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Les 15 meilleurs outils d’ETL de l’année 2023

Les 15 meilleurs outils d’ETL de l’année 2023

February 13, 2023
February 13, 2023
Les 15 meilleurs outils d’ETL de l’année 2023
Comparer les fonctionnalités et les tarifs des meilleurs outils d’ETL de 2023.

Les entreprises s’appuient sur les data pour prendre des décisions importantes pour leurs ventes, le marketing et toute tâche importante. Toutefois, ces data sont présentes dans différents formats et tailles, et sont stockées dans divers fichiers ou databases. Pour analyser ces data, vous avez besoin de certains outils pour les extraire, les transformer dans un format approprié et enfin les charger dans une destination telle qu’un datawarehouse. Il s’agit des outils d’ETL (extraction, transformation et chargement).

Actuellement, la majorité des entreprises utilisent un outil d’ETL dans le cadre de leur processus d’intégration des data. Les outils d’ETL sont reconnus pour leur efficacité, leur rentabilité et leur évolutivité vers des approches plus larges de la gestion des data. Dans cet article, vous comprendrez ce qu’est l’ETL, et explorerez les différents types d’outils d’ETL. Par ailleurs, vous étudierez certains facteurs critiques nécessaires pour choisir le meilleur outil d’ETL. Lisez cet article pour découvrir les meilleurs outils d’ETL largement utilisés sur le marché.

Qu’est-ce que l’ETL?

À l’ère du numérique, les data jouent un rôle très important. Vous pouvez stocker ces data dans des fichiers Excel, dans des databases ou même sous la forme d’images et de vidéos. Toutefois, lorsque vous voulez analyser ou utiliser ces data, vous devez les consolider sous un même format. C’est là qu’intervient l’ETL.

Pour faire simple, ETL est l’acronyme anglais d’Extract, Transform and Load (extraire, transformer et charger). Vous extrayez des data d’une source, les transformez dans un format approprié, puis les chargez dans un datawarehouse ou une database. Les entreprises peuvent donc créer leurs propres pipelines d’ETL standard, ou utiliser des outils d’ETL automatisés tels que Fivetran.

Le processus d’ETL de bout en bout implique les stades suivants :

  • Extraction : ce niveau implique l’extraction de data, qu’elles soient structurées ou non structurées, depuis différentes sources, telles que des sites Web, des plateformes de gestion de la relation client, des applications, des databases, des logiciels SaaS, des fichiers, des plateformes marketing ou toute autre source de data. Les data sont chargées dans une zone de transit après l’extraction, et sont prêtes pour le niveau suivant, la transformation.
  • Transformation : le niveau de transformation prépare les data extraites en les nettoyant et en les formatant. L’objectif est que les data soient prêtes pour des requêtes dans le stockage cible, tel qu’un datawarehouse comme Google BigQuery, Redshift et Snowflake ou des databases comme MongoDB et PostgreSQL.

Les data extraites doivent être transformées dans un format standard afin de respecter les exigences du schéma de la database cible. Différentes fonctions sont exécutées et des ensembles de règles sont appliqués aux data pour cela. Le niveau de manipulation nécessaire à la transformation de l’ETL dépend entièrement des data extraites et des besoins de l’entreprise. Les principales transformations à ce niveau sont les suivantes :

  • Nettoyage : remplacement des valeurs manquantes par des valeurs par défaut ou contrôle de la cohérence des formats de date, etc.
  • Déduplication : identification et suppression des doublons d’enregistrements.
  • Standardisation du format : formatage conformément à un ensemble de directives de sorte que les valeurs et la structure soient compatibles avec le cas d’utilisation souhaité, par exemple conversion des unités de mesure, conversion de date/heure, etc.
  • Restructuration des clés : identification de relations importantes entre des tableaux
  • Chargement : les data transformées doivent maintenant être chargées dans la destination souhaitée, par exemple une database, un datawarehouse ou un data lake. Il existe deux manières de charger des data : chargement incrémentiel ou tout d’un coup, c’est-à-dire un chargement complet. Un chargement complet transfère tous les enregistrements de la ligne d’assemblage de la transformation au datawarehouse ou à la database cible. Cela peut donner lieu à des data redondantes, en l’absence de contrôle. Ainsi, l’un des facteurs importants à prendre en considération tout au long du processus de chargement est de savoir la tâche que l’environnement cible est supposé réaliser. Lors du chargement de data, vous pourriez avoir un effet négatif sur le système hôte selon le volume, la structure, la cible et le type de chargement.

