ETL은 Extract, Transform, Load^{(Extract, Transform, and Load)} 의 약자입니다 . 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하여 향후 저장 및 참조할 수 있는 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 이와 같은 데이터베이스 및 ETL^(ETL) 기술 을 사용하여 데이터^(Data) 관리가 더 쉬워지고 데이터 웨어하우징이 향상됩니다 . 다음은 가장 인기 있는 기능에 대한 설명과 해당 웹사이트에 대한 링크와 함께 최고의 ETL 도구 를 엄선한 것입니다 . ETL 도구 목록 에는 상용 ETL 도구와 오픈 소스 ETL 도구가 모두 포함되어 있습니다.

28 최고의 ETL 도구 목록^{(28 Best ETL Tools list)}

ETL 소프트웨어는 다양한 ^(ETL)RDBMS 소스 시스템 에서 데이터를 수집하고 수정(예: 계산 및 연결 적용)한 다음 데이터 웨어하우스^{(Data Warehouse)} 시스템 에 삽입합니다 . OLTP 데이터베이스에서 ^(OLTP)데이터^(Data) 를 가져와 데이터 웨어하우스 스키마에 맞게 변환한 다음 데이터 웨어하우스 데이터베이스에 공급합니다. Python ETL 및 이와 유사한 것에 대해 배우려면 계속 읽으십시오 . 다음은 기능이 있는 오픈 소스 ETL 도구 목록입니다.

1. 파이브트란^{(1. Fivetran)}

Fivetran 은 아래 나열된 눈에 띄는 기능으로 변화하는 환경에 적응하는 ETL 도구입니다.

• 스키마 및 API 변경 사항에 따라 자동으로 조정^{(automatically adjusts to schema and API changes)} 되어 데이터 액세스가 간단하고 신뢰할 수 있기 때문에 최고의 Cloud ETL 도구 중 하나입니다.^{(Cloud ETL Tools)}
• 정의된 스키마를 사용하여 강력하고 자동화된 프로세스를 개발하는 데 도움이 됩니다.
• 이 소프트웨어를 사용하면 추가 데이터 소스를 빠르게 추가^{(add additional data sources quickly)} 할 수 있습니다 .
• 훈련이나 특정 코드가 필요하지 않습니다.
• BigQuery, Snowflake, Azure, Redshift 및 기타 데이터베이스가 지원됩니다.
• 모든 데이터에 대한 SQL 액세스^{(SQL access)} 를 제공합니다 .
• 전체 복제^{(Complete replication)} 는 기본적으로 활성화되어 있습니다.

2. IBM 인포스피어 데이터스테이지^{(2. IBM Infosphere DataStage)}

또한 IBM Data Stage^{(IBM Data Stage)} 는 확장된 메타데이터를 처리하고 조직을 다른 국가와 연결할 수 있도록 하는 이 목록에서 최고의 ETL 도구 중 하나입니다.

• 신뢰할 수 있는 ETL 데이터를^{(reliable ETL data)} 제공 합니다 .
• Hadoop 및 Big Data^{(Hadoop and Big Data)} 가 지원됩니다.
• 새로운 소프트웨어나 하드웨어^{(without new software or hardware)} 를 설치 하지 않고도 추가 스토리지 또는 서비스에 액세스 할 수 있습니다.^(accessed)
• 이 응용 프로그램은 실시간 데이터 통합을 허용합니다.
• 장비를 최대한 활용하기 위해 미션 크리티컬 작업의^{(mission-critical operations)} 우선 순위 를 지정합니다.
• 이는 어려운 빅 데이터 문제를 해결할 수 있는 능력을 제공합니다.
• 온프레미스 또는 클라우드에^{(on-premises or in the cloud)} 설치할 수 있습니다 .

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3. 케이투뷰^{(3. K2View)}

K2View 는 ^(K2View)ETL 에 대한 엔터티 접근 방식을 활용하며 다음과 같은 이유로 최고 중 하나입니다.

• 엔터티 기반 ETL 솔루션은 ^(ETL)고객, 장치, 주문^{(customers, devices, orders)} 등과 같은 비즈니스 엔터티를 기반으로 하는 완전한 데이터 통합-준비-배달 라이프사이클에 걸쳐 있습니다.
• 규모에 따라 엔터티에^{(360-degree view of the entity at scale)} 대한 360도 보기를 제공하여 순식간에 데이터를 프로비저닝할 수 있습니다.
• 푸시 앤 풀, 라이브 스트리밍 및 CDC를^{(push-and-pull, live streaming, and CDC)} 포함한 모든 형태의 통합과 함께 작동합니다 .
• 또한 실시간으로 데이터를 정리, 형식 지정, 강화 및 익명화 하여 운영 분석을 수행하고 규정 요구 사항을 준수할 수 있도록 합니다.^{(cleans, formats, enriches, and anonymizes data)}
• 완전한 자동화 및 제품화를 허용하는 반복적인 데이터 파이프라인 프로세스^{(iterative data pipeline processes)} 를 생성 합니다.
• 비즈니스 엔터티에 따라 데이터를 변환하여 저장 또는 스테이징 시설에 대한 요구 사항을 제거합니다.

4. 재능^{(4. Talend)}

Talend의^(Talend’s) Open Studio 는 다음과 같은 눈에 띄는 기능을 갖춘 무료 오픈 소스 ETL 도구 중 하나입니다.^(ETL)

• 여러 소스의 데이터를 변환, 집계 및 업데이트^{(transform, aggregate, and update data)} 하도록 설계되었습니다 .
• 이 응용 프로그램은 데이터 작업을 단순화하는 간단한 기능 모음과 함께 제공됩니다.
• 이 ETL 솔루션은 빅 데이터 통합, 데이터 품질 및 마스터 데이터 관리^{(big data integration, data quality, and master data management)} 를 처리할 수 있습니다 .
• 900개 이상의 서로 다른 데이터베이스, 파일 및 애플리케이션을^{(over 900 different databases, files, and applications)} 원활하게 연결 합니다 .
• 데이터베이스 시스템 간에 메타데이터를 동기화할 수 있습니다.
• 관리 및 모니터링 도구는 작업을 시작하고 감독하는 데 사용됩니다.
• 정교한 프로세스 워크플로와 중요한 데이터 통합 ​​변환을^{(sophisticated process workflows and significant data integration transformations)} 지원 합니다.
• 무엇보다도 통합 프로세스의 설계, 구성, 테스트 및 배포를^{(design, construction, testing, and deployment of integration processes)} 처리할 수 있습니다 .

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5. 액티언^{(5. Actian)}

Actian의 ^(Actian’s) DataConnect 는 두 세계의 장점을 결합한 데이터 통합 ​​및 ETL 솔루션입니다.

• 온프레미스 또는 클라우드에서 이 도구는 데이터 통합을 설계, 배포 및 관리하는^{(designing, deploying, and managing data integrations)} 데 도움이 됩니다 .
• 수백 개의 사전 구축된 커넥터를 통해 온프레미스 및 클라우드 소스에 연결할 수 있습니다.
• 단순하고 표준화된 RESTful 웹 서비스 API^{(RESTful web service APIs)} 에 대한 접근 방식을 제공합니다 .
• IDE 프레임워크를 사용하면 재사용 가능한 템플릿을 제공하여 쉽게 확장하고 통합을 완료할 수 있습니다.
• 고급 사용자를 위한 이 도구를 사용하면 메타데이터로 직접 작업할 수 있습니다.
• 다양한 배포 옵션이^{(variety of deployment options)} 있습니다 .

6. Qlik 실시간 ETL^{(6. Qlik Real-Time ETL)}

Qlik 은 ETL 및 데이터 통합 ​​도구입니다. 시각화, 대시보드 및 애플리케이션^{(Visualizations, dashboards, and applications)} 은 모두 이를 사용하여 생성할 수 있습니다.

• 또한 데이터에 포함된 전체 스토리를 볼 수 있습니다.
• 상호 작용 및 변경 사항 에 실시간으로 응답합니다^{(responds in real-time)} .
• 사용할 수 있는 다양한 데이터 소스와 파일 형식^{(various data sources and file types)} 이 있습니다.
• 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 사용자 지정 가능한 동적 데이터 시각화^{(customizable and dynamic data visualizations)} 를 생성 합니다.
• 자연 탐색을 사용하여 어려운 재료를 탐색할 수 있습니다.
• 또한 모든 장치에서 데이터 및 콘텐츠 보호 기능을 제공합니다^{(data and content protection across all devices)} .
• 앱과 뉴스^{(apps and news)} 를 포함한 중요한 분석을 전파하기 위해 단일 센터를 사용합니다 .

7. 따뚜^{(7. Dataddo)}

Dataddo 는 다음 기능으로 구성된 코딩이 필요 없는 유연한 클라우드 기반 ETL 플랫폼입니다.^(ETL)

• 대규모 커넥터 라이브러리와 맞춤형 데이터 소스를 통해 필요한 측정 및 속성을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
• 중앙 제어 패널 은 모든 데이터 파이프라인의 상태를 동시에 모니터링합니다^{(monitors the status of all data pipelines)} .
• 또한 플랫폼은 기존 데이터 스택과 함께 작동하므로 데이터 아키텍처를 변경할 필요가 없습니다.
• 간단한 사용자 인터페이스^{(simple user interface)} 로 인해 기술 전문가가 아닌 사람들도 쉽게 사용할 수 있습니다 .
• 보안 측면에서 GDPR, SOC2 및 ISO 27001 표준^{(GDPR, SOC2, and ISO 27001 standards)} 을 준수 합니다.
• Dataddo의 사용자 친화적인 인터페이스, 손쉬운 구현 및 새로운 통합 기술^{(user-friendly interface, easy implementation, and novel integration technologies)} 은 안정적인 데이터 파이프라인 구축을 단순화합니다.
• Dataddo는 API 업데이트를 내부적^{(API updates internally)} 으로 관리하므로 유지 관리가 필요하지 않습니다.
• 10일 이내에 새 연결을 추가할 수 있습니다.
• 각 소스에 대해 고유한 품질과 측정항목을 선택할 수 있습니다.

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8. 오라클 데이터 통합업체^{(8. Oracle Data Integrator)}

ETL 소프트웨어는 Oracle Data Integrator 입니다. 단일 엔터티로 처리되는 데이터 그룹입니다.

• 이 데이터베이스의 목표는 관련 데이터를 추적하고 검색하는 것^{(keep track of and retrieve relevant data)} 입니다.
• 가장 효과적인 ETL 테스트 도구 중 하나이며, 서버에서 많은 양의 데이터를 관리하는 동시에 다른 사용자가 동일한 정보에 액세스할 수 있도록 합니다.
• 동일한 방식으로 여러 드라이브에 데이터를 배포^{(distributing data across drives)} 하여 일관된 성능을 제공합니다 .
• 단일 인스턴스 및 실제 애플리케이션 클러스터^{(single-instance and real-world application clusters)} 모두에 적합 합니다 .
• 실시간 애플리케이션 테스트^{(Real-time application testing)} 도 가능합니다.
• 많은 양의 데이터를 전송하려면 고속 연결이 필요합니다.
• UNIX/Linux and Windows systems 모두와 호환됩니다 .
• 가상화를 지원합니다.
• 이 기능을 사용하면 원격 데이터베이스, 테이블 또는 뷰 에 ^{(remote database, table, or view)}연결할^{(connect to a)} 수 있습니다 .

9. 로그스태시^{(9. Logstash)}

목록의 다음 데이터 수집 파이프라인 도구 는 다음과 같은 이유로 최고 중 하나로 간주되는 Logstash 입니다.^(Logstash)

• 데이터 입력을 수집 하고 인덱싱을 위해 Elasticsearch로 보냅니다^{(data inputs and sends them to Elasticsearch for indexing)} .
• 이를 통해 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 나중에 사용할 수 있습니다.^{(available for future use.)}
• Logstash 는 다양한 소스의 데이터를 수집하고 원하는 대상에서 사용하기 위해 표준화할 수 있습니다.
• 이를 통해 분석 및 사용 사례 시각화에 대비하여 모든 데이터를 정리하고 민주화할 수 있습니다.
• 데이터 처리를 통합^{(consolidate data processing)} 하는 기능을 제공합니다 .
• 그것은 이벤트뿐만 아니라 조직화 및 비구조화 데이터의 넓은 범위를 조사합니다.
• 다양한 입력 소스 및 플랫폼에 연결하기 위한 플러그인을^{(plug-ins for connecting to numerous input sources and platforms)} 제공 합니다 .

10. CData 동기화^{(10. CData Sync)}

CData Sync 에서 모든 Cloud/SaaS 데이터는 몇 분 안에 모든 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에 쉽게 복제 될 수 있습니다.^(duplicated)

• 조직을 이끄는 데이터를 BI, 분석 및 기계 학습과^{(BI, Analytics, and Machine Learning)} 연결할 수 있습니다 .
• Redshift, Snowflake, BigQuery, SQL Server, MySQL^{(Redshift, Snowflake, BigQuery, SQL Server, MySQL, and others)} 등과 같은 데이터베이스에 연결할 수 있습니다 .
• CData Sync 는 ^{(CData Sync)}모든 애플리케이션^{(imports data from any application)} 또는 데이터 소스에서 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스로 데이터 를 가져오는 간단한 데이터 파이프라인입니다 .
• CRM, ERP, 마케팅 자동화, 회계, 협업^{(CRM, ERP, Marketing Automation, Accounting, Collaboration)} 등을 포함한 100개 이상의 비즈니스 데이터 소스와 통합됩니다 .
• 지능형 자동 증분 데이터 복제^{(automated incremental data replication)} 를 제공합니다 .
• ^(Data)ETL/ELT데이터 변환은 완전히 사용자 정의될 수 있습니다.
• 로컬 또는 클라우드에서^{(locally or in the cloud)} 사용할 수 있습니다 .

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11. 통합.io^{(11. Integrate.io)}

Integrate.io 는 전자 상거래에 중점을 둔 데이터 웨어하우스 통합 플랫폼^{(Data Warehouse Integration Platform)} 입니다. 최고의 오픈 소스 ETL 도구 중 하나는 다음과 같은 눈에 띄는 기능으로 구성됩니다.

• 이는 전자 상거래 비즈니스가 고객에 대한 360도 관점^{(360-degree perspective)} 을 개발하고, 데이터 기반 선택을 위한 단일 정보 소스를 생성하고, 향상된 운영 통찰력을 통해 고객 통찰력을 강화하고, ROI 를 높일 수 있도록 지원 합니다.
• 강력한 기능을 갖춘 로우 코드 데이터 변환 솔루션^{(low-code data transformation solution)} 을 제공합니다.
• 모든 RestAPI 지원 소스^{(RestAPI-enabled source)} 에서 데이터를 검색할 수 있습니다 . RestAPI 가 없으면 Integrate.io의 API 생성기^{(API Generator)} 를 사용하여 만들 수 있습니다.
• 데이터는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, NetSuite 및 Salesforce^{(databases, data warehouses, NetSuite, and Salesforce)} 로 전송될 수 있습니다 .
• Integrate.io는 다른 주요 전자 상거래 플랫폼 중에서 Shopify, NetSuite, BigCommerce 및 Magento 와 통합됩니다.^{(Shopify, NetSuite, BigCommerce, and Magento)}
• 필드 수준 데이터 암호화, SOC II 인증, GDPR 규정 준수 및 데이터 마스킹과^{(field-level data encryption, SOC II certification, GDPR compliance, and data masking)} 같은 보안 기능 을 통해 모든 규제 표준을 충족할 수 있습니다.
• Integrate.io 는 고객 서비스와 피드백을 중시합니다.

