8 个最佳 ETL 工具

• 最适合高级分析和人工智能驱动的见解：Databricks 数据智能平台
• 最适合 AWS 生态系统集成：AWS胶水
• 最适合实时数据处理和 Google Cloud 集成：谷歌云数据流
• 最适合无缝 Azure 集成：Azure 数据工厂
• 最适合跨不同应用程序和数据库的工作流程自动化：沃卡托
• 最适合跨各种环境的复杂数据集成：MuleSoft Anypoint 平台
• 最适合广泛的连接和人工智能驱动的优化：Informatica 云数据集成
• 最适合可预测的定价：SnapLogic智能集成平台

(ETL) 工具用于从不同源迁移数据、预处理数据并将其加载到目标系统或数据仓库中。该过程通常为用户提供更好的查询和分析，包括可视化，并因此提供更好的决策能力。

在本文中，我们将讨论 2024 年最好的 ETL 工具和软件，并帮助您确定哪一个最适合您的业务。

ETL（提取、转换和加载）是数据集成和仓储的基本过程。它涉及从各种来源提取数据，将其转换为一致的格式，然后将其加载到目标数据库或数据仓库中进行分析和报告。 ETL 在确保企业数据质量、一致性和可访问性方面发挥着至关重要的作用，使他们能够根据来自不同数据源的可靠见解做出明智的决策。

什么是 ETL 工具？

ETL 工具有助于从多个源（例如数据库、文件和应用程序）提取数据，根据预定义的规则或转换对其进行转换，并将其加载到目标目的地（例如数据仓库或数据库）。 ETL 工具通常提供用于设计和管理数据工作流程的图形界面，允许用户轻松配置数据提取、转换和加载任务，而无需广泛的编程知识。 ETL 工具具有调度、监控和错误处理等功能，可帮助组织高效集成和管理数据。

顶级 ETL 工具和软件比较

为了帮助您确定哪种 ETL 工具最适合您的需求，我们编制了一个比较表，其中列出了每个软件的关键方面。该表突出显示了重要功能，例如无服务器架构、连接器、可视化映射、实时处理和数据转换过程中的 AI 建议。

下面，我们回顾了八种顶级 ETL 工具和软件选项，并重点介绍了它们的最佳用例、主要功能、优缺点和定价。

Databricks 数据智能平台：最适合高级分析和 AI 驱动的见解

Databricks 数据智能平台为用户提供功能强大且用户友好、快速、高效且可扩展的 ETL 解决方案。它由位于数据湖房顶部的数据智能引擎提供支持，数据湖房是所有数据和治理的统一基础。因此，它了解客户数据的独特品质。

高级：考虑管理您的 ETL 流程。

自然语言界面使得查询几乎不需要代码，并允许用户编写代码、解决问题并找到答案。它还配备了拖放界面，可帮助开发人员构建模型和许多协作功能。

定价

Databricks 提供即用即付的定价模式，无需任何前期成本。定价是根据 Databricks 单元的数量计算的，Databricks 单元是平台上处理能力的标准化单位：

• 工作流程和流媒体作业：每个 DBU 起价为 0.07 美元。
• 达美航空直播桌：每个 DBU 起价为 0.20 美元。
• 数据库 SQL：每个 DBU 起价为 0.22 美元。
• 交互式工作负载的通用计算：每个 DBU 起价为 0.40 美元。
• 无服务器实时推理：每个 DBU 起价为 0.07 美元。

有兴趣的买家应询问 Databricks 的使用承诺折扣和 14 天免费试用。

特征

• 数据智能引擎：该平台由基于公司数据湖库构建的数据智能引擎提供支持，并与生成式人工智能相结合，使其能够理解组织数据的独特语义。
• 自然语言界面：使用自然语言界面使查询就像向同事提问一样简单。
• 拖放界面：开发人员在构建转换模型时可以轻松拖放代码和算法。
• 协作工具：该平台强调协作作为关键设计因素。这在共享笔记本、协作探索和统一治理等功能中表现得很明显。
• 统一接口：Databricks 配备了用于多种数据任务的统一界面和工具，包括数据处理、生成仪表板和可视化、调度、安全性、治理、可用性和灾难恢复。

优点

• 灵活使用任何数据源并提供多种语言版本。
• 高度可扩展且可靠。
• 自然语言界面使查询变得容易。
• 生成式 AI 专门为您的组织优化和管理基础设施。
• 支持各种数据类型，从而改进数据处理和管理。

缺点

• 一些用户建议 Databricks 可以增强其部署、管理和维护的便利性。

为什么我们选择Databricks数据智能平台？

Databricks 数据智能平台因其与数据智能引擎和生成人工智能的核心集成而脱颖而出，成为我们高级分析和人工智能驱动洞察的首选之一。复杂的生成式人工智能使数据分析显着简化，使用户无需与复杂的代码交互即可快速获取有价值的见解。

然后是它无与伦比的易用性。该平台的自然语言界面将数据查询转变为一项简单的任务——就像随意询问同事一样。我们还对非常适合开发人员的拖放界面以及促进有凝聚力的工作环境的协作工具印象深刻。用户和专家的反馈进一步巩固了 Databricks 作为领先 ETL 工具的地位。

AWS Glue：最适合 AWS 生态系统集成

您可能想知道为什么 AWS 选择使用“胶水”这个词来命名这个 ETL 工具。嗯，它是一种将事物粘合在一起的隐喻，在本例中是连接和集成不同的数据源。

AWS Glue 汇集了各种数据存储（例如数据库和 S3 存储桶）、不同的数据格式以及数据处理和分析工具。 Glue 意味着简单和高效，这正是 AWS Glue 为用户提供的服务。它将数据管道的不同元素无缝地绑定在一起，提供灵活的 ETL 解决方案，使其与其他 ETL 工具相比独一无二。

定价

定价模式是即用即付，前一百万次访问和存储的对象免费，然后根据使用情况按月计费。以下是基于各种服务的使用情况的定价示例：

• ETL 作业和交互式会话：ETL 作业和交互式会话按小时计费，按秒计费。例如，运行 15 分钟并使用 6 个 DPU 的 AWS Glue Apache Spark 作业将产生 1 DPU 小时费用，价格为 0.44 美元。
• AWS Glue DataBrew：每个 30 分钟互动会话的费用为 1.00 美元。
• 数据目录：存储的前 100 万个对象是免费的，前 100 万次访问也是免费的。
• 爬行者：您按小时付费，按秒计费。

定价也可能根据 AWS 服务器区域的不同而有所不同。

特征

• 无服务器：AWS Glue 是无服务器的，因此无需担心管理任何基础设施。
• 数据目录：数据目录是一个集中式元数据存储库，提供数据源的统一视图。
• 爬行者：用户可以设置爬虫来连接数据源。
• 连续摄取管道：使用流式 ETL 功能可以简单轻松地设置连续摄取管道来准备流式数据。
• ETL 作业和交互式会话：指定数据存储位置或路径后，自动生成代码以执行 ETL。

优点

• 用户，包括首次使用的用户，都表示它很容易使用。
• 支持所有工作负载，包括 ETL、、批处理、流式处理等。
• 按需扩展以处理任何数据大小。
• 用户可以发现并连接到 70 多个不同的数据源。

缺点

• 原生仅支持两种编程语言：Python 和 Scala。
• 有限的定制和控制。

我们为什么选择 AWS Glue？

AWS 最适合 AWS 系统集成，因为其内在设计旨在与 S3 存储桶和数据库等 AWS 服务合并。这种隐喻性的命名不仅是巧妙的品牌宣传，而且准确地体现了该 ETL 工具在 AWS 环境中无缝连接和集成各种数据存储、格式和处理工具的能力。另一个关键因素是其无服务器架构，它消除了管理基础设施的负担。

用户反馈还强调了它的易用性（即使对于初次使用的用户也是如此），以及对各种工作负载（包括 ETL、ELT、批处理和流式处理）的强大支持。它还具有可扩展性，可以很好地处理任何类型的工作负载，并且前一百万次访问和存储对象的免费定价层绝对是一个诱人的功能，允许组织无需立即付费即可探索其功能。

Google Cloud Dataflow：最适合实时数据处理和 Google Cloud 集成

Dataflow 是一款基于用户评论的领先 ETL 工具，专为流数据管理和批量数据管理而设计。其无服务器架构使其成为一种快速、经济高效的解决方案，为用户提供实时洞察和机器学习功能。

Dataflow 为新客户提供 300 美元的免费积分，因其操作简单、自动化资源管理和高效扩展资源的能力而脱颖而出。它与其他 Google 服务完美集成，并使用 Apache Beam 开源技术来编排 Dataflow 的 ETL 操作中使用的数据管道。

定价

定价基于即用即付模式。该供应商向新客户提供 300 美元的免费积分来试用该服务。

特征

• 即用型实时人工智能：Dataflow 具有开箱即用的机器学习功能，其中包括 NVIDIA GPU 和即用型模式。
• 资源自动扩展：水平和垂直自动缩放，以最大限度地提高资源利用率。
• 监控和可观察性：用户可以观察、诊断Dataflow管道中的每一步并排除故障。
• 无服务器架构：无需担心底层基础设施。
• 一体化：与 Google Cloud 服务深度集成。
• 数据流模板：用户可以轻松地与团队成员共享他们的管道。

优点

• 数据流经济高效地简化了过程。
• 配备易于导航的直观界面，适合所有技能水平的用户使用。
• Dataflow 可以与其他 Google 云服务结合使用，以查询来自各种来源（例如 AWS 和 Azure）的数据。

缺点

• 一些用户报告说很难预测成本。
• 对 Apache Beam 和 Google Cloud 特定技术的依赖有可能造成供应商锁定。

我们为什么选择 Google Cloud Dataflow？

Google Cloud Dataflow 之所以能脱颖而出，主要是因为它融合了流式处理和批量数据管理功能。我们还推荐这款 ETL 工具用于其无服务器架构，它不仅提供了经济高效的解决方案，而且还为用户提供了实时洞察和机器学习功能。为新客户提供 300 美元的免费积分是无需任何前期费用即可试用的好方法。

Azure 数据工厂：最适合无缝 Azure 集成

Azure 数据工厂是一种完全托管的无服务器数据集成服务，允许用户直观地集成数据源。它配有 90 多个内置连接器。用户可以在直观的界面中构建无代码的 ETL 流程或编写自己的代码。它因其与 Azure Synapse Analytics 无缝集成的独特能力而脱颖而出，允许用户解析数据并提取业务见解。

定价

定价基于即用即付模式，并提供 200 美元的免费信用额度供用户在 30 天内使用。

特征

• 数据编排：Azure 数据工厂处理混合 ETL、ELT 和数据集成任务。
• 以用户为中心的设计：Azure 数据工厂强调设计人员能够直观地创建工作流的可用性。
• 转型：利用可视数据流或计算服务（例如 Azure HDInsight 和 Azure Databricks）来转换数据。
• 90个内置连接器：从众多大数据源获取数据。
• 直观的导航：该界面提供了创建管道、数据集和活动的清晰途径。

优点

• 它以其用户友好的界面而闻名，适合初学者和专家。
• 提供数据转换功能，允许您清理提取的数据并将其重新格式化为所需的目标格式。
• 能够根据 ETL 量来提高或降低处理能力。
• 希望实现 SQL Server Integration Services 现代化的组织会发现将 SSIS 包移动到云中很容易。
• 优秀的集成能力。

缺点

• 学习曲线陡峭，特别是对于刚接触 Azure 生态系统的用户而言。
• 一些用户发现这个 ETL 工具很昂贵，特别是对于大规模数据操作。

我们为什么选择 Azure 数据工厂？

我们选择 Azure 数据工厂作为 2024 年最佳 ETL 工具之一，强调其作为数据集成领域关键解决方案的作用。这种完全托管的无服务器数据集成服务旨在通过直观的界面或自定义代码促进无缝数据源集成，满足广泛的用户专业知识。

它提供 90 多个内置连接器，简化了构建 ETL 工作流程的过程，使其成为寻求利用数据进行深入分析的企业的宝贵资产。

Workato：最适合跨不同应用程序和数据库的工作流程自动化

Workato 作为 ETL 工具脱颖而出，其 ETL 功能可实现数据工作流程自动化并在各种应用程序和数据库之间顺利传输数据。用户可以使用 1,000 多个预构建的连接器连接到多个异构源（例如数据库、文件、API、云应用程序、电子表格、Web 服务等）来提取数据。

在将数据加载到目标系统之前，可以使用多种工具来转换这些数据。它还具有反向 ETL 功能，允许将数据推回源系统，从而确保有价值的见解返回到操作系统。

定价

Workato 不会在其网站上提供定价信息，但会根据要求提供定制估算。不过，用户可以注册免费演示来试用该平台。

特征

• 低代码、无代码接口：Workato 提供了一个用户友好的界面，在某些情况下需要很少的编码或不需要编码，从而使所有技术技能水平的用户都可以使用它。
• 预制连接器：配备 1,000 多个预建连接器，可实现跨各种应用的无缝集成。
• 实时数据同步：支持实时数据同步，确保您的数据始终最新。
• 错误处理和监控：包括强大的错误处理和监控功能，以帮助维护集成的运行状况和性能。
• 反向ETL：数据洞察可以推回到操作系统中。
• 拖放式配方生成器：此功能简化了创建自动化工作流程的过程。

优点

• 直观且易于使用的界面。
• Workato 利用机器学习和专利技术来加速自动化的创建和实施。
• 灵活并支持各种数据源和目的地。
• 可扩展并能很好地处理大数据集。