Que sont les outils d’ETL?

Les data ne sont utiles que si elles peuvent être converties et utilisées pour des informations opérationnelles et commerciales. Les outils d’ETL sont donc essentiels pour assurer la veille économique dans les entreprises de toutes tailles. Les entreprises recueillent des data issues de nombreuses sources. Les outils d’ETL simplifient le processus d’extraction de data issues de plusieurs sources, les transforment dans un format défini, et les chargent efficacement dans la destination des data. Vous pouvez maintenant utiliser ces data pour les charger dans des outils de veille économique tels que Tableau, Power BI ou d’autres afin d’analyser ces data.

Les outils d’ETL organisent et automatisent les flux de data issues de différentes sources afin de générer des informations fiables. Il est possible de simplifier la majorité du processus ci-dessus en fonction de l’outil d’ETL. Les connecteurs de data intégrés proposés par les fournisseurs d’outils d’ETL nécessitent peu ou pas de codage pour extraire, transformer et charger des data dans un système cible. Cela élimine le besoin complexe d’ingestion de data, de gestion d’API et d’autres tâches.

Pour comprendre les différents types d’outils d’ETL utilisés dans le secteur, lisez la section suivante pour en savoir plus.

Quels sont les types d’outils d’ETL?

Il est possible de classer les outils d’ETL dans les catégories suivantes en fonction de différents facteurs (par exemple sur le cloud, local, en temps réel et d’autres) :

1. Outils d’ETL personnalisés

Les outils avec des ressources internes d’ingénierie data et d’assistance peuvent concevoir et créer leurs propres outils et pipelines à l’aide de langages tels que SQL, Python et Java.  Bien que cette stratégie offre un maximum de souplesse, elle exige également le plus de travail et d’efforts. Par ailleurs, les utilisateurs doivent réaliser leurs propres tests, documentation, maintenance et développement continu pour ce type.

2. Outils d’ETL par lots

Pour de nombreuses entreprises, la seule méthode d’ETL applicable était jusqu’à très récemment le traitement par lots dans des outils locaux. Par le passé, le traitement de grandes quantités de data nécessitait beaucoup de temps et d’énergie, et pouvait rapidement épuiser la capacité de calcul et de stockage d’une entreprise pendant les heures de travail. Pour les entreprises, il était donc logique de réaliser le traitement de data par lots avec des outils d’ETL pendant les heures creuses. Ces outils assuraient l’extraction, la transformation et le chargement des data par lots.

3. Outils d’ETL en temps réel

Des outils d’ETL en temps réel sont utilisés pour extraire, transformer et charger des data sur le système cible en temps réel. Le traitement par lots fonctionne bien pour certaines mises à jour des data. Toutefois, nous avons besoin d’un accès en temps réel aux data issues de différentes sources plus fréquemment. L’exigence du temps réel nous force à traiter les data en temps réel plutôt que par lots, en utilisant un paradigme réparti et des capacités de streaming. Ces outils d’ETL sont donc de plus en plus populaires, car les entreprises veulent des informations parfaitement exploitables. De nombreux outils d’ETL pratiquement en temps réel sont proposés, à l’achat ou en open source.

4. Outils d’ETL au niveau local

De nombreuses entreprises utilisent des systèmes plus anciens avec configuration locale des data et des référentiels. La sécurité des data est le principal facteur d’adoption de ce modèle. Les entreprises préfèrent donc avoir un outil d’ETL installé sur site.

5. Outils d’ETL sur le cloud

Elles utilisent de plus en plus des outils d’ETL sur le cloud pour ingérer des data issues de diverses applications Web ou sources locales. Ces outils sont déployés sur le cloud. Comme pratiquement toutes les data et applications sont prises en charge sur le cloud, il devient plus facile d’extraire et de charger des data dans l’outil d’ETL. Cela économise par ailleurs les ressources et d’autres coûts associés à la configuration de l’outil d’ETL. Les outils d’ETL sur le cloud offrent une forte disponibilité, de l’élasticité et une faible latence, ce qui permet de faire évoluer les ressources pour les adapter aux besoins actuels du traitement de data.

