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十大最佳数据集成工具（10 年 2025 月）
数据是有效组织决策的核心组成部分。如今，公司产生更多的数据—— 145 年将超过 2024 ZB – 通过社交媒体、物联网 (IoT) 来源和销售点 (POS) 系统等来源。
挑战是什么呢?将来自这些不同系统的数据汇编到一个统一的位置。
这就是数据集成的作用所在！
数据集成 是将来自多个来源的信息组合起来以创建统一数据集的过程。虽然这是必不可少的，但如果手动完成，则通常非常耗时、耗资源且容易出错。
数据集成工具可以简化这一过程，使企业能够简化工作流程并更快地获得更多可操作的见解。
本博客将探讨数据集成工具的好处、可用的不同类型以及 2024 年值得考虑的最佳工具。
数据集成工具的好处
数据集成工具旨在将不同的数据统一到一个集中式系统中，使企业更容易分析和使用这些数据进行预测、营销和运营决策。
这很重要，因为 3 4出来的 组织遭受数据孤岛的困扰，由于信息不完整而导致决策效率低下。数据集成工具整合这些数据，打破孤岛。
数据通常以不同的格式出现，具体取决于来源。这些工具有助于标准化这些数据，确保一致性。此外，数据集成工具可以帮助公司节省 每年$ 520,000 通过自动化手动数据管道创建。
此外，数据集成工具为组织的数据创建统一的、单一的真实来源，从而实现更准确的报告、更好的数据共享和改进的决策。
数据集成工具的类型
数据集成工具有多种形式，每种形式都可以满足不同的组织需求：
- 本地工具： 这些软件安装在客户自己的内部/本地服务器上并由其运行。它们可以更好地控制数据安全，但可能占用大量资源。
- 基于云的工具： 这些工具托管在云端或在线，比内部部署工具具有更大的灵活性和可扩展性。
- 开源工具： 这些工具是免费提供的，并且通常需要编码专业知识。
- 一体化解决方案： 这些平台提供的数据集成以外的功能。除了集成之外，它们还可以提供数据转换、验证、提取和治理功能。
10 年十大数据集成工具
最好的数据集成工具不仅在技术上强大，而且还提供许多非技术优势。以下是 2024 年值得考虑的最佳选择：
1. Fivetran
Fivetran 是数据集成类别中成熟的软件。它提供全自动数据移动，使企业能够将数据集中到仓库中。Fivetran 还提供强大的数据安全性和治理。它可以在本地、云端或混合方式部署。
- 主要特征： 具有实时更新、预建连接器和免提维护的自动化数据管道。
- 优点： 强大的安全认证、自动更新、实时数据复制。
- 缺点： 定制选项有限、定价不透明、数据转换功能弱。
2. 拓蓝
Talend 提供强大的数据集成、转换和数据治理功能。它提供开源和企业/付费版本，并促进大数据管理。
- 主要特征： 与云和本地环境、广泛的数据质量和治理工具无缝集成。
- 优点： 可扩展、强大的数据治理功能、支持大数据。
- 缺点： 它可能需要大量资源，并且需要技术技能来进行设置和管理。
3. Informatica的
Informatica 是一个涵盖数据集成、治理和质量的企业级数据管理平台，以强大的数据处理和转换功能而闻名。
- 主要特征： 工作流自动化、云原生架构和端到端数据治理。
- 优点： 强大的功能、高度的可扩展性、庞大的用户群体。
- 缺点： 对于中小型企业来说成本较高，学习难度较大。
4. Pentaho 数据集成
Pentaho Data Integration 是 Hitachi Vantara 旗下 Pentaho 品牌的产品，是一个无代码数据集成平台。它提供用于构建数据管道的拖放式图形用户界面，可在本地和云端部署。
- 主要特征： 广泛 提取、转换和加载 (ETL) 功能、数据集成和数据准备——全部在一个平台上。
- 优点： 可重复使用的转换模板、大型预建连接器库、实时数据验证。
- 缺点： 新用户的学习曲线较高，客户支持有限。
5. Jitterbit
