Les 20 Meilleurs Outils ETL en 2024

La gestion des données joue un rôle clé dans la transformation numérique. Avec l’explosion des volumes de données, comment une entreprise peut-elle exploiter ces informations efficacement ? Les outils ETL (Extract, Transform, Load) sont tout simplement devenus indispensables. Ils aident à extraire des données de multiples sources, à les transformer en formats utilisables, puis à les charger dans des bases de données ou des datawarehouses pour des analyses approfondies.

Qu'est-ce que l'ETL ?

Le processus d'ETL désigne un ensemble d'étapes permettant de gérer le transfert de données entre des systèmes hétérogènes. Ces étapes incluent l'extraction des données d'une source (qu'elles soient structurées ou non), la transformation pour les mettre en conformité avec des règles métiers ou des formats standards, puis le chargement dans une destination (par exemple, un entrepôt de données). Bien qu'initialement consacré à la gestion de données par lots, le processus ETL a évolué avec l'avènement de solutions en temps réel et basées sur le cloud.

Voici la liste des 20 meilleurs outils ETL en 2024 :

1. Marjory
2. Apache Airflow
3. Portable.io
4. IBM Infosphere Datastage
5. Oracle Data Integrator (ODI)
6. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
7. Talend Open Studio (TOS)
8. Pentaho Data Integration (PDI)
9. Hadoop
10. AWS Glue
11. AWS Data Pipeline
12. Azure Data Factory
13. Google Cloud Dataflow
14. Stitch
15. SAP BusinessObjects Data Services
16. Hevo
17. Qlik Compose
18. Integrate.io
19. Airbyte
20. Astera Centerprise

Importance des outils ETL dans la gestion des données

Les entreprises collectent des données de multiples sources : CRM, ERP, autres systèmes SaaS, fichiers plats, bases de données et plus encore. Sans centralisation, ces données ne peuvent être exploitées efficacement. Les outils ETL automatisent ces flux de données tout en évitant les erreurs humaines inhérentes à un traitement manuel. En résumé, ils permettent d'assurer des décisions basées sur des données propres et exploitables rapidement.

Évolution des outils ETL : de l'ETL à l'ELT

Avec l'essor du cloud, une autre variante a vu le jour : l’ELT (Extract, Load, Transform). Contrairement à l’ETL traditionnel, l’ELT extrait des données et les charge d'abord dans un lac de données, où la transformation intervient à postériori. Cette méthode convient aux entreprises ayant des bases de données massives et préférant retarder la phase de transformation pour gagner en vitesse initiale d'intégration.

Critères de sélection des meilleurs outils ETL

Avant de plonger dans notre comparatif des meilleurs outils ETL de 2024, il est important de connaître certains critères centraux pour faire le bon choix.

Fonctionnalités essentielles

Les outils ETL doivent répondre aux besoins d'intégration de données d'une entreprise en proposant trois fonctions clés : une extraction fiable, une transformation puissante et un chargement optimisé. Des fonctionnalités telles que le nettoyage des données, les transformations complexes, le profilage et la validation des données garantissent la qualité des informations.

Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

Assurez-vous que l'outil dispose d'une interface intuitive, et qu'il permet aux utilisateurs non techniques de le prendre en main. Une solution low-code comme Marjory est particulièrement bénéfique pour les utilisateurs professionnels qui ne maîtrisent pas le codage.

Évolutivité et performances

Les meilleures solutions ETL doivent pouvoir gérer des quantités croissantes de données sans sacrifier les performances. Les entreprises doivent chercher des outils avec des capacités de traitement parallèle et une scalabilité en fonction de l'augmentation des volumes de données.

Intégrations et connecteurs

Un bon outil ETL doit être capable de se connecter à divers types de sources de données, qu’il s’agisse de bases de données on-premise, d’applications cloud, ou d’interfaces API. Plus les connecteurs sont nombreux, moins les entreprises auront besoin d’effectuer des développements personnalisés.

Sécurité et conformité

Avec des volumes croissants de données sensibles, un aspect souvent négligé dans le choix d’un outil ETL est la sécurité. L’outil doit offrir des fonctionnalités de chiffrement des données, un bouton de suivi des accès et garantir la conformité avec les normes en vigueur (par ex. RGPD).

