As 20 principais ferramentas de ingestão de dados em 2025: O guia definitivo

4. Google Cloud Dataflow

O Dataflow é um serviço do Google Cloud totalmente gerenciado para processamento em fluxo e em lote. Ele pode lidar com pipelines de dados simples, como a movimentação de dados entre sistemas em intervalos programados, bem como com pipelines avançados em tempo real. 

Além disso, a ferramenta é altamente dimensionável e oferece suporte a uma transição perfeita do processamento em lote para o processamento em fluxo, quando necessário.

O dataflow do Google foi desenvolvido com base no Apache Beam. Portanto, você pode codificar pipelines de ingestão usando SDKs do Beam. Além disso, a ferramenta oferece modelos de fluxo de trabalho predefinidos para que você crie pipelines instantaneamente. Os desenvolvedores também podem criar modelos personalizados e disponibilizá-los para que usuários não técnicos os implementem sob demanda. 

5. Azure Data Factory

O Azure Data Factory (ADF) é o serviço de nuvem da Microsoft para a ingestão de dados de várias fontes. Ele foi projetado para criar, programar e orquestrar fluxos de trabalho para automatizar o processo. 

O ADF em si não armazena nenhum dado. Ele oferece suporte à movimentação de dados entre sistemas e os processa por meio de recursos de computação em servidores remotos. 

A plataforma tem mais de 90 conectores integrados para vincular várias fontes de dados, incluindo armazenamentos de dados no local, APIs REST e servidores em nuvem. Em seguida, o componente "atividade de cópia" copia os dados da fonte para o coletor. 

Se você já usa os serviços da Microsoft para outras operações de dados, o Azure Data Factory é uma solução completa para suas necessidades de ingestão de dados. Nosso Tutorial do Azure Data Factory orienta você na configuração de fluxos de trabalho de ingestão de dados no Azure.

Experiência com a interface de usuário do Azure Data Factory e do Synapse Analytics. Imageme fonte: Microsoft Learn

6. Talend

A Talend é uma plataforma de integração de dados de ponta a ponta e de código aberto. Ele simplifica a criação de fluxos de trabalho de ingestão de dados, oferecendo componentes de arrastar e soltar para conectar diferentes origens e destinos. 

A Talend é conhecida por mover dados entre sistemas, mantendo a qualidade. Seu conjunto robusto de ferramentas de qualidade de dados garante a precisão dos dados durante a ingestão. Além disso, os recursos de monitoramento integrados permitem a conformidade com as regras de segurança e governança de dados.  

7. Fivetran

O Fivetran é uma plataforma popular de integração de dados que automatiza as tarefas de ELT. Ele fornece dados ininterruptos, adaptando automaticamente as alterações no formato dos dados. Esse recurso também ajuda a manter a precisão dos dados por meio do mapeamento do esquema durante a ingestão. 

A principal vantagem de ferramentas como o Fivetran é que elas não precisam de manutenção. O gerenciamento e o monitoramento automáticos de esquemas permitem a manutenção automática de pipelines. 

Além disso, a ferramenta inclui recursos de CDC (captura de dados de alteração), garantindo que o destino permaneça atualizado em tempo real. 

Para quem não conhece, o CDC se refere ao processo de identificar atualizações recentes feitas em um banco de dados e refleti-las no destino em tempo real.

8. Airbyte

A Airbyte é outra ferramenta de ingestão de dados de código aberto da lista. É a plataforma de integração de dados mais popular, e mais de 3.000 empresas a utilizam. 

Com mais de 300 conectores pré-fabricados, a Airbyte oferece o mais amplo suporte para várias conexões de origem e destino. Além disso, por ser de código aberto, você pode explorar o código desses conectores e personalizá-los. Se o seu caso de uso não estiver coberto, você poderá escrever seu próprio conector de origem. 

A Airbyte requer conhecimento técnico para configurar e manter pipelines, especialmente conectores personalizados. No entanto, ele tem planos pagos com serviços totalmente gerenciados e suporte dedicado.

A interface de usuário da Airbyte. Imagem fonte: Airbyte GitHub

9. Informática

A nuvem de gerenciamento inteligente de dados da Informatica contém um conjunto de ferramentas para simplificar a ingestão de dados. Sua ferramenta "Data Loader" leva apenas alguns minutos para carregar dados de mais de 30 serviços em nuvem. 

