Las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) se utilizan para migrar datos de fuentes dispares, procesar los datos y cargarlos en un sistema objetivo o almacén de datos. El proceso suele ofrecer a los usuarios una mejor consulta y análisis, incluida la visualización, y mejores capacidades de toma de decisiones como resultado.
En este artículo, discutiremos las mejores herramientas y software ETL de 2024 y te ayudaremos a determinar cuál es la mejor opción para tu negocio.
Comparación de las mejores herramientas y software ETL
Para ayudarte a decidir qué herramienta ETL se adapta mejor a tus necesidades, hemos compilado una tabla de comparación con aspectos clave de cada software. La tabla destaca características importantes, como la arquitectura serverless, conectores, mapeo visual, procesamiento en tiempo real y recomendaciones de IA durante la transformación de datos.
A continuación, hemos revisado ocho opciones principales de herramientas y software ETL y destacado sus mejores casos de uso, características clave, pros, contras y precios.
Plataforma de Inteligencia de Datos Databricks: La mejor para análisis avanzados e información impulsada por IA
Imagen: Databricks
La Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks ofrece a los usuarios soluciones ETL potentes, rápidas, eficientes y escalables, todo con una interfaz amigable y fácil de usar. Está impulsada por un motor de inteligencia de datos que se encuentra encima de un data lakehouse, que sirve como la base unificada para todos los datos y la gobernanza. Por lo tanto, entiende las cualidades únicas de los datos del cliente.
PREMIUM: Considera contratar a un arquitecto de datos para gestionar tus procesos ETL.
Una interfaz de lenguaje natural hace que las consultas sean en su mayoría sin código y permite a los usuarios escribir código, resolver problemas y encontrar respuestas. También cuenta con una interfaz de arrastrar y soltar para ayudar a los desarrolladores a construir modelos y una serie de funciones de colaboración.
Precio
Databricks ofrece un modelo de precios de pago por uso sin costos iniciales. El precio se calcula en función del número de Unidades de Databricks, una unidad normalizada de potencia de procesamiento en la plataforma:
Workflows & Streaming Jobs: Desde $0.07 por DBU.
Delta Live Tables: Desde $0.20 por DBU.
Databricks SQL: A partir de $0.22 por DBU.
Computación de propósito general para cargas de trabajo interactivas: Desde $0.40 por DBU.
Inferencia en tiempo real sin servidor: Desde $0.07 por DBU.
Los compradores interesados deben preguntar sobre los descuentos de Databricks por compromiso de uso y la prueba gratuita de 14 días.
Funciones
Motor de inteligencia de datos: La plataforma está impulsada por un motor de inteligencia de datos construido en un data lakehouse de la empresa y combinado con IA generativa, lo que le permite comprender la semántica única de los datos de la organización.
Interfaz de lenguaje natural: Utilizar una interfaz de lenguaje natural hace que las consultas sean tan simples como hacer una pregunta a un compañero de trabajo.
Interfaz de arrastrar y soltar: Los desarrolladores pueden arrastrar y soltar fácilmente piezas de código y algoritmos al construir modelos de transformación.
Herramientas de colaboración: La plataforma enfatiza la colaboración como un factor clave de diseño. Esto se evidencia en funciones como cuadernos compartidos, exploración colaborativa y gobernanza unificada.
Interfaz unificada: Databricks cuenta con una interfaz y herramientas unificadas para varias tareas de datos, incluyendo procesamiento de datos, generación de paneles y visualizaciones, programación, seguridad, gobernanza, disponibilidad y recuperación ante desastres.
Figura A: Databricks permite a los usuarios supervisar la calidad de los datos para medir el progreso de los procesos ETL. Imagen: Databricks
Pros
Flexibilidad para utilizar cualquier fuente de datos y disponible en varios idiomas.
Altamente escalable y confiable.
La interfaz de lenguaje natural facilita las consultas.
La IA generativa optimiza y administra la infraestructura de manera única para tu organización.
Admite varios tipos de datos, lo que permite mejorar el manejo y gestión de datos.
