ETL एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड^{(Extract, Transform, and Load)} का संक्षिप्त नाम है । यह विविध डेटा स्रोतों से डेटा एकत्र करने और इसे एक प्रारूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है जिसे भविष्य में संग्रहीत और संदर्भित किया जा सकता है। डेटा^(Data) प्रशासन को आसान बना दिया गया है, और डेटाबेस और ईटीएल^(ETL) प्रौद्योगिकियों को इस तरह नियोजित करके डेटा वेयरहाउसिंग में सुधार किया गया है। निम्नलिखित सर्वश्रेष्ठ ईटीएल^(ETL) टूल का एक हाथ से चुना गया चयन है , साथ ही उनकी सबसे लोकप्रिय विशेषताओं और संबंधित वेबसाइटों के लिंक के विवरण भी हैं। ईटीएल^(ETL) उपकरण सूची में वाणिज्यिक और मुक्त स्रोत ईटीएल^(ETL) उपकरण दोनों शामिल हैं ।

28 सर्वश्रेष्ठ ईटीएल उपकरण सूची^{(28 Best ETL Tools list)}

ईटीएल सॉफ्टवेयर विभिन्न ^(ETL)आरडीबीएमएस^(RDBMS) स्रोत प्रणालियों से डेटा एकत्र करता है, इसे संशोधित करता है (उदाहरण के लिए, गणना और संयोजन लागू करके), और फिर इसे डेटा वेयरहाउस^{(Data Warehouse)} सिस्टम में सम्मिलित करता है। डेटा^(Data) एक OLTP डेटाबेस से लिया जाता है, जिसे डेटा वेयरहाउस स्कीमा में फ़िट करने के लिए रूपांतरित किया जाता है, और फिर डेटा वेयरहाउस डेटाबेस में फीड किया जाता है। पायथन ईटीएल^{(Python ETL)} और इसी तरह के बारे में जानने के लिए पढ़ना जारी रखें । निम्नलिखित ओपन सोर्स ईटीएल^(ETL) टूल्स की उनकी विशेषताओं के साथ एक सूची है।

1. फाइवट्रान^{(1. Fivetran)}

फाइवट्रान^(Fivetran) एक ईटीएल उपकरण है जो नीचे सूचीबद्ध ध्यान देने योग्य विशेषताओं के साथ बदलते परिदृश्य के अनुकूल है:

• यह शीर्ष क्लाउड ईटीएल टूल्स^{(Cloud ETL Tools)} में से एक है क्योंकि यह स्वचालित रूप से स्कीमा और एपीआई परिवर्तनों को समायोजित करता है^{(automatically adjusts to schema and API changes)} , जिससे डेटा एक्सेस सरल और भरोसेमंद हो जाता है।
• यह परिभाषित स्कीमा का उपयोग करके मजबूत और स्वचालित प्रक्रियाओं के विकास में आपकी सहायता करता है।
• यह सॉफ़्टवेयर आपको अतिरिक्त डेटा स्रोत शीघ्रता से जोड़ने^{(add additional data sources quickly)} की अनुमति देता है ।
• प्रशिक्षण या विशिष्ट कोड की कोई आवश्यकता नहीं है।
• BigQuery, Snowflake, Azure, Redshift और अन्य डेटाबेस समर्थित हैं।
• यह आपको आपके सभी डेटा तक SQL पहुंच^{(SQL access)} प्रदान करता है।
• पूर्ण प्रतिकृति^{(Complete replication)} डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम है।

2. आईबीएम इंफोस्फीयर डेटास्टेज^{(2. IBM Infosphere DataStage)}

आईबीएम डेटा स्टेज^{(IBM Data Stage)} भी इस सूची में सबसे अच्छे ईटीएल टूल में से एक है जो आपको विस्तारित मेटाडेटा को संभालने और अपने संगठन को बाकी दुनिया से जोड़ने की अनुमति देता है।

• यह विश्वसनीय ईटीएल डेटा^{(reliable ETL data)} प्रदान करता है ।
• Hadoop और Big Data^{(Hadoop and Big Data)} समर्थित हैं।
• अतिरिक्त संग्रहण या सेवाओं को बिना नए सॉफ़्टवेयर या हार्डवेयर^{(without new software or hardware)} स्थापित किए एक्सेस किया जा सकता है।^(accessed)
• यह एप्लिकेशन रीयल-टाइम डेटा एकीकरण की अनुमति देता है।
• यह आपके गियर का अधिकतम लाभ उठाने के लिए मिशन-महत्वपूर्ण संचालन^{(mission-critical operations)} को प्राथमिकता देता है।
• यह आपको चुनौतीपूर्ण बड़ी डेटा समस्याओं को हल करने की क्षमता देता है।
• इसे या तो ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड में^{(on-premises or in the cloud)} स्थापित किया जा सकता है ।

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3. के2व्यू^{(3. K2View)}

K2View ETL के लिए एक इकाई दृष्टिकोण का उपयोग करता है और निम्नलिखित कारणों से सर्वश्रेष्ठ में से एक है:

• इसके इकाई-आधारित ईटीएल समाधान ^(ETL)ग्राहकों, उपकरणों, आदेशों^{(customers, devices, orders)} , और कई अन्य व्यावसायिक संस्थाओं के आधार पर संपूर्ण डेटा एकीकरण-तैयारी-वितरण जीवनचक्र का विस्तार करते हैं ।
• यह बड़े पैमाने पर इकाई का 360-डिग्री दृश्य^{(360-degree view of the entity at scale)} प्रदान करता है , जिससे विभाजित-सेकंड डेटा प्रावधान की अनुमति मिलती है।
• यह पुश-एंड-पुल, लाइव स्ट्रीमिंग और सीडीसी^{(push-and-pull, live streaming, and CDC)} सहित किसी भी प्रकार के एकीकरण के साथ काम करता है ।
• यह वास्तविक समय में डेटा को साफ, प्रारूप, समृद्ध और गुमनाम^{(cleans, formats, enriches, and anonymizes data)} भी करता है, जिससे परिचालन विश्लेषण करना और नियामक आवश्यकताओं का पालन करना संभव हो जाता है।
• यह पुनरावृत्त डेटा पाइपलाइन प्रक्रियाएं^{(iterative data pipeline processes)} बनाता है जो पूर्ण स्वचालन और उत्पादीकरण की अनुमति देता है।
• यह व्यावसायिक संस्थाओं के आधार पर डेटा को रूपांतरित करके भंडारण या स्टेजिंग सुविधाओं की आवश्यकता को हटा देता है।