A Informatica também tem uma ferramenta de integração de aplicativos que conecta sistemas de software diferentes, tanto no local quanto na nuvem. Sua plataforma de integração de dados na nuvem é bem projetada para a ingestão de dados de alto desempenho com ETL/ELT.  

Projetado para lidar com dados em lote e em tempo real, o Informatica permite a ingestão de qualquer tipo de dados de bancos de dados relacionais, aplicativos e sistemas de arquivos. Além disso, a plataforma oferece recursos de IA, como o CLAIRE Engine, que analisa informações de metadados e sugere conjuntos de dados relevantes para suas necessidades de ingestão de dados. 

10. Apache Flume

O Apache Flume é um serviço distribuído e confiável para carregar dados de registro para destinos. Sua arquitetura flexível foi especialmente projetada para fluxos de dados de streaming, como de vários servidores da Web para o HDFS ou o ElasticSearch quase em tempo real. 

O agente Flume é o principal componente responsável pela movimentação de dados. Ele é composto por um canal, um coletor e uma fonte. O componente de origem seleciona os arquivos de dados dos dados de origem, e o coletor garante a sincronização entre o destino e a origem. Vários agentes Flume podem ser configurados para ingestão paralela de dados ao transmitir grandes volumes de dados.

O Apache Flume é conhecido por sua tolerância a falhas. Com vários mecanismos de recuperação e failover, o Flume garante uma ingestão de dados consistente e confiável, mesmo em caso de falhas.  

11. Stitch

O Stitch é uma ferramenta de ETL em nuvem simples e extensível. Embora não tenha recursos complexos de transformação personalizada, ele é perfeito para tarefas de ingestão de dados. 

Como outras ferramentas de ETL empresariais, o Stitch oferece uma variedade de conectores para mais de 140 fontes de dados, geralmente de aplicativos SaaS e bancos de dados para data warehouses e lagos. Para fluxos de trabalho de ingestão de dados personalizados, o Stitch se integra ao Singer, permitindo que você crie conectores personalizados.

Interface de usuário de extração de dados do Stitch. Image source: Documentação do Stitch

12. Conjuntos de fluxo

O StreamSets, adquirido pela IBM, é um mecanismo de integração de dados de código aberto para dados de fluxo, lote e CDC. Seu recurso "Data Collector" fornece conectores de origem de arrastar e soltar para plataformas de nuvem, como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, bem como sistemas locais. 

Você não precisa de conhecimento especializado em TI para criar ou editar pipelines de ingestão de dados - a interface de usuário de arrastar e soltar do coletor de dados é altamente intuitiva. 

O StreamSets é uma ferramenta independente de plataforma que permite aos usuários criar pipelines de coletor de dados adequados a vários ambientes com o mínimo de reconfigurações. Além dos coletores de dados, a plataforma tem transformadores de dados operando no Apache Spark para transformações complexas de dados. 

13. Apache Beam

O Apache Beam é uma solução unificada que fornece um único modelo de programação para casos de uso de fluxo contínuo e em lote. Ele funciona perfeitamente com plataformas de nuvem, como o Google Cloud Dataflow, o Apache Flink e o Apache Spark. 

Para a ingestão de dados em tempo real, você pode definir janelas fixas, deslizantes e de sessão para agrupar e processar dados rapidamente.

O Apache Beam se destaca por sua flexibilidade. Ele permite que os pipelines sejam definidos em qualquer linguagem de programação e executados em vários mecanismos de execução.

14. Dados do Hevo

O Hevo Data é uma plataforma totalmente gerenciada e sem código para mover dados de mais de 150 fontes para o destino que você escolher. A ferramenta não apenas lida com a ingestão de dados, mas também transforma os dados para torná-los prontos para análise. 

A plataforma detecta automaticamente o esquema dos dados recebidos e os combina com o esquema de destino, proporcionando flexibilidade. 

Os dados do Hevo também oferecem uma arquitetura robusta e tolerante a falhas, garantindo que não haja perda de dados durante a ingestão de dados. Em geral, o Hevo Data é a opção ideal para casos de uso de análise em tempo real e streaming. 