Contras
Algunos usuarios sugieren que Databricks podría mejorar la facilidad de su implementación, administración y mantenimiento.
¿Por qué elegimos la Plataforma de Inteligencia de Datos Databricks?
La Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks destaca como una de nuestras principales opciones para análisis avanzados e información impulsada por IA debido a su integración central con un motor de inteligencia de datos y IA generativa. La IA generativa sofisticada simplifica significativamente el análisis de datos, permitiendo a los usuarios acceder rápidamente a información valiosa sin tener que interactuar con un código complejo.
Luego está su incomparable facilidad de uso. La interfaz de lenguaje natural de la plataforma transforma la consulta de datos en una tarea sencilla, como preguntar casualmente a un colega. También nos impresionó la interfaz de arrastrar y soltar que se adapta excepcionalmente bien a los desarrolladores y las herramientas de colaboración que promueven un entorno de trabajo cohesionado. La opinión de los usuarios y expertos también solidifica la posición de Databricks como una herramienta ETL líder.
AWS Glue: La mejor para integraciones en el ecosistema AWS
Imagen: AWS
Probablemente te estés preguntando por qué AWS eligió usar la palabra “glue” para nombrar esta herramienta ETL. Bueno, es metafórico en el sentido de pegar las cosas juntas, en este caso, conectar e integrar fuentes de datos dispares.
AWS Glue reúne diversas fuentes de datos como bases de datos y buckets S3, diferentes formatos de datos y herramientas de procesamiento y análisis de datos. “Glue” denota simplicidad y efectividad, que es exactamente lo que ofrece a los usuarios AWS Glue. Une de manera fluida diferentes elementos de un pipeline de datos, proporcionando una solución ETL flexible que la hace única en comparación con otras herramientas ETL.
Precio
El modelo de precios es de pago por uso y es gratuito para los primeros millones de accesos y objetos almacenados, luego se factura mensualmente en función del uso posterior. A continuación, se muestra un ejemplo del precio basado en el uso de varios servicios:
Trabajos ETL y Sesiones interactivas: Precio por hora, facturado por segundo, para trabajos ETL y sesiones interactivas. Por ejemplo, un trabajo AWS Glue Apache Spark que se ejecuta durante 15 minutos y usa 6 DPUs incurriría en 1 DPU-Hour a $0.44.
AWS Glue DataBrew: El coste de cada sesión interactiva de 30 minutos es de $1.00.
Catálogo de datos: Los primeros millones de objetos almacenados son gratuitos, y los primeros millones de accesos también son gratuitos.
Crawlers: Se paga una tarifa por hora, facturada por segundo.
El precio también puede variar en función de la región del servidor de AWS.
Funciones
Serverless: AWS Glue es sin servidor, por lo que no hay necesidad de preocuparse por gestionar la infraestructura.
Catálogo de datos: El Catálogo de datos es un repositorio centralizado de metadatos que proporciona una vista unificada de tus fuentes de datos.
Crawlers: Los usuarios pueden configurar crawlers para conectarse a fuentes de datos.
Tuberías de ingestión continua: Es simple y fácil configurar tuberías de ingestión continua para preparar datos en streaming utilizando la función ETL en tiempo real.
Trabajos ETL y sesiones interactivas: Genera automáticamente código para realizar tu ETL después de especificar la ubicación o ruta donde se almacenan los datos.
Figura B: Los trabajos ETL de AWS Glue facilitan el trabajo de los procesos ETL. Imagen: AWS
Pros
Los usuarios, incluidos los usuarios por primera vez, han informado que es fácil de usar.
Compatible con todos los tipos de cargas de trabajo, incluidos ETL, extracción-carga-transformación, por lotes, en streaming y más.
Escalable a demanda para manejar cualquier tamaño de datos.
Los usuarios pueden descubrir y conectarse a más de 70 diversas fuentes de datos.
Contras
Soporta nativamente solo dos lenguajes de programación, Python y Scala.
Personalización y control limitados.
¿Por qué elegimos AWS Glue?
