Τα κορυφαία 9 εργαλεία Python ETL για τη φροντίδα των αναγκών δεδομένων σας

Τα δεδομένα αποτελούν την ουσία της επιχειρηματικής ευφυΐας και το 2022 δεν θα αποτελέσει εξαίρεση σε αυτόν τον κανόνα. Η Python έχει αναδειχθεί ως το προτιμώμενο εργαλείο για προγραμματισμό και ανάλυση δεδομένων. Επιπλέον, το πλαίσιο Python ETL υποστηρίζει αγωγούς δεδομένων, εξισορροπώντας έτσι πολλούς υποτομείς που είναι αφιερωμένοι στη συγκέντρωση δεδομένων, τη διαμάχη, την ανάλυση, μεταξύ άλλων.

Γνωρίζοντας τις λειτουργίες της Python και τη χρήση της στη διευκόλυνση ETL, μπορείτε να αφομοιώσετε πώς μπορεί να διευκολύνει τη δουλειά ενός αναλυτή δεδομένων.

Τι είναι το ETL;

Το ETL σημαίνει Extract, Load και Transform. Είναι μια διαδοχική διαδικασία εξαγωγής πληροφοριών από πολλαπλές πηγές δεδομένων, μετατροπής τους σύμφωνα με τις απαιτήσεις και φόρτωσής τους στον τελικό προορισμό τους. Αυτοί οι προορισμοί μπορεί να ποικίλλουν από αποθήκη αποθήκευσης, εργαλείο BI, αποθήκη δεδομένων και πολλά άλλα.

Σχετίζεται με: Οι καλύτερες γλώσσες προγραμματισμού για την ανάπτυξη AI

Ο αγωγός ETL συλλέγει δεδομένα από διεργασίες εντός της επιχείρησης, εξωτερικά συστήματα πελατών, προμηθευτές και πολλές άλλες συνδεδεμένες πηγές δεδομένων. Τα δεδομένα που συλλέγονται φιλτράρονται, μετασχηματίζονται και μετατρέπονται σε ευανάγνωστη μορφή, προτού χρησιμοποιηθούν για ανάλυση.

Το πλαίσιο Python ETL χρησιμεύει εδώ και καιρό ως μια από τις καταλληλότερες γλώσσες για τη διεξαγωγή πολύπλοκων μαθηματικών και αναλυτικών προγραμμάτων.

Ως εκ τούτου, δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι η πλήρης βιβλιοθήκη και η τεκμηρίωση της Python ευθύνονται για τη γέννηση ορισμένων από τα πιο αποτελεσματικά εργαλεία ETL στην αγορά σήμερα.

Η αγορά είναι πλημμυρισμένη από εργαλεία ETL, καθένα από τα οποία προσφέρει ένα διαφορετικό σύνολο λειτουργιών στον τελικό χρήστη. Ωστόσο, η παρακάτω λίστα καλύπτει μερικά από τα καλύτερα εργαλεία Python ETL για να κάνουν τη ζωή σας πιο εύκολη και ομαλή.

Το Bubbles είναι ένα πλαίσιο Python ETL που χρησιμοποιείται για την επεξεργασία δεδομένων και τη διατήρηση του αγωγού ETL. Αντιμετωπίζει τον αγωγό επεξεργασίας δεδομένων ως ένα κατευθυνόμενο γράφημα που βοηθά στη συγκέντρωση δεδομένων, το φιλτράρισμα, τον έλεγχο, τις συγκρίσεις και τη μετατροπή.

Ως εργαλείο Python ETL, το Bubbles σάς επιτρέπει να κάνετε τα δεδομένα πιο ευέλικτα, ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την οδήγηση αναλυτικών στοιχείων σε πολλαπλές περιπτώσεις χρήσης τμημάτων.

Το πλαίσιο δεδομένων Bubbles αντιμετωπίζει τα στοιχεία δεδομένων ως αντικείμενα, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων CSV σε αντικείμενα SQL, επαναλήπτες Python, ακόμη και αντικείμενα API μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Μπορείτε να βασιστείτε σε αυτό ότι θα εξελιχθεί καθώς μαθαίνει για αφηρημένα, άγνωστα σύνολα δεδομένων και διάφορα περιβάλλοντα/τεχνολογίες δεδομένων.

Το Metl ή Mito-ETL είναι μια ταχέως πολλαπλασιαζόμενη πλατφόρμα ανάπτυξης Python ETL που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη εξατομικευμένων στοιχείων κώδικα. Αυτά τα στοιχεία κώδικα μπορεί να κυμαίνονται από ενσωματώσεις δεδομένων RDBMS, ενοποιήσεις δεδομένων επίπεδων αρχείων, ενσωματώσεις δεδομένων βάσει API/Υπηρεσιών και ενσωματώσεις δεδομένων Pub/Sub (βασισμένη σε ουρά).

Σχετίζεται με: Πώς να χρησιμοποιήσετε αντικειμενοστραφή προγραμματισμό στην Python

Η Metl διευκολύνει τα μη τεχνικά μέλη του οργανισμού σας να δημιουργούν επίκαιρες λύσεις χαμηλού κώδικα βασισμένες σε Python. Αυτό το εργαλείο φορτώνει διάφορες φόρμες δεδομένων και δημιουργεί σταθερές λύσεις για πολλαπλές περιπτώσεις χρήσης logistics δεδομένων.

Το Apache Spark είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο ETL για αυτοματισμό που βασίζεται σε Python για άτομα και επιχειρήσεις που εργάζονται με δεδομένα ροής. Η αύξηση του όγκου δεδομένων είναι ανάλογη με την επεκτασιμότητα των επιχειρήσεων, καθιστώντας την αυτοματοποίηση απαραίτητη και αμείλικτη με το Spark ETL.

Η διαχείριση δεδομένων σε επίπεδο εκκίνησης είναι εύκολη. Ωστόσο, η διαδικασία είναι μονότονη, χρονοβόρα και επιρρεπής σε χειροκίνητα σφάλματα, ειδικά όταν η επιχείρησή σας επεκτείνεται.

Το Spark διευκολύνει στιγμιαίες λύσεις για ημι-δομημένα δεδομένα JSON από διαφορετικές πηγές, καθώς μετατρέπει φόρμες δεδομένων σε δεδομένα συμβατά με SQL. Σε συνδυασμό με την αρχιτεκτονική δεδομένων Snowflake, ο αγωγός Spark ETL λειτουργεί σαν ένα χέρι με γάντι.

Σχετίζεται με: Πώς να μάθετε Python δωρεάν

Το Petl είναι μια μηχανή επεξεργασίας ροής ιδανική για το χειρισμό δεδομένων μεικτής ποιότητας. Αυτό το εργαλείο Python ETL βοηθά τους αναλυτές δεδομένων με ελάχιστη έως καθόλου προηγούμενη εμπειρία κωδικοποίησης να αναλύουν γρήγορα σύνολα δεδομένων που είναι αποθηκευμένα σε CSV, XML, JSON και πολλές άλλες μορφές δεδομένων. Μπορείτε να ταξινομήσετε, να ενώσετε και να συγκεντρώσετε μετασχηματισμούς με ελάχιστη προσπάθεια.

Δυστυχώς, το Petl δεν μπορεί να σας βοηθήσει με πολύπλοκα, κατηγορηματικά σύνολα δεδομένων. Ωστόσο, είναι ένα από τα καλύτερα εργαλεία που βασίζονται σε Python για τη δομή και την επιτάχυνση των στοιχείων κώδικα αγωγών ETL.

Το Riko είναι μια κατάλληλη αντικατάσταση για το Yahoo Pipes. Συνεχίζει να είναι ιδανικό για startups που διαθέτουν χαμηλή τεχνολογική εξειδίκευση.

Είναι μια βιβλιοθήκη διοχέτευσης ETL κατασκευασμένη από Python που έχει σχεδιαστεί κυρίως για την αντιμετώπιση μη δομημένων ροών δεδομένων. Το Riko μπορεί να υπερηφανεύεται για τα σύγχρονα-ασύγχρονα API, ένα μικροσκοπικό αποτύπωμα επεξεργαστή και την εγγενή υποστήριξη RSS/Atom.

Ο Ρίκο επιτρέπει σε ομάδες να διεξάγουν επιχειρήσεις σε παράλληλη εκτέλεση. Η μηχανή επεξεργασίας ροής της πλατφόρμας σάς βοηθά να εκτελείτε ροές RSS που αποτελούνται από ήχο και κείμενα ιστολογίου. Είναι ακόμη σε θέση να αναλύει σύνολα δεδομένων αρχείων CSV/XML/JSON/HTML, τα οποία αποτελούν αναπόσπαστο μέρος της επιχειρηματικής ευφυΐας.

Το Luigi είναι ένα ελαφρύ, καλά λειτουργικό εργαλείο πλαισίου Python ETL που υποστηρίζει την οπτικοποίηση δεδομένων, Ενοποίηση CLI, διαχείριση ροής εργασιών δεδομένων, παρακολούθηση επιτυχίας/αποτυχίας εργασιών ETL και εξάρτηση ανάλυση.

Αυτό το πολύπλευρο εργαλείο ακολουθεί μια απλή προσέγγιση εργασίας και στόχου, όπου κάθε στόχος κρατά την ομάδα σας στην επόμενη εργασία και την εκτελεί αυτόματα.

Για ένα εργαλείο ανοιχτού κώδικα ETL, ο Luigi χειρίζεται αποτελεσματικά πολύπλοκα προβλήματα που βασίζονται σε δεδομένα. Το εργαλείο βρίσκει έγκριση από την υπηρεσία μουσικής κατ' απαίτηση Spotify για τη συγκέντρωση και την κοινή χρήση εβδομαδιαίων προτάσεων λίστας αναπαραγωγής μουσικής στους χρήστες.

Η ροή αέρα έχει συγκεντρώσει μια σταθερή λεγεώνα θαμώνων μεταξύ επιχειρήσεων και βετεράνων μηχανικών δεδομένων ως εργαλείο ρύθμισης και συντήρησης αγωγών δεδομένων.

Το Airflow WebUI βοηθά στον προγραμματισμό της αυτοματοποίησης, στη διαχείριση των ροών εργασίας και στην εκτέλεσή τους μέσω του εγγενούς CLI. Η εργαλειοθήκη ανοιχτού κώδικα μπορεί να σας βοηθήσει να αυτοματοποιήσετε τις λειτουργίες δεδομένων, να οργανώσετε τις σωληνώσεις ETL για αποτελεσματική ενορχήστρωση και να τις διαχειριστείτε χρησιμοποιώντας Κατευθυνόμενα Ακρυλικά Γραφήματα (DAG).

Το εργαλείο premium είναι μια δωρεάν προσφορά από τον παντοδύναμο Apache. Είναι το καλύτερο όπλο στο οπλοστάσιό σας για εύκολη ενσωμάτωση με το υπάρχον πλαίσιο ETL σας.

Το Bonobo είναι ένα ανοιχτού κώδικα, βασισμένο σε Python, εργαλείο ανάπτυξης αγωγών ETL και εξαγωγής δεδομένων. Μπορείτε να αξιοποιήσετε το CLI του για να εξαγάγετε δεδομένα από SQL, CSV, JSON, XML και πολλές άλλες πηγές.

Η Bonobo αντιμετωπίζει ημιδομημένα σχήματα δεδομένων. Η ειδικότητά του έγκειται στη χρήση των Docker Containers για την εκτέλεση εργασιών ETL. Ωστόσο, το πραγματικό του USP βρίσκεται στην επέκταση SQLAlchemy και στην παράλληλη επεξεργασία πηγών δεδομένων.

Το Pandas είναι μια βιβλιοθήκη δέσμης επεξεργασίας ETL με δομές δεδομένων και εργαλεία ανάλυσης γραπτές σε Python.

Τα Panda της Python επιταχύνουν την επεξεργασία μη δομημένων/ημιδομημένων δεδομένων. Οι βιβλιοθήκες χρησιμοποιούνται για εργασίες ETL χαμηλής έντασης, συμπεριλαμβανομένου του καθαρισμού δεδομένων και της εργασίας με μικρά δομημένα σύνολα δεδομένων μετά τον μετασχηματισμό από ημι ή μη δομημένα σύνολα.

Δεν υπάρχει κατάλληλο εργαλείο ETL που να ταιριάζει σε όλους. Τα άτομα και οι επιχειρήσεις πρέπει να λαμβάνουν υπόψη την ποιότητα των δεδομένων τους, τη δομή, τους χρονικούς περιορισμούς και τη διαθεσιμότητα δεξιοτήτων πριν επιλέξουν τα εργαλεία τους.

Καθένα από τα εργαλεία που αναφέρονται παραπάνω μπορεί να σας βοηθήσει να επιτύχετε τους στόχους σας στο ETL.

5 Βιβλιοθήκες Επιστήμης Δεδομένων για Python που πρέπει να χρησιμοποιεί κάθε επιστήμονας δεδομένων

Θέλετε να μοντελοποιήσετε δεδομένα και να δημιουργήσετε οπτικοποιήσεις με την Python; Θα χρειαστείτε αυτές τις βιβλιοθήκες επιστήμης δεδομένων.

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα