9 Alat ETL Python Teratas untuk Memenuhi Kebutuhan Data Anda

Data merupakan inti dari intelijen bisnis, dan 2022 tidak terkecuali aturan ini. Python telah muncul sebagai alat pilihan untuk pemrograman dan analisis data. Selain itu, kerangka kerja Python ETL mendukung saluran data, sehingga menyeimbangkan banyak sub-sektor yang didedikasikan untuk agregasi data, perselisihan, analitik, dan lainnya.

Mengetahui fungsionalitas Python dan penggunaannya dalam fasilitasi ETL, Anda dapat memahami bagaimana Python dapat memudahkan pekerjaan analis data.

Apa itu ETL?

ETL adalah singkatan dari Extract, Load, dan Transform. Ini adalah proses berurutan untuk mengekstraksi informasi dari berbagai sumber data, mengubahnya sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke tujuan akhirnya. Tujuan ini dapat berkisar dari menjadi gudang penyimpanan, alat BI, gudang data, dan banyak lagi.

Terkait: Bahasa Pemrograman Terbaik untuk Pengembangan AI

Pipa ETL mengumpulkan data dari proses intra-bisnis, sistem klien eksternal, vendor, dan banyak sumber data terhubung lainnya. Data yang dikumpulkan disaring, diubah, dan diubah menjadi format yang dapat dibaca, sebelum digunakan untuk analisis.

Kerangka kerja Python ETL telah lama berfungsi sebagai salah satu bahasa yang paling cocok untuk melakukan program matematika dan analitik yang kompleks.

Oleh karena itu, tidak mengherankan jika pustaka dan dokumentasi lengkap Python bertanggung jawab untuk melahirkan beberapa alat ETL paling efisien di pasar saat ini.

Pasar dibanjiri dengan alat ETL, yang masing-masing menawarkan serangkaian fungsi yang berbeda kepada pengguna akhir. Namun, daftar berikut mencakup beberapa alat ETL Python terbaik untuk membuat hidup Anda lebih mudah dan lancar.

Bubbles adalah kerangka kerja Python ETL yang digunakan untuk memproses data dan memelihara jalur pipa ETL. Ini memperlakukan pipa pemrosesan data sebagai grafik terarah yang membantu dalam agregasi data, filtrasi, audit, perbandingan, dan konversi.

Sebagai alat Python ETL, Bubbles memungkinkan Anda membuat data lebih fleksibel, sehingga dapat digunakan untuk mendorong analitik dalam beberapa kasus penggunaan departemen.

Kerangka data Bubbles memperlakukan aset data sebagai objek, termasuk data CSV ke objek SQL, iterator Python, dan bahkan objek API media sosial. Anda dapat mengandalkannya untuk berevolusi saat mempelajari kumpulan data yang abstrak, tidak diketahui, dan lingkungan/teknologi data yang beragam.

Metl atau Mito-ETL adalah platform pengembangan Python ETL yang berkembang biak dengan cepat yang digunakan untuk mengembangkan komponen kode yang dipesan lebih dahulu. Komponen kode ini dapat berkisar dari integrasi data RDBMS, integrasi data file datar, integrasi data berbasis API/Layanan, dan integrasi data Pub/Sub (berbasis Antrian).

Terkait: Cara Menggunakan Pemrograman Berorientasi Objek dengan Python

Metl memudahkan anggota non-teknis organisasi Anda untuk membuat solusi kode rendah berbasis Python yang tepat waktu. Alat ini memuat berbagai formulir data dan menghasilkan solusi stabil untuk beberapa kasus penggunaan logistik data.

Apache Spark adalah alat ETL yang sangat baik untuk otomatisasi berbasis Python untuk orang dan perusahaan yang bekerja dengan data streaming. Pertumbuhan volume data sebanding dengan skalabilitas bisnis, membuat otomatisasi diperlukan dan tanpa henti dengan Spark ETL.

Mengelola data tingkat startup itu mudah; namun, prosesnya monoton, memakan waktu, dan rentan terhadap kesalahan manual, terutama saat bisnis Anda berkembang.

Spark memfasilitasi solusi instan untuk data JSON semi-terstruktur dari sumber yang berbeda karena ia mengubah formulir data menjadi data yang kompatibel dengan SQL. Dalam hubungannya dengan arsitektur data Snowflake, pipa Spark ETL bekerja seperti tangan di sarung tangan.

Terkait: Cara Belajar Python Gratis

Petl adalah mesin pemroses aliran yang ideal untuk menangani data berkualitas campuran. Alat Python ETL ini membantu analis data dengan sedikit atau tanpa pengalaman pengkodean sebelumnya dengan cepat menganalisis kumpulan data yang disimpan dalam CSV, XML, JSON, dan banyak format data lainnya. Anda dapat mengurutkan, menggabungkan, dan menggabungkan transformasi dengan sedikit usaha.

Sayangnya, Petl tidak dapat membantu Anda dengan kumpulan data yang kompleks dan kategoris. Meskipun demikian, ini adalah salah satu alat terbaik yang digerakkan oleh Python untuk menyusun dan mempercepat komponen kode pipa ETL.

Riko adalah pengganti yang tepat untuk Yahoo Pipes. Ini terus menjadi ideal untuk startup yang memiliki keahlian teknologi rendah.

Ini adalah library pipeline ETL yang dibuat dengan Python yang dirancang untuk menangani aliran data yang tidak terstruktur. Riko membanggakan API sinkron-asinkron, jejak prosesor kecil, dan dukungan asli RSS/Atom.

Riko mengizinkan tim untuk melakukan operasi dalam eksekusi paralel. Mesin pemrosesan aliran platform membantu Anda menjalankan umpan RSS yang terdiri dari teks audio dan blog. Ia bahkan mampu mengurai kumpulan data file CSV/XML/JSON/HTML, yang merupakan bagian integral dari intelijen bisnis.

Luigi adalah alat kerangka kerja Python ETL yang ringan dan berfungsi dengan baik yang mendukung visualisasi data, Integrasi CLI, manajemen alur kerja data, pemantauan keberhasilan/kegagalan tugas ETL, dan ketergantungan resolusi.

Alat multi-faceted ini mengikuti tugas langsung dan pendekatan berbasis target, di mana setiap target memegang tim Anda melalui tugas berikutnya dan mengeksekusinya secara otomatis.

Untuk alat ETL open-source, Luigi secara efisien menangani masalah berbasis data yang kompleks. Alat ini mendapatkan dukungan dari layanan musik berdasarkan permintaan Spotify untuk mengumpulkan dan membagikan rekomendasi daftar putar musik mingguan kepada pengguna.

Airflow telah mengumpulkan banyak pelanggan di antara perusahaan dan insinyur data veteran sebagai alat penyiapan dan pemeliharaan saluran data.

Airflow WebUI membantu menjadwalkan otomatisasi, mengelola alur kerja, dan menjalankannya melalui CLI yang melekat. Toolkit open-source dapat membantu Anda mengotomatiskan operasi data, mengatur saluran ETL Anda untuk orkestrasi yang efisien, dan mengelolanya menggunakan Directed Acrylic Graphs (DAGs).

Alat premium adalah penawaran gratis dari Apache yang maha kuasa. Ini adalah senjata terbaik di gudang senjata Anda untuk integrasi yang mudah dengan kerangka ETL yang ada.

Bonobo adalah open-source, penyebaran pipa ETL berbasis Python dan alat ekstraksi data. Anda dapat memanfaatkan CLI-nya untuk mengekstrak data dari SQL, CSV, JSON, XML, dan banyak sumber lainnya.

Bonobo menangani skema data semi-terstruktur. Keistimewaannya terletak pada penggunaan Docker Containers untuk menjalankan pekerjaan ETL. Namun, USP sebenarnya terletak pada ekstensi SQLAlchemy dan pemrosesan sumber data paralel.

Pandas adalah perpustakaan pemrosesan batch ETL dengan struktur data dan alat analisis yang ditulis dengan Python.

Pandas Python mempercepat pemrosesan data tidak terstruktur/semi-terstruktur. Pustaka digunakan untuk tugas ETL berintensitas rendah termasuk pembersihan data dan bekerja dengan set data terstruktur kecil pasca transformasi dari set semi atau tidak terstruktur.

Tidak ada alat satu ukuran untuk semua ETL yang tepat. Individu dan bisnis perlu mempertimbangkan kualitas data, struktur, batasan waktu, dan ketersediaan keterampilan sebelum memilih alat mereka sendiri.

Setiap alat yang tercantum di atas dapat sangat membantu Anda memenuhi tujuan ETL Anda.

5 Perpustakaan Ilmu Data untuk Python Setiap Ilmuwan Data Harus Menggunakan

Ingin memodelkan data dan membuat visualisasi dengan Python? Anda akan membutuhkan perpustakaan ilmu data ini.

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis