Las 9 mejores herramientas ETL de Python para atender sus necesidades de datos

Los datos constituyen el meollo de la inteligencia empresarial, y 2022 no será una excepción a esta regla. Python se ha convertido en la herramienta preferida para la programación y el análisis de datos. Además, el marco ETL de Python admite canalizaciones de datos, lo que equilibra numerosos subsectores dedicados a la agregación de datos, disputas, análisis, entre otros.

Al conocer las funcionalidades de Python y su uso en la facilitación de ETL, puede asimilar cómo puede facilitar el trabajo de un analista de datos.

¿Qué es ETL?

ETL son las siglas de Extract, Load y Transform. Es un proceso secuencial de extracción de información de múltiples fuentes de datos, transformándola según los requisitos y cargándola en su destino final. Estos destinos pueden variar desde ser un repositorio de almacenamiento, una herramienta de BI, un almacén de datos y muchos más.

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La canalización ETL recopila datos de procesos intraempresariales, sistemas de clientes externos, proveedores y muchas otras fuentes de datos conectadas. Los datos recopilados se filtran, transforman y convierten a un formato legible antes de usarse para análisis.

El marco ETL de Python ha servido durante mucho tiempo como uno de los lenguajes más adecuados para realizar programas matemáticos y analíticos complejos.

Por lo tanto, no sorprende que la biblioteca y la documentación repletas de Python sean responsables del nacimiento de algunas de las herramientas ETL más eficientes del mercado actual.

El mercado está inundado de herramientas ETL, cada una de las cuales ofrece un conjunto diferente de funcionalidades al usuario final. Sin embargo, la siguiente lista cubre algunas de las mejores herramientas ETL de Python para hacer su vida más fácil y fluida.

Bubbles es un marco ETL de Python que se utiliza para procesar datos y mantener la canalización ETL. Trata la canalización de procesamiento de datos como un gráfico dirigido que ayuda en la agregación, filtración, auditoría, comparaciones y conversión de datos.

Como herramienta ETL de Python, Bubbles le permite hacer que los datos sean más versátiles, por lo que puede usarse para impulsar el análisis en múltiples casos de uso departamentales.

El marco de datos de Bubbles trata los activos de datos como objetos, incluidos los datos CSV en objetos SQL, iteradores de Python e incluso objetos API de redes sociales. Puede contar con que evolucionará a medida que aprenda sobre conjuntos de datos abstractos y desconocidos y diversos entornos / tecnologías de datos.

Metl o Mito-ETL es una plataforma de desarrollo Python ETL de rápida proliferación que se utiliza para desarrollar componentes de código personalizados. Estos componentes de código pueden variar desde integraciones de datos RDBMS, integraciones de datos de archivos planos, integraciones de datos basadas en API / servicios e integraciones de datos Pub / Sub (basadas en colas).

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Metl facilita que los miembros no técnicos de su organización creen soluciones oportunas, basadas en Python y de bajo código. Esta herramienta carga varios formularios de datos y genera soluciones estables para múltiples casos de uso de logística de datos.

Apache Spark es una excelente herramienta ETL para la automatización basada en Python para personas y empresas que trabajan con transmisión de datos. El crecimiento en el volumen de datos es proporcional a la escalabilidad empresarial, lo que hace que la automatización sea necesaria e implacable con Spark ETL.

Administrar datos a nivel de inicio es fácil; Sin embargo, el proceso es monótono, lento y propenso a errores manuales, especialmente cuando su empresa se expande.

Spark facilita soluciones instantáneas para datos JSON semiestructurados de fuentes dispares, ya que convierte formularios de datos en datos compatibles con SQL. Junto con la arquitectura de datos Snowflake, la tubería Spark ETL funciona como una mano en guante.

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Petl es un motor de procesamiento de flujo ideal para manejar datos de calidad mixta. Esta herramienta Python ETL ayuda a los analistas de datos con poca o ninguna experiencia previa en codificación a analizar rápidamente conjuntos de datos almacenados en CSV, XML, JSON y muchos otros formatos de datos. Puede ordenar, unir y agregar transformaciones con un esfuerzo mínimo.

Desafortunadamente, Petl no puede ayudarlo con conjuntos de datos complejos y categóricos. No obstante, es una de las mejores herramientas impulsadas por Python para estructurar y agilizar los componentes del código de canalización ETL.

Riko es un reemplazo adecuado para Yahoo Pipes. Sigue siendo ideal para startups que poseen poca experiencia tecnológica.

Es una biblioteca de canalización ETL creada por Python diseñada principalmente para abordar flujos de datos no estructurados. Riko se jacta de tener API síncronas-asíncronas, una pequeña huella de procesador y soporte nativo RSS / Atom.

Riko permite que los equipos realicen operaciones en ejecución paralela. El motor de procesamiento de transmisión de la plataforma lo ayuda a ejecutar fuentes RSS que consisten en audio y textos de blogs. Incluso es capaz de analizar conjuntos de datos de archivos CSV / XML / JSON / HTML, que son una parte integral de la inteligencia empresarial.

Luigi es una herramienta de marco ETL de Python liviana y que funciona bien que admite la visualización de datos, Integración CLI, gestión del flujo de trabajo de datos, supervisión del éxito / fracaso de la tarea ETL y dependencia resolución.

Esta herramienta multifacética sigue una tarea sencilla y un enfoque basado en objetivos, donde cada objetivo sostiene a su equipo a través de la siguiente tarea y la ejecuta automáticamente.

Para una herramienta ETL de código abierto, Luigi maneja de manera eficiente problemas complejos basados ​​en datos. La herramienta cuenta con el respaldo del servicio de música a pedido Spotify para agregar y compartir recomendaciones semanales de listas de reproducción de música con los usuarios.

Airflow ha ganado una legión constante de clientes entre las empresas y los ingenieros de datos veteranos como una herramienta de configuración y mantenimiento de la canalización de datos.

Airflow WebUI ayuda a programar la automatización, administrar los flujos de trabajo y ejecutarlos a través de la CLI inherente. El kit de herramientas de código abierto puede ayudarlo a automatizar las operaciones de datos, organizar sus tuberías ETL para una orquestación eficiente y administrarlas mediante gráficos acrílicos dirigidos (DAG).

La herramienta premium es una oferta gratuita del todopoderoso Apache. Es la mejor arma de su arsenal para una fácil integración con su marco ETL existente.

Bonobo es una herramienta de extracción de datos y despliegue de canalización ETL de código abierto y basada en Python. Puede aprovechar su CLI para extraer datos de SQL, CSV, JSON, XML y muchas otras fuentes.

Bonobo aborda los esquemas de datos semiestructurados. Su especialidad radica en el uso de contenedores Docker para ejecutar trabajos ETL. Sin embargo, su verdadera USP radica en su extensión SQLAlchemy y procesamiento paralelo de fuentes de datos.

Pandas es una biblioteca de procesamiento por lotes ETL con estructuras de datos escritas en Python y herramientas de análisis.

Pandas de Python agiliza el procesamiento de datos no estructurados / semiestructurados. Las bibliotecas se utilizan para tareas ETL de baja intensidad, incluida la limpieza de datos y el trabajo con pequeños conjuntos de datos estructurados después de la transformación de conjuntos semi o no estructurados.

No existe una herramienta ETL adecuada que se adapte a todos. Las personas y las empresas deben tener en cuenta la calidad de los datos, la estructura, las limitaciones de tiempo y la disponibilidad de habilidades antes de elegir sus herramientas.

Cada una de las herramientas enumeradas anteriormente puede ser de gran ayuda para alcanzar sus objetivos de ETL.

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