데이터 중심 조직으로서의 ETL 도구 이해

플라톤에 의해 재발행

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XNUMXD덴탈의 ETL 프로세스는 나중에 보고서 및 분석에 사용하기 위해 소스에서 대상 스토리지(일반적으로 데이터 웨어하우스)로 데이터를 이동하는 것으로 정의됩니다. 데이터는 처음에 비즈니스 요구 사항에 따라 특정 형식으로 변환 및 변환하기 전에 방대한 소스에서 추출됩니다.

ETL은 보고서 및 시각화를 작성하기 위해 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터에 의존하기 때문에 비즈니스 인텔리전스 및 분석 사용 사례에 필요한 가장 통합된 프로세스 중 하나입니다. 이는 실행 가능하고 운영 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 효과적인 전략을 구축하는 데 도움이 됩니다.

ETL 프로세스 이해

이해하기 전에 ETL 도구는 무엇입니까, 먼저 ETL 프로세스를 이해해야 합니다.

발췌: 이 단계에서는 플랫 파일, 하둡 파일, XML, JSON 등과 같은 다양한 형식으로 존재하는 방대한 소스 배열에서 데이터를 추출합니다. 그런 다음 추출된 데이터는 추가 변환이 수행되는 스테이징 영역에 저장됩니다. 따라서 데이터 웨어하우스에 로드하기 전에 데이터를 철저히 검사합니다. ETL 프로세스는 그 과정에서 다양한 시스템과 상호 작용해야 하므로 소스와 대상 사이에 데이터 맵이 필요합니다.
변환: 이 단계는 ETL 프로세스의 가장 중요한 단계로 간주됩니다. 데이터에 대해 수행할 수 있는 변환에는 두 가지 유형이 있습니다. 통합, 필터링, 데이터 정리 및 표준화와 같은 기본 변환 또는 복제, 키 재구성 및 조회를 사용하여 데이터 병합과 같은 고급 변환입니다.
하중: 이 단계에서는 변환된 데이터를 데이터 웨어하우스에 로드하여 다양한 보고서를 생성하고 주요 분석 결정을 내리는 데 활용할 수 있습니다.

ETL 도구 유형

다음은 비즈니스에 활용할 수 있는 다양한 유형의 ETL 도구입니다.

오픈 소스 ETL 도구

지난 XNUMX년 동안 소프트웨어 개발자는 다양한 오픈 소스 ETL 제품을 내놓았습니다. 이러한 제품은 무료로 사용할 수 있으며 소스 코드를 무료로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 기능을 향상하거나 확장할 수 있습니다. 오픈 소스 도구는 통합, 품질, 채택, 사용 용이성 및 지원 가용성 면에서 상당히 다를 수 있습니다. 많은 오픈 소스 ETL 도구에는 데이터 파이프라인을 실행하고 설계하기 위한 그래픽 인터페이스가 있습니다.

다음은 몇 가지 베스트입니다. 오픈 소스 시장에 나와 있는 ETL 도구:

하둡: Hadoop은 범용 분산 컴퓨팅 플랫폼으로 자신을 구별합니다. 모든 구조의 데이터를 조작, 저장 및 분석하는 데 사용할 수 있습니다. Hadoop은 20개 이상의 서로 다른 기술로 구성된 오픈 소스 프로젝트의 복잡한 생태계입니다. MapReduce, Pig 및 Spark와 같은 프로젝트는 주요 ETL 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
탤런트 오픈 스튜디오: Talend Open Studio는 시장에서 가장 인기 있는 오픈 소스 ETL 도구 중 하나입니다. ETL 엔진을 통해 파이프라인 구성을 실행하는 대신 데이터 파이프라인에 대한 Java 코드를 생성합니다. 이 고유한 접근 방식은 몇 가지 성능 이점을 제공합니다.
펜타호 데이터 통합(PDI): Pentaho Data Integration은 그래픽 인터페이스인 Spoon으로 시장에서 잘 알려져 있습니다. PDI는 파이프라인을 나타내는 XML 파일을 생성하고 ETL 엔진을 통해 해당 파이프라인을 실행할 수 있습니다.

