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Die Tools lassen sich auch gut in Cloud Data Warehouses wie Amazon RedShift, Snowflake, Google BigQuery und Azure SQL integrieren. Diese Tools tragen zur ständig wachsenden Zahl von Datenquellen und Datenströmen bei, was den traditionellen ETL-Tools aufgrund ihres Batch-Ansatzes fehlt. Moderne ETL-Tools bieten mehr Sicherheit, da sie in Echtzeit Daten auf Fehler prüfen und anreichern. Zu diesen Streaming- und Data-Pipeline-ETL-Tools gehören Apache Kafka und die Kafka-Plattform Confluent, Matillion, Fivetran und Alooma. Distributed Streaming mit Kafka Die Open-Source -Plattform Kafka wird zum Aufbau von Echtzeit-Data-Pipelines und Stream-Processing-Anwendungen verwendet. ETL Tools im Vergleich - iRIX Software Engineering AG. Ursprünglich als Messaging Queue konzipiert, entwickelte sie sich schnell zu einer vollwertigen Streaming-Plattform, die täglich Billionen von Ereignissen in hochverteilten Microservices-Anwendungen verarbeitet. Kafka integriert unterschiedliche Systeme über nachrichtenbasierte Kommunikation – in Echtzeit und skalierbar.
Die Programmierer werden mir sagen, dass dies nicht wichtig ist, aber ich glaube nicht. Ein ETL ist ein Low Code (oder No Code) Tool und soll daher die Arbeit von nicht-technischem Personal vereinfachen. Die Anzahl der nativ verfügbaren Features ist daher in meinen Augen ein wesentliches Kriterium. Ich lade Sie zum Beispiel ein, diesen Artikel zu lesen, der dem Fuzzy-Matching gewidmet ist. Je nach verwendetem Tool ist der Fuzzy-Matching mehr oder weniger kompliziert einzurichten. Wer jedoch bereits Datenbanken abgeglichen hat, weiß, wie zeitaufwändig Qualitätsprobleme sein können. Eine native Fuzzy-Matching-Funktion (insbesondere, wenn verschiedene Algorithmen verfügbar sind) ist ein echtes Plus. Funktionalität Nr. 3: Load Von den 3 Buchstaben in "ETL" scheint mir das "L" am wenigsten kritisch zu sein. SSIS: Erstellen eines einfachen ETL-Pakets - SQL Server Integration Services (SSIS) | Microsoft Docs. Das Wichtigste für ETL sind ausreichende Exportmöglichkeiten in Standard-Austauschformate. Tatsächlich ist die Datenaufbereitung mit ETL-Tools oft nur der Ausgangspunkt für andere Prozesse (prädiktive Modellierung, Data Mining, Datenvisualisierung), die in spezialisierten Lösungen durchgeführt werden.
Sie müssen Ihre Bedürfnisse im Voraus definieren, um den Wert solcher Funktionen zu schätzen. Einige von ihnen mögen tatsächlich anekdotisch sein und werden für Sie nicht nützlich sein. Passen Sie also auf, nicht in die Marketingfalle zu tappen und uninteressante Komponenten zu kaufen. Als Beispiel sind hier einige der zusätzlichen Funktionen, die ich an der Anatella-Lösung am meisten schätze: NLP: Dieses Feature wurde ursprünglich für mich entwickelt (im Rahmen meiner Forschungsarbeit zur Viralität auf LinkedIn). Spracherkennung: nützlich, wenn Sie mit unstrukturierten Daten arbeiten. ETL: Vergleich, Auswahlkriterien, Beratung [Leitfaden 2022]. Visualisierungen mit R: Anatella bettet R-Code ein, der es ermöglicht, einfache Visualisierungen schnell zu erstellen. Diese Visualisierungen können verwendet werden, um eine erste Vorstellung von den Daten zu bekommen und Qualitätskontrollen durchzuführen. Ich verwende sie, um zu überprüfen, ob bei der Datenaufbereitung keine Daten verloren gegangen sind. Sie müssen also die ETL auswählen, die Ihren spezifischen Anforderungen am besten entspricht.
kundenspezifischen Ansprüche geeigneten Werkzeug sucht, der ist oft gezwungen, «Äpfel mit Birnen zu vergleichen»: Zwar gibt es heute sehr mächtige und bewährte Lösungen mit einem hohen Produktreifegrad, doch kann so Die iRIX Software Engineering AG ist seit Jahren in zahlreichen Datawarehouse- und ETL-Projekten tätig. Etl tools vergleich online. Die breite Palette von unterschiedlichen Kunden aus sehr unterschiedlichen Branchen sowie die verschiedenen von uns wahrgenommenen Rollen (Consulting, Konzeption und Design, Entwicklung, Projektmanagement, …) haben uns eine breit gefächerte Erfahrung mit verschiedenen Software- Produkten beschert. Es zeigt sich hierbei immer wieder, dass das «ideale» ETL-Tool nicht existiert. Vielmehr bringt jedes seine spezifischen Stärken und Schwächen mit sich, die, je nach Anforderungsrahmen, bedeutsam oder irrelevant sein können. Mit diesem Artikel wollen wir in Form eines «Werkstatt- und Erfahrungsberichtes» einen leicht verständlichen Überblick über vier ausgewählte ETL- Produkte (Informatica PowerCenter, Oracle Warehouse Builder (kurz: OWB), Ascential (IBM) Datastage sowie Cognos DecisionStream) bieten.