12. 쿼리서지^{(12. QuerySurge)}

RTTS 는 다음과 같은 기능을 가진 QuerySurge 라는 ^(QuerySurge)ETL 테스트 솔루션 을 만든 이 목록에 있는 최고의 ETL 도구 중 하나입니다.^(ETL)

• 데이터 웨어하우스 및 빅 데이터의 테스트를 자동화하는 것을 목표^{(goal of automating the testing of Data Warehouses and Big Data)} 로 만들어졌습니다 .
• 또한 데이터 소스에서 수집된 데이터가 대상 시스템에 보존되도록 합니다.
• 데이터 품질과 거버넌스^{(improve data quality and governance)} 를 개선할 수 있는 기능을 제공합니다 .
• 이 프로그램을 사용하여 데이터 전송 주기를 가속화할 수 있습니다.
• 수동 테스트^{(automation of manual testing)} 의 자동화를 돕습니다 .
• Oracle, Teradata, IBM, Amazon, Cloudera 등 다양한 플랫폼에서 테스트를 제공합니다 .
• 테스트 절차를 1,000배 가속화^{(accelerates the testing procedure 1,000 times)} 하는 동시에 100% 데이터 적용 범위를 제공합니다.
• 대부분의 Build , ETL 및 QA 관리 소프트웨어의 경우 즉시 사용 가능한 DevOps 솔루션을^{(out-of-the-box DevOps solution)} 통합합니다 .
• 공유 및 자동화된 이메일 보고서 및 데이터 상태 대시보드^{(email reports and data health dashboards)} 를 제공 합니다.

13. 리버리^{(13. Rivery)}

Rivery 는 모든 데이터 작업을 자동화하고 오케스트레이션하여 조직이 데이터의 잠재력을 실현할 수 있도록 합니다.

• 회사의 모든 내부 및 외부 데이터 소스는 Rivery의 ETL^(ETL) 플랫폼 을 통해 클라우드에서 통합, 변환 및 관리됩니다 .
• Rivery는 팀 에 개별 팀 또는 프로젝트를 위한 맞춤형 환경을 생성하고 복제 할 수 있는 기능을 제공합니다.^{(create and clone bespoke environments)}
• Rivery는 데이터 팀이 효과적인 데이터 파이프라인을 신속하게 개발할 수 있도록 하는 사전 구축된 데이터 모델^{(pre-built data models)} 의 광범위한 라이브러리를 제공합니다 .
• 코딩, 자동 확장 및 골칫거리가 없는^{(no coding, auto-scalability, and no headaches)} 완전히 관리되는 플랫폼입니다 .
• Rivery 는 백엔드를 관리하므로 팀이 정기적인 유지 관리가 아닌 미션 크리티컬 작업에 집중할 수 있습니다.
• 이를 통해 기업 은 클라우드 웨어하우스에서 비즈니스 앱, 마케팅 클라우드, CPD^{(deliver data from cloud warehouses to business apps, marketing clouds, CPDs)} 및 기타 시스템 으로 데이터 를 즉시 전달할 수 있습니다.

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14. DB변환^{(14. DBConvert)}

DBConvert 는 데이터베이스 동기화 및 통신을 위한 ETL 도구이며 다음과 같은 이유로 ETL 도구 목록에 포함됩니다.^(ETL)

• 이 응용 프로그램 에는 10개 이상의 데이터베이스 엔진^{(more than ten database engines)} 이 있습니다.
• 더 짧은 시간에 100만 개 이상의 데이터베이스 레코드^{(1 million database records)} 를 전송할 수 있습니다 .
• Microsoft Azure SQL, Amazon RDS, Heroku 및 Google Cloud^{(Microsoft Azure SQL, Amazon RDS, Heroku, and Google Cloud)} 서비스가 지원됩니다 .
• 50 개 이상의 마이그레이션 경로^{(50 migration pathways)} 를 사용할 수 있습니다.
• 보기/쿼리는 도구에 의해 자동으로 변환됩니다.
• 프로세스 속도를 높이는 트리거 기반 동기화 메커니즘^{(trigger-based synchronization mechanism)} 을 사용 합니다.

