ETL es una abreviatura de Extraer, Transformar y Cargar^{(Extract, Transform, and Load)} . Es el proceso de recopilar datos de diversas fuentes de datos y convertirlos en un formato que se pueda almacenar y consultar en el futuro. La administración de datos^(Data) se simplifica y el almacenamiento de datos se mejora al emplear bases de datos y tecnologías ETL como estas. La siguiente es una selección cuidadosamente seleccionada de las mejores herramientas ETL , junto con descripciones de sus funciones más populares y enlaces a los respectivos sitios web. La lista de herramientas ETL incluye herramientas ^(ETL)ETL comerciales y de código abierto .

Lista de las 28 mejores herramientas ETL^{(28 Best ETL Tools list)}

El software ETL^(ETL) recopila datos de varios sistemas de origen RDBMS , los modifica (por ejemplo, aplicando cálculos y concatenaciones) y luego los inserta en el sistema Data Warehouse . Los datos^(Data) se toman de una base de datos OLTP , se transforman para ajustarse al esquema del almacén de datos y luego se introducen en la base de datos del almacén de datos. Continúe leyendo para aprender sobre Python ETL y similares. A continuación se muestra una lista de herramientas ETL de código abierto con sus características.

1. Fivetran

Fivetran es una herramienta ETL que se adapta al panorama cambiante con características notables que se enumeran a continuación:

• Es una de las principales herramientas de ETL en la nube^{(Cloud ETL Tools)} porque se ajusta automáticamente a los cambios de esquema y API^{(automatically adjusts to schema and API changes)} , lo que hace que el acceso a los datos sea simple y confiable.
• Le ayuda en el desarrollo de procesos fuertes y automatizados utilizando esquemas definidos.
• Este software le permite agregar fuentes de datos adicionales rápidamente^{(add additional data sources quickly)} .
• No hay necesidad de entrenamiento o código específico.
• Se admiten BigQuery, Snowflake, Azure, Redshift^{(BigQuery, Snowflake, Azure, Redshift)} y otras bases de datos.
• Le da acceso SQL^{(SQL access)} a todos sus datos.
• La replicación completa^{(Complete replication)} está habilitada de forma predeterminada.

2. Etapa de datos de la infosfera de IBM^{(2. IBM Infosphere DataStage)}

IBM Data Stage también es una de las mejores herramientas ETL de esta lista que le permite manejar metadatos ampliados y vincular su organización con el resto del mundo.

• Proporciona datos ETL fiables^{(reliable ETL data)} .
• ^{(Hadoop and Big Data)}Se admiten Hadoop y Big Data .
• Se puede acceder^(accessed) a almacenamiento o servicios adicionales sin necesidad de instalar nuevo software o hardware .^{(without new software or hardware)}
• Esta aplicación permite la integración de datos en tiempo real.
• Prioriza las operaciones de misión crítica^{(mission-critical operations)} para aprovechar al máximo su equipo.
• Le brinda la capacidad de resolver problemas desafiantes de big data.
• Puede instalarse en las instalaciones o en la nube^{(on-premises or in the cloud)} .

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3. Vista K2^{(3. K2View)}

K2View utiliza un enfoque de entidad para ETL y es uno de los mejores por las siguientes razones:

• Sus soluciones ETL basadas en entidades abarcan el ciclo de vida completo de integración, preparación y entrega de datos en función de entidades comerciales como clientes, dispositivos, pedidos^{(customers, devices, orders)} y muchas más.
• Proporciona una vista de 360 ​​grados de la entidad a escala^{(360-degree view of the entity at scale)} , lo que permite el aprovisionamiento de datos en una fracción de segundo.
• Funciona con cualquier forma de integración, incluidos push-and-pull, transmisión en vivo y CDC^{(push-and-pull, live streaming, and CDC)} .
• También limpia, formatea, enriquece y anonimiza los datos^{(cleans, formats, enriches, and anonymizes data)} en tiempo real, lo que permite realizar análisis operativos y cumplir con los requisitos normativos.
• Crea procesos de canalización de datos iterativos^{(iterative data pipeline processes)} que permiten una automatización y producción completas.
• Elimina el requisito de instalaciones de almacenamiento o preparación al transformar los datos según las entidades comerciales.

4. Talend

^(Talend’s)Open Studio de Talend es una de las herramientas ETL gratuitas y de código abierto con características notables que se enumeran a continuación:

• Está diseñado para transformar, agregar y actualizar datos^{(transform, aggregate, and update data)} de varias fuentes.
• Esta aplicación viene con una colección simple de funciones que simplifican el trabajo con datos.
• Esta solución ETL puede manejar la integración de big data, la calidad de los datos y la gestión de datos maestros^{(big data integration, data quality, and master data management)} .
• Conecta a la perfección más de 900 bases de datos, archivos y aplicaciones diferentes^{(over 900 different databases, files, and applications)} .
• Es posible sincronizar metadatos entre sistemas de bases de datos.
• Se utilizan herramientas de gestión y seguimiento para lanzar y supervisar los trabajos.
• Admite flujos de trabajo de procesos sofisticados y transformaciones significativas de integración de datos^{(sophisticated process workflows and significant data integration transformations)} .
• Puede manejar el diseño, construcción, prueba y despliegue de procesos de integración^{(design, construction, testing, and deployment of integration processes)} , entre otras cosas.

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5. Actian

DataConnect de ^(Actian’s) Actian es una solución ^{(DataConnect)}ETL y de integración de datos que combina lo mejor de ambos mundos.

• En las instalaciones o en la nube, la herramienta lo ayuda a diseñar, implementar y administrar integraciones de datos^{(designing, deploying, and managing data integrations)} .
• Cientos de conectores preconstruidos le permiten conectarse a fuentes locales y en la nube.
• Ofrece un enfoque para las API de servicios web RESTful^{(RESTful web service APIs)} que son simples y estandarizados.
• Con el marco IDE , puede escalar y completar integraciones fácilmente proporcionando plantillas reutilizables.
• Esta herramienta para usuarios avanzados le permite trabajar directamente con metadatos.
• Tiene una variedad de opciones de implementación^{(variety of deployment options)} .

