当今，许多企业希望使用数据来辅助他们的决策，但需要帮助管理不断增长的异构数据源。更重要的是，当企业无法将原始数据转换为可用格式时，企业的数据可用性可能很差，这可能会阻碍数据价值的发现。

ETL（提取、转换、加载）工具是解决这些问题的重要组成部分。有许多不同的 ETL 工具可供选择，这使企业能够选择最佳选项。然而，检查所有可用选项可能非常耗时。

在这篇文章中，我们列出了 19 个全球最热门的 ETL 工具列表，详细介绍了市场上的一些最佳选择。

什么是 ETL？

ETL 是集成数据和组织数据堆栈的常用方法。典型的 ETL 过程包括以下阶段：

• 从源中提取数据
• 将数据转换为数据模型
• 将数据加载到数据仓库中

ETL 范式很受欢迎，因为它允许公司减小数据仓库的大小，从而节省计算、存储和带宽成本。 

什么是 ETL ？

顾名思义，ETL 工具是一组软件工具，用于从一个或多个源提取、转换数据并将其加载到目标系统或数据库中。ETL 工具旨在自动化和简化从各种来源提取数据的过程，将其转换为一致且干净的格式，并及时有效地将其加载到目标系统中。在下一节中，我们将了解数据团队在考虑 ETL 工具时应应用的关键注意事项。

ETL 工具选择的关键考虑因素 

以下是公司 ETL 工具的三个关键考虑因素。

1. 数据集成的程度。ETL 工具可以连接到各种数据源和目标。数据团队应该选择提供广泛集成的 ETL 工具。例如，想要将数据从 Google Sheets 移动到 Amazon Redshift 的团队应该选择支持此类连接器的 ETL 工具。
2. 可定制性级别。公司应根据其 IT 团队的可定制性和技术专业知识的要求来选择 ETL 工具。初创公司可能会发现大多数 ETL 工具中的内置连接器和转换就足够了；具有定制数据收集的大型企业可能需要在强大的工程师团队的帮助下灵活地进行定制转换。
3. 成本结构。在选择 ETL 工具时，组织不仅应考虑工具本身的成本，还应考虑长期维护解决方案所需的基础设施和人力资源的成本。在某些情况下，从长远来看，前期成本较高但停机时间和维护要求较低的 ETL 工具可能更具成本效益。相反，有些免费的开源 ETL 工具的维护成本可能很高。

其他一些考虑因素包括：

• 提供的自动化水平
• 安全性和合规性级别
• 工具的性能和可靠性。

大数据团队可以考虑的 19 个最重要的 ETL 工具

考虑到这些因素，我们介绍了市场上最常用的 19 个 ETL 工具。需要说明的是，这些工具不是按质量排序的，因为不同的工具有不同的优点和缺点。 

1. Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter是市场上最好的 ETL 工具之一。它拥有广泛的云数据仓库和数据湖连接器，包括 AWS、Azure、Google Cloud 和 SalesForce。其低代码和无代码工具旨在节省时间并简化工作流程。

Informatica PowerCenter 包括多种服务，允许用户设计、部署和监控数据管道。例如，存储库管理器帮助用户管理，设计器允许用户指定从源到目标的数据流，工作流管理器定义任务顺序。

2.Apache Airflow

Apache Airflow是一个开源平台，用于以编程方式编写、安排和监控工作流程。该平台具有基于网络的用户界面和用于管理和触发工作流程的命令行界面。 

工作流是使用有向无环图 (DAG) 定义的，可以清晰地可视化并管理任务和依赖关系。Airflow 还与数据工程和数据科学中常用的其他工具集成，例如 Apache Spark 和 Pandas。

使用 Airflow 的公司可以受益于其扩展和管理复杂工作流程的能力，以及活跃的开源社区和广泛的文档。 

3.IBM Infosphere Datastage 

Infosphere Datastage是 IBM 提供的 ETL 工具，作为其 Infosphere Information Server 生态系统的一部分。借助其图形框架，用户可以设计数据管道，从多个源提取数据，执行复杂的转换，并将数据传递到目标应用程序。

IBM Infosphere 以其速度而闻名，这要归功于负载平衡和并行化等功能。它还支持元数据、自动故障检测以及从数据仓库到人工智能应用程序的广泛数据服务。

与其他企业 ETL 工具一样，Infosphere Datastage 提供了一系列用于集成不同数据源的连接器。它还与 IBM Infosphere Information Server 的其他组件无缝集成，允许用户开发、测试、部署和监控 ETL 作业。

