À mesure que les technologies cloud continuent d’émerger, de plus en plus d’entreprises adoptent les flux de travail ETL pour transférer leurs data, puisque leurs options de stockage de data actuelles comme RDBMS sont obsolètes, peu flexibles et non sécurisées. Cela a poussé de nombreuses entreprises à migrer vers le cloud, car il offre une meilleure évolutivité, des performances améliorées et une plus grande tolérance aux pannes.

Cependant, jusqu’à présent, la grande majorité des projets analytiques cloud impliquent des data déjà situées sur le cloud, que ce soit dans des application SaaS comme Salesforce et Marketo, des services cloud tels que Google Analytics et Adwords ou des data brutes stockées dans un data lake cloud. En raison des risques potentiels du déplacement de data locales vers le cloud, de nombreuses entreprises ont été contraintes de limiter leurs projets analytiques cloud, surtout dans les secteurs réglementés dans lesquels la confidentialité des data est de la plus haute importance.

À la lumière de cette tendance en matière de sources de data, les outils ETL uniquement basés sur le cloud ont émergé et se sont transformés en un nouveau modèle de traitement connu sous le nom d’ELT, qui se concentre exclusivement sur la simplification de l’intégration des data dans les data warehouses sur le cloud. Dans cet article, nous discuterons des outils AWS ETL. Commençons sans plus tarder !

Qu’est-ce que l’AWS ETL ?

Amazon Web Services (AWS) propose AWS Glue en tant qu’outil ETL. Il s’agit d’une plateforme sans serveur et d’un ensemble d’outils capables d’extraire les data de différentes sources, d’exécuter diverses transformations telles que l’enrichissement, le nettoyage, la combinaison et la normalisation des data, puis leur chargement et leur organisation dans des databases, des data warehouses et des data lakes.

Avec Glue, les développeurs ETL peuvent créer des pipelines de data à l’aide d’une interface visuelle ou du codage. Glue est également fourni avec un catalogue de data qui stocke les flux de data et les ensembles de data résultants. Les administrateurs de flux de data peuvent également utiliser Glue Studio pour exécuter et surveiller les flux de data ETL.

Glue Studio est un outil d’ETL traditionnel. Il dispose d’un éditeur de tâche visuel et d’une interface utilisateur représentant le flux de data. Bien qu’il permette une haute définition graphique des flux, son ensemble de transformations est limité. Les modifications avancées telles que les filtres, les liaisons et les mappages nécessitent de la programmation ou l’utilisation de SQL. Les connecteurs Glue Studio sont limités et uniquement compatibles avec des sources et des destinations de data hébergées sur AWS.

DataBrew, un produit associé mais distinct d’AWS Glue, est utilisé pour la préparation de data. Sur l’interface DataBrew, les utilisateurs peuvent explorer, analyser, nettoyer et modifier les data de manière interactive. Par rapport à Glue, cet outil dispose d’une plus grande bibliothèque de transformations. Les connecteurs proposés par DataBrew sont limités, mais ils surpassent les sources AWS et peuvent comprendre des databases conventionnelles comme Oracle ou MySQL, qui fonctionnent sur AWS.

Il est important de noter que Glue et Glue DataBrew sont deux produits différents. Glue est utilisé pour l’ETL de pipelines de data, tandis que DataBrew sert à préparer les data. Pour combiner les deux, Glue doit effectuer l’extraction et le chargement des data, par exemple dans Redshift, puis exécuter séparément les tâches de préparation DataBrew afin de transformer les data dans Redshift.

AWS Glue et Glue DataBrew présentent tous deux certaines limites.

• Ils ne disposent que d’une sélection limitée de connecteurs de data, principalement axée sur les sources AWS, les databases fonctionnant sur AWS et les fichiers de compartiments S3.
• Il n’est pas possible de lier de manière sécurisée les sources de data locales.
• Des tâches séparées d’intégration de data peuvent nécessiter des transformations plus sophistiquées avec une logique et une exécution de tâches distinctes entre les deux outils.
• Des politiques de sécurité incohérentes et des vulnérabilités de sécurité peuvent se produire entre Glue et Glue DataBrew.
• Concernant la gouvernance des data, il existe très peu de fonctionnalités disponibles, la plupart étant liées à la sécurité, comme le chiffrement, et au catalogage via le catalogue Glue.

AWS Data Pipeline vs. AWS Glue

Examinons maintenant quelques différences entre AWS Data Pipeline et AWS Glue :

1. Sources de data prises en charge

AWS Data Pipeline est capable de gérer des data provenant de plusieurs sources, notamment Amazon S3, DynamoDB, RDS et Redshift. Cet outil peut également être personnalisé pour fonctionner avec d’autres sources de data, telles qu’AWS Elastic File System et des sources de data locales, en vue d’exécuter des fonctions basées sur Java. AWS Glue peut fonctionner avec différences sources de data, y compris Amazon Athena, Amazon EMR et Redshift Spectrum.

En outre, il offre une assistance intégrée pour les data résidant dans Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon Redshift, DynamoDB et Amazon S3. L’outil peut gérer des référentiels de data basés sur JDBC tels que MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server et les databases PostgreSQL situées dans Amazon Virtual Private Cloud et les magasins client MongoDB comme Amazon DocumentDB et MongoDB.

2. Gestion de l’infrastructure

AWS Glue est un outil ETL sans serveur qui ne nécessite aucune gestion d’infrastructure. L’environnement Apache Spark de Glue est chargé de la gestion des tâches comme la mise à l’échelle, le provisionnement et la configuration.

À l’inverse de Glue, AWS Data Pipeline n’est pas un outil sans serveur. Glue gère des clusters EMR et des cycles de vie d’instances EC2 pour exécuter des tâches. Les utilisateurs peuvent définir des pipelines et disposer d’un meilleur contrôle sur leurs ressources informatiques sous-jacentes.

Ces différences sont essentielles lorsqu’il s’agit de comparer AWS Data Pipeline et AWS Glue, car elles impactent les compétences et les ressources nécessaires pour les activités ETL sur le cloud AWS.

3. Transformations

AWS Data Pipeline ne prend pas en charge les transformations pré-construites. Néanmoins, cet outil présente de nombreuses autres fonctions pré-installées, comme la duplication des data sur Amazon S3 et Amazon RDS ou l’exécution d’une requête dans les data de journaux Amazon S3.

Cela permet aux utilisateurs d’intégrer de nombreuses expressions et fonctions complexes dans des définitions de pipeline codées manuellement. Un pipeline peut contenir jusqu’à 100 objets, mais AWS Glue offre la possibilité d’en prendre en charge d’autres si nécessaire. Le flux de travail de transformation est automatisé, avec la planification, l’affectation et la réaffectation des activités de transformation gérées automatiquement. Les exécuteurs de tâche sont chargés de l’exécution des activités de transformation, ainsi que des fonctions d’extraction et de chargement selon le calendrier planifié.

AWS Glue fournit 16 transformations pré-construites, par exemple Join, Map et SplitRows. En outre, AWS Glue DataBrew fournit plus de 250 transformations pré-construites capables d’automatiser les tâches de préparation de data comme l’identification des anomalies, la normalisation des formats et la rectification des valeurs invalides. Il existe des scripts prédéfinis pour les tâches courantes de transformation de data, ce qui simplifie le processus global de construction et d’exécution d’une tâche. Les développeurs peuvent également utiliser leurs propres scripts pour bénéficier d’une plus grande flexibilité allant au-delà des options pré-construites. AWS Step Functions permet de créer des flux de travail. Il est possible de créer des flux de travail à l’aide de modèles AWS Glue ou de construire manuellement un flux de travail, composant par composant avec l’AWS Management Console ou l’API AWS Glue.

4. Tarification

La tarification est un facteur essentiel à prendre en compte lors du choix entre AWS Data Pipeline et AWS Glue pour votre entreprise. Voici un court résumé de la tarification des deux services au-delà des forfaits gratuits :

Pour AWS Data Pipeline, les frais facturés sont de 1 $ par mois par pipeline s’ils sont utilisés plus d’une fois par jour et 0,68 $ par mois par pipeline s’ils sont utilisés une fois par jour ou moins. En outre, vous devrez payer des frais pour EC2 et les autres ressources que vous consommez. AWS Glue, quant à lui, coûte 0,44 $/heure pour chaque unité de traitement de data, facturés par seconde d’utilisation.

Les unités de traitement de data sont utilisées lors de l’exécution de crawlers ou de tâches. En outre, des frais de 1 $ sont facturés tous les 100 000 objets contrôlés dans le catalogue de data et 1 $ pour chaque million de requêtes effectuées dans le catalogue de data.

Lorsque vous faites votre choix entre AWS Data Pipeline et AWS Glue, il est important de prendre en compte le type, la fréquence et le nombre d’objets impliqués dans votre activité ETL, car ces facteurs peuvent avoir un impact important sur les coûts.

Que sont les outils ETL AWS ?

Les outils ETL (Extract, Transform, Load) AWS sont une suite de services fournis par Amazon Web Services (AWS) qui facilitent le processus d’extraction, de transformation et de chargement des data entre différents systèmes. Ces outils peuvent aider les entreprises à intégrer des data provenant de plusieurs sources de data vers une seule destination, ce qui leur permet d’obtenir des informations sur leurs data et de prendre des décisions éclairées.

Les outils AWS ETL comprennent :

1. AWS Data Pipeline : il s’agit d’une solution entièrement gérée qui permet aux utilisateurs de transférer des data entre différentes installations AWS et sources de data locales. Les utilisateurs peuvent créer des flux de travail orientés data, que l’on appelle des pipelines, en vue d’automatiser le déplacement des data entre diverses sources et destinations, notamment Amazon S3, Amazon RDS, DynamoDB et Redshift.
2. AWS Glue : il s’agit d’un service ETL entièrement géré sans serveur qui rationalise le processus de transfert des data entre les référentiels de data. Glue découvre automatiquement les sources de data, émet des suppositions de schémas et génère du code ETL permettant de transformer les data. Les utilisateurs peuvent créer et exécuter des tâches ETL à l’aide de Glue pour transformer les data provenant de différentes sources et les charger vers plusieurs destinations.
3. AWS Glue DataBrew : DataBrew est un service de préparation de data qui utilise une approche visuelle pour simplifier le nettoyage et la normalisation des data. Avec plus de 250 transformations pré-installées disponibles, les utilisateurs peuvent filtrer les anomalies, normaliser les formats et corriger les valeurs invalides afin de nettoyer et transformer les data. Les utilisateurs ont également la possibilité de créer des transformations personnalisées à l’aide de scripts Python.

Les outils AWS ETL présentent plusieurs avantages, notamment :

1. Évolutivité : ils sont conçus pour gérer de gros volumes de data, ce qui les rend idéaux pour les entreprises devant satisfaire des exigences importantes en matière de data.
2. Automatisation : les outils automatisent l’extraction, la transformation et le chargement des data, réduisant ainsi les exigences de tâches manuelles.
3. Intégration : ils peuvent s’intégrer avec une large gamme de sources et de destinations de data, y compris les systèmes locaux, ce qui facilite la gestion de l’intégration des data dans différents environnements.
4. Flexibilité : ils offrent de nombreuses options de transformation de data, notamment des transformations pré-construites et la possibilité d’écrire des scripts personnalisés.

Dans l’ensemble, les outils AWS ETL simplifient le processus de gestion des flux de travail ETL sur le cloud, et permettent aux entreprises de tirer des informations de leurs data rapidement et efficacement.

Facteurs à prendre en compte dans le choix d’un outil ETL AWS

Lors du choix d’un outil AWS ETL, les entreprises doivent tenir compte de plusieurs facteurs. Ces facteurs peuvent influencer le choix final d’un outil ainsi que la réussite du processus ETL. Les facteurs importants sont les suivants :

1. Complexité des data : le choix de l’outil approprié peut être influencé par la complexité des data. Si les data sont relativement simples, AWS Data Pipeline est un choix judicieux. Cependant, si les data sont plus complexes avec une variété de formats et de structures, AWS Glue pourrait être mieux adapté.
2. Évolutivité : la taille et l’échelle des data peuvent également avoir un impact sur le choix de l’outil. Supposons que le volume de data est relativement réduit et que les exigences de traitement ne sont pas importantes, AWS Data Pipeline serait une solution adéquate. Toutefois, si vous disposez d’un gros volume de data et que les exigences de traitement sont plus complexes, AWS Glue peut constituer un meilleur choix en raison de son évolutivité et de sa capacité à gérer de grands volumes de data.
3. Automatisation : AWS Glue est davantage automatisé qu’AWS Data Pipeline, car cet outil est capable de découvrir et de cataloguer automatiquement les sources de data, ainsi que de gérer des transformations de data complexes.
4. Intégration avec d’autres services AWS : AWS Data Pipeline peut s’intégrer avec une large gamme de services AWS. Cela comprend Amazon S3, DynamoDB, RDS et Redshift. AWS Glue peut aussi s’intégrer à ces services, tout en présentant des fonctionnalités supplémentaires comme la prise en charge d’Apache Spark.
5. Coût : enfin, le coût est également un point important à prendre en compte. AWS Data Pipeline et AWS Glue ont deux modèles tarifaires différents et les entreprises doivent évaluer les coûts associés à chaque outil en fonction de leurs besoins et de leur utilisation spécifiques.

Dans l’ensemble, le choix d’un outil AWS ETL dépend des exigences spécifiques de l’entreprise, de la complexité des data, de l’évolutivité, de l’automatisation, de l’intégration avec d’autres services AWS et du coût.

Quel est le meilleur outil ETL dans AWS ?

À ce stade de l’article, vous devriez déjà tout savoir sur les outils AWS ETL. Cependant, les outils ETL AWS tiers peuvent offrir des avantages par rapport à AWS Glue et aux pipelines internes, par exemple la capacité d’intégration avec des sources de data hors AWS par l’intermédiaire d’interfaces graphiques et des structures tarifaires plus attractives. Alors, comment déterminer quel est l’outil ETL le mieux adapté à votre entreprise ? Comparons certains des outils ETL les plus populaires disponibles sur le marché.

1. Fivetran

Fivetran est une plateforme d’intégration de data basée sur le cloud spécialisée dans l’automatisation de pipelines de data. Elle permet aux entreprises de connecter des data qui proviennent de sources disparates, notamment les databases, les applications et les services cloud, à un data warehouse à des fins d’analyse et de génération de rapports.

Cet outil automatise le processus d’ingestion de data en fournissant des connecteurs pré-construits pour des centaines de sources de data, éliminant ainsi le besoin de codage manuel ou d’écriture de script. Fivetran rationalise le processus d’établissement de connexion à plusieurs sources de data, d’extraction, de transformation et chargement de data vers une destination cible, ce qui réduit les efforts manuels nécessaires pour établir et maintenir des pipelines de data.

En outre, Fivetran fournit des connecteurs pré-construits pour plus de 150 sources de data, y compris des application SaaS populaires comme Salesforce, HubSpot et Shopify, simplifiant l’intégration des data provenant d’une large variété de sources sans nécessiter de code personnalisé. L’outil offre une réplication de data en temps réel, garantissant ainsi que les data dans votre data warehouse sont à jour en permanence. Son interface conviviale simplifie le processus de création et de gestion de pipelines de data.

En outre, il fournit un tableau de bord complet pour la surveillance des performances de pipeline et la résolution des problèmes. Fivetran est conçu pour gérer d’importants volumes de data et peut évoluer pour répondre aux besoins des entreprises qui se développent. De plus, il s’intègre avec les data warehouses cloud majeurs comme Amazon Redshift, Google BigQuery et Snowflake.

2. AWS Glue    

AWS Glue est un outil ETL largement utilisé, complètement géré par AWS. Il rationalise le processus de préparation des data avant l’analyse. AWS Glue est conçu pour être un outil intuitif et simple, permettant aux utilisateurs de créer et d’exécuter des tâches ETL en toute simplicité et en quelques clics dans l’AWS Management Console. Vous devez seulement configurer Glue pour que l’outil accède à vos data stockées dans AWS. Une fois la configuration terminée, vos data sont automatiquement identifiées et stockées en tant que metadata dans le catalogue de data AWS Glue. Cela permet de rechercher et d’interroger vos data instantanément et les préparer au processus ETL.

Avantages :

• AWS Glue est un outil ETL sans serveur qui simplifie le processus de préparation de data pour l’analyse. Compte tenu de l’absence de serveur, il n’y a pas de ressources à gérer, bien que cela signifie également un contrôle moindre des ressources.
• La facturation est basée sur l’utilisation et peut être plus rentable que les anciennes solutions comme EMR.
• AWS Glue est simple à utiliser et la configuration peut être effectuée rapidement à l’aide d’une interface d’assistant. Les transformations courantes peuvent être configurées en quelques clics et le lancement récent de Glue Studio facilite encore plus le processus avec une interface utilisateur graphique dédiée à la création de tâche.
• Aucun codage n’est nécessaire, car Glue génère automatiquement du code pour les cas d’utilisation courants. Toutefois, si les utilisateurs souhaitent écrire des transformations en partant de zéro, c’est aussi possible.

Inconvénients :

• Les ressources informatiques ne peuvent pas être entièrement contrôlées, car Glue offre une sélection limitée de trois types d’instances pour les tâches générales, gourmandes en mémoire et d’apprentissage automatique. Peu d’options de personnalisation sont disponibles. Si vous avez besoin de profils de calcul spécifiques, les options peuvent ne pas satisfaire vos besoins.
• Glue est basé sur Spark et prend en charge uniquement les scripts Python ou Scala, ce qui signifie que les scripts écrits dans d’autres langages ou sur une autre plateforme sont difficilement adaptables à Glue.
• Des modules Python peuvent être inclus dans les scripts Glue, mais Spark en lui-même ne peut pas être étendu (à notre connaissance). Cela peut être un problème pour les utilisateurs qui effectuent une migration depuis un cluster Spark personnalisé et autogéré.

3. AWS Data Pipeline  

AWS Data Pipeline est un service Web fourni par Amazon qui permet aux utilisateurs de créer facilement des flux de travail automatisés pour la transformation et le déplacement de data. Cela signifie que les utilisateurs n’ont pas besoin de construire une plateforme ETL ou ELT complexe pour utiliser leurs data. En utilisant des modèles pré-configurés et des configurations fournies par Amazon, les utilisateurs peuvent effectuer la plupart des opérations à l’aide des ressources informatiques des services Amazon comme EMR. Ce service simplifie l’extraction, le chargement et la transformation des data pour les utilisateurs.

Avantages :

• L’interface utilisateur conviviale d’AWS Data Pipeline dispose de modèles prédéfinis pour de nombreuses databases AWS, ce qui rend l’outil facile d’utilisation.
• La possibilité de générer des clusters et des ressources à la demande permet aux utilisateurs de réduire les coûts.
• Les utilisateurs peuvent faciliter l’exécution de tâches à des moments spécifiques. Cela fournit une certaine flexibilité.
• Une suite de sécurité robuste garantit la protection des data en déplacement et au repos. La fonction de contrôle d’accès AWS permet un contrôle précis des droits d’accès.
• Son architecture tolérante aux erreurs gère la stabilité et la récupération du système, et évite ainsi aux utilisateurs d’effectuer ces tâches.

Inconvénients :

• Le pipeline de data est principalement conçu pour les services AWS, ce qui complique l’intégration à des services tiers.
• La gestion de pipelines de data et de ressources locales peut être fastidieuse en raison des nombreuses installations et configurations.
• La façon dont le pipeline de data représente les conditions préalables et la logique de branchement peuvent être complexe pour les personnes non expérimentées. D’autres outils comme Airflow peuvent être utilisés en vue de simplifier les chaînes complexes.

4. Stitch Data      

Stitch est une plateforme qui permet aux utilisateurs de répliquer des data facilement et à moindre coût. L’outil prend en charge plus de 90 sources de data et est conforme aux réglementations SOC 2, HIPAA et RGPD. Il est basé sur le cloud et peut être facilement adaptable, permettant ainsi une intégration fiable avec de nouvelles sources de data. En outre, Stitch prend en charge les destinations Amazon Redshift et S3.  

Avantages :

• Configuration et utilisation simples : Stitch présente une interface graphique conviviale. Il est possible de configurer un pipeline en seulement quelques minutes.
• Grand nombre d’intégrations de sources de data : Stitch prend en charge plus de 100 intégrations, ce qui facilite son intégration à une large gamme de sources de data.
• Rentable : Stitch dispose de forfaits tarifaires flexibles, ce qui permet de commencer petit et d’évoluer au fur et à mesure de la croissance de l’entreprise.
• Conforme aux réglementations SOC 2, HIPAA et RGPD : Stitch a été conçu en tenant compte de la confidentialité et de la sécurité des data, l’outil est conforme aux principales réglementations.

Inconvénients :

• Personnalisation limitée : Stitch offre des options de personnalisation limitées, ce qui peut être un inconvénient pour les entreprises avec des exigences complexes en matière d’intégration de data.
• Transformations limitées : Stitch offre des options de transformation limitées, ce qui peut nécessiter l’utilisation d’autres outils de transformation.
• Options de destinations de data limitées : Stitch est principalement conçu pour les destinations Amazon Redshift et S3, ce qui peut ne pas être adapté à toutes les entreprises.
• Options de surveillance limitées : Stitch présente des options de surveillance limitées, ce qui peut être un inconvénient pour les entreprises qui ont besoin d’alertes et de surveillance en temps réel.

5. Talend    

Talend est un outil ETL (Extract, Transform, Load) open source. Il est utilisé pour extraire des data de différentes sources, en les transformant en fonction des exigences commerciales, pour ensuite les charger dans un magasin de data cible. De nombreux connecteurs pré-construits et composants d’intégration de data sont disponibles en vue de simplifier le processus ETL. Talend dispose également d’une interface graphique pour la conception de tâches et de flux de travail d’intégration de data, ce qui facilite la création et la maintenance des processus ETL pour les utilisateurs sans profil technique. Talend prend en charge de nombreux scénarios d’intégration de data. Cela comprend le traitement par lot, l’intégration en temps réel et l’intégration Big Data.

Avantages :

• Open source : Talend est un outil open source, ce qui signifie qu’il est disponible et personnalisable librement, permettant ainsi aux entreprises d’économiser par rapport aux outils ETL propriétaires.
• Grande variété de connecteurs : l’outil dispose d’une grande variété de connecteurs et d’intégrations à de nombreux services cloud, databases et applications. Cela facilite l’intégration des data provenant de différentes sources.
• Interface conviviale : Talend offre une interface conviviale avec des fonctionnalités de glisser-déposer qui simplifient le processus de développement.
• Évolutivité : Talend est un outil hautement évolutif qui permet de gérer efficacement de gros volumes de data.

Inconvénients :

• Courbe d’apprentissage : Talend peut présenter une courbe d’apprentissage abrupte pour les personnes peu expérimentées dans les outils ETL ou l’intégration de data.
• Assistance limitée : bien que la communauté d’utilisateurs de Talend soit importante, les options d’assistance sont limitées par rapport aux outils ETL propriétaires.
• Performances : Talend peut avoir quelques problèmes de performances lors du traitement d’ensembles de data très volumineux ou de transformations de data complexes.
• Complexité : Talend peut être compliqué à configurer, en particulier lors de l’intégration de différentes databases ou applications.