6. ETL en tiempo real de Qlik^{(6. Qlik Real-Time ETL)}

Qlik es una herramienta de integración de datos y ETL . Con él se pueden crear visualizaciones, paneles y aplicaciones .^{(Visualizations, dashboards, and applications)}

• También le permite ver la historia completa incluida dentro de los datos.
• Responde en tiempo real^{(responds in real-time)} a las interacciones y cambios.
• Hay varias fuentes de datos y tipos de archivos^{(various data sources and file types)} que se pueden utilizar.
• Crea visualizaciones de datos personalizables y dinámicas^{(customizable and dynamic data visualizations)} utilizando interfaces de arrastrar y soltar.
• Le permite atravesar materiales difíciles utilizando la búsqueda natural.
• Además, proporciona protección de datos y contenido en todos los dispositivos^{(data and content protection across all devices)} .
• Utiliza un único centro para difundir análisis importantes, incluidas aplicaciones y noticias^{(apps and news)} .

7. Datos^{(7. Dataddo)}

Dataddo es una plataforma ^(Dataddo)ETL flexible basada en la nube que no requiere codificación y consta de las siguientes características:

• Su gran biblioteca de conectores y fuentes de datos personalizadas proporciona un control completo sobre las medidas y propiedades que necesita.
• Un panel de control central monitorea el estado de todas las canalizaciones de datos^{(monitors the status of all data pipelines)} simultáneamente.
• Además, la plataforma funciona en conjunto con su pila de datos existente, sin necesidad de cambios en su arquitectura de datos.
• Es fácil de usar para personas sin conocimientos técnicos debido a su sencilla interfaz de usuario^{(simple user interface)} .
• En términos de seguridad, cumple con los estándares GDPR, SOC2 e ISO 27001^{(GDPR, SOC2, and ISO 27001 standards)} .
• La interfaz fácil de usar^{(user-friendly interface, easy implementation, and novel integration technologies)} de Dataddo , su fácil implementación y las novedosas tecnologías de integración simplifican la creación de canalizaciones de datos confiables.
• Dataddo administra las actualizaciones de la API internamente^{(API updates internally)} , por lo que no es necesario realizar ningún mantenimiento.
• Dentro de diez días, se pueden agregar nuevas conexiones.
• Para cada fuente, puede elegir sus propias cualidades y métricas.

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8. Integrador de datos de Oracle^{(8. Oracle Data Integrator)}

El software ETL es Oracle Data Integrator . Es un grupo de datos que se manejan como una sola entidad.

• El objetivo de esta base de datos es realizar un seguimiento y recuperar datos relevantes^{(keep track of and retrieve relevant data)} .
• Es una de las herramientas de prueba de ETL más efectivas , ya que permite que el servidor administre grandes volúmenes de datos y permite que diferentes usuarios accedan a la misma información.
• Proporciona un rendimiento constante mediante la distribución de datos entre las unidades^{(distributing data across drives)} de la misma manera.
• Es adecuado tanto para clústeres de aplicaciones de una sola instancia como del mundo real^{(single-instance and real-world application clusters)} .
• La prueba de aplicaciones en tiempo real^{(Real-time application testing)} también está disponible.
• Para transportar grandes cantidades de datos, necesitará una conexión de alta velocidad.
• Es compatible con los UNIX/Linux and Windows systems .
• Tiene soporte de virtualización.
• Esta función le permite conectarse a una ^{(connect to a)} base de datos, tabla o vista remota^{(remote database, table, or view)} .

9. Almacén de troncos^{(9. Logstash)}

La siguiente herramienta de canalización de recopilación de datos en la lista es Logstash, que se considera una de las mejores debido a las siguientes razones:

• Recopila entradas de datos y las envía a Elasticsearch para su indexación^{(data inputs and sends them to Elasticsearch for indexing)} .
• Le permite recopilar datos de varias fuentes y ponerlos a disposición para uso futuro.^{(available for future use.)}
• Logstash puede reunir datos de una variedad de fuentes y normalizarlos para usarlos en sus destinos previstos.
• Le permite limpiar y democratizar todos sus datos en preparación para análisis y visualización de casos de uso.
• Proporciona la capacidad de consolidar el procesamiento de datos^{(consolidate data processing)} .
• Examina una amplia gama de datos organizados y no estructurados, así como eventos.
• Proporciona complementos para conectarse a numerosas fuentes de entrada y plataformas^{(plug-ins for connecting to numerous input sources and platforms)} .

10. Sincronización de datos C^{(10. CData Sync)}

En CData Sync , todos sus datos de Cloud/SaaS pueden duplicarse^(duplicated) fácilmente en cualquier base de datos o almacén de datos en minutos.

• Puede vincular los datos que impulsan su organización con BI, análisis y aprendizaje automático^{(BI, Analytics, and Machine Learning)} .
• Puede conectarse a bases de datos como Redshift, Snowflake, BigQuery, SQL Server, MySQL y otras^{(Redshift, Snowflake, BigQuery, SQL Server, MySQL, and others)} .
• CData Sync es una tubería de datos simple que importa datos de cualquier aplicación^{(imports data from any application)} o fuente de datos a su base de datos o almacén de datos.
• Se integra con más de 100 fuentes de datos comerciales, incluidos CRM, ERP, automatización de marketing, contabilidad, colaboración^{(CRM, ERP, Marketing Automation, Accounting, Collaboration)} y otros.
• Ofrece replicación de datos incremental automatizada^{(automated incremental data replication)} que es inteligente.
• ^(Data)La transformación de datos en ETL/ELT puede ser totalmente personalizada.
• Puede ser utilizado localmente o en la nube^{(locally or in the cloud)} .

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11. Integra.io^{(11. Integrate.io)}

Integrate.io es una ^{(Integrate.io)}plataforma de integración de almacén de datos^{(Data Warehouse Integration Platform)} centrada en el comercio electrónico . Esta, una de las mejores herramientas ETL de código abierto , comprende características notables que se enumeran a continuación:

• Ayuda a las empresas de comercio electrónico a desarrollar una perspectiva de 360 ​​grados^{(360-degree perspective)} de sus clientes, produciendo una fuente única de verdad para las elecciones basadas en datos, mejorando los conocimientos de los clientes a través de conocimientos operativos mejorados y aumentando el ROI .
• Ofrece una solución de transformación de datos de código bajo^{(low-code data transformation solution)} con mucha potencia.
• Los datos se pueden recuperar de cualquier fuente habilitada para RestAPI^{(RestAPI-enabled source)} . Si no existe RestAPI , puede usar el Generador de API^{(API Generator)} de Integrate.io para crear uno.
• Los datos pueden enviarse a bases de datos, almacenes de datos, NetSuite y Salesforce^{(databases, data warehouses, NetSuite, and Salesforce)} .
• Integrate.io se integra con Shopify, NetSuite, BigCommerce y Magento^{(Shopify, NetSuite, BigCommerce, and Magento)} , entre otras importantes plataformas de comercio electrónico.
• Las características de seguridad, como el cifrado de datos a nivel de campo, la certificación SOC II, el cumplimiento de GDPR y el enmascaramiento de datos,^{(field-level data encryption, SOC II certification, GDPR compliance, and data masking)} lo ayudan a cumplir con todos los estándares normativos.
• Integrate.io otorga una gran importancia al servicio al cliente y la retroalimentación.

12. QuerySurge

RTTS es otra de las mejores herramientas de ETL en esta lista que ha creado una solución de prueba de ETL llamada QuerySurge que tiene las siguientes características:

• Fue creado con el objetivo de automatizar las pruebas de Data Warehouses y Big Data^{(goal of automating the testing of Data Warehouses and Big Data)} .
• También asegura que los datos recopilados de las fuentes de datos se conserven en los sistemas de destino.
• Le brinda la capacidad de mejorar la calidad y el control de los datos^{(improve data quality and governance)} .
• Sus ciclos de transmisión de datos se pueden acelerar utilizando este programa.
• Ayuda en la automatización de las pruebas manuales^{(automation of manual testing)} .
• Proporciona pruebas en varias plataformas, incluidas Oracle, Teradata, IBM, Amazon, Cloudera y otras.
• Acelera el procedimiento de prueba 1000 veces^{(accelerates the testing procedure 1,000 times)} y, al mismo tiempo, ofrece una cobertura de datos del 100 por ciento.
• Para la mayoría de los software de gestión Build , ETL y QA, incorpora una ^(ETL)solución DevOps lista para usar^{(out-of-the-box DevOps solution)} .
• Ofrece informes por correo electrónico y paneles de estado de datos^{(email reports and data health dashboards)} que se comparten y automatizan.

13. ribereño^{(13. Rivery)}

Rivery automatiza y organiza todas las operaciones de datos, lo que permite a las organizaciones aprovechar el potencial de sus datos.

• Todas las fuentes de datos internas y externas de una empresa se consolidan, transforman y administran en la nube a través de la plataforma ETL de Rivery.^(ETL)
• Rivery brinda a los equipos la capacidad de crear y clonar entornos personalizados^{(create and clone bespoke environments)} para equipos o proyectos individuales.
• Rivery presenta una amplia biblioteca de modelos de datos prediseñados^{(pre-built data models)} que permiten a los equipos de datos desarrollar canalizaciones de datos efectivas rápidamente.
• Es una plataforma completamente administrada sin codificación, escalabilidad automática y sin dolores de cabeza^{(no coding, auto-scalability, and no headaches)} .
• Rivery se encarga del backend, lo que permite que los equipos se concentren en el trabajo de misión crítica en lugar del mantenimiento regular.
• Permite que las empresas entreguen instantáneamente datos desde almacenes en la nube a aplicaciones comerciales, nubes de marketing, CPD^{(deliver data from cloud warehouses to business apps, marketing clouds, CPDs)} y otros sistemas.

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14. DBConvertir^{(14. DBConvert)}

DBConvert es una herramienta ETL para la sincronización y comunicación de bases de datos y ocupa su lugar en la lista de herramientas ^(ETL)ETL por las siguientes razones:

• Hay más de diez motores de base de datos^{(more than ten database engines)} en esta aplicación.
• Le permite transmitir más de 1 millón de registros de bases de datos^{(1 million database records)} en menos tiempo.
• Se admiten los siguientes servicios: Microsoft Azure SQL, Amazon RDS, Heroku y Google Cloud^{(Microsoft Azure SQL, Amazon RDS, Heroku, and Google Cloud)} .
• Hay más de 50 vías de migración^{(50 migration pathways)} disponibles.
• La herramienta convierte automáticamente las vistas/consultas.
• Utiliza un mecanismo de sincronización basado en disparadores^{(trigger-based synchronization mechanism)} que acelera el proceso.

15. Pegamento AWS^{(15. AWS Glue)}

AWS Glue es un servicio ETL que ayuda a los usuarios a preparar y cargar datos para el análisis, y esta herramienta tiene las siguientes características:

• Es una de las mejores herramientas de ETL para Big Data , que le permite desarrollar y realizar varias operaciones de ETL desde la ^(ETL)Consola de administración de AWS^{(AWS Management Console)} .
• Viene con una función de búsqueda automática de esquemas^{(automatic schema finding feature)} .
• Esta herramienta ETL^(ETL) genera automáticamente el código para extraer, convertir y cargar sus datos^{(extract, convert, and load your data)} .
• Las tareas de AWS Glue se pueden ejecutar de forma programada, bajo demanda o en respuesta^{(run on a schedule, on-demand, or in response)} a un evento específico.

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16. Aloma^{(16. Alooma)}

Alooma es una herramienta ETL que brinda visibilidad y control al equipo.

• Es una solución ETL superior con redes de seguridad integradas^{(built-in safety nets)} que le permiten administrar errores sin detener su proceso^{(manage errors without stopping your process)} .
• Para analizar, puede crear mashups que combinen datos transaccionales o de usuario con datos de cualquier otra fuente.
• Combina silos de almacenamiento de datos^{(data storage silos)} en una sola ubicación, ya sea en las instalaciones o en la nube^{(on-premises or in the cloud)} .
• Proporciona un método de vanguardia para el movimiento de datos^{(cutting-edge method for data movement)} .
• La infraestructura de Alooma se puede escalar para satisfacer sus demandas.
• Le ayuda a resolver los desafíos de canalización de datos^{(resolving data pipeline challenges)} .
• Fácilmente ayuda en el registro de todas las interacciones^{(recording of all interactions)} .

17. Skyvía^{(17. Skyvia)}

Skyvia es una plataforma de datos en la nube creada por Devart que permite la integración, el respaldo, la administración y el acceso de datos sin codificación^{(no-coding data integration, backup, management, and access)} . A continuación^(Below) se presentan algunas características de esta una de las mejores herramientas ETL de código abierto .

• Ofrece una solución ETL para una variedad de escenarios de integración de datos, incluidos ^(ETL)archivos CSV^{(CSV files)} , bases de datos como SQL Server, Oracle, PostgreSQL y MySQL^{(SQL Server, Oracle, PostgreSQL, and MySQL)} , almacenes de datos en la nube como Amazon Redshift y Google BigQuery, y aplicaciones en la nube como Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM^{(Amazon Redshift and Google BigQuery, and cloud apps such as Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM)} , y otros.
• Con más de 40 000 clientes satisfechos y dos departamentos de I+D, Devart es un proveedor reconocido y confiable de soluciones de acceso a datos, herramientas de bases de datos, herramientas de desarrollo^{(data access solutions, database tools, development tools)} y otros productos de software.
• Las plantillas representan escenarios de integración comunes.
• También se proporciona una herramienta de copia de seguridad de datos en la nube ^(cloud) , un cliente SQL en línea y una solución de servidor como servicio OData^{(data backup tool, an online SQL client, and an OData server-as-a-service solutio)} .
• ^(Advanced)Se proporcionan configuraciones de mapeo avanzadas , que incluyen constantes, búsquedas y expresiones fuertes,^{(constants, lookups, and strong expressions,)} para la manipulación de datos.
• Puede realizar la automatización de la integración en un horario.
• Ofrece la capacidad del objetivo para preservar los vínculos de datos de origen.
• Es fundamental ^{(critical to)} importar sin duplicados^{(import without duplicates)} .
• Ambas direcciones están sincronizadas.
• La configuración de integraciones con una técnica sin codificación basada en asistente no requiere muchos conocimientos técnicos.
• Hay opciones gratuitas disponibles para esta solución de nube comercial basada en suscripción.

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18. Matillón^{(18. Matillion)}

Matillion es una solución ETL basada en la nube con características sofisticadas que se enumeran a continuación:

• Le brinda la capacidad de extraer, cargar y manipular datos con facilidad, velocidad y escala^{(extract, load, and manipulate data with ease, speed, and scale)} .
• Soluciones ETL^(ETL) que lo ayudan a administrar de manera efectiva su organización.
• El programa ayuda a descubrir el valor oculto de sus datos^{(discovery of your data’s hidden worth)} .
• Las soluciones ETL pueden ayudarlo a lograr sus objetivos comerciales más rápido.
• Ayuda en la preparación de datos para software de visualización y análisis^{(data analytics and visualization software)} de datos .

19. Conjuntos de corrientes^{(19. StreamSets)}

El software ETL StreamSets le permite suministrar datos continuos a todas las áreas de su empresa.

• Con el apoyo de un nuevo enfoque para la integración y la ingeniería de datos, también controla la deriva de datos^{(controls data drift)} .
• Con Apache Spark , puede convertir datos de gran tamaño en conocimientos en toda su empresa.
• Le permite realizar procesamientos de aprendizaje automático y ETL a gran escala^{(perform large-scale ETL and machine learning processing)} sin utilizar los lenguajes de programación Scala o Python .
• Actúa rápidamente con una sola interfaz para diseñar, probar e implementar aplicaciones Spark^{(for designing, testing, and deploying Spark applications)} .
• Con la gestión de derivas y errores, proporciona más visibilidad del funcionamiento de Spark .

20. Informatica PowerCenter

La siguiente en la lista de herramientas de ETL es Informatica PowerCenter de Informatica Corporation , que es una de las mejores por las características importantes que se enumeran a continuación:

• Es una de las mejores herramientas ETL disponibles, con la capacidad de conectarse y obtener datos de varias fuentes^{(connect and get data from various sources)} .
• Viene con un mecanismo de registro centralizado que facilita el registro de errores y el rechazo de datos en tablas relacionales.
• Mejora el rendimiento con inteligencia^{(improves performance with built-in intelligence)} integrada .
• Tiene la capacidad de limitar el registro de sesión^{(to limit the Session Log)} .
• Esta herramienta ofrece capacidad de ampliación de integración de datos^{(Data Integration Scale-up Capability)} y modernización^{(Modernization)} de la base de arquitectura de datos^{(Data Architecture Foundation)} .
• Ofrece mejores diseños con las mejores prácticas de desarrollo de código que se aplican.
• ^{(Integration of code with third-party software)}La integración del código con herramientas de configuración de software de terceros está disponible,
• Además, puede sincronizar entre miembros de un equipo disperso geográficamente^{(synchronize among members of a geographically dispersed team)} .

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21. Mezcla^{(21. Blendo)}

Con solo unos pocos clics, Blendo sincroniza datos listos para análisis en su almacén de datos.

• Esta herramienta puede ayudarlo a ahorrar mucho tiempo para la implementación.
• La herramienta ofrece una prueba gratuita de 14 días^{(14-day free trial)} con todas las capacidades.
• Obtiene datos listos para análisis en su almacén de datos^{(analytics-ready data into your data warehouse)} desde su servicio en la nube.
• Le permite combinar datos de muchas fuentes, como ventas, marketing y servicio al cliente, para obtener respuestas relevantes para su organización^{(sales, marketing, and customer service to surface answers relevant to your organization)} .
• Con datos sólidos, esquemas y tablas listas para análisis, esta herramienta le permite acelerar rápidamente su investigación^{(quickly speed up your investigation)} para obtener información.

22. IRI Voracidad^{(22. IRI Voracity)}

Voracity es una plataforma de gestión de datos y ETL basada en la nube conocida por el valor asequible de velocidad en volumen de su motor CoSort .

• Ofrece amplias funciones de descubrimiento, integración, migración, gobierno y análisis de datos integradas y en Eclipse^{(data discovery, integration, migration, governance, and analytics features built-in and on Eclipse)} .
• ^(Data)Las asignaciones y migraciones de datos pueden modificar el carácter final de los campos, registros, archivos, tablas y agregar claves sustitutas^{(endianness of fields, records, files, tables, and add surrogate keys)} .
• Ofrece conectores para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, datos estáticos y de transmisión, sistemas históricos y actuales, entornos locales y en la nube, datos estáticos y de transmisión, sistemas históricos y modernos, y entornos locales y en la nube.
• Voracity admite cientos de fuentes de datos y alimenta directamente los objetivos de visualización y BI^{(data sources and directly feeds BI and visualization targets)} como una plataforma analítica de producción.
• También están disponibles las transformaciones en MR2, Spark, Spark Stream, Storm o Tez, utilizando el motor IRI CoSort de subprocesos múltiples y optimización de recursos^{(Transformations in MR2, Spark, Spark Stream, Storm, or Tez, using the multi-threaded and resource-optimizing IRI CoSort engine)} .
• Las cargas masivas clasificadas previamente, las tablas de prueba, los archivos con formato personalizado, las canalizaciones y las URL, las colecciones NoSQL^{(Pre-sorted bulk loads, test tables, custom-formatted files, pipelines and URLs, NoSQL collections)} y otros objetivos pueden crearse simultáneamente.
• Están disponibles ETL, creación de subconjuntos, replicación, captura de datos modificados, dimensiones que cambian lentamente, creación de datos de prueba^{(ETL, subsetting, replication, change data capture, slowly changing dimensions, test data creation)} y más asistentes.
• Usando herramientas y reglas de limpieza de datos, puede identificar, filtrar, unificar, reemplazar, validar, regular, estandarizar y sintetizar valores^{(identify, filter, unify, replace, validate, regulate, standardize, and synthesize values)} .
• Además, ofrece integración con análisis de Splunk y KNIME , generación de informes en el mismo paso y gestión de datos.
• Los usuarios pueden utilizar la plataforma para acelerar o abandonar una solución ETL actual , como Informatica , por razones de rendimiento o costo.
• Las soluciones ETL pueden crear procesos en tiempo real o por lotes que emplean procedimientos E, T y L ya optimizados.
• Muchas transformaciones, calidad de datos y funciones de enmascaramiento se proporcionan en una manipulación de datos consolidada de tareas e IO.
• Su velocidad es comparable a la de Ab Initio , mientras que su costo es comparable al de Pentaho .