缺点

• 一些用户提到 Workato 可能很昂贵，特别是考虑到一天可以执行的任务数量。
• 创建高级自动化可能需要一定程度的技术专业知识。

我们为什么选择沃卡托？

我们将 Workato 列为顶级 ETL 工具，主要是因为它具有强大的工作流自动化功能，这些功能可通过其低代码、无代码界面进行访问，从而使所有技术技能水平的用户都可以使用它。这种方法与 1,000 多个预构建的连接器相结合，使组织能够轻松连接到异构数据源。

拖放式配方构建器进一步简化了复杂自动化工作流程的创建，使技术和非技术用户无需深入的编码知识即可设计和实施数据流程。

实时数据同步是我们喜欢的另一个功能，因为它确保跨系统的数据始终是最新的。最后，Workato 的创新反向 ETL 功能允许洞察回流到操作系统中，从而增强整个组织内数据的价值和适用性。

MuleSoft Anypoint Platform：最适合跨各种环境的复杂数据集成

MuleSoft Anypoint Platform 是一款功能强大的 ETL 工具，具有一组强大的功能。它有一个包含数百个连接器的库来连接各种数据源，因此您不必依赖复杂的编码来提取数据。 MuleSoft 的 DataWeave 模块具有独特的功能，使其与其他 ETL 工具相比脱颖而出。

DataWeave 模块是转换过程的关键组件，是一个用户友好的数据映射图形界面，允许可视化的拖放操作来转换数据。转换支持各种数据格式，例如 XML、JSON、CSV 和平面文件，为用户提供了极大的灵活性。使用 MuleSoft，提取的数据会临时存储在暂存区域中。其他功能包括可视化数据映射和对各种数据格式的支持。

定价

定价基于使用量和 vCore（Anypoint Platform 成本的主要计量单位）。 vCore 大致相当于虚拟 CPU 核心。用户可以注册 30 天免费试用，从而可以访问全套 Anypoint 平台功能，包括 ETL 组件和 DataWeave。

特征

• 数据编织：具有图形映射界面的强大数据转换语言。
• 庞大的连接器库：数百个适用于各种数据库、应用程序、云服务和文件格式的预构建连接器。
• 灵活性：支持多种数据格式，例如 XML、JSON 和 CSV。
• 可扩展性：处理大量数据和复杂的转换。
• 视觉映射：用于开发 ETL 流程的直观拖放环境。

优点

• 用户友好的界面简化了 ETL 开发。
• 与各种数据源无缝集成。
• 可视化工具带来低代码环境。
• 以强大的企业平台为后盾。

缺点

• 复杂的定价体系。
• 如果一些用户的需求是基本的，他们可能会发现完整的平台让人难以承受。

我们为什么选择 MuleSoft Anypoint 平台？

虽然平台定价系统可能很复杂，但由于其全面的数据连接方法，我们选择它作为跨不同环境的复杂数据集成的顶级 ETL 工具。

凭借其庞大的连接器库和创新的 DataWeave 模块，MuleSoft 可以集成和转换数据，无论格式或来源如何。可视化的拖放操作能力不仅增强了转换过程，而且支持多种数据格式，为用户提供了良好的灵活性。

Informatica 云数据集成：最适合广泛的连接和人工智能驱动的优化

Informatica Cloud Data Integration 拥有与一系列数据源的广泛连接，包括云应用程序、本地应用程序和数据库、大数据平台、平面文件、社交媒体和 Web 数据。它提供了一组丰富的转换来准备和操作数据。

该平台还具有用户友好的向导和拖放式映射设计器，简化了技术用户和非技术用户的数据集成流程的开发。 ETL 作业按指定的时间间隔或基于触发器进行调度。该平台因其人工智能驱动的推荐模块（称为 CLAIRE）而脱颖而出，该模块在整个 ETL 流程中提供智能建议和推荐，从而提高效率和性能。

定价

供应商使用基于消费的定价模型。 Informatica 处理单元是基本计量单位。消耗的 IPU 数量基于数据处理任务期间使用的计算资源。该供应商还提供 30 天的试用期，允许潜在客户在订阅之前探索该平台的功能。

特征

• 超过 400 个预建连接器：连接到大量云和本地数据源。
• 地图设计师：用户友好的拖放可视化界面，用于构建数据集成映射。
• 广泛的转变：为常见和复杂的数据转换提供内置支持。
• 无服务器和云原生执行：根据工作负载灵活的处理选项。
• 调度和监控：用于作业调度、实时监控和故障排除的工具。
• AI 支持的推荐 (CLAIRE)：提供优化数据流的智能建议。