Jitterbit 专注于 API 集成，允许企业连接到软件即服务 (SaaS)、本地和云应用程序。对于希望快速构建集成的组织来说，它是理想的选择。
- 主要特征： 适用于混合云和内部部署系统的预构建连接器、API 集成和自动化工具。
- 优点： 快速 API 集成，非常适合连接不同的基于云的系统。
- 缺点： 有限的内部支持和数据映射功能。
6. 海沃数据
Hevo Data 是一个实时数据集成平台，旨在实现简单和快速。它提供与 150 多个源和目标的连接。此外，它专注于实时复制和流式传输数据，受到 2500 多家公司的信赖。
- 主要特征： 实时数据复制并与主要数据仓库集成。
- 优点： 实时更新、易于使用的用户界面、无缝的试用体验。
- 缺点： 令人困惑的转换、缺乏管道分类、视图同步问题。
7. 布米
Boomi 前身是戴尔旗下公司，是一家集成即服务 (IaaS) 和 API 管理平台。它还提供 EDI 管理功能以及数据治理。他们以在并购/剥离数据移动方面的专业知识而闻名。
- 主要特征： 具有强大数据迁移功能的云原生平台。
- 优点： 组件的可重用性极佳、连接器广泛、错误修复快速。
- 缺点： 文档相对较弱，缺乏强大的可审计性，低代码性质需要一些编码知识。
8. 空字节
Airbyte 是一个开源数据移动平台，提供付费套餐。它专为希望利用生成式人工智能 (GenAI) 的企业而设计。Airbyte 拥有 300 多个连接器库和创建自定义连接器的功能。它还提供低代码和无代码开发。
- 主要特征： 可定制的连接器、自动数据同步、开源。
- 优点： 作为 Python 中的库使用，拥有最大的用户社区之一，同步频率灵活。
- 缺点： 排除同步失败的故障很困难，API 文档不清楚，并且作业执行功能还有待进一步开发。
9. SAP 数据服务
SAP 数据服务 是 SAP 业务技术平台的一部分。它是一种企业级数据集成解决方案，提供数据质量和清理工具。
- 主要特征： 与其他 SAP 应用程序集成的数据集成、清理、转换和治理工具。
- 优点： Apache 集成、大数据支持、实时数据管理。
- 缺点： 错误描述太模糊，缺乏云连接选项，调试困难。
10. 紫苑
Astera 是一个由 AI 驱动的无代码数据管理平台，可让企业轻松执行端到端数据管理。它提供数据提取、集成、仓储、API 管理和电子数据管理 (EDI) 管理功能。
- 主要特征： 无代码用户界面 (UI)，具有拖放架构、自定义预建连接器和 AI 自动化。
- 优点： 它对于非技术用户来说很容易使用，支持多种数据源，具有高数据映射功能，并提供高评价的客户服务。
- 缺点： 文档很复杂，并且缺乏光学字符识别 (OCR) 功能。
选择正确的数据集成工具可能很困难且耗时。选择过程涉及多种因素。让我们来看看一些基本标准。
选择数据集成工具时要考虑的因素
理想的工具取决于每个企业的独特需求和阶段，其特点包括以下因素：
- 兼容性： 确保该工具与您现有的数据源和系统无缝集成。
- 易于使用： 具有拖放功能的无代码或低代码工具易于使用，非常适合来自各行各业的团队。
- 可扩展性： 良好的数据集成工具应具有可扩展性。本地解决方案的可扩展性有限，因此对于大型和成长型公司而言并非最佳选择。
- 收费标准： 评估总体拥有成本，包括许可、维护和支持，以及预期投资回报率 (ROI)。
- 功能： 评估一系列功能，包括自动化、转型和治理。
- 安全性： 寻求强有力的安全措施 保护敏感数据，尤其是在具有 SOC 1 和 2、ISO 27001 等认证的基于云的环境中。
未来趋势
人工智能在各个行业中变得越来越普遍，数据集成应用也将变得更加 以人工智能为中心即数据映射和 ETL。随着云服务的发展，无服务器数据集成也将成为 一个受欢迎的选择.
此外，随着云解决方案的使用日益增多，数据集成即服务 (DIaaS) 平台 将获得关注，为企业提供更高的数据可扩展性。
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