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23. Factoría de datos de Azure^{(23. Azure Data Factory)}

Azure Data Factory es una solución de integración de datos híbridos que hace que el proceso ETL sea más eficiente.

• Es una solución de integración de datos en la nube que es rentable y sin servidor^{(both cost-effective and serverless)} .
• Reduce el tiempo de comercialización para aumentar la productividad.
• Las medidas de seguridad de Azure^(Azure) le permiten conectarse a programas locales, basados ​​en la nube y de software como servicio^{(on-premises, cloud-based, and software-as-a-service programs)} .
• La construcción de tuberías híbridas ETL y ELT no requiere ningún mantenimiento.
• Puede usar el tiempo de ejecución de integración de SSIS para volver a hospedar paquetes de ^{(SSIS integration runtime)}SSIS en las instalaciones .

24. S.A.S.

SAS es una herramienta ^(SAS)ETL popular que le permite acceder a datos de varias fuentes. Esta una de las mejores herramientas ETL de código abierto tiene los siguientes beneficios:

• Las actividades se coordinan desde una ubicación central. Como resultado, los usuarios pueden acceder a las aplicaciones a través de Internet desde cualquier lugar.
• Los datos pueden mostrarse mediante informes y visualizaciones estadísticas^{(reports and statistical visualizations)} .
• En lugar de un paradigma de uno a uno, la entrega de aplicaciones suele estar más cerca de un modelo de uno a muchos^{(closer to a one-to-many model)} .
• Es capaz de realizar análisis complejos y difundir información^{(complex analyses and disseminating information)} al interior de la empresa.
• Los archivos de datos sin procesar^(Raw) se pueden ver en bases de datos externas.
• Utiliza herramientas ETL convencionales para la entrada, el formato y la conversión^{(data entry, formatting, and conversion)} de datos para ayudarlo a administrar sus datos.
• Los usuarios pueden obtener correcciones y actualizaciones mediante actualizaciones de funciones centralizadas.

25. Integración de datos Pentaho^{(25. Pentaho Data Integration)}

Pentaho es también una de las mejores herramientas ETL de código abierto . Es un software de almacenamiento de datos y análisis de negocios y tiene el siguiente significado:

• El programa utiliza un método simple e interactivo^{(simple and interactive method)} para ayudar a los usuarios comerciales a acceder, descubrir y combinar datos^{(accessing, discovering, and merging data)} de todo tipo y tamaño.
• La canalización de datos se puede acelerar con la ayuda de una plataforma empresarial.
• Comunidad^(Community) El Dashboard Editor permite una rápida creación e implementación^{(rapid creation and deployment)} .
• Es una solución completa para todos los problemas de integración de datos.
• Sin el requisito de codificación, es posible la integración de big data.
• El análisis integrado se ha simplificado con este programa.
• Se puede acceder a prácticamente cualquier fuente de datos.
• ^(Custom)Los paneles personalizados lo ayudan a visualizar datos.
• Para almacenes de datos en la nube bien conocidos, está disponible el soporte de carga masiva^{(bulk load support is available)} .
• Ofrece la posibilidad de combinar todos los datos con facilidad de uso^{(combine all data with ease of usage)} .
• Habilita la generación de informes operativos de mongo dB^{(mongo dB operational reporting)} .

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26. Salto a paso^{(26. Etleap)}

La tecnología Etleap ayuda a las empresas que requieren datos consolidados y confiables para un análisis más rápido y preciso. Las siguientes son algunas características de esta una de las mejores herramientas ETL de código abierto .

• Puede utilizar esta herramienta para desarrollar canalizaciones de datos ETL .
• Ayuda a reducir los esfuerzos de ingeniería^{(reduction of engineering efforts)} .
• Puede crear, administrar y hacer crecer canalizaciones ETL^{(create, manage, and grow ETL pipelines)} sin escribir una sola línea de código.
• Le permite integrar todas sus fuentes^{(integrate all of your sources)} fácilmente.
• Etleap realiza un seguimiento de las canalizaciones de ETL y ayuda con problemas como actualizaciones de esquemas y restricciones de API de origen^{(schema updates and source API restrictions)} .
• Mediante la orquestación y la programación de canalizaciones, puede automatizar actividades repetidas.

27. Hevo

Hevo también es una de las mejores herramientas ETL de esta lista con la plataforma Data Pipeline sin código. ^{(Data Pipeline)}Puede permitirle transportar datos en tiempo real desde cualquier fuente, incluidas bases de datos, aplicaciones en la nube, SDK y transmisión^{(databases, cloud applications, SDKs, and streaming)} .

• Hevo tarda solo unos minutos en configurarse y funcionar.
• Hevo proporciona alertas exactas y un seguimiento detallado para estar siempre al tanto de sus datos.
• Los potentes algoritmos de Hevo pueden detectar esquemas de datos entrantes y replicarlos en el almacén de datos^{(detect incoming data schema and replicate it in the data warehouse)} sin interacción del usuario.
• Se basa en una arquitectura de transmisión en tiempo real^{(real-time streaming architecture)} que le permite ingresar datos en su almacén en tiempo real.
• Esto garantiza que tenga datos listos para analizar en todo momento.
• Antes y después de migrar datos al almacén, Hevo incluye herramientas sofisticadas que le permiten limpiar, modificar y mejorar sus datos^{(clean, modify, and enhance your data)} .
• Cumple con las regulaciones GDPR, SOC II y HIPAA^{(GDPR, SOC II, and HIPAA regulations)} .