15. AWS 글루^{(15. AWS Glue)}

AWS Glue 는 사용자가 분석을 위해 데이터를 준비하고 로드할 수 있도록 지원하는 ETL 서비스이며 이 도구에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

• AWS Management Console 에서 다양한 ^{(AWS Management Console)}ETL 작업 을 개발하고 수행할 수 있도록 해주는 Big Data 용 ETL 도구 중 가장 뛰어난 것 중 하나입니다 .
• 그것은 자동 스키마 찾기 기능^{(automatic schema finding feature)} 과 함께 제공됩니다 .
• 데이터를 추출, 변환 및 로드^{(extract, convert, and load your data)} 하는 코드 는 이 ETL 도구에 의해 자동으로 생성됩니다.
• AWS Glue 작업은 일정에 따라, 온디맨드 방식으로 또는^{(run on a schedule, on-demand, or in response)} 특정 이벤트에 대한 응답으로 실행할 수 있습니다.

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16. 알루마^{(16. Alooma)}

Alooma 는 팀에 가시성과 제어를 제공하는 ETL 도구입니다.

• 프로세스를 중단하지 않고 오류^{(manage errors without stopping your process)} 를 관리할 수 있는 내장형 안전망^{(built-in safety nets)} 이 있는 최고의 ETL 솔루션입니다 .
• 분석하기 위해 트랜잭션 또는 사용자 데이터를 다른 소스의 데이터와 혼합하는 매시업을 만들 수 있습니다.
• 온프레미스 또는 클라우드에 관계없이 ^{(on-premises or in the cloud)}데이터 스토리지 사일로^{(data storage silos)} 를 단일 위치로 결합 합니다 .
• 데이터 이동을 위한 최첨단 방법을^{(cutting-edge method for data movement)} 제공합니다 .
• Alooma 의 인프라는 귀하의 요구 사항에 맞게 확장될 수 있습니다.
• 데이터 파이프라인 문제를 해결하는^{(resolving data pipeline challenges)} 데 도움이 됩니다 .
• 그것은 쉽게 모든 상호 작용의 기록을^{(recording of all interactions)} 돕습니다 .

17. 스카이비아^{(17. Skyvia)}

Skyvia 는 ^(Skyvia)노코딩 데이터 통합, 백업, 관리 및 액세스^{(no-coding data integration, backup, management, and access)} 를 허용 하는 Devart 에서 구축한 클라우드 데이터 플랫폼 입니다. 다음^(Below) 은 최고의 오픈 소스 ETL 도구 중 하나의 몇 가지 기능입니다.

• CSV 파일 , ^{(CSV files)}SQL Server, Oracle, PostgreSQL 및 MySQL^{(SQL Server, Oracle, PostgreSQL, and MySQL)} 과 같은 데이터베이스 , Amazon Redshift ^(ETL)및 Google BigQuery와^{(Amazon Redshift and Google BigQuery, and cloud apps such as Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM)} 같은 클라우드 데이터 웨어하우스 , Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM 및 기타.
• 40,000명 이상의 만족스러운 고객과 2개의 R&D 부서를 보유한 Devart 는 ^(Devart)데이터 액세스 솔루션, 데이터베이스 도구, 개발 도구^{(data access solutions, database tools, development tools)} 및 기타 소프트웨어 제품 의 유명하고 신뢰할 수 있는 제공업체입니다 .
• 템플릿은 일반적인 통합 시나리오를 나타냅니다.
• 클라우드^(cloud) 데이터 백업 도구 , 온라인 SQL 클라이언트 및 OData 서비스형 서버 솔루션^{(data backup tool, an online SQL client, and an OData server-as-a-service solutio)} 도 제공됩니다.
• ^(Advanced)데이터 조작을 위해 상수, 조회 및 강력한 표현식을 포함한 ^{(constants, lookups, and strong expressions,)}고급 매핑 설정 이 제공됩니다.
• 일정에 따라 통합 자동화를 수행할 수 있습니다.
• 소스 데이터 연결을 보존할 수 있는 대상의 용량을 제공합니다.
• 중복 없이 가져오는^{(import without duplicates)} 것이 중요합니다^{(critical to)} .
• 두 방향이 동기화됩니다.
• 마법사 기반의 노코딩 기술을 사용하여 통합을 구성하는 데 많은 기술 지식이 필요하지 않습니다.
• 이 상용 구독 기반 클라우드 솔루션에 대해 무료 옵션을 사용할 수 있습니다.

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18. 마틸리온^{(18. Matillion)}

Matillion 은 다음과 같은 정교한 기능을 갖춘 클라우드 기반 ETL 솔루션입니다.^(ETL)

• 쉽고 빠르며 확장성 있게 데이터^{(extract, load, and manipulate data with ease, speed, and scale)} 를 추출, 로드 및 조작할 수 있는 기능을 제공합니다 .
• ^(ETL)조직을 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 ETL 솔루션입니다.
• 이 프로그램은 데이터의 숨겨진 가치를^{(discovery of your data’s hidden worth)} 찾는 데 도움이 됩니다 .
• ETL 솔루션을 사용하면 비즈니스 목표를 더 빨리 달성할 수 있습니다.
• 데이터 분석 및 시각화 소프트웨어^{(data analytics and visualization software)} 용 데이터 준비를 지원 합니다 .

