企业如何选择一款高效的 ETL 工具

2023-11-22
广东
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企业如何选择一款高效的 ETL 工具?

在企业发展至一定规模后，构建数据仓库（Data Warehouse）和商业智能（BI）系统成为重要举措。在这个过程中，选择一款易于使用且功能强大的 ETL 平台至关重要，因为数据的采集和清洗是数据分析的基础。目前ETLCloud作为一款国产免费的 ETL 工具，凭借其强大功能和活跃社区成为最令人瞩目的选择。其超过 5000 家企业用户的使用和广泛应用，同时国内大量数据集成工程师都加入了 ETLCloud 社群中，凸显了其在数据集成领域内的影响力。

如何从多个维度来评价和选择一款适合企业的 ETL 工具呢？

支持的多数据源

ETL 工具需要支持广泛的数据源种类，因为现在的企业都会用到各种 SQL、NOSQL、文件、国产数据库等，即使现在不用也不保证后面不用，如果已经在上面开发了很多任务，后面发现选择使用的 ETL 工具不支持新的数据库种类那就比较惨了，企业不得不重新更换 ETL 工具，可以说成本相当高，要不就得自己做二次开发搞插件，这样难度就很大成本也高，所以一开始选择 ETL 工具时就要选择支持广泛数据源的 ETL 工具，而 ETLCloud 支持目前市场上主流的数据源，而且官方网站还不断推出新的数据源支持，不用再担心数据源支持的问题了。

必须全 Web 界面配置简单易上手

ETL 工具一定要简单易于使用但是功能还必须得很强，用户通过 WEB 界面就可以完成所有任务的开发、运行、监控，配置简单的同时还要支持复杂的数据处理流程，因为企业的数据清洗以及多系统间数据传输对数据的变换和处理会越来越复杂，如果工具不支持有些复杂的任务就开发不出来，这样后期又得换 ETL 工具，使用和学习成本都变高了。

（任务设计界面）

（任务开发界面）

支持 ETL/ELT/CDC/API/文件等多种数据采集和加工方式

ETL 工具还必须要支持多种数据采集方式：

简单的任务可以用 ELT 实现批量采集，这类任务对数据的清洗功能要求不高，但是往往表比较多，一般需要批量把表加载到数仓的 ODS 层中。

复杂任务可以用 ETL 来进行数据的清洗和转换，ETL 可以完成非常复杂的数据处理、多流合并、清洗、补全、拆分、循环等复杂操作，可以完成数据从一个业务系统到另一个业务系统的传输。

实时任务可以用 CDC 来进行数据的监听和采集，通过 CDC 可以实现秒级的数据同步和传输，而 ETL/ELT 一般只能做到分钟级别。

文件读取可以用文件处理功能来实现，可以实现 excel、txt、pdf 文件的数据采集入库。

API 读取可以通过 restful、webservice 节点来读取和传输数据。

（具备多种数据加工能力）

系统运行稳定有完善的监控功能

ETL 一旦运行的任务变多且企业的网络以及数据库的稳定性等多种原因，数据处理任务经常会发生异常调度的情况，这种情况下 ETL 平台必须要提供一个完善的运维机制如：告警、自动重跑、数据断点续传、内存回收、单一节点故障时任务自动转移到其他集群节点运行等能力。ETLCloud 拥有完善的监控预警体系，通过监控中心快速查找和定位异常流程数据。这种实时监控能力有助于及时发现并解决潜在问题，确保数据流的稳定和可靠性。

（任务执行监控界面）

（数据源接入及任务运行监控界面）

社区活跃，产品具备持久生命力

ETL 工具是一款复杂的数据处理工具，不同的企业需求千差万别，数据库种类也多，数据工程师在进行任务开发时经常会碰到问题，而大部分开源 ETL 工具在碰到问题时只能去搜索怎么解决问题，时效性很差，很多情况下还不一定能解决的了，而 ETLCloud 不仅提供了免费的社区版本，还积极建立了庞大的用户社区。社区用户共享经验、互相支持，为平台的进一步优化提供了宝贵的反馈。这种用户参与和平台支持的结合，为用户提供了更良好的使用体验，并推动了 ETLCloud 不断完善和创新。