AWS es la mejor para integraciones en el sistema AWS debido a su diseño intrínseco para fusionarse con servicios de AWS como buckets S3 y bases de datos. El nombre metafórico no es solo un nombre inteligente, sino una representación precisa de la capacidad de esta herramienta ETL para conectar e integrar sin problemas varias fuentes de datos, formatos y herramientas de procesamiento dentro del paisaje de AWS. Otro factor clave es su arquitectura sin servidor, que elimina la carga de gestionar la infraestructura.
La retroalimentación de los usuarios también destaca su facilidad de uso, incluso para los usuarios por primera vez, y su sólido soporte para varias cargas de trabajo, incluidos ETL, ELT, por lotes y en tiempo real. También es escalable y maneja bien cualquier tipo de carga de trabajo, y la capa de precios gratuita para los primeros millones de accesos y objetos almacenados es definitivamente una característica atractiva, lo que permite a las organizaciones explorar sus capacidades sin costos inmediatos.
Google Cloud Dataflow: La mejor para el procesamiento de datos en tiempo real y las integraciones de Google Cloud
Imagen: Google Cloud
Dataflow, una herramienta ETL líder basada en las opiniones de los usuarios, está diseñada para la gestión de datos tanto en streaming como por lotes. Su arquitectura sin servidor la convierte en una solución rápida y rentable que capacita a los usuarios con información en tiempo real y capacidades de aprendizaje automático.
Con $300 en créditos gratuitos para nuevos clientes, Dataflow se destaca por su simplicidad en las operaciones, la gestión automatizada de recursos y la capacidad de escalar recursos eficientemente. Está bien integrado con otros servicios de Google y utiliza la tecnología de código abierto Apache Beam para orquestar los pipelines de datos que se utilizan en las operaciones ETL de Dataflow.
Precio
El precio se basa en un modelo de pago por uso. El proveedor ofrece $300 en créditos gratuitos a nuevos clientes para probar el servicio.
Funciones
IA en tiempo real lista para usar: Dataflow viene con una función de aprendizaje automático listo para usar que incluye GPU NVIDIA y patrones listos para usar.
Escalamiento automático de recursos: Escalamiento automático horizontal y vertical para maximizar la utilización de recursos.
Monitoreo y observabilidad: Los usuarios pueden observar, diagnosticar y solucionar problemas en cada paso del pipeline de Dataflow.
Arquitectura sin servidor: No es necesario preocuparse por la infraestructura subyacente.
Integración: Integración profunda con los servicios de Google Cloud.
Plantillas de Dataflow: Los usuarios pueden compartir fácilmente sus pipelines con los miembros del equipo.
Figura C: Dataflow de Google Cloud permite a los usuarios crear un trabajo a partir de una plantilla. Imagen: Stack Overflow
Pros
Dataflow simplifica de manera rentable el proceso de integración de datos.
Viene con una interfaz intuitiva que es fácil de navegar, lo que la hace accesible para usuarios de todos los niveles de habilidad.
Dataflow se puede utilizar en conjunto con otros servicios de Google Cloud para consultar datos de diversas fuentes, como AWS y Azure.
Contras
Algunos usuarios han reportado tener dificultades para predecir el coste.
La dependencia de Apache Beam y las tecnologías específicas de Google Cloud tienen el potencial de crear un bloqueo de proveedor.
¿Por qué elegimos Google Cloud Dataflow?
Google Cloud Dataflow destaca principalmente por su combinación de capacidades de gestión de datos en streaming y por lotes. También recomendamos esta herramienta ETL por su arquitectura sin servidor, que no solo ofrece una solución rentable y eficiente, sino que también capacita a los usuarios con información en tiempo real y capacidades de aprendizaje automático. Y $300 en créditos gratuitos para nuevos clientes es una excelente manera de probarlo sin costos iniciales.
