เครื่องมือ ETL 15 อันดับแรกสำหรับการรวบรวมข้อมูลการตลาด

การวิเคราะห์การตลาดขั้นสูงสมัยใหม่เป็นเรื่องยากที่จะจินตนาการได้หากไม่มีเครื่องมือ ETL ท้ายที่สุด ก่อนที่บริษัทจะเริ่มสร้างรายงานและค้นหาข้อมูลเชิงลึก ข้อมูลทั้งหมดที่พวกเขารวบรวมจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันจะต้องได้รับการประมวลผล: ทำความสะอาด ตรวจสอบ นำมาเป็นรูปแบบเดียว และรวมกัน นี่คือสิ่งที่เครื่องมือ ETL มีไว้สำหรับ ในบทความนี้ เราจะให้รายละเอียดเกี่ยวกับบริการ ETL 15 อันดับแรกในปี 2023 เพื่อให้คุณสามารถเลือกบริการที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณได้

ETL (แยก, แปลง, โหลด) เป็นกระบวนการรวมข้อมูลที่สนับสนุนการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ประกอบด้วยสามขั้นตอน:

1. ข้อมูลถูก ดึงมา จากแหล่งต้นฉบับ
2. ข้อมูลจะ ถูกแปลง เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์
3. สุดท้าย ข้อมูลจะ ถูกโหลดลง ในที่จัดเก็บข้อมูล ทะเลสาบข้อมูล หรือระบบข่าวกรองธุรกิจ (BI)

ETL เป็นรากฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จและให้แหล่งข้อมูลความจริงแหล่งเดียวเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลขององค์กรทั้งหมดมีความสอดคล้องและเป็นปัจจุบัน

เครื่องมือ ETL เป็นบริการที่ช่วยคุณดำเนินการตามกระบวนการ ETL พูดง่ายๆ ก็คือ เครื่องมือ ETL ช่วยให้บริษัทต่างๆ รวบรวมข้อมูลประเภทต่างๆ จากหลายแหล่ง แปลงเป็นรูปแบบเดียว และอัปโหลดไปยังที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง เช่น Google BigQuery, Snowflake หรือ Azure

• ประหยัดเวลาและลดการประมวลผลข้อมูลด้วยตนเอง เครื่องมือ ETL ช่วยให้คุณรวบรวม แปลง และรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติ
• ทำให้ง่ายต่อการทำงานกับข้อมูลจำนวนมากที่ซับซ้อนและหลากหลาย เช่น เขตเวลา ชื่อไคลเอ็นต์ รหัสอุปกรณ์ สถานที่ ฯลฯ
• ลดความเสี่ยงของความผิดพลาดของข้อมูลที่เกิดจากปัจจัยมนุษย์
• ปรับปรุงการตัดสินใจ ด้วยการทำงานโดยอัตโนมัติกับข้อมูลที่สำคัญและลดข้อผิดพลาด ETL จึงมั่นใจได้ว่าข้อมูลที่คุณได้รับสำหรับการวิเคราะห์นั้นมีคุณภาพสูงและเชื่อถือได้
• เนื่องจากคุณประหยัดเวลา แรงงาน และทรัพยากร กระบวนการ ETL จึงช่วยเพิ่ม ROI ของคุณได้ในที่สุด

ลองพิจารณาประเภทของเครื่องมือ ETL

เครื่องมือ ETL ทั้งหมดสามารถแบ่งออกเป็นสี่ประเภทโดยคร่าวๆ ขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานและองค์กรหรือผู้ขายที่สนับสนุน บางส่วนได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานในสภาพแวดล้อมแบบโลคัล บางส่วนอยู่ในระบบคลาวด์ และอื่นๆ ทั้งแบบโลคัลและในระบบคลาวด์

1. เครื่องมือ ETL บนคลาวด์

เครื่องมือ ETL บนคลาวด์ดึงข้อมูลจากแหล่งที่มาและโหลดโดยตรงไปยังที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ จากนั้นพวกเขาสามารถแปลงข้อมูลนี้โดยใช้พลังและขนาดของคลาวด์ นี่เป็นวิธีการที่ทันสมัยสำหรับกระบวนการ ETL ที่คุ้นเคย ซึ่งการแปลงข้อมูลจะเกิดขึ้นหลังจากที่ข้อมูลถูกโหลดลงในที่จัดเก็บ

เครื่องมือ ETL แบบดั้งเดิมจะแยกและแปลงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ก่อนโหลดลงในคลังสินค้า ด้วยการกำเนิดของที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ ไม่จำเป็นต้องล้างข้อมูลที่ระยะกลางระหว่างต้นทางและตำแหน่งที่เก็บข้อมูลเป้าหมายอีกต่อไป