4. टैलेंड^{(4. Talend)}

टैलेंड का^(Talend’s) ओपन स्टूडियो^(Studio) एक मुक्त और खुला स्रोत ईटीएल^(ETL) उपकरण है जिसमें ध्यान देने योग्य विशेषताएं हैं जो नीचे सूचीबद्ध हैं:

• इसे कई स्रोतों से डेटा को रूपांतरित करने, एकत्र करने और अद्यतन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।^{(transform, aggregate, and update data)}
• यह एप्लिकेशन सुविधाओं के एक सरल संग्रह के साथ आता है जो डेटा के साथ काम करना आसान बनाता है।
• यह ईटीएल समाधान बड़े डेटा एकीकरण, डेटा गुणवत्ता और मास्टर डेटा प्रबंधन^{(big data integration, data quality, and master data management)} को संभाल सकता है ।
• यह मूल रूप से 900 से अधिक विभिन्न डेटाबेस, फाइलों और अनुप्रयोगों^{(over 900 different databases, files, and applications)} को जोड़ता है ।
• डेटाबेस सिस्टम के बीच मेटाडेटा को सिंक्रनाइज़ करना संभव है।
• प्रबंधन और निगरानी उपकरण का उपयोग नौकरियों को लॉन्च करने और पर्यवेक्षण करने के लिए किया जाता है।
• यह परिष्कृत प्रक्रिया वर्कफ़्लो और महत्वपूर्ण डेटा एकीकरण परिवर्तनों^{(sophisticated process workflows and significant data integration transformations)} का समर्थन करता है ।
• यह अन्य चीजों के अलावा, एकीकरण प्रक्रियाओं के डिजाइन, निर्माण, परीक्षण और तैनाती को^{(design, construction, testing, and deployment of integration processes)} संभाल सकता है ।

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5. एक्टियन^{(5. Actian)}

एक्टियन का डेटाकनेक्ट ^(Actian’s) एक^{(DataConnect)} डेटा एकीकरण और ईटीएल^(ETL) समाधान है जो दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ को जोड़ता है।

• ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड में, टूल डेटा एकीकरण को डिज़ाइन करने, परिनियोजित करने और प्रबंधित करने^{(designing, deploying, and managing data integrations)} में आपकी सहायता करता है ।
• सैकड़ों पूर्व-निर्मित कनेक्टर आपको ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड स्रोतों से कनेक्ट करने की अनुमति देते हैं।
• यह सरल और मानकीकृत रीस्टफुल वेब सेवा एपीआई^{(RESTful web service APIs)} के लिए एक दृष्टिकोण प्रदान करता है।
• आईडीई^(IDE) ढांचे के साथ , आप पुन: प्रयोज्य टेम्पलेट प्रदान करके एकीकरण को आसानी से स्केल और पूर्ण कर सकते हैं।
• बिजली उपयोगकर्ताओं के लिए यह उपकरण आपको सीधे मेटाडेटा के साथ काम करने की अनुमति देता है।
• इसमें विभिन्न प्रकार के परिनियोजन विकल्प हैं^{(variety of deployment options)} ।

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

Qlik एक ETL और डेटा इंटीग्रेशन टूल है। विज़ुअलाइज़ेशन, डैशबोर्ड और एप्लिकेशन^{(Visualizations, dashboards, and applications)} सभी इसका उपयोग करके बनाए जा सकते हैं।

• यह आपको डेटा के अंदर शामिल पूरी कहानी देखने की अनुमति भी देता है।
• यह वास्तविक समय^{(responds in real-time)} में बातचीत और परिवर्तनों के लिए प्रतिक्रिया करता है।
• विभिन्न डेटा स्रोत और फ़ाइल प्रकार^{(various data sources and file types)} हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है।
• यह ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफेस का उपयोग करके अनुकूलन योग्य और गतिशील डेटा विज़ुअलाइज़ेशन^{(customizable and dynamic data visualizations)} बनाता है।
• यह आपको प्राकृतिक खोज का उपयोग करके कठिन सामग्रियों को पार करने की अनुमति देता है।
• साथ ही, यह सभी उपकरणों में डेटा और सामग्री सुरक्षा^{(data and content protection across all devices)} प्रदान करता है ।
• यह ऐप और समाचार^{(apps and news)} सहित महत्वपूर्ण विश्लेषण को प्रसारित करने के लिए एकल केंद्र का उपयोग करता है ।

7. डेटाडो^{(7. Dataddo)}

Dataaddo^(Dataddo) एक लचीला क्लाउड-आधारित ETL प्लेटफ़ॉर्म है जिसके लिए निम्नलिखित विशेषताओं से युक्त किसी कोडिंग की आवश्यकता नहीं है:

• कनेक्टर्स और अनुकूलित डेटा स्रोतों की इसकी बड़ी लाइब्रेरी आपको आवश्यक माप और गुणों पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करती है।
• एक केंद्रीय नियंत्रण कक्ष एक साथ सभी डेटा पाइपलाइनों की स्थिति की निगरानी करता है^{(monitors the status of all data pipelines)} ।
• इसके अलावा, प्लेटफ़ॉर्म आपके मौजूदा डेटा स्टैक के साथ मिलकर काम करता है, जिसमें आपके डेटा आर्किटेक्चर में किसी बदलाव की आवश्यकता नहीं होती है।
• इसके सरल यूजर इंटरफेस^{(simple user interface)} के कारण गैर-तकनीकी लोगों के लिए इसका उपयोग करना आसान है ।
• सुरक्षा के संदर्भ में, यह GDPR, SOC2 और ISO 27001 मानकों^{(GDPR, SOC2, and ISO 27001 standards)} का अनुपालन करता है ।
• Dataaddo का उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस, आसान कार्यान्वयन, और नवीन एकीकरण प्रौद्योगिकियां^{(user-friendly interface, easy implementation, and novel integration technologies)} विश्वसनीय डेटा पाइपलाइनों के निर्माण को सरल बनाती हैं।
• Dataaddo API अपडेट को आंतरिक रूप^{(API updates internally)} से प्रबंधित करता है , इसलिए रखरखाव की कोई आवश्यकता नहीं है।
• दस दिनों के भीतर नए कनेक्शन जोड़े जा सकते हैं।
• प्रत्येक स्रोत के लिए, आप अपने स्वयं के गुण और मीट्रिक चुन सकते हैं।