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28. Servicios de integración de SQL Server^{(28. SQL Server Integration Services)}

Las actividades ETL se realizan con SQL Server Integration Services , una herramienta de almacenamiento de datos, y estas herramientas ETL de código abierto tienen las siguientes características:

• SQL Server Integration también viene con una gran cantidad de trabajos prediseñados^{(large number of pre-built jobs)} .
• Microsoft Visual Studio y SQL Server^{(Microsoft Visual Studio and SQL Server)} están estrechamente conectados.
• El mantenimiento y la configuración del embalaje son más fáciles.
• Elimina la red como cuello de botella para la inserción de datos.
• Los datos se pueden importar a varias ubicaciones simultáneamente^{(imported to several locations simultaneously)} .
• En el mismo paquete, puede manejar datos de muchas fuentes de datos^{(data from many data sources)} .
• SSIS acepta datos de fuentes desafiantes como FTP, HTTP, MSMQ y servicios de análisis^{(FTP, HTTP, MSMQ, and Analysis services)} .

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Esperamos que este artículo haya sido útil y haya aprendido sobre la lista de las mejores herramientas ETL^{(ETL tools list)} . Háganos saber su fuente favorita de código abierto o herramienta Python ETL de la lista. Por favor, siéntase libre de dejar sus consultas o sugerencias en la sección de comentarios. Además, háganos saber lo que quiere aprender a continuación.

28 Best ETL Tools list

ETL is an abbreviаtion for Extract, Transform, and Load. It is the process of collecting data from diverse data sources and converting it into a format that can be stored and referenced in the future. Data administration is made easier, and data warehousing is improved by employing databases and ETL technologies like these. The following is a hand-picked selection of the best ETL tools, along with descriptions of their most popular features and links to respective websites. The ETL tools list includes both commercial and open source ETL tools.

28 Best ETL Tools list

ETL software collects data from various RDBMS source systems, modifies it (for example, by applying computations and concatenations), and then inserts it into the Data Warehouse system. Data is taken from an OLTP database, transformed to fit the data warehouse schema, and then fed into the data warehouse database. Continue reading to learn about Python ETL and similar ones. Following is a list of open source ETL tools with their features.

1. Fivetran

Fivetran is an ETL tool that adapts to the changing landscape with noticeable features that are listed below:

• It’s one of the top Cloud ETL Tools because it automatically adjusts to schema and API changes, making data access simple and dependable.
• It assists you in the development of strong and automated processes using defined schemas.
• This software allows you to add additional data sources quickly.
• There is no need for training or specific code.
• BigQuery, Snowflake, Azure, Redshift, and other databases are supported.
• It gives you SQL access to all of your data.
• Complete replication is enabled by default.

2. IBM Infosphere DataStage

IBM Data Stage is also one of the best ETL tools in this list that allows you to handle expanded metadata and link your organization to the rest of the world.

• It provides reliable ETL data.
• Hadoop and Big Data are supported.
• Additional storage or services can be accessed without new software or hardware being installed.
• This application allows for real-time data integration.
• It prioritizes mission-critical operations to make the most of your gear.
• It gives you the ability to solve challenging big data problems.
• It may be installed either on-premises or in the cloud.

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3. K2View

K2View utilizes an entity approach to ETL and is one of the best for the following reasons:

• Its entity-based ETL solutions span the complete data integration-preparation-delivery lifecycle based on business entities like customers, devices, orders, and many more.
• It provides a 360-degree view of the entity at scale, allowing for split-second data provisioning.
• It works with any form of integration, including push-and-pull, live streaming, and CDC.
• It also cleans, formats, enriches, and anonymizes data in real-time, making it possible to conduct operational analytics and comply with regulatory requirements.
• It creates iterative data pipeline processes that allow for complete automation and productization.
• It removes the requirement for storage or staging facilities by transforming data depending on business entities.

4. Talend

Talend’s Open Studio is one of the free and open source ETL tools with noticeable features that are listed below:

• It’s designed to transform, aggregate, and update data from several sources.
• This application comes with a simple collection of features that simplify working with data.
• This ETL solution can handle big data integration, data quality, and master data management.
• It seamlessly connects over 900 different databases, files, and applications.
• It is possible to synchronize metadata between database systems.
• Management and monitoring tools are used to launch and supervise the jobs.
• It supports sophisticated process workflows and significant data integration transformations.
• It can handle the design, construction, testing, and deployment of integration processes, among other things.

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5. Actian

Actian’s DataConnect is a data integration and ETL solution that combines the best of both worlds.

• On-premises or in the cloud, the tool assists you in designing, deploying, and managing data integrations.
• Hundreds of pre-built connectors allow you to connect to on-premise and cloud sources.
• It offers an approach to RESTful web service APIs that are simple and standardized.
• With the IDE framework, you can easily scale and complete integrations by providing reusable templates.
• This tool for power users allows you to work directly with metadata.
• It has a variety of deployment options.

6. Qlik Real-Time ETL

Qlik is an ETL and data integration tool. Visualizations, dashboards, and applications may all be created using it.

• It also allows you to view the complete story included inside the data.
• It responds in real-time to interactions and changes.
• There are various data sources and file types that may be used.
• It creates customizable and dynamic data visualizations using drag-and-drop interfaces.
• It allows you to traverse difficult materials using natural search.
• Also, it provides data and content protection across all devices.
• It uses a single center to disseminate important analysis, including apps and news.

7. Dataddo

Dataddo is a flexible cloud-based ETL platform that requires no coding consisting of the following features:

• Its large library of connectors and customized data sources provides complete control over the measurements and properties you need.
• A central control panel monitors the status of all data pipelines simultaneously.
• In addition, the platform works in tandem with your existing data stack, needing no changes to your data architecture.
• It’s easy to use for non-technical people due to its simple user interface.
• In terms of security, it complies with GDPR, SOC2, and ISO 27001 standards.
• Dataddo’s user-friendly interface, easy implementation, and novel integration technologies simplify building reliable data pipelines.
• Dataddo manages API updates internally, so there is no need for maintenance.
• Within ten days, new connections can be added.
• For each source, you may choose your own qualities and metrics.

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8. Oracle Data Integrator

ETL software is Oracle Data Integrator. It’s a group of data that are handled as a single entity.

• The goal of this database is to keep track of and retrieve relevant data.
• It is one of the most effective ETL testing tools, allowing the server to manage large volumes of data while allowing different users to access the same information.
• It provides consistent performance by distributing data across drives in the same way.
• It’s suitable for both single-instance and real-world application clusters.
• Real-time application testing is also available.
• To transport large amounts of data, you’ll need a high-speed connection.
• It’s compatible with both UNIX/Linux and Windows systems.
• It has virtualization support.
• This function allows you to connect to a remote database, table, or view.

9. Logstash

The next data collecting pipeline tool on the list is Logstash which is considered one of the best due to the following reasons:

• It gathers data inputs and sends them to Elasticsearch for indexing.
• It enables you to collect data from various sources and make it available for future use.
• Logstash can bring together data from a variety of sources and normalize it for use in your intended destinations.
• It enables you to cleanse and democratize all of your data in preparation for analytics and use case visualization.
• It provides the ability to consolidate data processing.
• It examines a wide range of organized and unstructured data as well as events.
• It provides plug-ins for connecting to numerous input sources and platforms.