Coût et modèle de tarification

Les solutions ETL ont différents modèles de prix : certaines facturent par abonnement, d'autres par consommation ou par nombre de connecteurs utilisés. Selon les besoins de l’entreprise et la quantité de données à traiter, le budget devient un paramètre essentiel dans le choix.

Top 20 des meilleurs outils ETL en 2024

1. Marjory

Présentation et fonctionnalités clés

Marjory se distingue comme un outil ETL robuste et puissant qui propose une plateforme low-code facilitant l'intégration des données. Il permet aux entreprises d'extraire, transformer et charger ces dernières en un temps record tout en garantissant une évolutivité accrue grâce à son architecture cloud-native. Marjory supporte une grande variété de sources avec des connecteurs prédéfinis ainsi qu’une interface conviviale pour la création et la gestion de flux de données.

Avantages distinctifs

Le principal avantage distinctif de Marjory est son approche low-code, qui permet à des équipes non techniques de créer et de maintenir des pipelines de données complexes. Elle offre une observabilité en temps réel avec des outils de monitoring intégrés. En outre, elle aide à automatiser les tâches manuelles chronophages, réduisant ainsi les coûts associés à l'intégration de données.

Cas d'utilisation idéaux

Ceux qui veulent automatiser rapidement leurs processus avec peu ou pas d'implication d’une équipe technique trouveront en Marjory une solution idéale. Avec des temps de mise en œuvre rapides et un modèle de tarification flexible, c'est l'outil parfait pour les petites entreprises et les PME en pleine croissance.

2. Apache Airflow

Netflix, Airbnb ou Dropbox : toutes ces entreprises comptent sur Apache Airflow pour automatiser leurs pipelines. Ce framework open-source est parfait pour les entreprises qui ont besoin de construire des workflows complexes, notamment grâce à son langage de scripts très versatile. Toutefois, Airflow nécessite une certaine expertise technique, ce qui en fait un choix préféré des développeurs et architectes de données.

3. Portable.io

Portable.io est un autre excellent outil pour les entreprises cherchant une solution ETL automatisée. Spécialisé dans la réplication de données, il se distingue par sa capacité à créer des connecteurs personnalisés à la demande pour répondre aux situations spécifiques des PME ou grandes entreprises. Avec une flexibilité accrue et une évolutivité garantie, Portable.io est idéal pour les entreprises aux besoins spécifiques d'intégration.

4. IBM Infosphere Datastage

Proposée par IBM, la solution Infosphere Datastage est bien connue pour ses fonctionnalités avancées d'intégration de données voulues pour les grandes entreprises. Le logiciel permet un traitement massif de données tout en supportant un grand éventail de langages de programmation, incluant Python, Shell scripting ainsi que SQL.

5. Oracle Data Integrator

Avec Oracle Data Integrator (ODI), les entreprises bénéficient d’un cadre d’intégration de données puissant conçu pour supporter des systèmes complexes. ODI se connecte aux bases de données Oracle ainsi qu’à une pluralité de sources de données hétérogènes, proposant des fonctionnalités de gestion de règles, d’orchestration et de transformation des données au sein des environnements BI hautes performances.

6. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

SSIS offre un framework réussi pour les développeurs qui cherchent à intégrer des données dans un environnement déjà familier : Microsoft SQL Server. Grâce à son interface conviviale, cet outil favorise la création de packages ETL automatisés avec des fonctions avancées de gouvernance des données.

7. Talend Open Studio (TOS)

Talend propose une large gamme d'outils ETL, mais son produit phare est sans doute Talend Open Studio. Gratuit et extrêmement versatile, TOS permet aux entreprises de créer des pipelines de qualité industrielle à faible coût tout en utilisant la large bibliothèque de connecteurs. Il est idéal pour les entreprises cherchant à passer au niveau supérieur en intégration sans casser leur budget.

8. Pentaho Data Integration (PDI)

Avec Pentaho Data Integration (PDI), vous pouvez non seulement gérer des pipelines ETL, mais aussi créer des processus business intelligence intégrés. Sa compatibilité multi-cloud et son interface visuelle en font un choix de prédilection pour les petites et moyennes entreprises. De plus, PDI est connu pour fournir des rapports détaillés ainsi qu'une analyse approfondie des IoT data.

9. Hadoop

Hadoop n'est pas uniquement une solution de stockage distribuée, c’est aussi une plateforme qui permet d'exécuter des opérations ETL massives via des frameworks tels que MapReduce et Spark. Hadoop est l'outil incontournable pour les entreprises de grande envergure souhaitant traiter d'énormes quantités de données structurées et non structurées.