เครื่องมือ ETL บนคลาวด์มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง ตัวอย่างเช่น คุณสามารถโหลดข้อมูลดิบลงใน Data Lake แล้วรวมเข้ากับข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ หรือใช้เพื่อฝึกโมเดลการคาดการณ์ การบันทึกข้อมูลในรูปแบบดิบช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถขยายขีดความสามารถของตนได้ วิธีการนี้เร็วกว่าเนื่องจากใช้พลังของเครื่องมือประมวลผลข้อมูลสมัยใหม่และลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่ไม่จำเป็น

2. เครื่องมือ ETL สำหรับองค์กร

เครื่องมือเหล่านี้คือเครื่องมือ ETL ที่พัฒนาโดยองค์กรการค้า และมักจะเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ขนาดใหญ่ ข้อดีของเครื่องมือ ETL สำหรับองค์กร ได้แก่ ความน่าเชื่อถือและความสมบูรณ์ เนื่องจากอยู่ในตลาดมาเป็นเวลานาน นอกจากนี้ยังอาจมีฟังก์ชันการทำงานขั้นสูง: ส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้ (GUI) สำหรับการออกแบบโฟลว์ ETL การสนับสนุนฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่ การสนับสนุนลูกค้าระดับสูง และเอกสารประกอบมากมาย

ในแง่ของข้อเสีย เครื่องมือ ETL ขององค์กรมักจะมีราคาแพงกว่าทางเลือกอื่น ต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมสำหรับพนักงาน และยากต่อการผสานรวม

3. เครื่องมือ ETL แบบโอเพ่นซอร์ส

เหล่านี้เป็นเครื่องมือ ETL ฟรีที่มี GUI สำหรับสร้างและจัดการโฟลว์ข้อมูล ด้วยลักษณะโอเพ่นซอร์สของบริการเหล่านี้ ผู้ใช้สามารถเข้าใจวิธีการทำงานและสามารถขยายฟังก์ชันการทำงานได้

เครื่องมือ ETL แบบโอเพ่นซอร์สเป็นทางเลือกราคาประหยัดสำหรับบริการแบบชำระเงิน บางอย่างไม่รองรับการแปลงที่ซับซ้อนและอาจไม่มีการสนับสนุนลูกค้า

4. เครื่องมือ ETL แบบกำหนดเอง

เครื่องมือเหล่านี้คือเครื่องมือ ETL ที่บริษัทสร้างขึ้นเองโดยใช้ SQL, Python หรือ Java ในแง่หนึ่ง โซลูชันดังกล่าวมีความยืดหยุ่นสูงและสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจได้ ในทางกลับกัน พวกเขาต้องการทรัพยากรจำนวนมากสำหรับการทดสอบ บำรุงรักษา และอัปเดต

เมื่อเลือกเครื่องมือ ETL คุณควรพิจารณาความต้องการทางธุรกิจของคุณ จำนวนข้อมูลที่จะรวบรวม แหล่งที่มาของข้อมูลนั้น และวิธีการที่คุณจะใช้ข้อมูลนั้น

สิ่งที่ควรคำนึงถึงเมื่อเลือกเครื่องมือ ETL:

• ใช้งานง่ายและบำรุงรักษา
• ความเร็วของเครื่องมือ
• ความปลอดภัยของข้อมูลและคุณภาพ เครื่องมือ ETL ที่ให้การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลช่วยระบุความไม่สอดคล้องและซ้ำซ้อน และลดข้อผิดพลาดของข้อมูล คุณลักษณะการตรวจสอบสามารถเตือนคุณได้หากคุณกำลังจัดการกับประเภทข้อมูลที่เข้ากันไม่ได้และปัญหาอื่นๆ
• ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่างๆ บริษัทหนึ่งสามารถทำงานกับแหล่งข้อมูลหลายร้อยแหล่งที่มีรูปแบบข้อมูลต่างกัน สามารถมีข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง ข้อมูลการสตรีมตามเวลาจริง ไฟล์แฟลต ไฟล์ CSV เป็นต้น ข้อมูลบางส่วนนี้ควรแปลงเป็นแบทช์ได้ดีที่สุด ในขณะที่ข้อมูลอื่นๆ ได้รับการจัดการที่ดีที่สุดผ่านการแปลงข้อมูลการสตรีมอย่างต่อเนื่อง
• จำนวนและตัวเชื่อมต่อที่หลากหลาย
• ความสามารถในการปรับขนาด จำนวนข้อมูลที่รวบรวมจะเพิ่มขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ใช่ คุณอาจจะสบายดีกับฐานข้อมูลในเครื่องและการอัปโหลดเป็นชุดในตอนนี้ แต่นั่นจะเพียงพอสำหรับธุรกิจของคุณหรือไม่ เหมาะอย่างยิ่งที่จะปรับขนาดกระบวนการและความจุของ ETL ได้อย่างไม่มีกำหนด! เมื่อพูดถึงการตัดสินใจจากข้อมูล ให้คิดการใหญ่และรวดเร็ว และใช้ประโยชน์จากบริการพื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ (เช่น Google BigQuery) ที่ช่วยให้คุณประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและราคาไม่แพง
• ความสามารถในการรวมเข้ากับส่วนประกอบอื่นๆ ของแพลตฟอร์มข้อมูลของคุณ รวมถึงคลังสินค้าและ Data Lake