6. Outils d’ETL open-source

De nombreux outils d’ETL open-source ont été développés au cours de la décennie précédente. Comme ces outils d’ETL sont facilement accessibles, une très grande communauté de test fournit constamment des commentaires afin d’améliorer ou de compléter leurs fonctionnalités. Beaucoup de ces outils d’ETL open-source offrent une interface graphique pour créer et exploiter des pipelines.

7. Outils d’ETL hybrides    

L’intégration des fonctionnalités des types d’outils d’ETL ci-dessus vous fournira un outil d’ETL hybride. Plusieurs tâches d’ETL peuvent donc être traitées à grande échelle par une seule plateforme d’ETL.

Principaux facteurs pour évaluer les outils d’ETL

Comme indiqué ci-dessus, les entreprises bénéficient d’un grand choix d’outils d’ETL. L’outil d’ETL optimal dépend de plusieurs facteurs, y compris les cas d’utilisation anticipés, le tarif, l’emplacement des data source, le type de data à déplacer, le besoin d’évolutivité et le niveau de connaissances nécessaire pour l’utiliser. Certaines entreprises préfèrent créer leurs propres pipelines d’ETL, et certaines choisissent des outils automatisés locaux ou sur le cloud. Il peut être compliqué de choisir le bon outil d’ETL pour votre cas d’utilisation. Nous avons donc répertorié ci-dessous certains des principaux facteurs à garder à l’esprit pour choisir le meilleur outil d’ETL pour votre entreprise.

  • Cas d’utilisation : l’analyse des cas d’utilisation est un facteur prépondérant dans le choix des outils d’ETL. Vous n’avez peut-être pas besoin d’une solution aussi robuste que celles des grandes entreprises avec des datasets complexes si vous avez une petite entreprise ou si vos besoins d’analyse sont limités.
  • Connecteurs de data : quelles sources de data intéressent le plus votre équipe ? Quand le besoin se présente, quel niveau d’efforts êtes-vous prêt à consacrer au développement d’une nouvelle intégration ? Les sources de data utilisées par de nombreuses start-ups et petites entreprises sont généralement uniformes. Pour choisir l’outil d’ETL idéal pour votre cas d’utilisation, votre équipe data devrait choisir des outils prenant en charge diverses options d’intégration, qu’il s’agisse d’une source de data ou d’une destination de data, y compris celles que vous comptez utiliser.
  • Interface facile d’utilisation : qui utilisera les data, comment seront-elles chargées, et comment seront-elles utilisées ? Vérifiez que l’outil d’ETL a une interface interactive et qu’il est facile à configurer. Votre équipe, qu’elle soit composée d’experts ou d’utilisateurs sans compétences techniques, bénéficiera ainsi d’une expérience de qualité pour la gestion des tâches liées aux data et la création de pipelines de data.
  • Évolutivité : gardez à l’esprit que vos exigences en matière de data augmenteront avec le développement de votre entreprise. Pour répondre aux besoins de votre activité croissante, l’outil d’ETL doit prendre en charge des fonctionnalités d’optimisation des performances, ainsi que d’autres ressources requises pour faire évoluer votre pipeline.
  • Faible latence : les outils d’ETL en temps réel sont de plus en plus appréciés par les entreprises, car la demande d’un recueil et d’une analyse rapides des data a augmenté. Les data en temps réel sont essentielles, car certaines décisions sont urgentes. Alors que certains connecteurs de data source auront des exigences de latence, les data devraient traverser votre processus ETL avec la plus faible latence possible.
  • Tarification : les entreprises doivent tenir compte non seulement du coût de l’outil lui-même, mais aussi du prix de l’infrastructure et des ressources humaines nécessaires pour faire fonctionner l’outil d’ETL à long terme.
  • Surveillance et sécurité intégrées : un système de surveillance qui fournit des informations en temps réel sur la progression de la tâche devrait être, ou a été intégré dans les outils d’ETL afin de garantir des processus efficaces. Ce niveau de sécurité et de conformité est tout aussi important que d’autres facteurs. Les entreprises doivent s’assurer que l’éditeur de l’outil d’ETL respecte les exigences de sécurité afin de garantir que les data sensibles sont protégées, et qu’elles ne sont partagées qu’avec les bons utilisateurs.

Les 15 meilleurs outils d’ETL

Maintenant que vous avez compris les différents types d’outils d’ETL et certains des facteurs à prendre en considération pour choisir le meilleur outil d’ETL, intéressons-nous aux meilleurs outils d’ETL du marché.

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1. Fivetran

Fivetran est un outil d’ETL (extraction, transfert, chargement) automatisé sur le cloud, qui aide à déplacer des data issues de différentes sources vers le stockage, tel qu’un datawarehouse ou une database. Pour consolider leurs data, les utilisateurs peuvent se connecter à plus de 100 sources de data en exploitant les puissants connecteurs de Fivetran.

Principales caractéristiques de Fivetran :

  • Prend en charge + de 100 connecteurs de data avec des cas d’utilisation dans l’analyse marketing, les databases, l’analyse des ventes, l’analyse des produits, l’analyse financière et opérationnelle, l’analyse de l’assistance et l’analyse de l’ingénierie.
  • Il s’adapte rapidement aux changements de schémas et d’API afin de garantir l’homogénéité et l’intégrité des data.
  • Il synchronise constamment les data sur les datawarehouses et les sources de data cibles.
  • Pour vous fournir une solution nécessitant peu de codage, Fivetran propose des modèles data prédéfinis permettant de générer rapidement de nouveaux rapports et de répondre aux requêtes ad hoc tout en réduisant les délais d’ingénierie.
  • Fivetran prend en charge le programme de confidentialité, de sécurité et de conformité le plus complet.
  • Tous les clients Fivetran bénéficient d’un accès 24h/24 et 7j/7 à des spécialistes du service assistance, qui collaborent directement avec eux pour résoudre rapidement tout problème technique.

Tarification : 14 jours d’essai gratuit et modèle tarifaire basé sur la consommation, en fonction de votre type de source et de vos Monthly Active Rows.

2. Talend

Talend est un outil d’ETL gratuit, principalement utilisé pour créer des pipelines de data. Il inclut Talend Studio, qui facilite la conception de flux de data et d’une logique de transformation.

Principales caractéristiques de Talend :

  • Il est compatible avec différents environnements cloud et avec des clouds hybrides.
  • Talend est développé sur la plateforme Eclipse, qui fournit une bibliothèque de connecteurs pour connecter les sources de data, y compris les databases, les fichiers plats et les services Web.
  • L’IUG par glisser-déposer permet de connecter des composants de data issus d’Excel, Oracle, Salesforce et d’autres sources de data afin de réaliser des tâches.
  • Elle comporte des connecteurs intégrés, qui lui permettent d’accéder aux data depuis divers environnements, y compris des databases, des plates-formes SaaS et d’autres applications.
  • Elle se connecte très facilement à Google Cloud Platform, Snowflake, Microsoft Azure, Amazon Web Services et à d’autres plates-formes.
  • L’avantage d’une communauté open-source solide qui contribue activement à la documentation et propose de l’aide.

Tarification : gratuit

3. Matillion

La solution d’ETL de Matillion permet des cas d’utilisation spécifiques aux PME. La plateforme d’ETL cloud-native de Matillion permet d’exploiter les data à tous les stades de leur cycle de vie.

Principales caractéristiques de Matillion :

  • Les utilisateurs peuvent définir des transformations de data dans SQL ou utiliser pour cela une interface très simple par pointer-cliquer.
  • Permet d’accélérer les transformations en chargeant des data à l’avance.
  • Vous pouvez exécuter des pipelines CDC et par lots avec Matillion Data Loader sans avoir d’expérience en matière de codage. Ainsi, la plupart de vos employés accéderont sans encombre à la veille économique fournie.
  • Équipé de suffisamment de connecteurs prenant en charge divers datawarehouses cloud, y compris Snowflake, Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse et Google BigQuery.

Tarification : 14 jours d’essai gratuit et modèle tarifaire en fonction de l’utilisation.

4. Integrate.io

Avec des centaines de connecteurs et une solution complète pour l’ETL, l’ELT, API Generation et Data Insights, Integrate.io est une plateforme d’intégration de data avec peu de code, leader du marché, qui permet de créer et de gérer rapidement des pipelines automatisés et sécurisés. Cette plateforme permet d’agréger les data dans des warehouses et des databases sans effort, tout en étant extrêmement évolutive pour tout volume de data ou cas d’utilisation.

Principales caractéristiques d’Intergrate.io :

  • Vous pouvez extraire des data de toute source compatible avec RestAPI.
  • Propose plus de 100 grands référentiels de data et packages d’applications SaaS, y compris MongoDB, MySQL, Amazon Redshift, Google Cloud Platform et Facebook.
  • Toutes les plates-formes d’e-commerce importantes, telles que Shopify, NetSuite, BigCommerce et Magento, sont prises en charge.
  • Offre de nombreuses options de personnalisation grâce à son langage d’expression étendue, à une API sophistiquée et à des webhooks.
  • Il offre des solutions de reverse ETL et de veille économique afin de fournir des data nettoyées à différentes parties prenantes.
  • La fonctionnalité de chiffrement sur le terrain permet de chiffrer et déchiffrer des champs de data individuels à l’aide de leur clé de chiffrement unique.

Tarification : 14 jours d’essai gratuit et plans tarifaires flexibles.

5. Snaplogic

Avec sa plateforme d’intégration intelligente, SnapLogic continue véritablement à innover en matière d’intégration des data. C’est bien plus qu’un simple outil d’ETL. La PII SnapLogic est un service cloud multi-entité évolutif qui propose un traitement parallèle robuste, une gestion complète des data et plusieurs connecteurs intégrés.

Principales caractéristiques de SnapLogic :

  • Comme la plateforme SnapLogic iPaaS repose entièrement sur Rest, les clients bénéficient de beaucoup de souplesse pour se connecter à diverses sources et créer des pipelines d’ETL.
  • Inclut de nombreux connecteurs intégrés et un suivi simple de l’alimentation dans un système.
  • Les développeurs peuvent créer des Snaps personnalisés à base Java.
  • Plus de 100 Snap Packs disponibles depuis SnapLogic, et chacun contient des Snaps, ou connecteurs d’accès aux data, associés.
  • SnapLogic prend en charge les data lakes, les datawarehouses et les databases.

Tarification : essai data gratuit proposé. Plans tarifaires disponibles sur demande.

7. Pentaho Data Integration

Pentaho Data Integration, anciennement Kettle, est principalement reconnu pour son interface graphique Spoon. Pentaho Data Integration propose des fonctionnalités d’intégration de data, de reporting, de data mining, des services OLAP et bien d’autres choses en plus de ses fonctionnalités d’ETL.

Principales caractéristiques de Pentaho Data Integration :

  • Cet outil d’ETL open-source crée des fichiers XML pour représenter des pipelines, et utilise son moteur d’ETL pour l’exécution du pipeline.
  • Il peut être configuré sur un cloud ou en local.
  • Pentaho repose principalement sur les systèmes multi-cloud hybrides.
  • Il prend en charge l’accès aux data pour les outils de l’IoT.
  • Il propose des fonctionnalités de traitement des data et d’intégration des data issues de nombreuses sources de data.
  • Il permet la création de rapports sous divers formats, y compris Excel, Text, CSV, PDF, HTML et XML.

Tarification : les tarifs détaillés sont fournis sur demande.

8. Singer

L’outil d’écriture de scripts open-source de Singer permet aux entreprises de transférer leurs data plus efficacement. Singer fait le lien entre les scripts d’extraction et de chargement des data, ce qui permet de les extraire ou de les charger depuis et vers toute source. Les scripts utilisent JSON et prennent donc en charge de nombreux types de data, appliquent des structures de data avec le schéma JSON, et peuvent être utilisés avec tout langage de programmation.

Principales caractéristiques de Singer :

  • C’est une application à CLI qui nécessite des connaissances importantes en matière de codage.
  • Les scripts pour cet outil entrent dans deux catégories : Taps et Targets. Un script de type Tap extrait des data de vos sources. Les flux de data sont reçus par un script cible, qui les stocke alors à l’emplacement final.
  • Singer.io est un outil d’ETL flexible qui vous permet de créer des scripts pour transférer des data entre différents emplacements. Vous pouvez créer vos propres Taps et Targets, ou utiliser ceux qui sont déjà présents.
  • Il permet de diffuser des data de plus de 110 sources vers environ 10 destinations.
  • Singer accède à la source pour extraire des data, qui sont alors écrites pour une diffusion standard sous un format à base JSON.

Tarification : gratuit

9. Hadoop

Apache Hadoop permet le traitement de grands datasets de manière distribuée sur des clusters d’ordinateurs. C’est un système informatique distribué général pour le stockage, la gestion et l’analyse des data de toute structure.

