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Atualmente, as empresas precisam lidar com quantidades cada vez maiores de dados. Por isso, devem contar com ferramentas e processos capazes de facilitar o armazenamento e a análise dessas informações, como o ETL (em português, extrair, transformar e carregar).
Uma das características da Era da Informação é que os dados estão em todos os lugares. Diariamente, 2.5 quintilhões de bytes de dados são produzidos em forma de texto, imagens, vídeos e áudios. Portanto, é importante contar com ferramentas voltadas para o processamento, armazenamento e análise dessas informações.
No entanto, para lidar com esses dados com maior eficiência, você deve escolher uma ferramenta que se enquadre dentro dos objetivos de seus negócios e que não ofereça barreiras na implementação e integração.
Neste artigo, vamos apresentar 10 ferramentas de ETL e explicar como elas funcionam e podem ser aplicadas nas empresas.
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Ferramentas essenciais de ETL
A seguir, vamos apresentar algumas das principais ferramentas de ETL disponíveis no mercado.
- 1. IBM DataStage:
O IBM DataStage é uma ferramenta de integração de dados construída em torno de um design cliente-servidor. A partir de um cliente Windows, as tarefas são criadas e executadas em um repositório de dados central em um servidor. A ferramenta foi projetada para oferecer suporte a ETL e modelos de extração, carregamento e transformação (ELT) e oferece suporte a integrações de dados em várias fontes e aplicativos.
- 2. Oracle Data Integrator:
O Oracle Data Integrator (ODI) é uma plataforma projetada para criar, gerenciar e manter fluxos de trabalho de integração de dados entre organizações. Essa ferramenta oferece suporte a todo o espectro de solicitações de integração de dados, desde carregamentos em lote de alto volume até serviços de dados de arquitetura orientada a serviços.
- 3. Snowplow:
Essa ferramenta é uma das melhores plataformas de extração de dados disponível. Ela permite que a empresa colete os seus próprios dados granulares, em sua própria conta na nuvem, dando mais liberdade aos analistas de dados.
Além disso, os seus dados ficam disponíveis em tempo real e podem ser carregados em qualquer data warehouse. Desse modo, essas informações podem ser usadas facilmente para potencializar ferramentas de BI, relatórios personalizados ou modelos de aprendizado de máquina.
- 4. Fivetran:
Fivetran é uma solução de ELT, com base em nuvem, que traz conveniência ao seu processo de gerenciamento de dados. Ela auxilia na integração de dados com as principais plataformas de data warehouse disponíveis no mercado. O software fácil de usar acompanha as atualizações da API e extrai os dados mais recentes do seu banco de dados em minutos.
- 5. Segment:
Plataforma que faz a coleta, limpeza e controle de dados de clientes para enviá-los ao armazenamento. Essa ferramenta fornece uma API com fontes de biblioteca nativas traduzida em todos os idiomas, e dá o suporte necessário na coleta e nas rotas de dados de clientes para mais de 180 ferramentas e serviços de bancos de dados diferentes. Por fim, ela orienta esses dados brutos coletados às data warehouses para exploração e análise avançada.
- 6. Talend Data Integration:
Solução de integração de dados ETL de código aberto compatível com fontes de dados locais e na nuvem. Essa ferramenta inclui centenas de integrações pré-construídas.
Os componentes de dados podem ser conectados para executar trabalhos por meio da GUI (Graphical User Interface, ou Interface Gráfica de Usuário) de arrastar e soltar do Open Studio do Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics e outras fontes de dados.
- 7. Stitch:
Serviço de integração de dados projetado para obter dados de mais de 130 plataformas, serviços e aplicativos. A ferramenta centraliza essas informações em um data warehouse sem exigir nenhuma codificação manual.
Onde encontrar uma formação adequada em bancos de dados
Profissionais qualificados em bancos de dados são altamente requisitados atualmente. Para se tornar um deles, você precisa buscar uma formação sólida, que inclua competências para ETL, Big Data, SQL, PL/SQL, TSQL, noSQL, em Linux e Windows.
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