ตอนนี้เราได้กล่าวถึงประเภทและคุณลักษณะของเครื่องมือ ETL แล้ว มาดูเครื่องมือเหล่านี้ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดกัน

มีเครื่องมือ ETL มากมายในท้องตลาดที่จะช่วยให้คุณจัดการข้อมูลได้ง่ายขึ้น ในขณะเดียวกันก็ประหยัดเวลาและเงิน มาดูกันที่บางส่วน โดยเริ่มจากเครื่องมือ ETL ที่ทำงานในระบบคลาวด์

OWOX BI เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ดิจิทัล ETL/ELT แบบไม่ใช้โค้ด ซึ่งช่วยให้การจัดการและการรายงานข้อมูลง่ายขึ้น แพลตฟอร์ม OWOX BI ช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลการตลาดสำหรับรายงานของความซับซ้อนใดๆ ในที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ Google BigQuery ที่ปลอดภัย

คุณสมบัติที่สำคัญของ OWOX BI:

• รวบรวมข้อมูลอัตโนมัติจากแหล่งต่างๆ
• นำเข้าข้อมูลดิบไปยัง Google BigQuery โดยอัตโนมัติ
• การทำความสะอาด การลดความซ้ำซ้อน การตรวจสอบคุณภาพ และการอัปเดตข้อมูล
• การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับธุรกิจ
• ความสามารถในการสร้างรายงานโดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากนักวิเคราะห์หรือความรู้เรื่อง SQL

OWOX BI จะรวบรวมข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ โดยอัตโนมัติ และแปลงเป็นรูปแบบที่สะดวกสำหรับการสร้างรายงาน คุณจะได้รับชุดข้อมูลสำเร็จรูปที่แปลงเป็นโครงสร้างที่จำเป็นโดยอัตโนมัติ โดยคำนึงถึงความแตกต่างที่สำคัญสำหรับนักการตลาด คุณไม่จำเป็นต้องใช้เวลาในการพัฒนาและบำรุงรักษาการแปลงที่ซับซ้อน เจาะลึกโครงสร้างข้อมูล และระบุสาเหตุของความคลาดเคลื่อน

OWOX BI ช่วยให้คุณมีเวลาอันมีค่ามากขึ้น คุณจึงสามารถให้ความสำคัญกับการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณาและพื้นที่การเติบโต

เมื่อคุณใช้ OWOX BI คุณไม่จำเป็นต้องรอรายงานจากนักวิเคราะห์อีกต่อไป จากข้อมูลจำลอง คุณจะได้รับแดชบอร์ดสำเร็จรูปหรือรายงานแบบกำหนดเองที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ

ด้วยวิธีการที่ไม่เหมือนใครของ OWOX BI คุณสามารถเปลี่ยนแหล่งข้อมูลและโครงสร้างข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนข้อความค้นหา SQL ใหม่หรือเปลี่ยนลำดับของรายงาน สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับการเปิดตัว Google Analytics 4

AWS Glue เป็นบริการ ETL แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ของ Amazon ที่ทำให้ง่ายต่อการค้นหา เตรียม ย้าย และรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อการวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการพัฒนาแอปพลิเคชัน

คุณสมบัติที่สำคัญของ AWS Glue:

• การผสานรวมกับแหล่งข้อมูลต่างๆ มากกว่า 70 แหล่ง
• ความสามารถในการใช้ทั้ง GUI และโค้ด (Python/Scala) เพื่อสร้างและจัดการกระแสข้อมูล
• ความเป็นไปได้ในการทำงานทั้งในโหมด ETL และ ELT — AWS Glue เน้นที่การประมวลผลเป็นชุดเป็นหลัก แต่ก็รองรับการสตรีมข้อมูลด้วยเช่นกัน
• รองรับการสืบค้น SQL แบบกำหนดเอง ทำให้โต้ตอบกับข้อมูลได้ง่ายขึ้น
• ความสามารถในการเรียกใช้กระบวนการตามกำหนดเวลา — ตัวอย่างเช่น คุณสามารถกำหนดค่า AWS Glue เพื่อเรียกใช้งาน ETL ของคุณเมื่อข้อมูลใหม่พร้อมใช้งานในพื้นที่จัดเก็บ Amazon S3
• แค็ตตาล็อกข้อมูลช่วยให้คุณค้นหาชุดข้อมูลต่างๆ บน AWS ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเคลื่อนย้าย — เมื่อจัดหมวดหมู่แล้ว ข้อมูลจะพร้อมใช้งานทันทีสำหรับการค้นหาและสอบถามโดยใช้ Amazon Athena, Amazon EMR และ Amazon Redshift Spectrum
• ฟังก์ชันการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล

Azure Data Factory เป็นบริการ ETL บนระบบคลาวด์ของ Microsoft สำหรับการผสานรวมและการแปลงข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่ปรับขนาดได้ มีส่วนต่อประสานกับผู้ใช้แบบไม่ต้องเขียนโค้ดเพื่อสร้าง ตรวจสอบ และจัดการกระแสข้อมูลโดยสัญชาตญาณ

คุณสมบัติที่สำคัญของ AWS Glue:

• การผสานรวมกับแหล่งข้อมูลต่างๆ มากกว่า 70 แหล่ง
• ความสามารถในการใช้ทั้ง GUI และโค้ด (Python/Scala) เพื่อสร้างและจัดการกระแสข้อมูล
• ความเป็นไปได้ในการทำงานทั้งในโหมด ETL และ ELT — AWS Glue เน้นที่การประมวลผลเป็นชุดเป็นหลัก แต่ก็รองรับการสตรีมข้อมูลด้วยเช่นกัน
• รองรับการสืบค้น SQL แบบกำหนดเอง ทำให้โต้ตอบกับข้อมูลได้ง่ายขึ้น
• ความสามารถในการเรียกใช้กระบวนการตามกำหนดเวลา — ตัวอย่างเช่น คุณสามารถกำหนดค่า AWS Glue เพื่อเรียกใช้งาน ETL ของคุณเมื่อข้อมูลใหม่พร้อมใช้งานในพื้นที่จัดเก็บ Amazon S3
• แค็ตตาล็อกข้อมูลช่วยให้คุณค้นหาชุดข้อมูลต่างๆ บน AWS ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเคลื่อนย้าย — เมื่อจัดหมวดหมู่แล้ว ข้อมูลจะพร้อมใช้งานทันทีสำหรับการค้นหาและสอบถามโดยใช้ Amazon Athena, Amazon EMR และ Amazon Redshift Spectrum
• ฟังก์ชันการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล

Dataflow เป็นบริการ ETL บนคลาวด์จาก Google ที่ให้คุณประมวลผลทั้งการสตรีมและข้อมูลแบบกลุ่ม และไม่จำเป็นต้องให้คุณเป็นเจ้าของเซิร์ฟเวอร์

คุณสมบัติที่สำคัญของ Google Cloud Dataflow:

• รองรับแหล่งข้อมูลจำนวนมาก (ไม่รวม SaaS) — Cloud Dataflow มีทั้งการส่งผ่านข้อมูลแบบกลุ่มและการสตรีม สำหรับการประมวลผลเป็นชุด สามารถเข้าถึงทั้งฐานข้อมูลที่โฮสต์ GCP และในเครื่อง PubSub ใช้สำหรับการสตรีม บริการถ่ายโอนข้อมูลไปยัง Google Cloud Storage หรือ BigQuery
• เรียกใช้ Apache Beam ไปป์ไลน์บน Google Cloud Platform — Apache มี Java, Python และ Go SDK สำหรับการนำเสนอและถ่ายโอนชุดข้อมูล ทั้งแบบแบตช์และการสตรีม สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถเลือก SDK ที่เหมาะสมสำหรับไปป์ไลน์ข้อมูลของตน
• ราคาที่ยืดหยุ่น — คุณจ่ายเฉพาะทรัพยากรที่คุณใช้ และทรัพยากรจะปรับขนาดโดยอัตโนมัติตามความต้องการและปริมาณงานของคุณ
• Dataflow SQL ช่วยให้คุณใช้ทักษะ SQL เพื่อพัฒนาไปป์ไลน์การสตรีม Dataflow จากอินเทอร์เฟซทางเว็บของ BigQuery ได้โดยตรง
• การตรวจสอบในตัวช่วยให้คุณแก้ไขปัญหาแบทช์และสตรีมไปป์ไลน์ได้อย่างทันท่วงที คุณยังสามารถตั้งค่าการแจ้งเตือนสำหรับข้อมูลที่ล้าสมัยและความล่าช้าของระบบ
• การสนับสนุนลูกค้าระดับสูง — Google มีแผนการสนับสนุนมากมายสำหรับ Google Cloud Platform (ซึ่ง Cloud Dataflow เป็นส่วนหนึ่งของ) ตลอดจนเอกสารที่ครอบคลุม