10. CData Sync

In CData Sync, all your Cloud/SaaS data may be readily duplicated to any database or data warehouse in minutes.

• You can link the data that drives your organization with BI, Analytics, and Machine Learning.
• It can connect to databases like Redshift, Snowflake, BigQuery, SQL Server, MySQL, and others.
• CData Sync is a simple data pipeline that imports data from any application or data source into your database or data warehouse.
• It integrates with more than 100 business data sources, including CRM, ERP, Marketing Automation, Accounting, Collaboration, and others.
• It offers automated incremental data replication that is intelligent.
• Data transformation in ETL/ELT may be totally customized.
• It may be used locally or in the cloud.

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11. Integrate.io

Integrate.io is an e-commerce-focused Data Warehouse Integration Platform. This one of the best open source ETL tools comprises noticeable features that are listed below:

• It aids e-commerce businesses in developing a 360-degree perspective of their customers, producing a single source of truth for data-driven choices, enhancing customer insights through improved operational insights, and boosting ROI.
• It offers a low-code data transformation solution with a lot of power.
• Data may be retrieved from any RestAPI-enabled source. If no RestAPI exists, you may use Integrate.io’s API Generator to build one.
• Data may be sent to databases, data warehouses, NetSuite, and Salesforce.
• Integrate.io integrates with Shopify, NetSuite, BigCommerce, and Magento, among other major e-commerce platforms.
• Security features such as field-level data encryption, SOC II certification, GDPR compliance, and data masking help you meet all regulatory standards.
• Integrate.io places a premium on customer service and feedback.

12. QuerySurge

RTTS is another one of the best ETL tools in this list that has created an ETL testing solution called QuerySurge which has the following features:

• It was created with the goal of automating the testing of Data Warehouses and Big Data.
• It also assures that data collected from data sources is preserved in the destination systems.
• It gives you the ability to improve data quality and governance.
• Your data transmission cycles can be sped up using this program.
• It aids in the automation of manual testing.
• It provides testing on various platforms, including Oracle, Teradata, IBM, Amazon, Cloudera, and others.
• It accelerates the testing procedure 1,000 times while simultaneously offering 100 percent data coverage.
• For most Build, ETL, and QA management software, it incorporates an out-of-the-box DevOps solution.
• It delivers email reports and data health dashboards that are shared and automated.

13. Rivery

Rivery automates and orchestrates all data operations, enabling organizations to realize the potential of their data.

• All of a company’s internal and external data sources are consolidated, transformed, and managed in the cloud through Rivery’s ETL platform.
• Rivery gives teams the ability to create and clone bespoke environments for individual teams or projects.
• Rivery features a wide library of pre-built data models that enable data teams to develop effective data pipelines quickly.
• It’s a completely managed platform with no coding, auto-scalability, and no headaches.
• Rivery takes care of the backend, allowing teams to concentrate on mission-critical work rather than regular maintenance.
• It enables businesses to instantly deliver data from cloud warehouses to business apps, marketing clouds, CPDs, and other systems.

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14. DBConvert

DBConvert is an ETL tool for database synchronization and communication and takes its place on the ETL tools list due to the following reasons:

• There are more than ten database engines in this application.
• It allows you to transmit more than 1 million database records in a shorter time.
• The following services are supported: Microsoft Azure SQL, Amazon RDS, Heroku, and Google Cloud.
• There are more than 50 migration pathways available.
• Views/queries are automatically converted by the tool.
• It uses a trigger-based synchronization mechanism that speeds up the process.

15. AWS Glue

AWS Glue is an ETL service that assists users in preparing and loading data for analysis, and this tool has the following features:

• It’s one of the greatest ETL tools for Big Data, allowing you to develop and perform various ETL operations from the AWS Management Console.
• It comes with an automatic schema finding feature.
• The code to extract, convert, and load your data is generated automatically by this ETL tool.
• AWS Glue tasks can be run on a schedule, on-demand, or in response to a specific event.

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16. Alooma

Alooma is an ETL tool that provides visibility and control to the team.

• It is a top ETL solution with built-in safety nets that allow you to manage errors without stopping your process.
• To analyze, you can create mashups that blend transactional or user data with data from any other source.
• It combines data storage silos into a single location, whether on-premises or in the cloud.
• It provides a cutting-edge method for data movement.
• The infrastructure of Alooma may be scaled to meet your demands.
• It assists you in resolving data pipeline challenges.
• It easily aids in the recording of all interactions.

17. Skyvia

Skyvia is a cloud data platform built by Devart that allows for no-coding data integration, backup, management, and access. Below are a few features of this one of the best open source ETL tools.

• It offers an ETL solution for a variety of data integration scenarios, including CSV files, databases such as SQL Server, Oracle, PostgreSQL, and MySQL, cloud data warehouses such as Amazon Redshift and Google BigQuery, and cloud apps such as Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM, and others.
• With over 40,000 satisfied clients and two R&D departments, Devart is a well-known and trusted provider of data access solutions, database tools, development tools, and other software products.
• Templates represent common integration scenarios.
• A cloud data backup tool, an online SQL client, and an OData server-as-a-service solution are also provided.
• Advanced mapping settings, including constants, lookups, and strong expressions, are provided for data manipulations.
• You can perform integration automation on a schedule.
• It offers the target’s capacity to preserve source data linkages.
• It’s critical to import without duplicates.
• Both directions are synchronized.
• Configuring integrations with a wizard-based, no-coding technique does not require a lot of technical knowledge.
• Free options are available for this commercial, subscription-based cloud solution.

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18. Matillion

Matillion is a cloud-based ETL solution with sophisticated features that are listed below:

• It gives you the ability to extract, load, and manipulate data with ease, speed, and scale.
• ETL solutions that assist you in effectively managing your organization.
• The program aids in the discovery of your data’s hidden worth.
• ETL solutions can help you achieve your business goals faster.
• It aids in the preparation of data for data analytics and visualization software.

19. StreamSets

The StreamSets ETL software enables you to supply continuous data to all areas of your company.

• With the support of a new approach to data engineering and integration, it also controls data drift.
• With Apache Spark, you can turn large data into insights throughout your enterprise.
• It allows you to perform large-scale ETL and machine learning processing without using the Scala or Python programming languages.
• It acts quickly with a single interface for designing, testing, and deploying Spark applications.
• With drift and error management, it provides more visibility into Spark operation.