4.Oracle Data Integrator 

Oracle Data Integrator是一个 ETL 工具，可帮助用户构建、部署和管理复杂的数据仓库。它配备了适用于许多数据库的开箱即用连接器，包括 Hadoop、EREP、CRM、XML、JSON、LDAP、JDBC 和 ODBC。

ODI 包括 Data Integrator Studio，它使业务用户和开发人员能够通过图形用户界面访问多个工件。这些工件提供了数据集成的所有元素，从数据移动到同步、质量和管理。

5. Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS）

SSIS是一个企业级数据集成和转换平台。它配备了用于从 XML 文件、平面文件和关系数据库等源提取数据的连接器。从业者可以使用SSIS设计器的图形用户界面来构建数据流和转换。

该平台包括一个内置转换库，可最大限度地减少开发所需的代码量。SSIS 还提供用于构建自定义工作流程的全面文档。然而，该平台陡峭的学习曲线和复杂性可能会阻碍初学者快速创建 ETL 管道。

6.Talend

Talend Open Studio是一款流行的开源数据集成软件，具有用户友好的 GUI。用户可以拖放组件、配置它们并连接它们以创建数据管道。Open Studio 在幕后将图形表示转换为 Java 和 Perl 代码。

作为一种开源工具，TOS 是一种经济实惠的选择，具有多种数据连接器，包括 RDBMS 和 SaaS 连接器。该平台还受益于活跃的开源社区，该社区定期贡献文档并提供支持。 

7.Pentaho Data Integration（PDI）

Pentaho Data Integration (PDI) 是 Hitachi 提供的 ETL 工具。它从各种来源捕获数据，对其进行清理，并以统一且一致的格式存储。

PDI 以前称为 Kettle，具有多个用于定义数据管道的图形用户界面。用户可以使用 PDI 客户端Spoon设计数据作业和转换，然后使用Kitchen运行它们。例如，PDI 客户端可用于通过 Pentaho Reporting 进行实时 ETL。

8. ETLCloud

ETLCloud是一款来自中国的ETL工具，由RestCloud公司开发，ETLCloud是为数不多的同时具备离线和实时数据集成平台于一体的新型ETL工具，ETLCloud采用全Web 图形界面进行流程的设计并使用tomcat作为服务器来运行他们，可以支持100+数据源的读取和写入，用户通过简单的拖、拉、拽即可快速构建ETL流程并立即运行他们得到结果。

9.AWS Glue

AWS Glue是 Amazon 提供的无服务器 ETL 工具。它发现、准备、集成和转换来自多个来源的数据以用于分析用例。由于无需设置或管理基础设施，AWS Glue 有望降低数据集成的巨额成本。

更好的是，在与 AWS Glue 交互时，从业者可以在拖放式 GUI、Jupyter 笔记本或 Python/Scala 代码之间进行选择。AWS Glue 还提供对满足不同业务需求的各种数据处理和工作负载的支持，包括 ETL、ELT、批处理和流式处理。 

10.AWS DataPipeline

AWS 的 Data Pipeline是一项托管 ETL 服务，支持跨 AWS 服务或本地资源移动数据。用户可以指定要移动的数据、转换作业或查询以及执行转换的计划。

数据管道以其可靠性、灵活性、可扩展性以及容错性和可配置性而闻名。该平台还具有易于使用的拖放控制台。此外，它相对便宜。

AWS Data Pipeline 的一个常见用例是从关系数据库服务 (RDS) 复制数据并将其加载到 Amazon Redshift。

11.Azure Data Factory 

Azure Data Factory是 Microsoft 提供的基于云的 ETL 服务，用于创建大规模移动和转换数据的工作流程。 

它由一系列相互关联的系统组成。这些系统共同使工程师不仅能够摄取和转换数据，还能够设计、调度和监控数据管道。 

数据工厂的优势在于其可用连接器的数量，从 MySQL 到 AWS、MongoDB、Salesforce 和 SAP。它还因其灵活性而受到称赞；用户可以选择与无代码图形用户界面或命令行界面进行交互。  

12. Google Dataflow 

Dataflow是 Google Cloud 提供的无服务器 ETL 服务。它允许流式和批量数据处理，并且不需要公司拥有服务器或集群。相反，用户只需为所消耗的资源付费，这些资源会根据需求和工作负载自动扩展。

