphere Information Server).
• Выполняйте любую задачу ETL на 30 % быстрее благодаря параллельному движку и балансировке рабочей нагрузки.
• Удобный интерфейс и дизайн с помощью машинного обучения помогают снизить затраты на разработку.
• Происхождение данных позволяет увидеть, как данные трансформируются и интегрируются.
• IBM InfoSphere QualityStage позволяет контролировать качество данных.
• Особенно актуально для компаний, работающих с большими массивами данных и крупных предприятий.

Службы интеграции SQL Server — это корпоративная платформа ETL для интеграции и преобразования данных. Он позволяет извлекать и преобразовывать данные из таких источников, как XML-файлы, плоские файлы и реляционные базы данных, а затем загружать их в хранилище данных. Поскольку это продукт Microsoft, SSIS поддерживает только Microsoft SQL Server.

Основные возможности SSIS:

• Может использовать инструменты графического интерфейса SSIS для создания конвейеров без написания единой строки кода.
• Предлагает широкий спектр встроенных задач и преобразований, которые минимизируют объем кода, необходимого для разработки.
• Можно интегрировать с Salesforce и CRM с помощью плагинов; также может быть интегрирован с программным обеспечением для контроля изменений, таким как TFS и GitHub.
• Возможности отладки и простая обработка ошибок в потоках данных.

Теперь давайте рассмотрим инструменты ETL с открытым исходным кодом.

Talend Open Studio — это бесплатное программное обеспечение для интеграции с открытым исходным кодом, которое помогает превращать сложные данные в понятную информацию для лиц, принимающих решения. Этот простой и интуитивно понятный инструмент широко используется в США. Он может легко конкурировать с продуктами других крупных игроков.

С помощью TOS вы можете начать создавать базовые конвейеры данных в кратчайшие сроки. Вы можете выполнять простые задачи ETL и интеграции данных, получать графические профили ваших данных и управлять файлами из локально установленной среды с открытым исходным кодом.

Основные возможности Talend Open Studio:

• Более 900 соединителей для подключения различных источников данных. Источники данных можно подключать через графический интерфейс Open Studio с помощью перетаскивания из Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics и других источников данных.
• Отлично работает с гигантами облачных хранилищ, такими как Amazon AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.
• Технология Java позволяет пользователям интегрировать несколько сценариев из библиотек по всему миру.
• Сообщество Talend — это место, где можно поделиться передовым опытом и найти новые приемы, которые вы еще не пробовали.

Pentaho Data Integration (ранее известный как Kettle) — это инструмент ETL с открытым исходным кодом, принадлежащий Hitachi. Сервис имеет несколько графических пользовательских интерфейсов для создания конвейеров данных. Пользователи могут разрабатывать задачи и преобразования данных с помощью клиента Spoon PDI, а затем запускать их с помощью Kitchen.

Ключевые особенности интеграции данных Pentaho:

• Доступен в двух версиях: Community и Enterprise (с расширенным функционалом).
• Может быть развернут в облаке или локально, хотя он специализируется на локальных пакетных сценариях для ETL.
• Удобный графический пользовательский интерфейс с функцией перетаскивания.
• Общая библиотека упрощает выполнение ETL и процесс разработки.
• Работает на основе процедур ETL, хранящихся в формате XML.
• Отличается от конкурентов тем, что не требует генерации кода.

Apache Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом для обработки и хранения больших объемов данных путем распределения вычислительной нагрузки по вычислительным кластерам. Главное преимущество Hadoop — масштабируемость. Он плавно переходит от работы на одном узле к тысячам узлов. Кроме того, его код может быть изменен в соответствии с требованиями бизнеса.

Основные возможности Hadoop:

• Открытый исходный код, основанный на приложениях Java и, следовательно, совместимый со всеми платформами.
• Отказоустойчивость — при сбое узла данные на этом узле можно легко восстановить с других узлов.
• Наличие нескольких копий данных означает, что они будут доступны даже в случае аппаратного сбоя.
• Нет необходимости в клиенте распределенных вычислений, поскольку обо всем позаботится инфраструктура.

Skyvia — это универсальная облачная платформа данных Devart для интеграции, управления, резервного копирования и доступа к данным.

Skyvia Data Integration — это инструмент ETL и ELT без кода для различных сценариев интеграции данных. Он работает с файлами CSV, базами данных (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), облачными хранилищами (Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) и приложениями (Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM и многими другими).

Ключевые особенности интеграции данных Skyvia:

• Работа с облаком избавляет вас от ручных обновлений или развертываний.
• Позволяет импортировать данные в облачные приложения и базы данных, реплицировать облачные данные и экспортировать их в файл CSV для совместного использования.
• Создает полностью настраиваемую синхронизацию данных — вы сами решаете, что именно вы хотите извлечь, включая настраиваемые поля и объекты.
• Создание интеграций не требует специальных технических знаний.
• Возможность автоматического запуска интеграций по расписанию
• Импорт данных без дубликатов с двунаправленной синхронизацией.
• Готовые шаблоны для распространенных сценариев интеграции данных.

Jaspersoft ETL — это программное обеспечение Jaspersoft с открытым исходным кодом, которое не зависит от данных и архитектуры. Это означает, что вы можете подключаться к данным из любого источника и работать с ними где угодно: локально, в облаке или в гибридной среде. Кроме того, вы можете вносить изменения в исходный код Jaspersoft в соответствии с вашими потребностями.

Инструмент Jaspersoft является частью пакета Jaspersoft Business Intelligence, который предлагает настраиваемую, гибкую и удобную для разработчиков платформу бизнес-аналитики.

Ключевые особенности Джасперсофт:

• Интеграция со стандартными системами управления данными (Hadoop, Google Analytics и Cassandra), приложениями (SugarCRM, SAP, Salesforce) и средами больших данных (Hadoop, MongoDB).
• Можно развернуть как локально, так и в облаке.
• Графический пользовательский интерфейс позволяет пользователю легко проектировать, планировать и выполнять перемещение и преобразование данных.
• Панель активности помогает отслеживать выполнение задач ETL и производительность инструмента.
• Мобильное приложение, где вы можете проверить свои данные из любого места в любое время.

Объемы данных, собираемых компаниями, с каждым днем ​​становятся все больше и будут продолжать расти. Пока достаточно работы с локальными базами данных и пакетной загрузкой, но очень скоро это перестанет удовлетворять потребности бизнеса. Таким образом, возможность масштабировать процессы ETL удобна и особенно актуальна для расширенной аналитики.

Когда дело доходит до выбора инструмента ETL, подумайте о конкретных потребностях вашего бизнеса. Если вы работаете локально, а ваши данные предсказуемы и поступают только из нескольких источников, то традиционного инструмента ETL будет достаточно. Но не забывайте, что все больше компаний переходят на облачную или гибридную архитектуру.