Heutzutage sammeln Unternehmen und Behörden aktiv Daten und überwachen sie, um Fakten über die Effizienz ihrer Prozesse aufzudecken, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Jede Sekunde erzeugt jeder Mensch im Durchschnitt etwa 1,7 MB an Daten. Daten werden ständig von Computern, Mobiltelefonen, Sensoren, Handgeräten, Monitoren usw. erzeugt. Allein im Jahr 2022 werden wir also 97 Zettabytes erzeugen. Um Ihnen eine Vorstellung von dieser Mammutgröße zu geben: 1 Zettabyte entspricht 1 Milliarde Terabyte ODER 1 Billion Gigabyte. Angesichts der riesigen Datenmengen, die jeden Tag erzeugt werden, ist es sehr wichtig, sie ordnungsgemäß zu speichern und zu sichern und sie sinnvoll zu nutzen. Dieses Phänomen hat zur Entstehung einer ganz neuen Branche geführt, der Datenwissenschaft und Analytik. Im Folgenden werden einige Funktionen im Bereich der Datenwissenschaft und -analyse näher erläutert.  

Was ist ETL?

ETL ist ein Akronym für Extrahieren – Transformieren – Laden, einen Prozess, den man durchläuft, wenn man Daten aus verschiedenen Quellen in einem großen Data Warehouse sammelt. Diese Daten können aus Datenbanken, Cloud-Speicherorten, APIs, Sensoren und Monitoren, SAAS-Lösungen von Drittanbietern wie Salesforce oder Quickbooks usw. stammen. Die eingehenden Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen und müssen möglicherweise umgewandelt/bereinigt werden, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden können. Nach Abschluss der ETL können die zusammengefassten Daten im Warehouse für Analysen, Reporting und Business Intelligence verwendet werden. ETL ist ein kontinuierlicher Prozess. Da ständig neue Daten generiert werden, müssen die Unternehmen die Daten laufend erfassen, vorverarbeiten und speichern.

Was sind Reverse ETL und ELT?

Reverse ETL ist der Prozess, bei dem Sie eine Teilmenge der in Ihrem Data Warehouse gesammelten Daten an Geschäftsanwendungen wie Analysetools/CRMs/Marketing Automation Tools usw. übertragen. ELT ist  Extrahieren – Laden – Transformieren, wobei die Daten unabhängig von ihrem Format/ihrer Aufbereitung zunächst in das Warehouse geladen und später kurz vor ihrer Verwendung transformiert werden.  

Was ist Snowflake?

Snowflake ist ein Data-Warehousing-Dienst, der seinen Kunden als Cloud-basiertes SaaS-Angebot (Software-as-a-Service) zur Verfügung gestellt wird. Mit Snowflake können Sie innerhalb von Minuten ein Data Warehouse aufbauen, da Sie keine Infrastruktur zur Speicherung all dieser Daten einrichten müssen. Mit Snowflake müssen Sie keinen Speicherplatz und keine Bandbreite bereitstellen, keine Software installieren und warten und Ihre Datensilos nicht überwachen und verwalten. Snowflake übernimmt all dies für Sie und ermöglicht es Ihnen, in kürzester Zeit von Daten zu Analysen überzugehen.

Snowflake basiert auf der Infrastruktur von Amazon Web Service, Microsoft Azure und Google Cloud, so dass praktisch unbegrenzte Bandbreite und Speicherplatz zum Speichern und Abrufen von Daten zur Verfügung stehen. Mit Snowflake können Sie auch Click-and-Point-Analysen Ihrer Daten durchführen, und es eignet sich gut für den Einsatz in Koordination mit anderer Software.
Snowflake bietet eine transparente und überschaubare Abrechnung; es stellt seinen Kunden Speicher- und Recheneinheiten getrennt in Rechnung. Dies ermöglicht es den Kunden, beide Dienste unabhängig voneinander zu nutzen und für sie zu zahlen, je nach ihren spezifischen Bedürfnissen. Die oben genannten USPs machen Snowflake zu einer der weltweit führenden Cloud Data Warehousing-Lösungen.

Was ist Snowflake ETL?

