As 8 Melhores Ferramentas de ETL 2023

Escolher uma das melhores ferramentas de ETL pode ser o seu diferencial no momento de tratar e processar os seus dados.

Com uma ferramenta de ETL robusta, você será capaz de extrair, transformar e carregar toda a informação que você possui de forma segura e rápida, garantindo a consistência, integração e qualidade dos seus dados.

A Gartner lança anualmente uma avaliação das melhores ferramentas de ETL, o chamado Quadrante Mágico. O Quadrante divide as ferramentas entre empreendimentos visionários, de nicho, líderes e desafiantes.

Vamos considerar os líderes como as melhores ferramentas de ETL, uma vez que são considerads como tendo uma visão mais completa e de melhor execução.

Informatica

Uma das melhores ferramentas de ETL é o Informatica PowerCenter. A empresa Informatica foi fundada em 1993 e é considerada líder global em Gestão de Dados em nuvem, contando com mais de 500 parceiros globais e 1 trilhão de transações por mês.

O Informatica PowerCenter é a ferramenta de integração de dados da companhia. Uma das vantagens do produto é a capacidade de integração com diversas ferramentas (Oracle e SQL, por exemplo) e com processos agile, podendo, ainda suportar tanto ambientes de nuvem quanto on premisse.

A plataforma suporta bases de dados relacionais e não relacionais, JSON, PDF, MS Office, XML e dados da Internet of Things, por exemplo.

Além disso, por experiência própria, a plataforma é muito intuitiva e conta com documentação atualizada e de fácil leitura. Existe muito material gratuito para treinamento e especialização, tanto fornecido própria ferramenta quanto por outros profissionais na comunidade.

Foi a primeira ferramenta ETL com que trabalhei e tive um processo de aprendizado leve e rápido, uma vez que é plataforma low/no code e utilizando um sistema “arraste e solte”.

Outro ponto interessante é que a monitorização e inicialização de processos pode ser feita por usuários não técnicos, dada a simplicidade da interface.

Oracle Data Integrator

A grande vantagem da ferramenta da Oracle é que foi desenvolvida pensando em grandes empresas que necessitam realizar muitas migrações de dados.

É indicado para usuários de produtos Oracle, especialmente.

A interface gráfica facilita a experiência do usuário permitindo a criação de fluxos de dados visuais.

Ainda, é capaz de identificar automaticamente dados problemáticos antes de serem carregados, tendo uma interface de monitorização amigável.

Por fim, apresenta a capacidade de utilizar a abordagem ELT, onde não é necessário um servidor intermediário para as transformações, garantindo uma redução de custos.

IBM Infosphere Information Server

O produto da IBM foi criado em 2008 e é focado em big data e empresas de maior porte.

Tem capacidade de processamento de alto volume de dados com um framework de alta performance de processamento paralelo.

A ferramenta também apresenta opções de Governança de Dados e permite integração em tempo real com diversos sistemas e tipos de dados.

É compatível com servidores Windows, Intel, Unix e Linux, além de se conectar com plataformas como AWS, Snowflake, Azure, Teradata, Google, Oracle, Salesforce, etc.

Microsoft SQL Server Integrated Services (SSIS)

Há suporte facilitado para a nuvem (Azure) e on premisse e trabalha melhor com “flat files”, ou arquivos de texto, como XML, além de bancos de dados relacionais.

Permite a criação de “pacotes” que realizam o processo ETL com transformações complexas e permitindo criar um fluxo de dados especial quando são notificados erros.

Talend Open Studio for Data Integration

Uma das melhores ferramentas de ETL e mais utilizadas é do Talend.

A primeira versão do produto é de 2006 e atualmente, além da capacidade de transformação e integração de dados, também permite realizar migrações, profiling e gestão de dados em geral.

A ferramenta apresenta mais de 900 componentes com diversas ações a serem performadas e integra-se com uma grande diversidade de fontes de dados.

Adequa-se bem a um ambiente em nuvem, big data e controles de versionamento como GIT.

A versão gratuita é considerada muito completa por si só. Por outro lado, a versão paga ainda traz opções de Governança de Dados, produtividade e Gestão de Dados.

dbt

dbt, ou data built tool, é uma ferramenta de ETL e ELT de código aberto que surgiu em 2016.

A ferramenta funciona com o uso de linguagem SQL e tem os comandos executados através da linha de comando.

Mais do que uma ferramenta de integração de dados, o dbt possui funcionalidades que agilizam o desenvolvimento de testes de qualidade e documentação, além de permitir um gerenciamento simples de todas essas informações.

Tem integração com a nuvem e suporta diversas Data Warehouses como Redshift, BigQuery, Snowflake, Postgres e Spark.

SAP Business Objects Data Integrator

As versões mais recentes da ferramenta incluem opções de qualidade de dados e perfilagem, além do uso de scripts pré definidos com transformações mais complexas.

Permite uma gestão da informação flexível, permitindo adminstrar metadados de forma facilitada.

É suportado em plataformas como Windows, Sun Solaris e Linux.

Denodo Platform

O grande diferencial que garante o título de uma das melhores ferramentas de ETL é a capacidade de “self-service” na descoberta de dados. A plataforma tem capacidades de busca para encontrar e utilizar dados com mais rapidez.

É possível utilizar big data, dados estruturados e não estruturados, bases de dado multidimensionais, NOSQL, dados de streaming, emails e formatos tradicionais, como XML, Excel, PDF e Word.

Como selecionar uma das melhores ferramentas de ETL

Alguns pontos a se considerar quando escolhendo uma ferramenta de ETL são:

• Necessidade: avaliar o volume de dados, tamanho do empreendimento, robustez e capacidade de processamento necessários
• Orçamento: existem ferramentas gratuitas open-source, mas que normalmente não trazem todas as funcionalidades possíveis. É preciso entender o custo-benefício e as possibilidades financeiras do empreendimento
• Fontes de dados: levar em consideração a capacidade da ferramenta de “ler” as fontes de dados necessárias e a compatibilização com fontes de dados vindas da nuvem
• Literacia da equipe: definir o nível de conhecimento em linguagem de programação da equipe e capacidade de automatização da ferramenta
• Customização: estudar a capacidade da ferramenta de se adequar às necessidades do negócio de diferentes equipes do empreendimento e opções de automatização que facilitem a criação de processos de limpeza de dados