19. 스트림셋^{(19. StreamSets)}

StreamSets ETL 소프트웨어를 사용하면 회사의 모든 영역에 지속적인 데이터를 제공할 수 있습니다 .^(StreamSets)

• 데이터 엔지니어링 및 통합에 대한 새로운 접근 방식을 지원하여 데이터 드리프트도 제어합니다^{(controls data drift)} .
• Apache Spark 를 사용하면 기업 전체에서 대규모 데이터를 통찰력으로 전환할 수 있습니다.
• Scala 또는 Python 프로그래밍 언어 를 사용하지 않고도 대규모 ETL 및 기계 학습 처리^{(perform large-scale ETL and machine learning processing)} 를 수행할 수 있습니다.
• Spark 애플리케이션을 설계, 테스트 및 배포하기 위한^{(for designing, testing, and deploying Spark applications)} 단일 인터페이스로 빠르게 작동 합니다 .
• 드리프트 및 오류 관리를 통해 Spark 작업에 대한 더 많은 가시성을 제공합니다.

20. 인포매티카 파워센터^{(20. Informatica PowerCenter)}

ETL 도구 목록 의 다음 은 Informatica Corporation의 Informatica PowerCenter 입니다. 이는 아래 나열된 주요 기능에 가장 적합한 것 중 하나입니다.

• 다양한 소스에서 데이터^{(connect and get data from various sources)} 를 연결하고 가져올 수 있는 가장 뛰어난 ETL 도구 중 하나입니다 .
• 그것은 오류를 기록하고 관계형 테이블에 데이터를 거부하는 것을 더 쉽게 만드는 중앙 집중식 로깅 메커니즘과 함께 제공됩니다.
• 내장된 인텔리전스로 성능을 향상^{(improves performance with built-in intelligence)} 시킵니다 .
• 세션 로그를 제한하는^{(to limit the Session Log)} 기능이 있습니다.
• 이 도구는 데이터 아키텍처 기반^{(Data Architecture Foundation)} 의 데이터 통합 ​​확장 기능^{(Data Integration Scale-up Capability)} 및 현대화^{(Modernization)} 를 제공합니다 .
• 적용되는 코드 개발 모범 사례를 통해 더 나은 디자인을 제공합니다.
• 타사 소프트웨어^{(Integration of code with third-party software)} 구성 도구와 코드 통합이 가능하며,
• 또한 지리적으로 분산된 팀의 구성원 간에 동기화^{(synchronize among members of a geographically dispersed team)} 할 수 있습니다 .

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21. 블렌도^{(21. Blendo)}

몇 번의 클릭만으로 Blendo 는 분석 준비 데이터를 데이터 웨어하우스에 동기화합니다.

• 이 도구를 사용하면 구현 시간을 많이 절약할 수 있습니다.
• 이 도구는 모든 기능이 포함된 14일 무료 평가판^{(14-day free trial)} 을 제공합니다.
• 클라우드 서비스에서 분석 준비 데이터를 데이터 웨어하우스로^{(analytics-ready data into your data warehouse)} 가져 옵니다.
• 이를 통해 영업, 마케팅 및 고객 서비스와 같은 다양한 소스의 데이터를 혼합 하여 조직과 관련된 답변을 표시할 수 있습니다^{(sales, marketing, and customer service to surface answers relevant to your organization)} .
• 견고한 데이터, 스키마 및 분석 준비 테이블이 있는 이 도구를 사용하면 통찰력에 대한 조사 속도를 빠르게 높일 수 있습니다 .^{(quickly speed up your investigation)}

22. IRI 보라시티^{(22. IRI Voracity)}

Voracity 는 ^(Voracity)CoSort 엔진의 저렴한 볼륨 속도 값으로 알려진 클라우드 기반 ETL 및 데이터 관리 플랫폼 입니다.

• Eclipse에 내장된 광범위한 데이터 검색, 통합, 마이그레이션, 거버넌스 및 분석 기능을 제공합니다^{(data discovery, integration, migration, governance, and analytics features built-in and on Eclipse)} .
• 데이터^(Data) 매핑 및 마이그레이션은 필드, 레코드, 파일, 테이블의 엔디안을 수정하고 대리 키를 추가^{(endianness of fields, records, files, tables, and add surrogate keys)} 할 수 있습니다 .
• 정형, 반정형 및 비정형 데이터, 정적 및 스트리밍 데이터, 과거 및 현재 시스템, 온프레미스 및 클라우드 환경, 정적 및 스트리밍 데이터, 과거 및 최신 시스템, 온프레미스 및 클라우드 환경용 커넥터를 제공합니다.
• Voracity는 수백 개의 데이터 소스를 지원하고 BI 및 시각화 대상^{(data sources and directly feeds BI and visualization targets)} 을 프로덕션 분석 플랫폼으로 직접 공급합니다.
• 다중 스레드 및 리소스 최적화 IRI CoSort 엔진을 사용하여 MR2, Spark, Spark Stream, Storm 또는 Tez의 변환^{(Transformations in MR2, Spark, Spark Stream, Storm, or Tez, using the multi-threaded and resource-optimizing IRI CoSort engine)} 도 사용할 수 있습니다.
• 사전 정렬된 대량 로드, 테스트 테이블, 사용자 지정 형식의 파일, 파이프라인 및 URL, NoSQL 컬렉션^{(Pre-sorted bulk loads, test tables, custom-formatted files, pipelines and URLs, NoSQL collections)} 및 기타 대상이 모두 동시에 생성될 수 있습니다.
• ETL, 부분 집합화, 복제, 변경 데이터 캡처, 천천히 변경되는 차원, 테스트 데이터 생성^{(ETL, subsetting, replication, change data capture, slowly changing dimensions, test data creation)} 및 더 많은 마법사를 사용할 수 있습니다.
• 데이터 정리 도구 및 규칙을 사용하여 값을 식별, 필터링, 통합, 대체, 검증, 규제, 표준화 및 종합^{(identify, filter, unify, replace, validate, regulate, standardize, and synthesize values)} 할 수 있습니다 .
• 또한 Splunk^(Splunk) 및 KNIME 분석, 동일 패스 보고 및 데이터 랭 글링과의 통합을 제공합니다 .
• 사용자는 플랫폼을 활용하여 성능 또는 비용상의 이유로 Informatica 와 같은 현재 ETL 솔루션 의 속도를 높이거나 떠날 수 있습니다.
• ETL 솔루션은 이미 최적화된 E, T 및 L 절차를 사용하는 실시간 또는 배치 프로세스를 구축할 수 있습니다.
• 작업 및 IO 통합 데이터 조작에서 많은 변환, 데이터 품질 및 마스킹 기능이 제공됩니다.
• 속도는 Ab Initio 와 비슷하지만 비용은 Pentaho 와 비슷합니다 .