Principales caractéristiques de Hadoop :

  • Plus de 20 grands projets open-source constituent l’écosystème complexe de Hadoop. Ces projets incluent Pig, MapReduce et Spark, qui sont utilisés pour réaliser des opérations d’ETL.
  • Hadoop est évolutif horizontalement et verticalement.
  • Il peut traiter et stocker des data structurées, semi-structurées et non structurées.
  • En dupliquant des data sur plusieurs DataNodes dans un cluster Hadoop, Hadoop garantit la disponibilité des data, même en cas de panne de l’un de vos systèmes.
  • Il gère son stockage depuis un système de fichiers distribué. Hadoop est rapide grâce au traitement simultané d’un si grand nombre de blocs de fichiers.
  • Hadoop est connu pour sa caractéristique de localité des data, qui implique de rapprocher la logique de calcul des data, et non l’inverse. Cette propriété de Hadoop réduit l’utilisation de bande passante d’un système.

Tarification : gratuit

10. Dataddo

Dataddo est un outil d’ETL sur le cloud sans code conçu pour les professionnels, quel que soit leur niveau de compétence technique. Il propose une grande variété de connecteurs, des mesures entièrement personnalisées et un système central pour gérer tous les pipelines de data à la fois. Dataddo se connecte sans problème à vos processus existants et à votre architecture data.

Principales caractéristiques de Dataddo :

  • Une maintenance continue du pipeline n’est pas nécessaire grâce aux API entièrement gérées de Dataddo.
  • Vous pouvez vous concentrer sur l’intégration de vos data grâce à son IU intuitive et à un processus de configuration simple.
  • Vous pouvez envoyer des data de toute application métier vers toute plateforme de veille économique telle que Tableau, Power BI et Looker Studio.
  • Sur demande, il est possible de connecter des connecteurs supplémentaires dans un délai de 10 jours ouvrés.
  • Mesures personnalisables fournies par Dataddo pour développer ou connecter des sources

Tarification : plan gratuit de 3 connexions de flux de data et un plan tarifaire personnalisé en fonction du nombre de flux de data à partir de 99 $ par mois.

11. AWS Glue

AWS Glue est un outil d’intégration des data sur le cloud qui fonctionne avec des clients à base visuelle ou à base de code. Cette plateforme sans serveur comporte d’autres outils offrant des fonctionnalités supplémentaires, par exemple le catalogue de data AWS Glue pour découvrir des data au sein de l’entreprise, et le studio AWS Glue pour développer visuellement, exécuter et gérer des pipelines d’ETL.

Principales caractéristiques d’AWS Glue :

  • L’analyse et la catégorisation des data figurent parmi les principales fonctions d’AWS Glue.
  • Vous pouvez déduire automatiquement le schéma de tableau et de database de vos data dans Amazon S3 avec les crawlers d’AWS Glue, puis enregistrer les metadata associées dans le catalogue de data d’AWS Glue.
  • AWS Glue, l’un des services d’ETL entièrement gérés d’AWS, peut être associé de manière transparente aux autres produits de l’entreprise, y compris Redshift, S3 Lambda et RDS.
  • Pour aider les utilisateurs à déplacer leur data sur le cloud, il peut également se connecter à des sources de data locales.
  • Les pipelines d’ETL sont intégrés à Python et exécutés avec PySpark et Apache Spark.
  • Les requêtes SQL personnalisées sont désormais prises en charge par AWS Glue pour plus d’interactions pratiques avec les data.
  • Vous pouvez vous connecter à plus de 70 types de sources de data différents, gérer vos data dans un seul catalogue, et créer visuellement, exploiter et surveiller les pipelines d’ETL qui chargent des data dans vos data lakes.

Tarification : plan gratuit et modèle tarifaire personnalisé en fonction du nombre d’unités de traitement de data utilisées.

12. Azure Data Factory

Azure Data Factory est le service ETL sur le cloud fourni par Azure pour l’intégration et la transformation des data sans serveur. Son interface utilisateur sans code simplifie la création et permet la surveillance et la gestion dans un tableau de bord unique.

Principales caractéristiques d’Azure Data Factory :

  • Azure Data Factory interagit également avec PostgreSQL, MySQL, MongoDB et Azure Cosmos DB.
  • C’est un service entièrement géré qui se connecte à diverses sources de data locales et sur le cloud.
  • Il peut copier, transformer et enrichir des data avant de les écrire dans des services de data Azure comme destination.
  • Prend en charge Hadoop, Spark et l’apprentissage machine pour les processus de transformation.
  • Prend en charge les formats de sortie PDF et CSV.

Tarification : modèle tarifaire en fonction de l’utilisation.

