【51CTO.com快译】很多企业每天都在处理海量数据。调研机构Global Data Fabric公司发布的一份市场分析报告指出,“到2021年底,全球各地的企业使用数据获取洞察力获得的收入高达1.8万亿美元。”由于数据量如此之大,以至于企业对收集到的数据进行维护和分类变得越来越困难。此外,人工处理数据将会变得更加耗时和单调。

随着技术的快速进步,很多企业正在想方设法获得更大的优势,致力在市场竞争中获胜。因此,企业采用正确的ELT(提取、加载和转换)工具和平台可以极大地提高生产力。ELT工具可以收集数据,根据共同特征筛选数据,并提供所收集数据的清晰见解。

以下是行业专家对于评分高于4分(满分为5分)的10种企业级ELT工具。这些工具可以为采用它们的企业提供巨大的优势。

1.K2View

与传统的ELT工具依赖于对数据库进行复杂、严格和计算量大的转换以将干净的数据交付到湖泊和数据仓库中。K2View数据准备中心按业务实体对数据进行管道化处理。其声明如下:“我们获得专利的基于实体的ETL(eETL)技术确保高速数据管道具有数据完整性、低计算和网络带宽消耗以及在几分钟内适应管道的敏捷性。

数据工程师使用产品的无代码工具来创建、测试和部署数据准备流程。每个数据准备流程都通过集成实体集成、清理、丰富、匿名化、转换和管道数据——在数据湖中实现快速查询,而无需在数据库之间进行复杂的计算密集型连接。

由于数据由业务实体持续收集和处理,因此还可以同时将其实时交付到运营系统,以支持客户、运营智能和其他运营工作负载。”

评级:4.7/5

网站:K2view

2.Datarobot/Paxata

Datarobot通过提供用于构建、实施和管理机器学习模型的端到端自动化,使数据科学适用于各个行业。Datarobot的优势在于它可以大规模交付人工智能,同时在整个生命周期内提高其性能。自动化解决方案有助于更好的数据分析和通过机器学习改进现有流程的方法。Datarobot提供多种连接方法,例如简单的CSV上传或HDFS路径。

评分:4.4/5

网站:Datarobot

3.Talend

Talend是一个开源的ELT数据集成平台,兼容内部部署和基于云计算的数据资源。Talend数据集成平台还提供了大量预构建的集成。该平台有开源和订阅两种方式。虽然发现开源版本非常有效,但用户更喜欢采用付费版本。Talend数据集成平台的付费版本为设计、生产力、管理和数据治理提供了额外的工具。

评分:4.0/5

网站:Talend

4.Fivetran

Fivetran是一种基于云计算的ELT解决方案,支持与Azure和Redshift等各种数据仓库的数据集成。Fivetran能够为其丰富的数据源阵列添加自定义集成。该工具以其简单易用而著称。Fivetran没有任何数据限制,因此可用于集中企业数据并将所有资源整合到一个地方。这将有助于确定企业的关键绩效指标。

评分:4.3/5

网站:Fivetran

5.Altair

Altair是一家软件解决方案提供商,主要专注于数据分析、产品设计、高性能计算和物联网(IoT)等业务。Monarch是Altair公司的数据分析解决方案,是一种自助式数据准备工具。该平台具有提取、清理和转换数据的能力,具有80多个预构建的数据准备功能。Altair的Monarch可以从PDF文件中提取数据并将其转换为PNG、文本文件和结构源。Monarch的主要优点之一是它不需要编码能力。

评分:4.5/5

网站:Altair

6.Xplenty

Xplenty是一个基于云计算的ELT数据集成平台,可以无缝整合多个数据源。用于跨多个源和目标构建数据管道的简单可视化界面,使Xpleenty高度用户友好。Xpleenty可以轻松与各种数据源集成,如MongoDB、MYSQL、Postgre SQL、Google Cloud、AWS、Salesforce等。Xplenty数据集成平台还提供出色的客户支持、安全性和可扩展性。用户还可以利用Xpleenty的“字段级加密”来使用自己的私钥对数据进行加密和解密。

评分:4.4/5

网站:Xplenty

7.Informatica

Informatica是提供ELT解决方案的主要公司之一。Informatica为ELT工作负载开发的功能丰富的数据集成平台的名称为“Informatica PowerCenter”。PowerCenter是一种企业级解决方案,因其与各种数据源(SQL和非SQL)的兼容性而享有盛誉。Informatica的解决方案被大型企业广泛采用,而对于小型企业来说,其学习曲线可能有挑战性。

评分:4.3/5

网站:Informatica

8.Alteryx

Alteryx是分析过程自动化(APA)的领先平台之一。他们的ELT产品将数据分析、数据科学和机器学习与业务流程自动化(BPA)相结合,构建了一个可以加速数字化转型的平台。该平台提供了一个无代码界面,可以满足各种技术专长的用户的需求。对于高级用户,它还支持可以帮助用户处理重复性任务的宏。

评分:4.5/5

网站:Alteryx

9.Tamr

Tamr提供有关云原生、内部部署和混合部署的数据掌握解决方案,这使其成为市场上独一无二的产品。Tamr借助平台提供的分析帮助企业对其业务流程做出明智的决策,这些分析已经针对数据分析程序进行了清理、更新和策划。他们的机器学习通过反馈工作流推动数据分类和转换,让数据专家不断改进他们的机器学习模型。Tamr还提供了一个开放的架构和API,可以轻松地与包括传统管道在内的数据管道集成。

评分:4.1/5

网站:Tamr

10.Denodo

Denodo为广泛的大数据、企业、非结构化、实时和云计算数据服务提供高性能数据集成和抽象平台。Denodo为商业智能、分析等提供统一的业务数据。Denodo平台连接支持数据库、遗留数据、平面文件、打包应用程序和新兴数据类型(Hadoop)。Denodo是唯一一个在AWS市场上被配置为虚拟映像的数据可视化平台。使用Denodo,用户可以访问和保护多种格式的数据,例如REST、SOAP和OData。

评分:4.1/5

网站:Denodo

结语

上述所有ELT工具有助于业务流程自动化(BPA),可以显著提高生产率。通过使用这些工具,企业可以在有必要人工干预的情况下启用其劳动力,同时自动化执行重复且耗时的任务。

原文标题:10 Robust Enterprise-Grade ELT Tools To Collect Loads of Data,作者:Mouli Srini

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