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23. 애저 데이터 팩토리^{(23. Azure Data Factory)}

Azure Data Factory 는 ETL 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 하이브리드 데이터 통합 ​​솔루션입니다 .

• 비용 효율적이고 서버가 없는^{(both cost-effective and serverless)} 클라우드 데이터 통합 ​​솔루션입니다 .
• 시장 출시 시간을 단축하여 생산성을 높입니다.
• Azure 보안 조치를 통해 온-프레미스, 클라우드 기반 및 SaaS(Software-as-a-Service) 프로그램에^{(on-premises, cloud-based, and software-as-a-service programs)} 연결할 수 있습니다 .
• 하이브리드 ETL 및 ELT 파이프라인을 구축하는 데 유지 관리가 필요하지 않습니다.
• SSIS 통합 런타임^{(SSIS integration runtime)} 을 사용하여 온-프레미스 SSIS 패키지를 다시 호스팅할 수 있습니다.

24. SAS

SAS 는 다양한 소스의 데이터에 액세스할 수 있는 널리 사용되는 ETL 도구입니다. ^(ETL)최고의 오픈 소스 ETL 도구 중 하나는 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 활동은 중앙 위치에서 조정됩니다. 결과적으로 사용자는 어디에서나 인터넷^(Internet) 을 통해 앱에 액세스할 수 있습니다.
• 데이터는 보고서 및 통계 시각화^{(reports and statistical visualizations)} 를 사용하여 표시될 수 있습니다 .
• 일대일 패러다임 대신 애플리케이션 제공은 종종 일대다 모델에 더 가깝습니다^{(closer to a one-to-many model)} .
• 복잡한 분석^{(complex analyses and disseminating information)} 을 수행 하고 회사 내부에 정보를 배포할 수 있습니다.
• 원시^(Raw) 데이터 파일은 외부 데이터베이스에서 볼 수 있습니다.
• 데이터 입력, 서식 지정 및 변환^{(data entry, formatting, and conversion)} 을 위해 기존 ETL 도구를 사용하여 데이터를 관리할 수 있습니다.
• 사용자는 중앙 집중식 기능 업데이트를 사용하여 수정 사항 및 업그레이드를 얻을 수 있습니다.

25. 펜타호 데이터 통합^{(25. Pentaho Data Integration)}

Pentaho 는 또한 최고의 오픈 소스 ETL 도구 중 하나입니다. 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 분석 소프트웨어이며 다음과 같은 의미가 있습니다.

• 이 프로그램은 비즈니스 사용자 가 모든 종류와 크기의 데이터를 액세스, 검색 및 병합 하는 데 도움이 되는 ^{(accessing, discovering, and merging data)}단순하고 대화형 방법 을 사용합니다.^{(simple and interactive method)}
• 데이터 파이프라인은 엔터프라이즈 플랫폼의 도움으로 가속화될 수 있습니다.
• 커뮤니티 ^(Community)대시보드 편집기^{(Dashboard Editor)} 를 사용하면 빠르게 만들고 배포^{(rapid creation and deployment)} 할 수 있습니다 .
• 모든 데이터 통합 ​​문제에 대한 완벽한 솔루션입니다.
• 코딩이 필요 없이 빅데이터 통합이 가능합니다.
• 이 프로그램으로 임베디드 분석이 간소화되었습니다.
• 거의 모든 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다.
• 사용자 지정^(Custom) 대시보드는 데이터를 시각화하는 데 도움이 됩니다.
• 잘 알려진 클라우드 데이터 웨어하우스의 경우 대량 로드 지원이 가능^{(bulk load support is available)} 합니다.
• 그것은 사용의 용이성과 모든 데이터를 결합^{(combine all data with ease of usage)} 하는 기능을 제공합니다 .
• 그것은 mongo dB 운영 보고^{(mongo dB operational reporting)} 를 가능하게 합니다 .