Google Dataflow在 Google Cloud Platform 生态系统中执行Apache Beam管道。Apache 提供 Java、Python 和 Go SDK，用于表示和传输批处理和流式数据集。这允许用户选择合适的 SDK 来定义他们的数据管道。 

13. Stitch

Stitch将自己描述为一个为数据团队构建的简单、可扩展的 ETL 工具。 

Stitch 的复制过程从各种数据源提取数据，将其转换为有用的原始格式，并将其加载到目标位置。其数据连接器包括数据库和 SaaS 应用程序。目的地可以包括数据湖、数据仓库和存储平台。 

鉴于其简单性，Stitch 仅支持简单的转换，而不支持用户定义的转换。 

14. SAP BusinessObjects Data Services

SAP BusinessObjects Data Services是一种企业 ETL 工具，允许用户从多个系统提取数据、转换数据并将其加载到数据仓库中。

数据服务设计器提供了一个图形用户界面，用于定义数据管道和指定数据转换。规则和元数据存储在存储库中，作业服务器批量或实时运行作业。

然而，SAP 数据服务可能很昂贵，因为工具、服务器、硬件和工程团队的成本会迅速增加。

SAP 数据服务非常适合使用 SAP  ERP 系统的公司，因为它与 SAP 数据服务无缝集成

15. Hevo

Hevo是一个用于 ETL 和 ELT 的数据集成平台，配有 150 多个连接器，用于从多个源提取数据。它是一种低代码工具，使用户可以轻松设计数据管道，而无需丰富的编码经验。

Hevo 提供一系列功能和优势，包括实时数据集成、自动模式检测以及处理大量数据的能力。 

16.Qlik Compose

Qlik Compose是一种数据仓库解决方案，可自动设计数据仓库并生成 ETL 代码。该工具可自动执行繁琐且容易出错的 ETL 开发和维护。这缩短了数据仓库项目的交付时间。

为此，Qlik Compose 运行自动生成的代码，该代码从源加载数据并将其移动到数据仓库。可以使用工作流设计器和调度程序来设计和调度此类工作流。

Qlik Compose 还具有验证数据并确保数据质量的能力。需要实时数据的从业者还可以将 Compose 与Qlik Replicate 集成。

17.Integrate.io

Integrate.io（以前称为 Xplenty）在我们的顶级 ETL 工具列表中获得了当之无愧的一席之地。其用户友好、直观的界面为全面的数据管理打开了大门，即使对于技术知识较少的团队成员也是如此。作为一个基于云的平台，Integrate.io 无需安装任何庞大的硬件或软件，并提供可随着您的业务需求而发展的高度可扩展的解决方案。

它能够连接从数据库到 CRM 系统等各种数据源，使其成为满足各种数据集成需求的多功能选择。它优先考虑数据安全，提供字段级加密等功能，并符合 GDPR 和 HIPAA 等关键标准。凭借强大的数据转换功能，用户可以在 ETL 过程中轻松清理、格式化和丰富数据。

18. Airebyte

Airbyte是领先的开源 ELT 平台。Airbyte 提供最大的数据连接器目录（350 个且还在不断增加），截至 2023 年 6 月有 40,000 名数据工程师在使用它。 

Airbyte 与 dbt 集成进行数据转换，并与 Airflow / Prefect / Dagster 集成进行编排。它具有易于使用的用户界面，并提供 API 和 Terraform Provider。 

 

Airbyte 因其开源性而与众不同；使用其无代码连接器构建器创建一个新连接器需要 20 分钟，并且您可以编辑任何现成的连接器，前提是您可以访问其代码。除了开源版本之外，Airbyte 还提供云托管版本 (Airbyte Cloud) 和付费自托管版本 (Airbyte Enterprise)，供您在想要生产管道时使用。

19. Astera Centerprise

Astera Centerprise是一款企业级、100% 无代码的 ETL/ELT 工具。作为 Astera 数据堆栈的一部分，Centerprise 具有直观且用户友好的界面，学习曲线短，允许所有技术级别的用户在几分钟内构建数据管道。

自动化数据集成工具提供了一系列功能，例如与多个数据源和目的地的开箱即用连接、人工智能驱动的数据提取、人工智能自动映射、内置高级转换和数据质量功能。用户可以轻松提取非结构化和结构化数据，对其进行转换，然后使用数据流将其加载到他们选择的目的地。这些数据流可以使用内置作业调度程序自动运行在特定的时间间隔、条件或文件删除情况下