大數據的13個商業數據提取工具

在我上一篇博客中，我們討論了開源數據提取工具。“ETL 工具”的主要目標是收集整個組織中各種數據庫或操作系統的內容，並將所有這些數據移動/複製/傳輸到一個集中的數據庫中。這種“集中式數據庫”通常被​​稱為“數據倉庫”。或者，ETL 工具也用於執行使用簡單 SQL 語句難以進行的複雜數據轉換。

以下是一些商業 ETL 工具的列表：

• IBM INFOSPHERE 數據階段–

它是一個 ETL 工具，是 IBM 信息平台解決方案套件和 IBM InfoSphere 的一部分。它使用圖形符號來構建數據集成解決方案。它使用高性能並行框架跨多個系統集成數據，並支持擴展的元數據管理和企業連接。可擴展平台在分佈式和大型機平台上提供了更靈活的所有類型數據的集成，包括靜態（基於 Hadoop）或動態（基於流）的大數據。

• Microsoft SQL Server 集成服務 (SSIS) –

Microsoft SSIS 是一種企業數據集成、數據轉換和數據遷移工具，內置於 Microsoft 的 SQL Server 數據庫中。它可用於各種與集成相關的任務，例如分析和清理數據以及運行提取、轉換和加載流程以更新數據倉庫。

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• ADEPTIA ETL 套件–

Adeptia 提供完整的 ETL 功能以及簡單、直觀的界面；使用戶能夠轉換許多不同的文件。Adeptia ETL Suite 甚至是為非 IT 人員設計的，使業務用戶能夠實時訪問他們的數據並轉換他們自己的數據以適應他們的運營，同時仍然允許 IT 管理流程並確保安全地管理數據正確。

• Informatica Powercenter –

Informatica Power Center 是一種廣泛使用的提取、轉換和加載工具，用於構建企業數據倉庫。Informatica PowerCenter 的主要組件是其客戶端工具、服務器、存儲庫服務器和存儲庫。Power Center 服務器和存儲庫服務器組成 ETL 層，完成 ETL 處理。

• IBI IWAY 數據遷移器–

Data Migrator 是一款功能強大且全面的自動化工具，旨在顯著簡化提取、轉換和加載 (ETL) 流程，包括數據倉庫、數據集市和運營數據存儲的創建、維護和擴展。直觀的界面支持快速的端到端 ETL 流程創建，涉及跨不同計算平台的異構數據結構。此外，更改數據捕獲功能僅將更改的記錄加載到您的數據源中，從而大大減少了刷新數據所需的時間，並促進了近乎實時的數據倉庫。

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• Elixir 數據 ETL –

Elixir Data ETL 旨在為業務用戶以及企業級數據處理需求提供按需、自助式數據操作。其可視化建模範式大大減少了設計、測試和實施數據提取、聚合和轉換所需的時間——這是任何應用程序處理、企業報告和性能測量、數據集市或數據倉庫計劃的關鍵過程。

• 同步 DMX –

Syncsort DMX 將所有數據轉換帶入一個更高性能的內存 ETL 引擎。轉換是即時處理的，無需昂貴的數據庫暫存區或手動將轉換推送到數據庫。

• SAS 數據管理 –

SAS 數據管理使您的業務用戶能夠自行更新數據、調整流程和分析結果，從而為其他項目騰出時間。此外，內置的業務詞彙表以及 SAS 和第三方元數據管理和沿襲可視化功能讓每個人都在同一頁面上。

• SAP 數據服務 –

它有助於在項目或企業級別集成、轉換和改進數據。它為數據集成、數據質量、數據剖析和文本數據處理提供了單一的企業級解決方案，允許用戶集成、轉換、改進和交付數據。

• ORACLE 數據集成商企業版 –

它提供了提取加載和轉換 (E-LT) 技術，可提高性能並降低數據集成成本 - 即使跨異構系統也是如此。為企業數據集成和知識模塊提供高性能和更低的 TCO、異構平台支持，以優化開發人員的生產力和可擴展性。

• 元套件 –

Meta Suite 為您提供快速的價值實現、可擴展性以及支持的源和目標文件和數據庫類型的豐富選擇。除了提取、加載和合併運營數據的正常操作外，它還可以用於整合和合理化數據，並作為對主數據管理的支持。

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• PERVASIVE 的數據集成器–

它現在是 Actian 的一部分。它執行複雜的集成操作，儘管該軟件非常易於使用並且不需要專業技能。其豐富的功能非常直觀，可配置用於設計、部署和管理 - 沒有貼紙衝擊。它具有相同的全功能 Web UI，用於內部部署和雲版本。

• Sagent 數據流 –

它是一個強大而靈活的集成引擎，可以整理來自不同來源的數據。它由 Pitney Bowes Software 設計，提供了一套全面的數據轉換工具來提高其業務價值。它允許分析信息並創建有意義的報告以幫助了解您的業務

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選擇任何軟件或工具取決於一個人的需求類型以及不同業務的需求。與服裝零售店相比，電信業務需要處理大量複雜的數據。因此，電信企業會選擇一種具有處理複雜數據功能的工具。而零售商店會選擇易於使用且複雜性較低的工具，因為它沒有編程技能和技術背景。

在我的下一篇博客中，我將列出參考架構中下一層的工具。