10. AWS Glue

Si vous êtes un utilisateur d'AWS, alors AWS Glue est un choix évident. Cette solution fully-managed vous permet de découvrir, préparer et combiner des données à partir de sources disparates. AWS Glue s'intègre parfaitement avec tous les services Amazon, comme S3, Redshift, ou encore Athena, facilitant ainsi la création de workflows ETL serverless.

11. AWS Data Pipeline

Comme son nom l'indique, AWS Data Pipeline s'intègre directement à l'écosystème AWS. Il permet de déplacer des données entre différents services Amazon pour les traiter ou les transférer là où elles sont le plus nécessaires, tout en automatisant complètement le processus. Très élastique, il s'adapte à tous types de charges.

12. Azure Data Factory

Azure Data Factory est le pendant d'AWS Glue pour l'écosystème Microsoft. Il prend en charge l'intégration des données sur tous les services Azure, offrant une compatibilité fluide avec SQL Server, mais aussi des sources non-Microsoft. Il permet en outre d’exploiter des frameworks comme Apache Hadoop et Apache Spark pour des processus big data.

13. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow est une solution ETL/ELT puissante, pleine spécifiquement pour manipuler des flux de données massifs dans l'écosystème Google Cloud. Utilisant des pipelines construits en Apache Beam, il est adapté pour traiter à la fois les lots et les flux en continu, faisant de lui un allié incontournable pour les organisations dépendant de Google BigQuery ou d'autres services Google.

14. Stitch

Pour les start-ups ou les PME qui recherchent une solution simple d'intégration en mode SaaS, Stitch est une option populaire. Avec son approche sans-code et des connecteurs nombreux, il facilite la migration des données vers des datawarehouses comme Snowflake, Google BigQuery et bien d'autres.

15. SAP BusinessObjects Data Services

Idéal pour les grandes organisations bénéficiant d’un modèle SAP, BusinessObjects Data Services permet de centraliser la gestion des données avec des processus ETL robustes et efficaces, tout en assurant une parfaite gouvernance des données.

16. Hevo

Avec Hevo, les utilisateurs peuvent automatiser la mise à jour de leurs pipelines grâce à une interface low-code. Disposant de multiples connecteurs pour bases de données et applications SaaS, il est parfait pour les start-ups à la recherche d'efficacité et de rapidité de déploiement.

17. Qlik Compose

Qlik Compose for Data Lakes et Data Warehouses fournit une solution de gestion de données automatisée intégrée à l’écosystème Qlik Sense pour permettre analyse et visualisation des données avec une profondeur inégalée.

18. Integrate.io

Anciennement connu sous le nom d'Xplenty, Integrate.io est une plateforme ETL conviviale permettant aux entreprises de centraliser leurs flux de données en provenant de diverses applications cloud grâce à un modèle payant à la consommation.

19. Airbyte

Solution open-source, Airbyte est l’outil préféré pour la réplication de données appliquée aux datawarehouses. Il est prisé de nombreux développeurs et data engineers, est régulièrement mis à jour avec de nouveaux connecteurs.

20. Astera Centerprise

Enfin, Astera Centerprise, avec son interface intégralement sans-code, offre une solution ETL idéale pour les entreprises de taille moyenne. Astera excelle dans l'intégration des données non structurées avec des technologies telles que l’IA et le machine learning.

Comparatif des outils ETL

Automatisez les processus ETL avec Marjory.io

Marjory.io est une solution de gestion des données ETL puissante, conçue pour répondre aux besoins des entreprises modernes avec une approche low-code. Avec son moteur ETL flexible, Marjory.io permet d'automatiser et de simplifier les flux de données, en offrant une vaste gamme de connecteurs pré-intégrés et des transformations de données sans code. Cette solution permet de configurer des pipelines de données efficaces en quelques clics, réduisant considérablement le temps nécessaire pour gérer les processus ETL, avec des gains de productivité pouvant atteindre 70 %.

Facilité d'usage et optimisation des coûts‍

Marjory.io se distingue par son interface conviviale qui permet à des équipes non techniques de créer et gérer des pipelines ETL complexes, tout en garantissant une scalabilité grâce à son architecture cloud-native. Grâce aux outils de monitoring et d'observabilité en temps réel, Marjory.io offre une transparence totale sur les flux de données.

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