Snowflake ist bekannt für seine Vielseitigkeit, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit im Vergleich zu anderen Tools desselben Genres. Snowflake unterstützt eingehende Daten in vielen Formaten, wie CSV, JSON, Avro, ORC, Parquet oder XML usw. Die eingehenden Daten können aus vielen Quellen wie Datenbanken, APIs, Flatfiles, Cloud-Speicherdiensten S3/GCP/Azure, Datenpipelines und -strömen usw. stammen.

Wie funktioniert ETL in Snowflake?

Snowflake unterstützt sowohl das Laden von Stapeln als auch das Laden von Batches. Sie können auch Datenpipelines definieren, die Daten in Snowflake einspeisen, sobald sie verfügbar sind. Sie müssen nur die „Bühne“ definieren, d. h. einen Ort, an dem die Rohdateien gespeichert werden, bevor die Daten in die Tabellen eingehen. Für jeden Benutzer und für jede Tabelle weist Snowflake automatisch eine Stufe zu; weitere Benutzer können „benannte“ Stufen zuweisen, um die von der Plattform gebotene maximale Flexibilität beim Laden von Daten zu nutzen.

Es wird davon ausgegangen, dass Ihre Daten in Amazon S3 bereits bereitgestellt sind, und Sie müssen nur einen „COPY INTO <Tabellenname>“-Befehl eingeben, um den Inhalt Ihrer S3-Datei(en) in eine bestimmte Snowflake-Datenbanktabelle zu laden. Auf ähnliche Weise geht Snowflake bei Google Cloud und Azure davon aus, dass die Datendateien bereits in einem Cloud-Storage-Bucket bereitgestellt wurden, und benötigt lediglich die Anweisung „COPY INTO <Tabellenname>“, um die ETL-Aktion zu starten.

Für Azure unterstützt Snowflake derzeit nur das Laden von Blob-Storage, für zukünftige Versionen ist jedoch weitere Unterstützung geplant. Natürlich gibt es viele Einstellungen/Optimierungen, die Sie an den oben genannten ETL-Prozessen vornehmen können, aber wir können sie in einem separaten Blogbeitrag besprechen. Eine weitere coole Funktion, die Snowflake bietet, heißt Snowpipe. Snowpipe automatisiert den obigen „COPY INTO <Tabellenname>“-Prozess. Sie können Daten in kleinen Stapeln in Snowflake laden, und Snowpipe stellt sie den Benutzern innerhalb weniger Minuten zur Verfügung, ohne dass für jeden Stapel manuell ein COPY-Befehl erteilt werden muss.

Es gibt zwei Möglichkeiten, Snowflake über einen neuen Stapel zu informieren:

1. Cloud Messaging – Sobald die an Snowflake zu übermittelnden Daten in Ihrem Cloud-Speicher verfügbar sind, können Sie eine Ereignisbenachrichtigung an Snowflake senden. Snowflake kopiert dann die neuen Datendateien in eine Warteschlange und lädt sie danach auf der Grundlage von Parametern, die in einem angegebenen Pipe-Objekt definiert sind, kontinuierlich und serverlos in die Zieltabelle.

@Quelle: https://docs.snowflake.com/en/

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Wie die obige Abbildung zeigt, können Sie eine Snowpipe für die oben genannten Cloud-Speicherdienste konfigurieren.

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2. Snowflake REST API-Endpunkte – Snowflake bietet eine API, mit der die Datenübertragung eingeleitet werden kann, indem der REST-Endpunkt mit dem Namen eines Pipe-Objekts und einer Liste von Datendateinamen aufgerufen wird.

@Quelle: https://docs.snowflake.com/en/

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Wie oben gezeigt, ist diese Methode die vielseitigste und kann mit fast allen Cloud-basierten Speicherdiensten gut funktionieren. Snowflakes unterstützt nicht nur ETL, sondern auch ELT, d. h., Sie können Ihre Daten zunächst schnell in Snowflake laden und sie dann später transformieren. Diese Methode gibt Ihnen die Flexibilität, dieselben Rohdaten mehrfach vorzuverarbeiten und in verschiedenen Formaten zu erhalten, wobei jedes Format für eine bestimmte Analysemethode/ein bestimmtes Werkzeug geeignet sein kann.

Vorteile der Verwendung von Snowflake ETL

Snowflake unterstützt, wie bereits erwähnt, eine Vielzahl von Datenquellen, viele Dateiformate und Vorverarbeitungsroutinen. Außerdem bietet es eigene Analyse- und Visualisierungs-/Reporting-Funktionen, so dass keine andere Analyseplattform verwendet werden muss.