20. Informatica PowerCenter

The next on the ETL tools list is Informatica Corporation’s Informatica PowerCenter, which is one of the best for the significant features that are listed below:

• It is one of the greatest ETL tools available, with the ability to connect and get data from various sources.
• It comes with a centralized logging mechanism that makes recording errors and rejecting data into relational tables easier.
• It improves performance with built-in intelligence.
• It has the ability to limit the Session Log.
• This tool offers Data Integration Scale-up Capability and Modernization of Data Architecture Foundation.
• It offers better designs with code development best practices that are enforced.
• Integration of code with third-party software configuration tools is available,
• Also, you can synchronize among members of a geographically dispersed team.

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21. Blendo

With only a few clicks, Blendo synchronizes analytics-ready data into your data warehouse.

• This tool can help you save a lot of time for implementation.
• The tool offers a 14-day free trial with all capabilities.
• It gets analytics-ready data into your data warehouse from your cloud service.
• It enables you to mix data from many sources such as sales, marketing, and customer service to surface answers relevant to your organization.
• With solid data, schemas, and analytics-ready tables, this tool allows you to quickly speed up your investigation to insights.

22. IRI Voracity

Voracity is a cloud-based ETL and data management platform known for its CoSort engine’s affordable speed-in-volume value.

• It offers extensive data discovery, integration, migration, governance, and analytics features built-in and on Eclipse.
• Data mappings and migrations can modify the endianness of fields, records, files, tables, and add surrogate keys.
• It offers connectors for structured, semi-structured, and unstructured data, static and streaming data, historical and current systems, on-premise and cloud environments, static and streaming data, historical and modern systems, and on-premise and cloud environments.
• Voracity supports hundreds of data sources and directly feeds BI and visualization targets as a production analytic platform.
• Transformations in MR2, Spark, Spark Stream, Storm, or Tez, using the multi-threaded and resource-optimizing IRI CoSort engine are also available.
• Pre-sorted bulk loads, test tables, custom-formatted files, pipelines and URLs, NoSQL collections, and other targets may all be created simultaneously.
• ETL, subsetting, replication, change data capture, slowly changing dimensions, test data creation, and more wizards are available.
• Using data cleaning tools and rules, you may identify, filter, unify, replace, validate, regulate, standardize, and synthesize values.
• Also, it offers integration with Splunk and KNIME analytics, same-pass reporting, and data wrangling.
• Users can utilize the platform to speed up or leave a current ETL solution, such as Informatica, for performance or cost reasons.
• ETL solutions can build real-time or batch processes that employ already-optimized E, T, and L procedures.
• Many transformations, data quality, and masking functions are given in a task- and IO-consolidated data manipulation.
• Its speed is comparable to that of Ab Initio, while its cost is comparable to that of Pentaho.

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23. Azure Data Factory

The Azure Data Factory is a hybrid data integration solution that makes the ETL process more efficient.

• It’s a cloud data integration solution that’s both cost-effective and serverless.
• It reduces time to market to increase productivity.
• Azure security measures allow you to connect to on-premises, cloud-based, and software-as-a-service programs.
• Building hybrid ETL and ELT pipelines does not necessitate any maintenance.
• You may use the SSIS integration runtime to rehost on-premises SSIS packages.

24. SAS

SAS is a popular ETL tool that allows you to access data from various sources. This one of best open source ETL tools have the following benefits:

• The activities are coordinated from a central location. As a result, users may access apps through the Internet from anywhere.
• Data may be shown using reports and statistical visualizations.
• Instead of a one-to-one paradigm, application delivery is often closer to a one-to-many model.
• It is capable of doing complex analyses and disseminating information inside the company.
• Raw data files can be viewed in external databases.
• It uses conventional ETL tools for data entry, formatting, and conversion to help you manage your data.
• Users can obtain fixes and upgrades using centralized feature updates.

25. Pentaho Data Integration

Pentaho is also one of best open source ETL tools. It is a data warehousing and business analytics software and has the following significance:

• The program uses a simple and interactive method to assist business users in accessing, discovering, and merging data of all sorts and sizes.
• The data pipeline may be sped up with the help of an enterprise platform.
• Community The Dashboard Editor enables rapid creation and deployment.
• It’s a complete solution for all data integration problems.
• Without the requirement for coding, big data integration is possible.
• Embedded analytics has been simplified with this program.
• Virtually any data source may be accessed.
• Custom dashboards help you visualize data.
• For well-known cloud data warehouses, bulk load support is available.
• It offers an ability to combine all data with ease of usage.
• It enables mongo dB operational reporting.

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26. Etleap

The Etleap technology assists companies that require consolidated and trustworthy data for faster and more accurate analysis. Following are a few features of this one of the best open source ETL tools.

• You may use this tool to develop ETL data pipelines.
• It aids in the reduction of engineering efforts.
• You can create, manage, and grow ETL pipelines without writing a single line of code.
• It allows you to integrate all of your sources easily.
• Etleap keeps track of ETL pipelines and assists with issues like schema updates and source API restrictions.
• Using pipeline orchestration and scheduling, you can automate repeated activities.

27. Hevo

Hevo is also one of the best ETL tools on this list with no-code Data Pipeline platform. It can let you transport data in real-time from any source, including databases, cloud applications, SDKs, and streaming.

• Hevo takes only a few minutes to set up and run.
• Hevo provides exact alerts and detailed monitoring to always be on top of your data.
• Hevo’s powerful algorithms can detect incoming data schema and replicate it in the data warehouse without any user interaction.
• It is built on a real-time streaming architecture that allows you to enter data into your warehouse in real-time.
• This ensures that you have ready-to-analyze data at all times.
• Before and after migrating data to the warehouse, Hevo includes sophisticated tools that allow you to clean, modify, and enhance your data.
• It complies with GDPR, SOC II, and HIPAA regulations.

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28. SQL Server Integration Services

ETL activities are performed with SQL Server Integration Services, a data warehousing tool, and this open source ETL tools have the following features:

• SQL Server Integration also comes with a large number of pre-built jobs.
• Microsoft Visual Studio and SQL Server are tightly connected.
• Maintaining and packaging setup is easier.
• It removes the network as a bottleneck for data insertion.
• Data can be imported to several locations simultaneously.
• In the same package, it may handle data from many data sources.
• SSIS accepts data from challenging sources such as FTP, HTTP, MSMQ, and Analysis services.

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We hope that this article was helpful and you have learned about the best ETL tools list. Let us know your favorite open source or Python ETL tool from the list. Please feel free to drop your queries or suggestions in the comment section. Also, let us know what you want to learn next.

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