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8. ओरेकल डेटा इंटीग्रेटर^{(8. Oracle Data Integrator)}

ईटीएल सॉफ्टवेयर ओरेकल डेटा इंटीग्रेटर^{(Oracle Data Integrator)} है । यह डेटा का एक समूह है जिसे एक इकाई के रूप में नियंत्रित किया जाता है।

• इस डेटाबेस का लक्ष्य प्रासंगिक डेटा का ट्रैक रखना और पुनर्प्राप्त करना है^{(keep track of and retrieve relevant data)} ।
• यह सबसे प्रभावी ईटीएल^(ETL) परीक्षण उपकरणों में से एक है, जो सर्वर को बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करने की अनुमति देता है, जबकि विभिन्न उपयोगकर्ताओं को एक ही जानकारी तक पहुंचने की इजाजत देता है।
• यह एक ही तरह से ड्राइव में डेटा वितरित^{(distributing data across drives)} करके लगातार प्रदर्शन प्रदान करता है।
• यह सिंगल-इंस्टेंस और रियल-वर्ल्ड एप्लिकेशन क्लस्टर^{(single-instance and real-world application clusters)} दोनों के लिए उपयुक्त है ।
• रीयल-टाइम एप्लिकेशन परीक्षण^{(Real-time application testing)} भी उपलब्ध है।
• बड़ी मात्रा में डेटा ट्रांसपोर्ट करने के लिए, आपको एक हाई-स्पीड कनेक्शन की आवश्यकता होगी।
• UNIX/Linux and Windows systems दोनों के साथ संगत है ।
• इसमें वर्चुअलाइजेशन सपोर्ट है।
• यह फ़ंक्शन आपको दूरस्थ डेटाबेस, तालिका या दृश्य से ^{(remote database, table, or view)}कनेक्ट करने की^{(connect to a)} अनुमति देता है ।

9. लॉगस्टैश^{(9. Logstash)}

सूची में अगला डेटा एकत्रित करने वाला पाइपलाइन टूल लॉगस्टैश^(Logstash) है जिसे निम्नलिखित कारणों से सर्वश्रेष्ठ में से एक माना जाता है:

• यह डेटा इनपुट एकत्र करता है और उन्हें अनुक्रमण के लिए Elasticsearch को भेजता है^{(data inputs and sends them to Elasticsearch for indexing)} ।
• यह आपको विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और भविष्य में उपयोग के लिए उपलब्ध कराने में सक्षम बनाता है।^{(available for future use.)}
• लॉगस्टैश^(Logstash) विभिन्न स्रोतों से डेटा एक साथ ला सकता है और इसे आपके इच्छित गंतव्यों में उपयोग के लिए सामान्य कर सकता है।
• यह आपको एनालिटिक्स की तैयारी और केस विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने में अपने सभी डेटा को शुद्ध और लोकतांत्रिक बनाने में सक्षम बनाता है।
• यह डाटा प्रोसेसिंग^{(consolidate data processing)} को समेकित करने की क्षमता प्रदान करता है ।
• यह संगठित और असंरचित डेटा के साथ-साथ घटनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला की जांच करता है।
• यह कई इनपुट स्रोतों और प्लेटफार्मों से जुड़ने के लिए प्लग-इन^{(plug-ins for connecting to numerous input sources and platforms)} प्रदान करता है ।

10. सीडीटा सिंक^{(10. CData Sync)}

सीडीटा सिंक^{(CData Sync)} में , आपके सभी Cloud/SaaS डेटा को मिनटों में किसी भी डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस में आसानी से डुप्लिकेट^(duplicated) किया जा सकता है ।

• आप अपने संगठन को चलाने वाले डेटा को BI, Analytics और मशीन लर्निंग^{(BI, Analytics, and Machine Learning)} से लिंक कर सकते हैं ।
• यह Redshift, Snowflake, BigQuery, SQL Server, MySQL, और अन्य^{(Redshift, Snowflake, BigQuery, SQL Server, MySQL, and others)} जैसे डेटाबेस से जुड़ सकता है ।
• सीडीटा सिंक^{(CData Sync)} एक साधारण डेटा पाइपलाइन है जो किसी भी एप्लिकेशन^{(imports data from any application)} या डेटा स्रोत से आपके डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस में डेटा आयात करती है।
• यह सीआरएम, ईआरपी, मार्केटिंग ऑटोमेशन, अकाउंटिंग, सहयोग^{(CRM, ERP, Marketing Automation, Accounting, Collaboration)} और अन्य सहित 100 से अधिक व्यावसायिक डेटा स्रोतों के साथ एकीकृत करता है।
• यह स्वचालित वृद्धिशील डेटा प्रतिकृति^{(automated incremental data replication)} प्रदान करता है जो बुद्धिमान है।
• ^(Data)ETL/ELTडेटा परिवर्तन पूरी तरह से अनुकूलित किया जा सकता है।
• इसका उपयोग स्थानीय रूप से या क्लाउड में^{(locally or in the cloud)} किया जा सकता है ।

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11. एकीकृत.io^{(11. Integrate.io)}

Integrate.io एक ई-कॉमर्स-केंद्रित डेटा वेयरहाउस इंटीग्रेशन प्लेटफ़ॉर्म^{(Data Warehouse Integration Platform)} है। यह सबसे अच्छे ओपन सोर्स ईटीएल^(ETL) टूल में से एक है जिसमें ध्यान देने योग्य विशेषताएं शामिल हैं जो नीचे सूचीबद्ध हैं:

• यह ई-कॉमर्स व्यवसायों को अपने ग्राहकों के 360-डिग्री परिप्रेक्ष्य^{(360-degree perspective)} को विकसित करने , डेटा-संचालित विकल्पों के लिए सत्य का एकल स्रोत तैयार करने, बेहतर परिचालन अंतर्दृष्टि के माध्यम से ग्राहक अंतर्दृष्टि बढ़ाने और आरओआई^(ROI) को बढ़ाने में सहायता करता है ।
• यह बहुत अधिक शक्ति के साथ कम-कोड डेटा परिवर्तन समाधान प्रदान करता है।^{(low-code data transformation solution)}
• डेटा किसी भी RestAPI-सक्षम स्रोत^{(RestAPI-enabled source)} से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है । यदि कोई RestAPI मौजूद नहीं है, तो आप एक बनाने के लिए Integrate.io के API जेनरेटर^{(API Generator)} का उपयोग कर सकते हैं ।
• डेटा डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस, नेटसुइट और सेल्सफोर्स^{(databases, data warehouses, NetSuite, and Salesforce)} को भेजा जा सकता है ।
• Integrate.io अन्य प्रमुख ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों के बीच Shopify, NetSuite, BigCommerce और Magento के साथ एकीकृत होता है।^{(Shopify, NetSuite, BigCommerce, and Magento)}
• फ़ील्ड-स्तरीय डेटा एन्क्रिप्शन, SOC II प्रमाणन, GDPR अनुपालन और डेटा मास्किंग^{(field-level data encryption, SOC II certification, GDPR compliance, and data masking)} जैसी सुरक्षा सुविधाएँ आपको सभी नियामक मानकों को पूरा करने में मदद करती हैं।
• Integrate.io ग्राहक सेवा और प्रतिक्रिया पर एक प्रीमियम रखता है।

12. क्वेरी सर्ज^{(12. QuerySurge)}

RTTS इस सूची में सबसे अच्छे ETL टूल में से एक है जिसने QuerySurge नामक एक ^(QuerySurge)ETL परीक्षण समाधान बनाया है जिसमें निम्नलिखित विशेषताएं हैं:

• इसे डेटा वेयरहाउस और बिग डेटा के परीक्षण को स्वचालित करने के लक्ष्य के^{(goal of automating the testing of Data Warehouses and Big Data)} साथ बनाया गया था ।
• यह यह भी आश्वासन देता है कि डेटा स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा को गंतव्य प्रणालियों में संरक्षित किया जाता है।
• यह आपको डेटा गुणवत्ता और शासन में सुधार^{(improve data quality and governance)} करने की क्षमता देता है ।
• इस प्रोग्राम का उपयोग करके आपके डेटा ट्रांसमिशन चक्र को तेज किया जा सकता है।
• यह मैनुअल परीक्षण के स्वचालन^{(automation of manual testing)} में सहायता करता है ।
• यह Oracle, Teradata, IBM, Amazon, Cloudera^{(Oracle, Teradata, IBM, Amazon, Cloudera)} और अन्य सहित विभिन्न प्लेटफार्मों पर परीक्षण प्रदान करता है।
• यह 100 प्रतिशत डेटा कवरेज की पेशकश करते हुए परीक्षण प्रक्रिया को 1,000 गुना तेज करता है ।^{(accelerates the testing procedure 1,000 times)}
• अधिकांश बिल्ड^(Build) , ETL , और QA प्रबंधन सॉफ़्टवेयर के लिए, इसमें एक आउट-ऑफ़-द-बॉक्स DevOps समाधान^{(out-of-the-box DevOps solution)} शामिल है ।
• यह ईमेल रिपोर्ट और डेटा स्वास्थ्य डैशबोर्ड^{(email reports and data health dashboards)} वितरित करता है जो साझा और स्वचालित होते हैं।

13. नदी^{(13. Rivery)}

रिवर^(Rivery) सभी डेटा संचालन को स्वचालित और व्यवस्थित करता है, जिससे संगठनों को अपने डेटा की क्षमता का एहसास होता है।

• कंपनी के सभी आंतरिक और बाहरी डेटा स्रोत रिवरी के ईटीएल^(ETL) प्लेटफॉर्म के माध्यम से क्लाउड में समेकित, रूपांतरित और प्रबंधित होते हैं ।
• रिवरी टीमों को अलग-अलग टीमों या परियोजनाओं के लिए बीस्पोक वातावरण बनाने और क्लोन करने की क्षमता देता है।^{(create and clone bespoke environments)}
• रिवरी में पूर्व-निर्मित डेटा मॉडल^{(pre-built data models)} की एक विस्तृत लाइब्रेरी है जो डेटा टीमों को प्रभावी डेटा पाइपलाइनों को जल्दी से विकसित करने में सक्षम बनाती है।
• यह पूरी तरह से प्रबंधित प्लेटफॉर्म है जिसमें कोई कोडिंग, ऑटो-स्केलेबिलिटी और कोई सिरदर्द नहीं है^{(no coding, auto-scalability, and no headaches)} ।
• रिवर^(Rivery) बैकएंड की देखभाल करता है, जिससे टीमों को नियमित रखरखाव के बजाय मिशन-महत्वपूर्ण कार्य पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
• यह व्यवसायों को क्लाउड वेयरहाउस से व्यावसायिक ऐप्स, मार्केटिंग क्लाउड्स, CPDs^{(deliver data from cloud warehouses to business apps, marketing clouds, CPDs)} और अन्य प्रणालियों में तुरंत डेटा वितरित करने में सक्षम बनाता है।

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14. DBConvert

DBConvert डेटाबेस सिंक्रोनाइज़ेशन और संचार के लिए एक ETL टूल है और निम्नलिखित कारणों से ETL टूल सूची में अपना स्थान लेता है:^(ETL)

• इस एप्लिकेशन में दस से अधिक डेटाबेस इंजन हैं।^{(more than ten database engines)}
• यह आपको कम समय में 1 मिलियन से अधिक डेटाबेस रिकॉर्ड^{(1 million database records)} प्रसारित करने की अनुमति देता है ।
• निम्नलिखित सेवाएँ समर्थित हैं: Microsoft Azure SQL, Amazon RDS, Heroku, और Google Cloud^{(Microsoft Azure SQL, Amazon RDS, Heroku, and Google Cloud)} ।
• 50 से अधिक माइग्रेशन पाथवे^{(50 migration pathways)} उपलब्ध हैं।
• दृश्य/प्रश्न स्वचालित रूप से उपकरण द्वारा परिवर्तित हो जाते हैं।
• यह एक ट्रिगर-आधारित सिंक्रनाइज़ेशन तंत्र^{(trigger-based synchronization mechanism)} का उपयोग करता है जो प्रक्रिया को गति देता है।

15. एडब्ल्यूएस गोंद^{(15. AWS Glue)}

एडब्ल्यूएस गोंद^{(AWS Glue)} एक ईटीएल^(ETL) सेवा है जो विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने और लोड करने में उपयोगकर्ताओं की सहायता करती है, और इस उपकरण में निम्नलिखित विशेषताएं हैं:

• यह बिग डेटा^{(Big Data)} के लिए सबसे महान ईटीएल टूल में से एक है , जिससे आप एडब्ल्यूएस मैनेजमेंट कंसोल से विभिन्न ^{(AWS Management Console)}ईटीएल^(ETL) संचालन विकसित और निष्पादित कर सकते हैं ।
• यह ऑटोमेटिक स्कीमा फाइंडिंग फीचर^{(automatic schema finding feature)} के साथ आता है ।
• आपके डेटा को निकालने, बदलने और लोड^{(extract, convert, and load your data)} करने के लिए कोड इस ईटीएल^(ETL) उपकरण द्वारा स्वचालित रूप से उत्पन्न होता है ।
• एडब्ल्यूएस गोंद कार्यों को एक शेड्यूल पर, ऑन-डिमांड, या^{(run on a schedule, on-demand, or in response)} किसी विशिष्ट घटना के जवाब में चलाया जा सकता है।

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16. अलूमा^{(16. Alooma)}

अलूमा^(Alooma) एक ईटीएल उपकरण है जो टीम को दृश्यता और नियंत्रण प्रदान करता है।

• यह अंतर्निहित सुरक्षा जाल के^{(built-in safety nets)} साथ एक शीर्ष ईटीएल समाधान है जो आपको अपनी प्रक्रिया को रोके बिना त्रुटियों^{(manage errors without stopping your process)} को प्रबंधित करने की अनुमति देता है ।
• विश्लेषण करने के लिए, आप ऐसे मैशअप बना सकते हैं जो किसी अन्य स्रोत के डेटा के साथ लेन-देन संबंधी या उपयोगकर्ता डेटा को मिलाते हैं।
• यह डेटा स्टोरेज साइलो^{(data storage silos)} को एक ही स्थान में जोड़ता है, चाहे वह ऑन-प्रिमाइसेस हो या क्लाउड में^{(on-premises or in the cloud)} ।
• यह डेटा संचलन के लिए एक अत्याधुनिक विधि^{(cutting-edge method for data movement)} प्रदान करता है ।
• आपकी मांगों को पूरा करने के लिए अलूमा^(Alooma) के बुनियादी ढांचे को बढ़ाया जा सकता है।
• यह डेटा पाइपलाइन चुनौतियों को हल करने^{(resolving data pipeline challenges)} में आपकी सहायता करता है ।
• यह सभी इंटरैक्शन^{(recording of all interactions)} की रिकॉर्डिंग में आसानी से सहायता करता है ।

17. स्काईविया^{(17. Skyvia)}

स्काईविया देवार्ट ^(Skyvia)द्वारा^(Devart) निर्मित एक क्लाउड डेटा प्लेटफॉर्म है जो नो-कोडिंग डेटा एकीकरण, बैकअप, प्रबंधन और एक्सेस की^{(no-coding data integration, backup, management, and access)} अनुमति देता है । सबसे अच्छे ओपन सोर्स ईटीएल^(ETL) टूल्स में से एक की कुछ विशेषताएं नीचे दी गई हैं।^(Below)

• यह विभिन्न प्रकार के डेटा एकीकरण परिदृश्यों के लिए एक ETL समाधान प्रदान करता है, जिसमें CSV फ़ाइलें , ^{(CSV files)}SQL सर्वर, Oracle, PostgreSQL, और MySQL^{(SQL Server, Oracle, PostgreSQL, and MySQL)} जैसे डेटाबेस , Amazon Redshift और Google BigQuery जैसे क्लाउड डेटा वेयरहाउस , और Salesforce, हबस्पॉट जैसे क्लाउड ऐप्स शामिल हैं। डायनेमिक्स सीआरएम^{(Amazon Redshift and Google BigQuery, and cloud apps such as Salesforce, HubSpot, Dynamics CRM)} , और अन्य।
• 40,000 से अधिक संतुष्ट ग्राहकों और दो आर एंड डी विभागों के साथ, डेवर्ट ^(Devart)डेटा एक्सेस समाधान, डेटाबेस टूल्स, डेवलपमेंट टूल्स^{(data access solutions, database tools, development tools)} और अन्य सॉफ्टवेयर उत्पादों का एक प्रसिद्ध और विश्वसनीय प्रदाता है ।
• टेम्प्लेट सामान्य एकीकरण परिदृश्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
• एक क्लाउड ^(cloud) डेटा बैकअप टूल, एक ऑनलाइन SQL क्लाइंट और एक OData सर्वर-ए-ए-सर्विस समाधान^{(data backup tool, an online SQL client, and an OData server-as-a-service solutio)} भी प्रदान किया जाता है।
• ^(Advanced)डेटा हेरफेर के लिए स्थिरांक, लुकअप और मजबूत अभिव्यक्तियों^{(constants, lookups, and strong expressions,)} सहित उन्नत मैपिंग सेटिंग्स प्रदान की जाती हैं।
• आप एक शेड्यूल पर इंटीग्रेशन ऑटोमेशन कर सकते हैं।
• यह स्रोत डेटा लिंकेज को संरक्षित करने के लिए लक्ष्य की क्षमता प्रदान करता है।
• डुप्लिकेट के बिना आयात^{(import without duplicates)} करना महत्वपूर्ण है^{(critical to)} ।
• दोनों दिशाएं समकालिक हैं।
• विज़ार्ड-आधारित, नो-कोडिंग तकनीक के साथ एकीकरण को कॉन्फ़िगर करने के लिए बहुत अधिक तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती है।
• इस वाणिज्यिक, सदस्यता-आधारित क्लाउड समाधान के लिए निःशुल्क विकल्प उपलब्ध हैं।

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18. मैटिलियन^{(18. Matillion)}

Matillion परिष्कृत सुविधाओं के साथ क्लाउड-आधारित ETL समाधान है जो नीचे सूचीबद्ध हैं:

• यह आपको आसानी, गति और पैमाने के साथ डेटा निकालने, लोड करने और हेरफेर^{(extract, load, and manipulate data with ease, speed, and scale)} करने की क्षमता देता है ।
• ईटीएल^(ETL) समाधान जो आपके संगठन को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में आपकी सहायता करते हैं।
• यह प्रोग्राम आपके डेटा के छिपे मूल्य का पता^{(discovery of your data’s hidden worth)} लगाने में मदद करता है ।
• ईटीएल समाधान आपको अपने व्यावसायिक लक्ष्यों को तेजी से प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं।
• यह डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर^{(data analytics and visualization software)} के लिए डेटा तैयार करने में सहायता करता है ।

19. स्ट्रीमसेट^{(19. StreamSets)}

स्ट्रीमसेट्स ^(StreamSets) ईटीएल^(ETL) सॉफ्टवेयर आपको अपनी कंपनी के सभी क्षेत्रों में निरंतर डेटा की आपूर्ति करने में सक्षम बनाता है ।

• डेटा इंजीनियरिंग और एकीकरण के लिए एक नए दृष्टिकोण के समर्थन के साथ, यह डेटा बहाव को भी नियंत्रित करता है^{(controls data drift)} ।
• अपाचे स्पार्क^{(Apache Spark)} के साथ , आप अपने पूरे उद्यम में बड़े डेटा को अंतर्दृष्टि में बदल सकते हैं।
• यह आपको स्काला^(Scala) या पायथन^(Python) प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग किए बिना बड़े पैमाने पर ईटीएल और मशीन लर्निंग प्रोसेसिंग करने की अनुमति देता है।^{(perform large-scale ETL and machine learning processing)}
• यह स्पार्क अनुप्रयोगों के डिजाइन, परीक्षण और परिनियोजन के लिए^{(for designing, testing, and deploying Spark applications)} एकल इंटरफ़ेस के साथ शीघ्रता से कार्य करता है ।
• बहाव और त्रुटि प्रबंधन के साथ, यह स्पार्क^(Spark) ऑपरेशन में अधिक दृश्यता प्रदान करता है ।

20. इंफॉर्मेटिका पावर सेंटर^{(20. Informatica PowerCenter)}

ETL टूल सूची में अगला है Informatica Corporation का Informatica PowerCenter , जो नीचे सूचीबद्ध महत्वपूर्ण विशेषताओं के लिए सर्वश्रेष्ठ में से एक है:

• यह विभिन्न स्रोतों से डेटा^{(connect and get data from various sources)} को जोड़ने और प्राप्त करने की क्षमता के साथ उपलब्ध सबसे बड़े ईटीएल उपकरणों में से एक है ।
• यह एक केंद्रीकृत लॉगिंग तंत्र के साथ आता है जो रिकॉर्डिंग त्रुटियों को आसान बनाता है और डेटा को रिलेशनल टेबल में अस्वीकार करना आसान बनाता है।
• यह बिल्ट-इन इंटेलिजेंस के साथ प्रदर्शन में सुधार करता है^{(improves performance with built-in intelligence)} ।
• इसमें सत्र लॉग को सीमित^{(to limit the Session Log)} करने की क्षमता है ।
• यह टूल डेटा इंटीग्रेशन स्केल-अप क्षमता^{(Data Integration Scale-up Capability)} और डेटा आर्किटेक्चर फाउंडेशन^{(Data Architecture Foundation)} का आधुनिकीकरण^{(Modernization)} प्रदान करता है ।
• यह कोड विकास सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ बेहतर डिजाइन प्रदान करता है जो लागू होते हैं।
• तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर^{(Integration of code with third-party software)} कॉन्फ़िगरेशन टूल के साथ कोड का एकीकरण उपलब्ध है,
• साथ ही, आप भौगोलिक रूप से बिखरी हुई टीम के सदस्यों के बीच तालमेल बिठा^{(synchronize among members of a geographically dispersed team)} सकते हैं ।

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21. ब्लेंडो^{(21. Blendo)}

केवल कुछ क्लिक के साथ, Blendo आपके डेटा वेयरहाउस में विश्लेषण-तैयार डेटा को सिंक्रनाइज़ करता है।

• यह उपकरण कार्यान्वयन के लिए बहुत समय बचाने में आपकी मदद कर सकता है।
• टूल सभी क्षमताओं के साथ 14-दिन का निःशुल्क परीक्षण प्रदान करता है।^{(14-day free trial)}
• यह आपकी क्लाउड सेवा से आपके डेटा वेयरहाउस में विश्लेषिकी-तैयार डेटा प्राप्त करता है।^{(analytics-ready data into your data warehouse)}
• यह आपको बिक्री, विपणन, और ग्राहक सेवा जैसे कई स्रोतों से डेटा को आपके संगठन से प्रासंगिक उत्तरों की सतह^{(sales, marketing, and customer service to surface answers relevant to your organization)} पर मिलाने में सक्षम बनाता है ।
• ठोस डेटा, स्कीमा और विश्लेषिकी-तैयार तालिकाओं के साथ, यह उपकरण आपको अंतर्दृष्टि के लिए अपनी जांच को त्वरित रूप से तेज करने की अनुमति देता है।^{(quickly speed up your investigation)}

22. आईआरआई वोरासिटी^{(22. IRI Voracity)}

Voracity एक क्लाउड-आधारित ETL और डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म है जो अपने CoSort इंजन के किफायती स्पीड-इन-वॉल्यूम मूल्य के लिए जाना जाता है।