Die weiteren Hauptvorteile der Verwendung von Snowflake ETL sind:

1. Nimmt eingehende Daten von gängigen Cloud-Speicherlösungen an.

Sie können entweder ein automatisiertes kontinuierliches Datenladen mithilfe von Cloud Messaging einrichten ODER REST-API-Endpunkte verwenden, um ETL bei Bedarf oder bei unregelmäßigem Dateneingang zu initiieren.  

2. Snowflake REST API-Endpunkte erleichtern die Integration mit Ihren bestehenden Anwendungen und Analysetools wie Tableau und PowerBI.
3. Auch für ETL wird eine intuitive und einfach zu bedienende Weboberfläche angeboten.  
4. Da Snowflake Berechnung und Speicherung separat berechnet, können Sie Ihre Ausgaben transparent kontrollieren. Wenn Ihre Datenströme ziemlich statisch sind, Ihre Analysen aber intensiv und vielfältig, können Sie mehr Rechenleistung anmieten und weniger für die Speicherung zahlen.

In Fällen, in denen regelmäßig eine große Menge an eingehenden Daten generiert wird, kann mehr Speicherplatz verwendet werden, um das Data Warehouse mit den neuesten Daten synchron zu halten, und Sie können die Rechenkosten begrenzen, indem Sie Analysen nur dann durchführen, wenn wesentliche neuere Daten in den Speicher eingespeist wurden (d. h., die bestehenden Analysen basieren weitgehend auf veralteten Daten, und eine Menge neuer Daten ist seitdem hereingekommen).  

5. Snowflake ist Branchenführer in seinem Segment und bietet modernste Verschlüsselungs-, Authentifizierungs- und Sicherheitsfunktionen.
6. Snowflake entwickelt sich ständig weiter, und es werden regelmäßig neue fortschrittliche Funktionen hinzugefügt, von denen die Benutzer profitieren können.

Schlüsselfaktoren zur Bewertung von Snowflake ETL-Tools  

Die wichtigsten Faktoren, die beim Vergleich von Snowflake ETL-Tools zu berücksichtigen sind, sind die folgenden:

1. Leistung und Vielseitigkeit – Meiner Meinung nach muss ein Werkzeug vielseitig und leistungsstark sein, so dass es in verschiedenen Szenarien mit unterschiedlichen Datentypen eingesetzt werden kann. Ich neige dazu, die „Benutzerfreundlichkeit“ etwas niedriger einzustufen, denn angesichts der explosionsartigen Zunahme von Datenquellen und der Vielfalt der verfügbaren Dateiformate muss ein ETL-Tool leistungsfähig genug sein, um die meisten, wenn nicht sogar alle zu unterstützen. Ein gutes Tool muss also eine Vielzahl von Datenquellen und Datenformaten unterstützen, es sollte nicht andere Tools erforderlich machen, wenn sich die Datenquellen/Formate ändern.

2. Erweiterbarkeit – Wenn neue Datenquellen/-formate auftauchen, muss das Tool sie entweder direkt unterstützen oder sich gut für die Integration mit anderen Tools eignen. Diese Anforderung steht in engem Zusammenhang mit dem ersten Schlüsselfaktor. Es kann vorkommen, dass ein weniger verbreitetes Datenformat oder eine gelegentlich verwendete Datenquelle in Snowflake integriert werden muss. Ein gutes ETL-Tool muss also eine API oder Konnektoren oder Messaging-Dienste bereitstellen, damit ein anderes Tool bei Bedarf gut mit ihm orchestrieren kann.
   

3. Benutzerfreundlichkeit – Ebenfalls ein sehr wichtiger Faktor, da sie die Benutzerakzeptanz und die Effizienz erhöht. Unabhängig davon, wie vielseitig ein ETL-Tool ist, wenn es schwierig zu bedienen ist, wird es entweder unpopulär werden ODER viel Zeit vergeuden, was dazu führt, dass die Benutzer auf eine Reihe alternativer Tools umsteigen. Die meisten Tools bieten heute Drag-and-Drop, Point-and-Click und einfache Skripte, um ihre effiziente Nutzung zu ermöglichen.
   
   
4. Datentransformation – Die Tools müssen alle häufig verwendeten oder vorgeschriebenen Datentransformationen bereitstellen, dies erleichtert die Analyse und macht die Daten für weiterführende Prozesse leicht nutzbar.
   

5. Preisgestaltung – Die Tools müssen preislich moderat sein, sie müssen innerhalb der Budgetgrenzen der meisten Nutzer liegen. Ein vielseitiges Tool, das zu teuer ist, oder ein schwaches Tool zu Wegwerfpreisen werden immer gemieden werden.
   
   
6. Dokumentation und Support – Hervorragende Produktdokumentation und zeitnaher Support stellen sicher, dass das Tool mit maximalem Nutzen eingesetzt werden kann. Eine gute Dokumentation beschleunigt das Lernen, und rechtzeitige Unterstützung erleichtert die Akzeptanz durch die Benutzer.

Top 7 der besten Snowflake ETL-Tools von 2023

Als Nächstes werden wir erörtern, wie einige beliebte Datenintegrations- und Analysetools im Hinblick auf ihre Integration und die Arbeit mit Snowflake zueinander stehen. Große Unternehmen verfügen über zahlreiche Datensätze zu ihren verschiedenen Geschäftsprozessen, die in unterschiedlichen Formaten und an verschiedenen Orten vorliegen können. So könnten z. B. die Vertriebs-/CRM-Daten in Salesforce, die operativen/HR-Daten in einer lokalen Datenbank und die Buchhaltungsdaten in, sagen wir, Quickbooks gespeichert sein. All diese Daten müssen zusammengeführt und zu einem nahtlosen Ganzen gemacht werden, so dass man Analysen über das integrierte Ganze durchführen kann, um ein klares Bild davon zu erhalten, wohin sich die Geschäftsprozesse bewegen. Datenintegrationstools erleichtern das Sammeln, Bereinigen, Vergleichen und Verbinden der Daten.

1. Fivetran

Wir besprechen Fivetran zuerst, weil es nicht nur eines der beliebtesten Programme ist, sondern auch ein Vorreiter in Sachen kontinuierliche Verbesserung und Innovation. Fivetran bietet mehr als 300 vorgefertigte, codelose Quellkonnektoren und unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten und Datenquellen.

@Quelle: https://fivetran.com/docs/

Mit Fivetrans automatischer Schema-Drift-Behandlung werden dynamische Schemata unterstützt, Sie müssen Ihre Datenstrukturen/Tabellenspalten nicht spezifizieren, bevor Sie Ihre Daten einfügen. Sie können Ihre Daten einfach verschieben und die DDL später angeben.

Schemaerstellung und -zuordnung können auch automatisch erfolgen, so dass Sie die Datendefinitionen nur einmal angeben müssen. Eine weitere sehr nützliche Funktion von Fivetran sind die vorgefertigten Datenmodelle, die nach den gängigsten Datenquellen erstellt werden und Ihre Zieldaten in analysetaugliche Datensätze umwandeln.

Wenn z. B. Ihre Salesforce-Objekte über ein fertiges Mapping in Fivetran verfügen, werden die eingehenden Salesforce-Objekte in Fivetran-Ausgabeobjekte/-modelle umgewandelt, die sich sofort für die Durchführung von Analysen eignen.

@Quelle: https://fivetran.com/docs/

Fivetran bereitet Ihre Datenobjekte automatisch auf, transformiert sie und reichert sie an, während sie mit vorgeschalteten Konnektoren synchronisiert werden. Außerdem gibt es vorgefertigte Schnellstart-Datenmodelle, die es Ihnen ermöglichen, sie sofort in Fivetran zu verwenden, ohne ein eigenes dbt-Projekt zu erstellen.

1) Fivetran sorgt dafür, dass Ihre Daten nahezu kontinuierlich aktualisiert werden, so dass Sie Ihre Analysen immer mit den neuesten Daten durchführen können.

2) Fivetran bietet eine einfache Einrichtung und automatisierte Datenpipelines mit minimalem Wartungsaufwand.  

3) Unterstützt SQL-Modellierung mit definierten Schemata und ERDs, um den Analyseprozess einfach und intuitiv zu gestalten.

4) Fivetran kann in einer voll verwalteten oder hybriden oder vollständig selbst gehosteten Umgebung betrieben werden, so dass es den Bedürfnissen und Richtlinien eines jeden entsprechen kann.  

5) Die hochvolumigen Replikationsfähigkeiten von Fivetran ermöglichen einen Durchsatz von bis zu 50 GB+/h.

@Quelle: https://fivetran.com/docs/

Die integrierte Zeitplanung von Fivetran ermöglicht eine einfache Orchestrierung Ihrer Datenpipelines und löst automatisch Modellläufe aus, sobald die Synchronisierung der Fivetran-Konnektoren in Ihrem Warehouse abgeschlossen ist.  Fivetran unterstützt sowohl Reverse-ETL als auch ELT problemlos.

Vorteile:-

• Vorgefertigte Datenmodelle für fast alle gängigen Datenquellen.
• Near-Real-Time-Datenreplikation.
• Schnelle Einrichtung, einfache Pflege bestehender Pipelines.
• Fantastischer Support, leicht zu bedienende Dokumentation.

Nachteile:-

• Sie können ein Quickstart-Datenmodell nur mit einem Konnektor verknüpfen, um die Zuordnung effizienter zu gestalten.
• Das Preismodell muss verstanden werden, um die Kosten niedrig zu halten.

Preisgestaltung:-

Bei Fivetran zahlen Sie nur für Monthly Active Rows (MAR), und mit steigendem Volumen sinken die Kosten pro Zeile. Bei einem kleinen Datenvolumen können Sie 2 Millionen MAR für knapp 1000 USD verarbeiten. Bei einem riesigen Datenvolumen können Sie 70 Millionen MAR für knapp 10.000 USD verarbeiten. Es gibt immer einen kostenlosen Tarif, mit dem man beginnen und sich mit der Datendynamik und der Preisgestaltung vertraut machen kann, um dann zu einem kostenpflichtigen Tarif zu wechseln.

2. Talend

Talend hat sich eher als Datenintegrationstool positioniert und bietet keine vollwertigen BI-Funktionen, daher ist es hier eine Diskussion wert. Talend bietet mehr als 100 Konnektoren für verschiedene Quellen und kann nützlich sein, wenn Sie Daten aus vielen verschiedenen Quellen erhalten. Es bietet Funktionen für Datenqualität (Vorverarbeitung und Prüfungen), Big Data und Anwendungsintegration und ist damit ein weit verbreitetes Tool. Die Continuous-Integration-Funktionen von Talend reduzieren den Aufwand für die Verwaltung und Bereitstellung von Repositorys. Durch seine MDM(Master-Data-Management)-Funktionalität stellt Talend sicher, dass Ihr Warehouse mit den sich ständig aktualisierenden Datenströmen synchronisiert ist und Sie mit der neuesten Version Ihrer Daten arbeiten.

Vorteile:-

• Verarbeitet eingehende Daten zeilenweise, so dass bedingte Umwandlungen einfacher zu implementieren sind.
• Talend unterstützt dynamische Schemata (d. h. die Tabellenstruktur), so dass Sie nicht alle Spalten Ihrer Tabellen kennen müssen, bevor Sie Ihre Daten einlesen. Die Datenelemente können später nach Verwendungszweck klassifiziert werden.
• Unterstützt Java-Codierung für unternehmensspezifische Anpassungen

Nachteile:-

• Die Community-Edition hat nur begrenzte Möglichkeiten in Bezug auf Streaming-Funktionen, außerdem ist es schwierig, sie zum ersten Mal zu installieren und auszuführen.
• Die Planungsfunktionen sind eingeschränkt.
• Die Fehlerverwaltung ist nicht auf dem Niveau anderer Tools, einige der Fehlermeldungen sind nicht erklärend.
• Eignet sich besser für Big-Data-Anwendungen als herkömmliche Datenbanken.
• Für viele Aufgaben müssen Sie kostenpflichtige Erweiterungen abonnieren, z. B. Echtzeit-Big-Data-Paket für Spark-Streaming und maschinelles Lernen.
• Eingeschränkte Unterstützung für Unit-Tests der Komponenten in der kostenlosen Version.

3. Matillion  

Matillion ist eine weitere führende Cloud-Data-Warehousing-Lösung, die wir besprechen werden. Mit Matillion ETL können Sie leistungsstarke Transformationen durchführen und Transformationen kombinieren, um komplexe Geschäftslogik-Prozeduren zu implementieren.  

Vorteile:-

• Stellt eine Planungsorchestrierung bereit, die die Aufnahme von Daten ermöglicht, wenn sie verfügbar sind, und hilft so, Ihr Warehouse mit den neuesten Daten zu synchronisieren.
• Einfach zu bedienende Drag-and-Drop-Oberfläche.
• Bietet einfache Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern, Versionskontrolle, Push-down ELT-Technologie und über 80 sofort einsatzbereite Konnektoren für andere Datenprodukte.
• Snowflake selbst hat in Matillion investiert, um native Konnektoren in die Snowflake Data Cloud zu bringen, so dass Sie sich hier auf eine einwandfreie Qualität verlassen können.  

Nachteile:-

• Manchmal können die Funktionen zur Zusammenarbeit zu Verwirrung und Engpässen führen, wenn Teammitglieder widersprüchliche Prozesse initiieren.
• Matillion für Snowflake unterstützt keinen DynamoDB ETL-Connector.
• Beschränkte Clustering-Fähigkeit, so dass die Verarbeitung großer Datensätze viel Zeit in Anspruch nimmt.

Preisgestaltung:-

Matillion-Preiseinheiten werden Credits genannt; Credits werden durch die Anzahl der Zeilen, die von Matillion Data Loader geladen werden, und durch die Virtual-Core-Stunden, die für den Betrieb von Matillion ETL-Instanzen verwendet werden, verbraucht.

Die Preise beginnen bei 2,00 USD pro Guthaben(weniger Funktionen) und reichen bis zu 2,70 USD pro Guthaben (alle Funktionen). Dieser Preis gilt für die Nutzung von Matillion als Ganzes mit allen Konnektoren, einschließlich des Snowflake-Konnektors.

4. Integrate.io

Integrate.io ist ein weiteres vielseitiges Tool, das eine Integrationsschicht für Ihr Data Warehouse bietet. Integrate.io bietet eine No-Code-Datenpipeline-Plattform und versorgt Data Warehouses mit ETL, ELT, CDC, Reverse ETL und API Management. Integrate.io verfügt über eine secureETL-Funktion, um sicherzustellen, dass Ihre Daten sicher und mit den neuesten Standards wie PHI, GDPR (Europa), HIPAA usw. konform sind. Es ist eine Partnerschaft mit Amazons Key Management Service (KMS) eingegangen, um Verschlüsselung auf Feldebene (FLE) zu ermöglichen, so dass Ihre Daten immer verschlüsselt sind, wenn sie Ihr Netzwerk verlassen.

Vorteile:-

• Bietet eine der branchenweit schnellsten ELT-Datenreplikationsfunktionen und hält Ihre Daten mit den Aktualisierungen synchron, die nur 60 Sekunden vorher stattgefunden haben.
• Verbindet  mehr als 150 Datenquellen und -ziele, es könnte alle benötigten Konnektoren für Tools in Ihrem Tech-Stack haben.
• Die Drag-and-Drop-Schnittstelle ohne Code ermöglicht Ihnen die einfache Definition von Transformationen und die Verbindung Ihrer Datenquellen.
• Gutes Support-Team.

Nachteile:-

• Es ist teuer im Vergleich zu den meisten Alternativen desselben Genres.
• Fehlerberichte führen nicht immer zur Fehlerursache.
• Die Schnittstelle wird mit zunehmender Anzahl und Komplexität Ihrer Pipelines komplexer.
  

Preisgestaltung:-

Integrate.io verfolgt eine einfache Pauschalpreisstrategie, die unabhängig von Ihrem Datenvolumen oder Ihrem Standort nach dem Connector abrechnet. Es kann von beliebig vielen Nutzern verwendet werden. Die Preise für das Basisprodukt beginnen bei 18,000 pro Jahr und unterstützen mehr als 20 native Datenbankkonnektoren, einschließlich Big Data Services, mit zusätzlichen Konnektoren zu einem Preis von 2.000 USD pro Jahr und Konnektor.  

5. Informatica  

Informatica ist eine führende Datenintegrationsplattform, die auf ETL-Methoden basiert und auch Analysefunktionen bietet. Informatica ist ein Elitepartner von Snowflake und verfügt über eine gut definierte und tiefe Integration mit Snowflake. Der Snowflake-Konnektor von Informatica bietet eine einfache Integration und das Lesen/Schreiben von Daten in Snowflake.  
Er ermöglicht die Verarbeitung praktisch unbegrenzter Datenmengen mit einer beachtlichen Geschwindigkeit.