优点

• 可扩展、按需付费的消费模式。
• 用户友好的向导和可视化工具。
• 用于优化不同数据工作负载执行的选项。
• 广泛的开箱即用的 ETL 要求。
• 访问资源、知识库和活跃的用户社区。

缺点

• 对于可变工作负载，基于消耗的定价可能不太可预测。
• 存在某种程度的供应商锁定。

我们为什么选择 Informatica 云数据集成？

我们的决定植根于 Informatica 的 AI 模块 CLAIRE 及其强大的连接性，该模块具有 400 多个预构建的连接器，几乎适用于任何数据源。这种广泛的连接和人工智能驱动的优化使其成为寻求充分利用数据潜力的企业的最佳选择。智能建议极大地简化了 ETL 流程。

SnapLogic 智能集成平台：最适合可预测的定价

SnapLogic 使用由 700 多个预构建连接器（称为 Snap）组成的庞大库从各种来源提取数据，例如云应用程序、本地数据库、文件格式、大数据平台以及物联网设备和协议。提取后，数据将使用可视化的拖放界面进行转换。

该平台将数据无缝发送到最终目的地，该目的地可能是云数据仓库、数据库、应用程序或分析平台。处理可以实时完成，也可以通过传统的批处理完成。一个名为 Iris 的人工智能模块会在转换过程中提出建议。然而，与其他 ETL 工具相比，该工具脱颖而出的主要问题是其可预测的定价模型。我们将在下面详细讨论定价。

定价

SnapLogic 强调预先可预测的定价。定价基于包的大小和配置，包括添加到配置中的特定 Snap。定价的一些关键方面包括：

• 无限数据：无论您最初加载的是 1 GB 数据还是 100 TB 数据，套餐定价都保持不变。然而，极高吞吐量的用例可能会导致定制定价讨论。
• 核心快照：这些都是免费的，是核心系统的一部分，并且包含在每次购买中。
• 优质快照：某些 Snap Pack 是收费的。这些被称为高级 Snap，有两个级别 - 第一级 (+45,000 美元) 和第二级 (+15,000 美元)。
• 基于配置的定价：套餐具有高度可配置性，如果将可选附加功能添加到套餐中，则会产生额外费用。

特征

• 广泛的 Snap 库：适用于大量应用程序、数据库和文件格式的预构建连接器。
• 灵活的部署选项：基于云或本地安装以实现安全性和敏捷性。
• Iris AI 协助：针对数据转换和管道构建的智能建议。
• 反向 ETL：将转换后的数据发送回您的应用程序，以从洞察中受益。
• 可视化 ETL 设计：直观的界面，无需大量编码即可构建复杂的数据管道。

优点

• 用户友好、低代码或无代码方法。
• 处理大型数据集和实时需求。
• 轻松连接到各种系统。
• 强大的安全性、监控工具和访问控制。
• 预先可预测的定价。

缺点

• 对于非常简单的用例，它可能比超级基本工具具有更陡峭的初始学习曲线。

为什么我们选择SnapLogic智能集成平台？

我们列入此列表的主要原因是 SnapLogic 的前期、可预测定价模型，该模型从一开始就为企业提供了清晰、透明的成本预期。定价可满足各种需求，对优质 Snap 实行分级定价，并免费提供大量核心 Snap。

如何选择最适合我的业务的 ETL 工具？

虽然每个组织都有独特的要求，但有一些普遍有益的基本功能：

• 帮助用户进行转换的可视化界面将帮助团队通过更快、更直观的数据转换更快地工作。
• 各种预构建的连接器还将帮助团队从源中提取数据，特别是当数据存储在许多不同的系统中时。
• 在执行推荐时，人工智能驱动的推荐是一件很棒的事情，因为它们可以快速识别数据模式并提供有关如何最佳处理不同数据格式的建议。
• 对于需要近乎即时地转换数据并反馈到源系统的企业，请考虑具有实时处理和反向 ETL 功能的 ETL 工具。
• 无服务器架构在确保数据团队不必担心基础设施管理而是专注于核心业务活动方面大有帮助。

审查方法

为了回顾 2024 年最好的 ETL 工具，我们进行了广泛的研究和当前的市场产品，将我们的列表缩小到这八个。我们考虑了用户体验、架构、人工智能功能、可视化映射、可扩展性、灵活性和易用性等因素。我们还分析了定价信息，以确保所选的软件解决方案为各种规模的企业提供价值。

我们的主要来源是供应商网站，我们在其中获取产品信息和文档。在可能的情况下，我们注册了免费试用和演示来测试产品。对于客户情绪，我们在信誉良好的软件评论网站上查看了数十条经过验证的客户评论。