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Tudo em TI está se movendo para a nuvem. A Forrester previu que o mercado global de nuvem pública aumentou em US $ 40 bilhões, para US $ 178 bilhões, no ano passado, e continuará crescendo a uma taxa de crescimento anual (CAGR) de 22%. Isso está criando um novo imperativo para os negócios orientados a dados; Os armazéns de dados em nuvem estão se tornando importantes, processando que os dados na nuvem estão se tornando críticos para análises em tempo real, e os aplicativos saas baseados em nuvem estão permitindo que as empresas aproveitem recursos e funções de maneira acessível e eficiente.

O que todas essas funções baseadas em nuvem estão fazendo, além de fornecer novos recursos e capacidade de computação, é criar silos de dados baseados em nuvem, além daqueles que já existiam em sistemas legados.


Em um mundo centrado em nuvem, as organizações precisam trabalhar com aplicativos, bancos de dados e plataformas em nuvem – juntamente com o fórum de ethiomedia amharic com os dados gerados por eles. Mas é importante não esquecer os dados contidos nos seus sistemas locais. As ferramentas de ETL devem ser capazes de acomodar dados de qualquer origem – nuvem, multi-nuvem, híbrida ou local. E, com tanta inovação no espaço da nuvem, é importante que sua infraestrutura de gerenciamento de dados seja flexível o suficiente para se mover sem esforço para qualquer provedor de nuvem desejado. Por que você precisa de uma ferramenta ETL?

• 1) codificação manual limita o compartilhamento e a reutilização. Boas ferramentas ETL devem ter uma interface de design visual, para que os colegas possam simplesmente olhar para o fluxograma e ver o que foi construído. Com a codificação manual, é difícil definir ética para ver o que foi feito, por isso, os desenvolvedores muitas vezes desistem e refazem o mesmo trabalho, o que não é apenas redundante, mas drena tempo e recursos.

Os projetos de integração de dados geralmente começam pequenos, talvez como um POC para uma vitória rápida; Geralmente, um desenvolvedor precisa conectar dois sistemas para concluir uma tarefa específica. Por isso, a percepção é de que eles não precisam de uma ferramenta de ETL para lidar com processos mais complicados, como análise em tempo real ou governança de dados. Mas o problema é que pequenos projetos raramente ficam pequenos. Com muita frequência, esses projetos são vistos e adotados pelo restante da empresa, portanto, o que começa como um projeto bastante restrito se expande rapidamente para ser multi-departamental e, de repente, uma rápida integração codificada manualmente não é tão rápida e isn ‘ tão pouco.

Além disso, à medida que o número e o volume das fontes de dados aumentam e as empresas estão cada vez mais sujeitas a regulamentações de proteção de dados como GDPR, seus processos de ETL precisarão incorporar funções de qualidade de dados, recursos de cotação de eth de controle de dados e gerenciamento de metadados. Esses recursos são impossíveis de codificar manualmente no tipo de escala necessária para a maioria das organizações.

Um exemplo é uma empresa de telecomunicações americana que possui mais de 50 milhões de assinantes. Sua equipe de publicidade queria criar um novo produto para vender publicidade local personalizada para os participantes da conferência, de modo que eles usaram o hadoop para rastrear dados de localização de telefones celulares em sua rede. O Hadoop possibilitou a análise de dados dessa escala. E quando o resto do negócio viu o sucesso desse projeto, de repente, houve mais 50 solicitações para fazer esse nível de análise de dados. Simplesmente não havia como a equipe de TI ter tempo ou recursos para fazer mais 50 dessas integrações codificadas manualmente. Eles precisavam de uma ferramenta de ETL e uma que escalasse rapidamente.

• uma ferramenta de ETL deve ser capaz de acomodar facilmente os provedores em mudança. Você pode construir um lago de dados no redshift hoje e no floco de neve amanhã, ou usar a AWS como seu provedor de nuvem neste trimestre, mas com brilho no próximo trimestre. É importante ter uma ferramenta de ETL que funcione em um ambiente com várias nuvens e possa acomodar provedores de comutação e ambientes de implementação simplesmente trocando alguns componentes, mantendo a psicologia etheridge a lógica de negócios e a lógica de transformação da mesma forma.

• escalabilidade é muito importante na escolha de ferramentas. É tentador olhar para um fornecedor de ferramentas que pode lidar apenas com processos simples: eles são baratos e fáceis de usar. Mas eles não escalam muito bem; eles estão vinculados a tudo o que a máquina pode dimensionar, então você tem que considerar quanta RAM ou quantos processadores você pode estar usando. Isso significa que, à medida que sua empresa cresce, você está limitando artificialmente o crescimento da sua operação de análise, o que, nesse ambiente de negócios hipercompetitivo, pode colocá-lo em desvantagem. Também é mais difícil colaborar e reutilizar elementos de um projeto para outro, o que significa que os projetos de ETL geralmente precisam ser iniciados do zero, levando tempo e recursos.

• a portabilidade é uma capacidade importante, mas às vezes negligenciada, para ferramentas ETL. Por exemplo, o ecossistema do apache hadoop está se movendo incrivelmente rápido. Em 2014 e 2015, mapreduce foi o padrão, mas até o final de 2016 a faísca surgiu como um novo padrão. Se você adotou uma abordagem de previsão de preço eth de codificação manual 2017, foi impossível migrar esse código de mapreduce para spark. As principais ferramentas de ETL permitem que você faça isso sem problemas.

Não há dúvida de que o mundo está se movendo para a nuvem. Muitas vezes, quando as empresas mudam para a nuvem, reavaliam toda a sua infraestrutura. O que funcionou bem no local não vai necessariamente funcionar bem na nuvem. Por exemplo, no local você tem mais controle sobre o que pode fazer com nossos servidores e hardware, enquanto na nuvem é um paradigma um pouco diferente – você precisa saber como lidar com as pilhas de nuvens e as redes privadas fora do ambiente. suas próprias redes. A nuvem muda como as ferramentas ETL funcionam e como você trabalha com elas; Existem diferentes linguagens de codificação, processos e plataformas diferentes do que você pode encontrar no local, portanto, é necessário ter uma ferramenta que possa alternar facilmente entre as duas.

A capacidade de escalabilidade da nuvem é fundamental para a seleção de ferramentas de ETL, pois é difícil prever o tamanho do seu ambiente no futuro. Você pode ter 50 fontes de dados ou 500 – e, é claro, precisa acomodar novas tecnologias que ainda não estão no mercado. Uma ferramenta de ETL baseada na nuvem permitirá que você faça alterações em sua infraestrutura de gerenciamento de dados com facilidade.

Outro fator a ser considerado quando se pensa em uma ferramenta de ETL para a nuvem é o modelo de precificação. Uma das principais características da mudança para a nuvem é poder pagar por questões éticas nos negócios hoje apenas os recursos que você realmente usa. Então, se você está comprando um produto que cobra por nó, isso entra diretamente em conflito com o espírito da nuvem de poder gerar recursos e desativá-los facilmente, ou ter muitos deles em um determinado momento ou nenhum no próximo. Suas ferramentas de ETL devem poder funcionar da mesma maneira; você não precisa pagar por tempos de execução que não está usando ou recursos extras que ficarão ociosos. Você deve pagar por suas ferramentas de ETL como qualquer outro aspecto da infraestrutura de nuvem.

Como sabemos, nesta era da computação em nuvem, há uma explosão de fontes de dados que você desejará combinar para business intelligence. Mas cada fonte de dados no planeta tem desafios de qualidade de dados e, quando você os integra, esses desafios são agravados. Um projeto de ETL pode parecer uma questão simples dentro da conexão do comitê de ética entre dois sistemas, mas investir na qualidade dos dados de antemão poupará à sua empresa quantidades significativas de dinheiro e recursos. Uma abordagem proativa à qualidade de dados permite que você verifique e meça esse nível de qualidade antes mesmo de entrar em seus sistemas principais. É por isso que ter ferramentas de qualidade de dados incorporadas às ferramentas de ETL está se tornando um fator muito importante na sua compra de ferramentas de ETL. Dê uma olhada no guia definitivo sobre qualidade de dados para saber mais sobre como uma boa ferramenta de ETL pode garantir de forma proativa os dados de qualidade antes que eles entrem em seus sistemas e sejam usados. Ferramentas de ETL da Talend

A Talend tem várias ferramentas de ETL que funcionam para qualquer projeto de integração de dados que você precise concluir. Se você precisa de uma ferramenta básica para processos de ETL, o estúdio aberto gratuito do talend para integração de dados é perfeito para isso. Funciona bem com integrações para redshift, floco de neve, google bigquery e muito mais – cargas únicas de dados e processos fáceis de ingestão. Se você está procurando por uma ferramenta de código aberto simples, mas poderosa, faça o download do estúdio aberto hoje mesmo.

Quando você está pronto para uma ferramenta de ETL que inclui qualidade de dados, governança de dados, aprendizado de máquina, recursos colaborativos e outros recursos, a escolha certa é a plataforma de gerenciamento de dados da talend. Ele tem um modelo de precificação dinâmico e pode ser atualizado facilmente a partir do produto de código aberto quando você decidir adicionar mais recursos e recursos. Você pode comparar os recursos de todos os nossos produtos de integração de dados etherscan.