엔터프라이즈 소프트웨어 ETL 도구

상업용 ETL 소프트웨어 제품을 지원하고 판매하는 수많은 소프트웨어 회사가 있습니다. 이러한 제품은 꽤 오랫동안 사용되어 왔으며 일반적으로 기능과 채택 면에서 성숙했습니다. 모든 제품은 ETL 파이프라인을 실행 및 설계하고 관계형 데이터베이스에 연결하기 위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다.

다음은 시장에 나와 있는 몇 가지 최고의 엔터프라이즈 소프트웨어 ETL 도구입니다.

IBM 인포스피어 데이터스테이지: DataStage는 메인프레임 컴퓨터 작업을 위한 강력한 기능을 보여주는 성숙한 ETL 제품입니다. 이 범주의 다른 제품과 종종 겹치는 "라이센스가 복잡하고 값비싼 도구"로 간주됩니다.
Oracle 데이터 통합 자: 오라클의 ETL 제품은 시장에 출시된 지 몇 년이 되었습니다. 다른 ETL 제품과 근본적으로 고유한 아키텍처를 활용합니다. 하드웨어 리소스와 전용 프로세스를 사용하여 ETL 도구 자체에서 변환을 수행하는 것과 달리 Oracle Data Integrator는 데이터를 먼저 대상으로 이동합니다. 그런 다음 Hadoop 클러스터 또는 데이터베이스 기능을 사용하여 변환을 수행합니다.
인포매티카 파워센터: Informatica PowerCenter는 다양한 대기업에서 활용하고 있으며 업계 분석가들로부터 높은 평가를 받고 있습니다. Informatica 플랫폼으로 번들로 제공되는 더 큰 제품군의 일부입니다. 이러한 제품은 IT 중심이지만 상당히 비쌉니다. Informatica는 비정형 및 반정형 소스에 대해 시장에 나와 있는 일부 다른 제품보다 덜 성숙한 것으로 간주됩니다.

클라우드 기반 ETL 도구

클라우드 기반 ETL 도구 다른 클라우드 서비스에 대한 강력한 통합, 사용 기반 가격 책정 및 탄력성을 제공하는 이점이 있습니다. 이러한 솔루션은 또한 독점적이며 클라우드 공급업체의 프레임워크 내에서만 작동합니다. 간단히 말해서 클라우드 기반 ETL 도구는 다른 클라우드 공급업체의 플랫폼에서 사용할 수 없습니다.

다음은 시장에 나와 있는 몇 가지 최고의 클라우드 기반 ETL 도구입니다.

헤보 데이터: Hevo Data와 같은 완전 관리형 No-code Data Pipeline 플랫폼은 100개 이상의 데이터 소스(30개 이상의 무료 데이터 소스 포함) 원하는 목적지까지 손쉽게 실시간으로 이동합니다. 학습 곡선이 최소화된 Hevo는 몇 분 만에 설정할 수 있어 사용자가 성능 저하 없이 데이터를 로드할 수 있습니다. 수많은 소스와의 강력한 통합을 통해 사용자는 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 다양한 종류의 데이터를 원활하게 가져올 수 있습니다.
Azure 데이터 팩토리: 다양한 On-Premise 및 Cloud 소스에 연결되는 완전관리형 서비스입니다. 데이터를 쉽게 변환, 복사 및 보강하여 최종적으로 Azure 데이터 서비스에 대상으로 쓸 수 있습니다. Azure Data Factory는 변환 단계로 Spark, Hadoop 및 Machine Learning도 지원합니다.
AWS 데이터 파이프 라인: AWS Data Pipeline을 사용하여 SQL 변환, 사용자 지정 스크립트, MapReduce 애플리케이션 및 분산 데이터 복사와 같은 정기적인 처리 활동을 예약할 수 있습니다. 또한 RDS, DynamoDB 및 Amazon S3와 같은 여러 대상에 대해 실행할 수 있습니다.