13. Google Cloud Dataflow

Un service de traitement des data entièrement géré, Google Cloud Dataflow, est conçu pour optimiser la puissance de calcul et pour automatiser l’utilisation des ressources.

Principales caractéristiques de Google Cloud Dataflow :

  • Ce service est destiné à réduire les coûts de traitement grâce à la planification flexible et à l’adaptation dynamique des ressources afin que la consommation soit conforme aux besoins.
  • Comme les data sont transformées, Google Cloud Dataflow fournit également des capacités d’IA pour renforcer l’analyse prédictive et la détection des anomalies en temps réel.
  • Les développeurs peuvent construire des tâches d’ETL par lots et en continu.
  • Ils peuvent utiliser les API Java et Python pour se connecter à des sources Google Cloud, réaliser des transformations et écrire des data vers diverses destinations Google Cloud.
  • Dans l’écosystème de Google Cloud Platform, les pipelines Apache Beam sont exécutés par Google Dataflow. Pour la représentation et l’envoi de datasets, par lots et en streaming, Apache fournit des SDK Java, Python et Go. Cela permet de définir les pipelines de data avec le SDK correspondant.

Tarification : essai gratuit et modèle tarifaire en fonction des ressources utilisées.

14. Stitch

Stitch, un fournisseur d’ETL comme service, repose sur le noyau open-source de Singer. Sans que vous n’ayez à entrer de code, Stitch transfère rapidement les data dans un datawarehouse pour vous aider à trouver vos réponses plus rapidement. Il est par ailleurs évolutif, et vous permet d’étendre ses fonctionnalités en fonction de vos besoins.

Principales caractéristiques de Stitch :

  • La plateforme fournit des pipelines automatisés et un ELT en self-service reposant sur la plateforme open source Singer.
  • Elle ne prend en charge que des transformations simples, pas de transformation définie par l’utilisateur.
  • Plus de 130 connecteurs de data sont disponibles.
  • Prend en charge un nombre considérable de sources de data développées en interne ou couramment acceptées.
  • Les utilisateurs peuvent choisir des plans selon leur utilisation et leurs besoins grâce à son modèle tarifaire en fonction du volume.
  • Propose des outils de conformité pour la gouvernance data interne et externe.

Tarification : 14 jours d’essai gratuit et modèle tarifaire en fonction du volume.

15. Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter est probablement le produit d’ETL le plus sophistiqué du marché. Il est très apprécié des grandes entreprises, et très bien noté par les analystes du marché. Il fait partie de la vaste gamme de produits qui composent la plateforme Informatica.  

Principales caractéristiques d’Informatica PowerCenter:

  • Il analyse des types de data complexes, tels que JSON, XML, PDF et des data issues de l’Internet des objets.
  • Cette plateforme offre une disponibilité élevée, une vitesse efficace et des transformations intégrées pour plus de convivialité, et évolue avec vos besoins de calcul.
  • Elle prend en charge des clouds multiples, des clouds hybrides et des règles ETL uniques.
  • De nombreuses databases tierces, telles que SQL, Oracle et Teradata, sont également prises en charge.
  • Pour les datawarehouses et les data lakes sur le cloud, elle propose de nombreux connecteurs, y compris pour AWS, Azure, Google Cloud et Salesforce.
  • Convient aux grandes entreprises qui ont de gros budgets et des exigences de performances élevées.
  • Elle peut vérifier automatiquement les data modifiées afin de respecter les normes prédéfinies.

Tarification : essai gratuit et modèle tarifaire basé sur la consommation.

Conclusion

En bref, un bon outil d’ETL extrait des data, respecte les directives de qualité de data, homogénéise les data provenant de différentes sources dans un format permettant leur fusion, et fournit des data prêtes à l’emploi pour créer des applications ou pour prendre des décisions.

Dans cet article, vous comprenez les différents types d’outils d’ETL disponibles sur le marché. Vous avez également découvert certains des principaux facteurs à garder à l’esprit lors du choix du bon outil d’ETL. Vous avez également étudié les meilleurs outils d’ETL largement utilisés dans le secteur. Selon vos besoins, vous pouvez utiliser l’un d’entre eux pour renforcer l’efficacité et la productivité de vos processus. Les modèles intégrés de Fivetran peuvent extraire et nettoyer vos data en quelques minutes grâce à une simple interface par glisser-déposer, et éviter ainsi de nombreuses heures de travail manuel.

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