• यह बिल्ट-इन और एक्लिप्स पर व्यापक डेटा खोज, एकीकरण, माइग्रेशन, गवर्नेंस और एनालिटिक्स सुविधाएँ प्रदान^{(data discovery, integration, migration, governance, and analytics features built-in and on Eclipse)} करता है ।
• डेटा^(Data) मैपिंग और माइग्रेशन फ़ील्ड, रिकॉर्ड्स, फ़ाइलों, तालिकाओं की अंतहीनता को संशोधित कर सकते हैं और सरोगेट कुंजियाँ जोड़ सकते हैं^{(endianness of fields, records, files, tables, and add surrogate keys)} ।
• यह संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा, स्थिर और स्ट्रीमिंग डेटा, ऐतिहासिक और वर्तमान सिस्टम, ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड वातावरण, स्थिर और स्ट्रीमिंग डेटा, ऐतिहासिक और आधुनिक सिस्टम, और ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड वातावरण के लिए कनेक्टर प्रदान करता है।
• वोरैसिटी सैकड़ों डेटा स्रोतों का समर्थन करती है और उत्पादन विश्लेषणात्मक मंच के रूप में सीधे बीआई और विज़ुअलाइज़ेशन लक्ष्यों को खिलाती है।^{(data sources and directly feeds BI and visualization targets)}
• बहु-थ्रेडेड और संसाधन-अनुकूलन IRI CoSort इंजन का उपयोग करके MR2, स्पार्क, स्पार्क स्ट्रीम, स्टॉर्म या Tez में परिवर्तन^{(Transformations in MR2, Spark, Spark Stream, Storm, or Tez, using the multi-threaded and resource-optimizing IRI CoSort engine)} भी उपलब्ध हैं।
• प्री-सॉर्ट किए गए बल्क लोड, टेस्ट टेबल, कस्टम-फ़ॉर्मेट की गई फ़ाइलें, पाइपलाइन और URL, NoSQL संग्रह^{(Pre-sorted bulk loads, test tables, custom-formatted files, pipelines and URLs, NoSQL collections)} और अन्य लक्ष्य सभी एक साथ बनाए जा सकते हैं।
• ETL, सब्मिटिंग, प्रतिकृति, परिवर्तन डेटा कैप्चर, धीरे-धीरे बदलते आयाम, परीक्षण डेटा निर्माण^{(ETL, subsetting, replication, change data capture, slowly changing dimensions, test data creation)} , और अधिक विज़ार्ड उपलब्ध हैं।
• डेटा क्लीनिंग टूल और नियमों का उपयोग करके, आप मूल्यों की पहचान, फ़िल्टर, एकीकृत, प्रतिस्थापित, सत्यापन, विनियमन, मानकीकरण और संश्लेषण^{(identify, filter, unify, replace, validate, regulate, standardize, and synthesize values)} कर सकते हैं ।
• इसके अलावा, यह स्प्लंक^(Splunk) और KNIME एनालिटिक्स, समान-पास रिपोर्टिंग और डेटा तकरार के साथ एकीकरण प्रदान करता है ।
• उपयोगकर्ता प्रदर्शन या लागत कारणों से, इंफॉर्मेटिका^{(Informatica)} जैसे मौजूदा ईटीएल^(ETL) समाधान को तेज करने या छोड़ने के लिए मंच का उपयोग कर सकते हैं ।
• ईटीएल समाधान वास्तविक समय या बैच प्रक्रियाओं का निर्माण कर सकते हैं जो पहले से अनुकूलित ई, टी, और एल प्रक्रियाओं को नियोजित करते हैं।
• एक कार्य- और IO- समेकित डेटा हेरफेर में कई परिवर्तन, डेटा गुणवत्ता और मास्किंग फ़ंक्शन दिए गए हैं।
• इसकी गति की तुलना एब इनिटियो^{(Ab Initio)} से की जा सकती है, जबकि इसकी लागत पेंटाहो की तुलना में है^(Pentaho) ।

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23. Azure डेटा फ़ैक्टरी^{(23. Azure Data Factory)}

Azure डेटा फ़ैक्टरी^{(Azure Data Factory)} एक हाइब्रिड डेटा एकीकरण समाधान है जो ETL प्रक्रिया को अधिक कुशल बनाता है।

• यह एक क्लाउड डेटा एकीकरण समाधान है जो किफ़ायती और सर्वर रहित दोनों है^{(both cost-effective and serverless)} ।
• यह उत्पादकता बढ़ाने के लिए बाजार में समय कम करता है।
• Azure सुरक्षा उपाय आपको ^(Azure)ऑन-प्रिमाइसेस, क्लाउड-आधारित और सॉफ़्टवेयर-ए-ए-सर्विस प्रोग्राम^{(on-premises, cloud-based, and software-as-a-service programs)} से कनेक्ट करने की अनुमति देते हैं ।
• हाइब्रिड ईटीएल^(ETL) और ईएलटी^(ELT) पाइपलाइनों के निर्माण के लिए किसी रखरखाव की आवश्यकता नहीं होती है।
• आप ऑन-प्रिमाइसेस SSIS पैकेज़ को फिर से होस्ट करने के लिए SSIS इंटीग्रेशन रनटाइम का उपयोग कर सकते हैं।^{(SSIS integration runtime)}

24. एसएएस^{(24. SAS)}

एसएएस^(SAS) एक लोकप्रिय ईटीएल^(ETL) उपकरण है जो आपको विभिन्न स्रोतों से डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है। यह सबसे अच्छे ओपन सोर्स ईटीएल^(ETL) टूल्स में से एक के निम्नलिखित लाभ हैं:

• गतिविधियों को एक केंद्रीय स्थान से समन्वित किया जाता है। परिणामस्वरूप, उपयोगकर्ता कहीं से भी इंटरनेट के माध्यम से ऐप्स एक्सेस कर सकते हैं।^(Internet)
• रिपोर्ट और सांख्यिकीय विज़ुअलाइज़ेशन^{(reports and statistical visualizations)} का उपयोग करके डेटा दिखाया जा सकता है ।
• एक-से-एक प्रतिमान के बजाय, अनुप्रयोग वितरण अक्सर एक-से-अनेक मॉडल के करीब होता है^{(closer to a one-to-many model)} ।
• यह कंपनी के अंदर जटिल विश्लेषण और सूचना का प्रसार^{(complex analyses and disseminating information)} करने में सक्षम है ।
• कच्चे^(Raw) डेटा फ़ाइलों को बाहरी डेटाबेस में देखा जा सकता है।
• यह आपके डेटा को प्रबंधित करने में आपकी सहायता करने के लिए डेटा प्रविष्टि, स्वरूपण और रूपांतरण^{(data entry, formatting, and conversion)} के लिए पारंपरिक ETL टूल का उपयोग करता है।
• उपयोगकर्ता केंद्रीकृत फीचर अपडेट का उपयोग करके सुधार और अपग्रेड प्राप्त कर सकते हैं।

25. पेंटाहो डेटा एकीकरण^{(25. Pentaho Data Integration)}

पेंटाहो^(Pentaho) भी सर्वश्रेष्ठ ओपन सोर्स ईटीएल^(ETL) टूल्स में से एक है। यह एक डेटा वेयरहाउसिंग और बिजनेस एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर है और इसका निम्नलिखित महत्व है:

• कार्यक्रम सभी प्रकार और आकारों के डेटा तक पहुंचने, खोजने और विलय करने^{(accessing, discovering, and merging data)} में व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं की सहायता के लिए एक सरल और इंटरैक्टिव विधि का उपयोग करता है।^{(simple and interactive method)}
• एक उद्यम मंच की मदद से डेटा पाइपलाइन को तेज किया जा सकता है।
• समुदाय ^(Community)डैशबोर्ड संपादक ^{(Dashboard Editor)}तेजी से निर्माण और परिनियोजन^{(rapid creation and deployment)} को सक्षम बनाता है ।
• यह सभी डेटा एकीकरण समस्याओं का पूर्ण समाधान है।
• कोडिंग की आवश्यकता के बिना, बड़ा डेटा एकीकरण संभव है।
• इस कार्यक्रम के साथ एंबेडेड एनालिटिक्स को सरल बनाया गया है।
• वस्तुतः किसी भी डेटा स्रोत तक पहुँचा जा सकता है।
• कस्टम^(Custom) डैशबोर्ड आपको डेटा विज़ुअलाइज़ करने में मदद करते हैं।
• जाने-माने क्लाउड डेटा वेयरहाउस के लिए, बल्क लोड सपोर्ट उपलब्ध है^{(bulk load support is available)} ।
• यह उपयोग में आसानी के साथ सभी डेटा को संयोजित^{(combine all data with ease of usage)} करने की क्षमता प्रदान करता है ।
• यह मोंगो डीबी परिचालन रिपोर्टिंग^{(mongo dB operational reporting)} को सक्षम बनाता है ।

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26. एटलीप^{(26. Etleap)}

एटलेप^(Etleap) तकनीक उन कंपनियों की सहायता करती है जिन्हें तेज और अधिक सटीक विश्लेषण के लिए समेकित और भरोसेमंद डेटा की आवश्यकता होती है। सबसे अच्छे ओपन सोर्स ईटीएल^(ETL) टूल्स में से एक की कुछ विशेषताएं निम्नलिखित हैं ।

• आप इस उपकरण का उपयोग ईटीएल^(ETL) डेटा पाइपलाइन विकसित करने के लिए कर सकते हैं।
• यह इंजीनियरिंग प्रयासों को कम करने^{(reduction of engineering efforts)} में सहायता करता है ।
• आप कोड की एक भी पंक्ति लिखे बिना ETL पाइपलाइन बना सकते हैं, प्रबंधित कर सकते हैं और विकसित कर सकते हैं।^{(create, manage, and grow ETL pipelines)}
• यह आपको अपने सभी स्रोतों को आसानी से एकीकृत करने की^{(integrate all of your sources)} अनुमति देता है ।
• एटलेप ^(Etleap)ईटीएल^(ETL) पाइपलाइनों का ट्रैक रखता है और स्कीमा अपडेट और स्रोत एपीआई प्रतिबंधों^{(schema updates and source API restrictions)} जैसे मुद्दों के साथ सहायता करता है ।
• पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेशन और शेड्यूलिंग का उपयोग करके, आप दोहराई जाने वाली गतिविधियों को स्वचालित कर सकते हैं।

27. हेवो^{(27. Hevo)}

हेवो^(Hevo) भी इस सूची में सबसे अच्छे ईटीएल टूल में से एक है जिसमें नो-कोड डेटा पाइपलाइन^{(Data Pipeline)} प्लेटफॉर्म है। यह आपको डेटाबेस, क्लाउड एप्लिकेशन, एसडीके और स्ट्रीमिंग^{(databases, cloud applications, SDKs, and streaming)} सहित किसी भी स्रोत से रीयल-टाइम में डेटा ट्रांसपोर्ट करने देता है ।

• हेवो^(Hevo) को सेट होने और चलने में कुछ ही मिनट लगते हैं।
• हेवो^(Hevo) हमेशा आपके डेटा के शीर्ष पर रहने के लिए सटीक अलर्ट और विस्तृत निगरानी प्रदान करता है।
• हेवो के शक्तिशाली एल्गोरिदम आने वाले डेटा स्कीमा का पता लगा सकते हैं और बिना किसी उपयोगकर्ता सहभागिता के डेटा वेयरहाउस में इसे दोहरा सकते हैं।^{(detect incoming data schema and replicate it in the data warehouse)}
• यह रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर^{(real-time streaming architecture)} पर बनाया गया है जो आपको रीयल-टाइम में अपने वेयरहाउस में डेटा दर्ज करने की अनुमति देता है।
• यह सुनिश्चित करता है कि आपके पास हर समय विश्लेषण के लिए तैयार डेटा है।
• डेटा को वेयरहाउस में माइग्रेट करने से पहले और बाद में, Hevo में परिष्कृत उपकरण शामिल हैं जो आपको अपने डेटा को साफ़ करने, संशोधित करने और बढ़ाने^{(clean, modify, and enhance your data)} की अनुमति देते हैं ।
• यह GDPR, SOC II और HIPAA नियमों^{(GDPR, SOC II, and HIPAA regulations)} का अनुपालन करता है ।

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28. SQL सर्वर एकीकरण सेवाएँ^{(28. SQL Server Integration Services)}

ETL गतिविधियों को SQL सर्वर इंटीग्रेशन सर्विसेज^{(SQL Server Integration Services)} , एक डेटा वेयरहाउसिंग टूल के साथ किया जाता है, और इस ओपन सोर्स ETL टूल में निम्नलिखित विशेषताएं हैं:

• SQL सर्वर एकीकरण^{(SQL Server Integration)} भी बड़ी संख्या में पूर्व-निर्मित नौकरियों के^{(large number of pre-built jobs)} साथ आता है ।
• Microsoft Visual Studio और SQL सर्वर^{(Microsoft Visual Studio and SQL Server)} कसकर जुड़े हुए हैं।
• रखरखाव और पैकेजिंग सेटअप आसान है।
• यह डेटा प्रविष्टि के लिए नेटवर्क को एक बाधा के रूप में हटा देता है।
• डेटा को एक साथ कई स्थानों पर आयात किया^{(imported to several locations simultaneously)} जा सकता है ।
• एक ही पैकेज में, यह कई डेटा स्रोतों से डेटा^{(data from many data sources)} को संभाल सकता है ।
• SSIS FTP, HTTP, MSMQ और विश्लेषण सेवाओं^{(FTP, HTTP, MSMQ, and Analysis services)} जैसे चुनौतीपूर्ण स्रोतों से डेटा स्वीकार करता है ।

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हमें उम्मीद है कि यह लेख मददगार था और आपने सर्वश्रेष्ठ ईटीएल टूल सूची^{(ETL tools list)} के बारे में जान लिया है । हमें सूची से अपने पसंदीदा ओपन सोर्स या पायथन ईटीएल^{(Python ETL)} टूल के बारे में बताएं। कृपया बेझिझक अपने प्रश्न या सुझाव कमेंट सेक्शन में दें। साथ ही, हमें बताएं कि आप आगे क्या सीखना चाहते हैं।

28 Best ETL Tools list

ΕTL 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.

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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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