Azure Data Factory: La mejor para integraciones fluidas con Azure
Imagen: Microsoft
Azure Data Factory es un servicio de integración de datos totalmente gestionado y sin servidor que permite a los usuarios integrar visualmente fuentes de datos. Viene con más de 90 conectores integrados. Los usuarios pueden construir procesos ETL sin código en una interfaz intuitiva o escribir su propio código. Se destaca por su capacidad única de integrarse sin problemas con Azure Synapse Analytics, lo que permite a los usuarios analizar datos y extraer información empresarial.
Precio
El precio se basa en un modelo de pago por uso, con un crédito gratuito de $200 para que los usuarios lo utilicen en un plazo de 30 días.
Funciones
Orquestación de datos: Azure Data Factory maneja tareas híbridas de ETL, ELT e integración de datos.
Diseño centrado en el usuario: Azure Data Factory se enfoca en la usabilidad con diseñadores que pueden crear flujos de trabajo visualmente.
Transformación: Utiliza flujos de datos visuales o servicios informáticos, como Azure HDInsight y Azure Databricks, para transformar datos.
90 conectores integrados: Adquiere datos de numerosas fuentes de big data.
Navegación intuitiva: La interfaz proporciona caminos claros para crear pipelines, conjuntos de datos y actividades.
Figura D: La interfaz intuitiva de Azure Data Factory permite a los usuarios navegar fácilmente por los procesos que necesitan. Imagen: Microsoft
Pros
Conocido por su interfaz fácil de usar, es adecuado tanto para principiantes como para expertos.
Proporciona funciones de transformación de datos, lo que te permite limpiar y reformatear los datos extraídos al formato de destino necesario.
Capaz de escalar la potencia de procesamiento arriba o abajo según el volumen de ETL.
Las organizaciones que buscan modernizar SQL Server Integration Services encontrarán fácil trasladar los paquetes SSIS a la nube.
Excelentes capacidades de integración.
Contras
Tiene una curva de aprendizaje empinada, especialmente para los usuarios que son nuevos en el ecosistema de Azure.
Algunos usuarios han encontrado que esta herramienta ETL es cara, especialmente para operaciones de datos a gran escala.
¿Por qué elegimos Azure Data Factory?
Seleccionamos Azure Data Factory como una de las mejores herramientas ETL para 2024, enfatizando su papel como una solución fundamental en el panorama de la integración de datos. Este servicio de integración de datos completamente gestionado y sin servidor está diseñado para facilitar la integración de fuentes de datos de forma visual a través de una interfaz intuitiva o código personalizado, atendiendo a una amplia gama de experticias de usuario.
Con su oferta de más de 90 conectores integrados, simplifica el proceso de construcción de flujos de trabajo ETL, convirtiéndose en un activo invaluable para las empresas que buscan aprovechar los datos para análisis perspicaces.
Workato: La mejor para automatización de flujos de trabajo en diversas aplicaciones y bases de datos
Imagen: Workato
Workato se destaca como una herramienta ETL con funcionalidades ETL para automatizar flujos de datos y transferir datos entre diversas aplicaciones y bases de datos de manera fluida. Los usuarios pueden extraer datos conectándose a múltiples fuentes heterogéneas, como bases de datos, archivos, APIs, aplicaciones en la nube, hojas de cálculo, servicios web y más usando más de 1,000 conectores preconstruidos.
Hay una amplia gama de herramientas disponibles para transformar estos datos antes de cargarlos en el sistema objetivo. También cuenta con una función de ETL inverso que permite devolver los datos a los sistemas fuente, lo que garantiza que las ideas valiosas regresen a los sistemas operativos.
Precio
Workato no proporciona información de precios en su sitio web, pero ofrece una estimación personalizada previa solicitud. Sin embargo, los usuarios pueden registrarse para obtener una demostración gratuita para probar la plataforma.
Funciones
Interfaz de baja o sin código: Workato proporciona una interfaz amigable que requiere poco o ningún código en algunos casos, lo que la hace accesible a usuarios de todos los niveles de habilidad técnica.
Conectores preconstruidos: Viene con más de 1,000 conectores preconstruidos, lo que permite una integración fluida en diversas aplicaciones.
Sincronización de datos en tiempo real: Admite la