Er bietet außerdem einen atomaren Transaktionsmodus für DDL- und DML-Anweisungen, Funktionen für das Fehlermanagement, wie z. B. Benachrichtigungen und Warnungen, und macht die Verwendung von DDL überflüssig, da er die Erstellung von Zieltabellen in Snowflake zur Laufzeit ermöglicht. Da der Konnektor auf JDBC basiert, bietet er eine 128-Bit-SSL-Verschlüsselung von Ende zu Ende. Außerdem verwaltet es Ihre Schlüssel (z. B. private Schlüssel für die Verschlüsselung) in einem sicheren Repository. Es werden rollenbasierter Zugriff und Authentifizierung angeboten. Informatica unterstützt sowohl ETL als auch ELT und kann sowohl vor Ort als auch in der Cloud/AWS ausgeführt werden. Informatica ist gut skalierbar und unterstützt ODBC FULL push-down für eine schnellere Datenverarbeitung. Da es Partitionierung unterstützt, ist es nicht schwierig, parallele Datenpipelines Ende-zu-Ende zu erstellen.

Vorteile:-

• Einfache Einrichtung, Konfiguration und Bedienung.
• Flexibel, da es die Parametrisierung und das Überschreiben praktisch aller Eigenschaften zur Laufzeit unterstützt.    
• Folgt den Snowflake-„Best Practices“ für das Lesen und Schreiben von Daten und ist damit einer der schnellsten verfügbaren Konnektoren.
• Erhält einen Cache zum schnelleren Lesen von Daten.
• Sie können Ihre in einer Umgebung konfigurierte Verbindung problemlos in einer anderen Umgebung wiederverwenden/migrieren.
• Exzellente Dokumentation und Benutzerbasis und regelmäßige Updates.

Nachteile:-

• Ein bisschen teuer, da sich beide Spieler „ein Stück des Kuchens“ nehmen.
• Einschränkungen bei der Migration verlangen, dass die Tabellen und Objekte an beiden Enden gleich sein müssen.
• Unterstützt Push down nur über ODBC-Treiber, so dass es möglicherweise einige zusätzliche Anpassungen (über Programmierung) auf Ihrer Seite benötigt, wenn Sie JDBC/andere DB-Konnektoren verwenden möchten.

7. Streamsets

Streamsets ist ein weiteres erwähnenswertes Tool, das Datenintegration sowohl für hybride als auch für Multi-Cloud-Umgebungen bietet. Es bietet belastbare Pipelines und eine einzige Schnittstelle für die Verwaltung des Datenlebenszyklus. Da es auf DataOps aufbaut, verwaltet es die Komplexität und Vielfalt der Daten besser als viele andere Produkte. DataOps ist eine Reihe von Best Practices und Technologien für die Operationalisierung von Datenmanagement und Datenintegration bei sich ständig ändernden/aktualisierenden Daten, die Belastbarkeit und Agilität gewährleisten.

Vorteile:-

• Bessere Bewältigung von Datendrifts, da DevOps-Methoden angewendet werden.
• Verarbeitet sowohl Streaming- als auch Datensatz-basierte Daten effizient.

Nachteile:-

• Bei Konfigurationsänderungen an bereits eingerichteten Pipelines wird die Aufnahme für einige Zeit unterbrochen.
• Die Integration mit einigen Open-Source-ML/Analyse-Engines wie Apache Spark ist schwierig.

Preisgestaltung:-

Beginnt bei 1000 USD/Monat für 50 veröffentlichte Pipelines + 5 aktive Jobs + bis zu 5 Benutzer, mit 99,9 % Uptime SLA-Versprechen  

Fazit

Wir haben einige ETL-Tools für Snowflake mit ihren Vor- und Nachteilen diskutiert. Wir haben versucht, die einzigartigen Merkmale jedes Tools hervorzuheben, aber auch einige ihrer Einschränkungen und Herausforderungen bei der Verwendung. Auf der Grundlage Ihres Technologie- und Anwendungsmix können Sie das am besten geeignete Tool für Ihre aktuellen und zukünftigen Anforderungen auswählen. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen dabei hilft, eine gut informierte Entscheidung zu treffen.