또한 읽기: ^{(Also Read:)} 작업 표시줄에 CPU 및 GPU 온도를 표시하는 방법^{(How to Show CPU and GPU Temperature on Taskbar)}

26. 이트립^{(26. Etleap)}

Etleap 기술 은 보다 빠르고 정확한 분석을 위해 신뢰할 수 있는 통합 데이터가 필요한 기업을 지원합니다. 다음은 최고의 오픈 소스 ETL 도구 중 하나의 몇 가지 기능입니다.

• 이 도구를 사용하여 ETL 데이터 파이프라인을 개발할 수 있습니다.
• 엔지니어링 노력을 줄이는^{(reduction of engineering efforts)} 데 도움이 됩니다 .
• 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 ETL 파이프라인을 생성, 관리 및 확장할^{(create, manage, and grow ETL pipelines)} 수 있습니다 .
• 모든 소스를 쉽게 통합할 수^{(integrate all of your sources)} 있습니다 .
• Etleap 은 ^(Etleap)ETL 파이프라인 을 추적 하고 스키마 업데이트 및 소스 API 제한과^{(schema updates and source API restrictions)} 같은 문제를 지원 합니다.
• 파이프라인 오케스트레이션 및 스케줄링을 사용하여 반복되는 활동을 자동화할 수 있습니다.

27. 헤보^{(27. Hevo)}

Hevo 는 또한 코드가 없는 ^(Hevo)Data Pipeline 플랫폼 이 있는 이 목록에서 최고의 ETL 도구 중 하나입니다 . 데이터베이스, 클라우드 애플리케이션, SDK 및 스트리밍을^{(databases, cloud applications, SDKs, and streaming)} 포함한 모든 소스에서 실시간으로 데이터를 전송할 수 있습니다 .

• Hevo 를 설정하고 실행하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.
• Hevo 는 항상 데이터를 파악하기 위해 정확한 경고와 상세한 모니터링을 제공합니다.
• Hevo의 강력한 알고리즘은 들어오는 데이터 스키마를 감지하고^{(detect incoming data schema and replicate it in the data warehouse)} 사용자 상호 작용 없이 데이터 웨어하우스에 복제할 수 있습니다.
• 실시간 스트리밍 아키텍처^{(real-time streaming architecture)} 를 기반으로 구축되어 실시간 으로 웨어하우스에 데이터를 입력할 수 있습니다.
• 이렇게 하면 항상 데이터를 분석할 준비가 되어 있습니다.
• 데이터를 웨어하우스로 마이그레이션하기 전후에 Hevo 에는 데이터를 ^(Hevo)정리, 수정 및 향상할^{(clean, modify, and enhance your data)} 수 있는 정교한 도구가 포함되어 있습니다 .
• GDPR , SOC II 및 HIPAA 규정을 준수^{(GDPR, SOC II, and HIPAA regulations)} 합니다.

또한 읽기: ^{(Also Read:)} 상위 12개 최고의 GPS 추적기^{(Top 12 Best GPS Trackers)}

28. SQL 서버 통합 서비스^{(28. SQL Server Integration Services)}

ETL 활동은 데이터 웨어하우징 도구인 SQL Server Integration Services 로 수행되며 이 오픈 소스 ^{(SQL Server Integration Services)}ETL 도구에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

• SQL Server 통합^{(SQL Server Integration)} 은 또한 다수의 사전 구축 작업^{(large number of pre-built jobs)} 과 함께 제공됩니다 .
• Microsoft Visual Studio와 SQL Server^{(Microsoft Visual Studio and SQL Server)} 는 밀접하게 연결되어 있습니다.
• 유지 관리 및 포장 설정이 더 쉽습니다.
• 데이터 삽입을 위한 병목 현상으로 네트워크를 제거합니다.
• 데이터는 동시에 여러 위치로 가져올^{(imported to several locations simultaneously)} 수 있습니다 .
• 동일한 패키지 에서 많은 데이터 소스의 데이터를^{(data from many data sources)} 처리할 수 있습니다 .
• SSIS 는 ^(SSIS)FTP, HTTP, MSMQ 및 Analysis Services와^{(FTP, HTTP, MSMQ, and Analysis services)} 같은 까다로운 소스의 데이터를 허용 합니다 .

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• 25가지 최고의 무료 웹 크롤러 도구^{(25 Best Free Web Crawler Tools)}

이 기사가 도움이 되었기를 바라며 최고의 ETL 도구 목록^{(ETL tools list)} 에 대해 배웠습니다 . 목록에서 가장 좋아하는 오픈 소스 또는 Python ETL^{(Python ETL)} 도구를 알려주십시오 . 의견 섹션에 질문이나 제안을 자유롭게 남겨주세요. 또한 다음에 배우고 싶은 내용을 알려주십시오.

28 Best ETL Tools list

ETL is an abbreviation 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.

Recommended:

• How to Enable Minecraft Controller Support
• 26 Best Data Mining Software
• 11 Best WiFi Temperature and Humidity Sensor
• 25 Best Free Web Crawler Tools

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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