Integrate.io เป็นแพลตฟอร์มรวมข้อมูล ETL ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับโครงการอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้คุณสามารถประมวลผลข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายร้อยแห่งโดยใช้วิธีการต่างๆ (Integrate.io ETL, ELT, Reverse ETL, API Management) มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ไม่ต้องใช้โค้ด เพื่อให้ผู้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิคสามารถทำงานกับสตรีมข้อมูลได้ง่ายขึ้น

คุณสมบัติที่สำคัญของ Integrate.io:

• ตัวเชื่อมต่อในตัวสำหรับแหล่งข้อมูลและปลายทางมากกว่า 150 รายการ รวมถึงคลังข้อมูล ฐานข้อมูล และแพลตฟอร์มคลาวด์ SaaS
• การแปลงอัตโนมัติ — มีตัวเลือกการแปลงมากกว่า 220 แบบพร้อมรหัสขั้นต่ำเพื่อตอบสนองความต้องการข้อมูลใดๆ
• การตรวจสอบและการแจ้งเตือน — ตั้งค่าการแจ้งเตือนอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่าไปป์ไลน์ของคุณทำงานตามกำหนดเวลา
• ความสามารถในการรับข้อมูลจากแหล่งใดก็ได้ที่มี Rest API — หากไม่มี Rest API คุณสามารถสร้างของคุณเองได้โดยใช้ตัวสร้าง API ของ Integrate.io
• สนับสนุนและให้คำปรึกษาทางโทรศัพท์หรือวิดีโอคอล

ต่อไป เรามาพิจารณาเครื่องมือ ETL ขององค์กรกัน

PowerCenter เป็นแพลตฟอร์มการรวมข้อมูลองค์กรประสิทธิภาพสูงที่พัฒนาโดย Informatica บริษัทยังมีโซลูชัน ETL และ ELT บนระบบคลาวด์ที่เรียกว่า Cloud Data Integration

คุณสมบัติที่สำคัญของ PowerCenter:

• ตัวเชื่อมต่อจำนวนมาก รวมถึงที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ เช่น AWS, Azure, Google Cloud และ Salesforce
• รองรับการประมวลผลข้อมูลทั้งแบบแบตช์และแบบสตรีมมิ่ง
• ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกและการแปลงที่สร้างไว้ล่วงหน้าทำให้ PowerCenter มีประโยชน์สำหรับมืออาชีพที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค เช่น นักการตลาด
• การทดสอบอัตโนมัติและการตรวจสอบข้อมูล — PowerCenter เตือนเกี่ยวกับข้อผิดพลาดและความล้มเหลวในการทำงานของท่อข้อมูล
• มีบริการเพิ่มเติมที่ช่วยให้คุณสามารถออกแบบ ปรับใช้ และตรวจสอบไปป์ไลน์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น Repository Manager ช่วยจัดการผู้ใช้ Designer ช่วยให้ผู้ใช้ระบุการไหลของข้อมูลจากต้นทางไปยังปลายทาง และ Workflow Manager กำหนดลำดับงาน

Oracle Data Integrator คือแพลตฟอร์ม ETL ระดับองค์กรสำหรับการสร้าง การปรับใช้ และการจัดการคลังข้อมูลที่ซับซ้อน เครื่องมือโหลดและแปลงข้อมูลเป็นคลังข้อมูลโดยใช้ความสามารถของฐานข้อมูลเป้าหมาย แทนที่จะใช้เซิร์ฟเวอร์ ETL ปกติ ตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้าช่วยให้การรวมง่ายขึ้นโดยทำให้งานการรวมระบบด้วยตนเองที่จำเป็นในการเชื่อมต่อฐานข้อมูลและข้อมูลขนาดใหญ่โดยอัตโนมัติ

คุณสมบัติที่สำคัญของ Oracle Data Integrator:

• เข้ากันได้กับฐานข้อมูลเช่น Sybase, IBM DB2, Teradata, Netezza และ Exadata
• รองรับการทำงานในโหมด ETL และ ELT
• ค้นหาข้อผิดพลาดในข้อมูลโดยอัตโนมัติและประมวลผลก่อนที่จะย้ายไปยังตำแหน่งที่เก็บข้อมูลเป้าหมาย
• รองรับบิ๊กดาต้าในตัว — คุณสามารถใช้โค้ด Apache Spark ตามมาตรฐานบิ๊กดาต้าเพื่อแปลงและแมปข้อมูล

SAP Data Services เป็นซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลระดับองค์กร เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลจากแหล่งใดก็ได้ รวมทั้งแปลง บูรณาการ และจัดรูปแบบข้อมูลนี้ลงในฐานข้อมูลเป้าหมายใดก็ได้ คุณสามารถใช้เพื่อสร้างดาต้ามาร์ทหรือคลังข้อมูลประเภทใดก็ได้

คุณสมบัติที่สำคัญของ SAP Data Services:

• อินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกช่วยลดความยุ่งยากในการสร้างและแปลงสตรีมข้อมูลอย่างมาก
• สามารถทำงานได้ทั้งแบบแบทช์และแบบเรียลไทม์
• รองรับการทำงานร่วมกับ Windows, Sun Solaris, AIX และ Linux
• เหมาะสำหรับการปรับขนาดไม่ว่าลูกค้าจะมีจำนวนเท่าใดก็ตาม
• Shallow Learning Curve และอินเทอร์เฟซแบบลากและวางทำให้นักวิเคราะห์ข้อมูลหรือวิศวกรข้อมูลสามารถใช้เครื่องมือนี้ได้โดยไม่ต้องมีทักษะการเขียนโค้ดพิเศษ
• ง่ายต่อการวางแผนและควบคุมกระบวนการ ETL
• การมีตัวแปรช่วยหลีกเลี่ยงงานที่ซ้ำซ้อน — ตัวแปรช่วยให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการต่างๆ ได้ เช่น ตัดสินใจว่าจะดำเนินการขั้นตอนใดในงานหนึ่งหรือสภาพแวดล้อมใดที่งานควรรัน และแก้ไขขั้นตอนกระบวนการได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องสร้างงานใหม่ทั้งหมด
• ฟังก์ชันในตัว (if/then หรือ deduplication logic) ช่วยปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐานและปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล
• เหมาะสำหรับบริษัทที่ใช้ SAP เป็นระบบ ERP

IBM DataStage เป็นเครื่องมือรวมข้อมูลที่ช่วยคุณออกแบบ พัฒนา และดำเนินการย้ายข้อมูลและงานการแปลงข้อมูล DataStage รองรับทั้งกระบวนการ ETL และ ELT เวอร์ชันพื้นฐานมีไว้สำหรับการปรับใช้ในเครื่อง อย่างไรก็ตาม ยังมีบริการเวอร์ชันคลาวด์ที่เรียกว่า IBM Cloud Pak for Data

คุณสมบัติที่สำคัญของ IBM DataStage:

• ตัวเชื่อมต่อในตัวจำนวนมากสำหรับการรวมกับแหล่งข้อมูลและที่เก็บข้อมูล (รวมถึง Oracle, Hadoop System และบริการทั้งหมดที่รวมอยู่ใน IBM InfoSphere Information Server)
• ทำงาน ETL ให้เสร็จเร็วขึ้น 30% ด้วยกลไกคู่ขนานและสมดุลภาระงาน
• ส่วนต่อประสานที่เป็นมิตรกับผู้ใช้และการออกแบบที่ช่วยในการเรียนรู้ของเครื่องช่วยลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนา
• เชื้อสายข้อมูลช่วยให้คุณเห็นว่าข้อมูลถูกแปลงและรวมเข้าด้วยกันอย่างไร
• IBM InfoSphere QualityStage ให้คุณมอนิเตอร์คุณภาพข้อมูล
• โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และองค์กรขนาดใหญ่

SQL Server Integration Services เป็นแพลตฟอร์ม ETL ขององค์กรสำหรับการรวมและการแปลงข้อมูล ช่วยให้คุณสามารถแยกและแปลงข้อมูลจากแหล่งที่มา เช่น ไฟล์ XML ไฟล์แฟลต และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ จากนั้นจึงโหลดลงในคลังข้อมูล เนื่องจากเป็นผลิตภัณฑ์ของ Microsoft SSIS จึงรองรับเฉพาะ Microsoft SQL Server เท่านั้น

คุณสมบัติที่สำคัญของ SSIS:

• สามารถใช้เครื่องมือ SSIS GUI เพื่อสร้างไปป์ไลน์โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว
• เสนองานในตัวและการแปลงที่หลากหลายซึ่งช่วยลดจำนวนโค้ดที่จำเป็นสำหรับการพัฒนา
• สามารถรวมเข้ากับ Salesforce และ CRM โดยใช้ปลั๊กอิน ยังสามารถรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ควบคุมการเปลี่ยนแปลง เช่น TFS และ GitHub
• ความสามารถในการดีบักและการจัดการข้อผิดพลาดที่ง่ายดายในสตรีมข้อมูล

ตอนนี้เรามาพิจารณาเครื่องมือ ETL แบบโอเพ่นซอร์สกัน

Talend Open Studio เป็นซอฟต์แวร์บูรณาการแบบโอเพ่นซอร์สฟรีที่ช่วยเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลที่เข้าใจได้สำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจ เครื่องมือที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในสหรัฐอเมริกา สามารถแข่งขันกับผลิตภัณฑ์จากผู้เล่นหลักรายอื่นได้อย่างง่ายดาย

ด้วย TOS คุณสามารถเริ่มสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลพื้นฐานได้ในเวลาไม่นาน คุณสามารถทำงาน ETL และการรวมข้อมูลอย่างง่าย รับโปรไฟล์กราฟิกของข้อมูล และจัดการไฟล์จากสภาพแวดล้อมแบบโอเพ่นซอร์สที่ติดตั้งในเครื่อง

คุณสมบัติที่สำคัญของ Talend Open Studio:

• ตัวเชื่อมต่อกว่า 900 รายการเพื่อเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลต่างๆ — แหล่งข้อมูลสามารถเชื่อมต่อผ่าน Open Studio GUI โดยใช้การลากและวางจาก Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics และแหล่งข้อมูลอื่นๆ
• ใช้งานได้ดีกับยักษ์ใหญ่ด้านการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Amazon AWS, Google Cloud และ Microsoft Azure
• เทคโนโลยี Java ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมหลายสคริปต์จากไลบรารีทั่วโลก
• ชุมชน Talend เป็นสถานที่สำหรับแบ่งปันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและค้นหาเทคนิคใหม่ ๆ ที่คุณยังไม่เคยลอง

Pentaho Data Integration (ชื่อเดิมคือ Kettle) เป็นเครื่องมือ ETL แบบโอเพ่นซอร์สที่ฮิตาชิเป็นเจ้าของ บริการนี้มีส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกหลายส่วนสำหรับสร้างท่อข้อมูล ผู้ใช้สามารถออกแบบงานและการแปลงข้อมูลโดยใช้ไคลเอนต์ Spoon PDI แล้วเรียกใช้งานโดยใช้ Kitchen

คุณสมบัติที่สำคัญของการรวมข้อมูล Pentaho:

• มีให้เลือกสองเวอร์ชัน: ชุมชนและองค์กร (พร้อมฟังก์ชันขั้นสูง)
• สามารถนำไปปรับใช้ในระบบคลาวด์หรือในสถานที่ได้ แม้ว่าจะเชี่ยวชาญในสถานการณ์แบทช์ในเครื่องสำหรับ ETL
• ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกที่สะดวกสบายพร้อมฟังก์ชันการลากและวาง
• ไลบรารีที่ใช้ร่วมกันช่วยลดความยุ่งยากในการดำเนินการและพัฒนา ETL
• ทำงานบนพื้นฐานของขั้นตอน ETL ที่จัดเก็บในรูปแบบ XML
• แตกต่างจากคู่แข่งตรงที่ไม่ต้องสร้างรหัส

Apache Hadoop เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากโดยการกระจายภาระการประมวลผลไปยังคลัสเตอร์การคำนวณ ข้อได้เปรียบหลักของ Hadoop คือความสามารถในการปรับขนาด มันเปลี่ยนจากการรันบนโหนดเดียวเป็นพันโหนดได้อย่างไร้รอยต่อ นอกจากนี้ยังสามารถเปลี่ยนแปลงรหัสได้ตามความต้องการทางธุรกิจ

คุณสมบัติที่สำคัญของ Hadoop:

• โอเพ่นซอร์สที่ใช้ Java Applications และเข้ากันได้กับทุกแพลตฟอร์ม
• Fault tolerant — เมื่อโหนดล้มเหลว ข้อมูลบนโหนดนั้นสามารถกู้คืนจากโหนดอื่นได้อย่างง่ายดาย
• ข้อมูลหลายสำเนาหมายความว่าจะพร้อมใช้งานแม้ในกรณีที่ฮาร์ดแวร์ล้มเหลว
• ไม่จำเป็นต้องใช้ไคลเอ็นต์การประมวลผลแบบกระจาย เนื่องจากเฟรมเวิร์กดูแลทุกอย่าง

Skyvia เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์แบบครบวงจรของ Devart สำหรับการผสานรวม การจัดการ การสำรองข้อมูล และการเข้าถึงข้อมูล

Skyvia Data Integration เป็นเครื่องมือ ETL และ ELT ที่ไม่มีโค้ดสำหรับสถานการณ์การรวมข้อมูลต่างๆ ทำงานร่วมกับไฟล์ CSV, ฐานข้อมูล (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ (Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) และแอปพลิเคชัน (Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM และอื่นๆ อีกมากมาย)

คุณสมบัติหลักของการรวมข้อมูล Skyvia:

• การทำงานกับคลาวด์ช่วยให้คุณไม่ต้องอัปเดตหรือปรับใช้ด้วยตนเอง
• อนุญาตให้คุณนำเข้าข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันและฐานข้อมูลบนคลาวด์ ทำซ้ำข้อมูลบนคลาวด์ และส่งออกเป็นไฟล์ CSV เพื่อแบ่งปัน
• สร้างการซิงค์ข้อมูลที่ปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์ — คุณเป็นผู้ตัดสินใจว่าคุณต้องการแยกข้อมูลใด รวมถึงฟิลด์และวัตถุที่กำหนดเอง
• การสร้างการผสานรวมไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางเทคนิคพิเศษ
• ความสามารถในการเรียกใช้การผสานรวมโดยอัตโนมัติตามกำหนดเวลา
• การนำเข้าข้อมูลที่ไม่ซ้ำซ้อนพร้อมการซิงโครไนซ์แบบสองทิศทาง
• เทมเพลตสำเร็จรูปสำหรับสถานการณ์การรวมข้อมูลทั่วไป

Jaspersoft ETL เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สของ Jaspersoft ที่ไม่เชื่อเรื่องข้อมูลและสถาปัตยกรรม ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลจากแหล่งใดก็ได้และทำงานกับข้อมูลนั้นได้ทุกที่ ไม่ว่าจะเป็นในองค์กร ในระบบคลาวด์ หรือในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด นอกจากนี้ คุณสามารถเปลี่ยนแปลงซอร์สโค้ด Jaspersoft ได้ตามความต้องการของคุณ

เครื่องมือ Jaspersoft เป็นส่วนหนึ่งของชุด Jaspersoft Business Intelligence ซึ่งนำเสนอแพลตฟอร์มข่าวกรองธุรกิจที่ปรับแต่งได้ ยืดหยุ่น และเป็นมิตรกับนักพัฒนา

คุณสมบัติที่สำคัญของ Jaspersoft:

• การผสานรวมกับระบบการจัดการข้อมูลมาตรฐาน (Hadoop, Google Analytics และ Cassandra) แอปพลิเคชัน (SugarCRM, SAP, Salesforce) และสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่ (Hadoop, MongoDB)
• ปรับใช้ได้ทั้งในระบบและในระบบคลาวด์
• ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกช่วยให้ผู้ใช้สามารถออกแบบ วางแผน และดำเนินการเคลื่อนย้ายและแปลงข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
• แดชบอร์ดกิจกรรมช่วยตรวจสอบการดำเนินการของงาน ETL และประสิทธิภาพของเครื่องมือ
• แอพมือถือที่คุณสามารถตรวจสอบข้อมูลของคุณได้จากทุกที่ทุกเวลา

ปริมาณข้อมูลที่บริษัทต่างๆ เก็บรวบรวมมีมากขึ้นทุกวันและจะเติบโตขึ้นเรื่อยๆ สำหรับตอนนี้ การทำงานกับฐานข้อมูลในเครื่องและการโหลดเป็นชุดก็เพียงพอแล้ว แต่ในไม่ช้า สิ่งนี้จะไม่ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจอีกต่อไป ดังนั้น ความสามารถในการปรับขนาดกระบวนการ ETL จึงสะดวกและมีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง

เมื่อต้องเลือกเครื่องมือ ETL ให้นึกถึงความต้องการเฉพาะของธุรกิจของคุณ หากคุณทำงานในพื้นที่และข้อมูลของคุณสามารถคาดเดาได้และมาจากแหล่งข้อมูลเพียงไม่กี่แห่ง เครื่องมือ ETL แบบเดิมก็เพียงพอแล้ว แต่อย่าลืมว่าบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังเปลี่ยนไปใช้ระบบคลาวด์หรือสถาปัตยกรรมแบบไฮบริด