6. Informatica        

Informatica est un outil de traitement de data très populaire pour le traitement ETL (Extract, Transform, Load). Considéré comme l’une des solutions les plus performantes pour le traitement et la gouvernance des data, ce logiciel est largement utilisé dans des domaines tels que les data warehouses, l’informatique décisionnelle et l’intégration de data dans des applications commerciales. Informatica offre des fonctionnalités intégrées permettant de se connecter facilement à de nombreux systèmes source, notamment des databases, des systèmes de fichiers et des applications SaaS à l’aide de configurations, d’adaptateurs et de connecteurs pré-construits.

Avantages :

• Le logiciel offre une interface utilisateur graphique bien pensée pour plusieurs tâches, notamment la surveillance de sessions, la planification de tâches, la conception de processus ETL, le dépannage et l’administration.
• Il prend en charge la gestion des messages en attente, les data d’applications tierces, les data basées sur fichier et sur mainframe, ainsi que les data XML et non structurées.
• La plateforme centralisée basée sur le Web sert de point de référence unique pour une application d’entreprise, ce qui garantit une haute qualité de protection tout en réduisant les coûts administratifs.
• Le choix d’une solution avec une grille tarifaire est rentable pour répondre aux besoins importants en matière de traitement, tout en disposant de la capacité d’évoluer de manière linéaire et de fournir une haute disponibilité.    

Inconvénients :

• Aucune option de tri n’est disponible pour la surveillance de flux de travail. Sur l’interface de surveillance, il n’est pas simple de différencier les dossiers importants des dossiers mineurs. De manière similaire, le déplacement d’un élément d’un dossier vers un autre n’est pas pris en charge par le gestionnaire de référentiel. L’importation de fichiers XML exportés n’est également pas possible.
• En outre, il n’est pas possible de développer des mappages et des flux de travail.

7. Integrate.io  

Cette solution ETL cloud permet une connexion directe à Amazon Redshift, éliminant ainsi le besoin de disposer d’un serveur intermédiaire. Cela permet d’effectuer des tâches au niveau local ou d’utiliser des outils informatiques basés sur le cloud. La plateforme permet de réaliser des transformations de data d’entreprise sans nécessiter d’écrire du code complexe. Les utilisateurs peuvent également agréger les data provenant de plusieurs sources puis les charger vers un emplacement de stockage unique. En ce qui concerne la sécurité, la solution a mis en place de nombreuses mesures de protection comme le FLE, le hachage, l’authentification multi-facteurs (2FA), le chiffrement SSL/TLS et le masquage des data. La solution a également reçu une accréditation SOC 2.

Avantages :

• La plateforme dispose de capacités directes de transformation de data.
• Elle fournit des flux de travail simples pour la définition des dépendances de tâche.
• Elle offre des intégrations rationalisées de Salesforce à Salesforce.
• Des mesures complètes de conformité et de sécurité des data sont mises en place.
• La solution prend en charge une large gamme de sources et de destinations de data.
• L’assistance client est efficace.

Inconvénients :

• Seule la journalisation des erreurs de base est disponible pour la résolution des problèmes.
• L’interface peut devenir compliquée à utiliser lors du traitement de pipelines de data complexes.
• Les antécédents d’e-commerce de l’entreprise peuvent ne pas convenir à certains clients.
• Certains aspects de la plateforme ne sont pas entièrement intégrés.        

Conclusion

Dans cet article, vous avez découvert les différents outils ETL AWS et les facteurs à prendre en compte dans le choix de la solution la mieux adaptée à vos besoins. Vous avez également découvert les outils ETL tiers avec leurs avantages et inconvénients, ce qui vous permet de faire le bon choix pour votre outil ETL.

‍