Interface de usuário de dados Hevo. Fonte da imagem: Documentação do Hevo

15. Segmento

O Segment é uma plataforma de dados de clientes que fornece dados de clientes limpos e transformados para análise. A plataforma é especializada na coleta de vários tipos de dados de clientes, como interações, impressões, cliques e outros dados comportamentais.

A API de rastreamento da ferramenta coleta dados de eventos de várias fontes, incluindo dispositivos móveis, Web e servidor. Com apenas alguns cliques, os dados podem ser integrados a mais de 450 aplicativos.

Os dados coletados pelo Segment estão disponíveis para os usuários por meio de consultas SQL, enquanto os programadores podem acessar dados em tempo real usando comandos curl. 

16. Matillion

A Matillion é uma plataforma de integração de dados nativa da nuvem, projetada para mover e transformar dados na nuvem. Ele é mais bem projetado para data warehouses de nuvem avançados, como Snowflake, Amazon Redshift e Google BigQuery.

A plataforma oferece uma ampla variedade de conectores pré-criados para fontes de dados na nuvem e no local, incluindo bancos de dados, aplicativos SaaS, plataformas de mídia social e muito mais. 

Com seu foco no desempenho, a Matilion também oferece recursos avançados de transformação para limpar e preparar os dados para análise posterior. 

17. Keboola

O Keboola, especificamenteprojetado para realizar transformações complexas, oferece recursos de ingestão de dados personalizados. Com mais de 250 integrações incorporadas entre origens e destinos, você pode automatizar a ingestão de dados com apenas alguns cliques.

O Keboola suporta streaming de dados em lote e em tempo real para importar dados corporativos. No entanto, no caso de ingestão de dados em tempo real, você precisa de conhecimento de codificação para configurar webhooks. 

Fluxos de trabalho de dados do Keboola. Fonte da imagem: Keboola

18. Limpa-neve

O Snowplow é uma plataforma de coleta de dados de última geração que captura e processa dados de eventos de várias fontes. Ela é especializada em coletar dados comportamentais de clientes e prepará-los para análises avançadas de IA e aprendizado de máquina.

O Snowplow usa internamente rastreadores e webhooks para coletar dados de eventos em tempo real. 

Os rastreadores são as bibliotecas ou SDKs que podem ser integrados a aplicativos móveis, sites e aplicativos do lado do servidor. Eles coletam informações de eventos, como interações de usuários, cliques e curtidas, e as enviam aos coletores. Em seguida, os coletores passam os dados pelo processo de enriquecimento antes de enviá-los ao depósito de destino.

19. IBM DataStage

O IBM DataStage é uma plataforma de integração de dados líder do setor, desenvolvida para operações de ETL e ELT. Sua versão básica está disponível no local, mas para experimentar a escala e a automação por meio da nuvem, atualize-a para o DataStage for IBM Cloud Pak®. 

Seu amplo conjunto de conectores e estágios pré-construídos automatiza a movimentação de dados entre várias fontes de nuvem e data warehouses.

Para aqueles que configuram sua arquitetura de dados no ecossistema IBM, o DataStage é a ferramenta ideal para a ingestão de dados. Ele se integra a outras plataformas de dados da IBM, como o Cloud Object Storage e o Db2, para ingestão e transformação.

20. Alteryx

A Alteryx é conhecidan por suas ferramentas de análise e visualização de dados. Com mais de 8.000 clientes, é uma plataforma de análise popular que automatiza tarefas de dados e análise.

O Alteryx tem uma ferramenta chamada Designer Cloud que oferece uma interface intuitiva para a criação de pipelines de ingestão de dados para casos de uso de análise e IA. Ele oferece conectividade a várias fontes de dados, incluindo data warehouses, armazenamento em nuvem e sistemas de arquivos.

Você quer simplificar a preparação e a análise de dados sem codificação? Saiba como automatizar os fluxos de trabalho do com o Introduction to Alteryx e desbloquearos recursos de ETL de arrastar e soltar.

Interface de usuário de arrastar e soltar do Alteryx. Fonte da imagem: Alteryx

Tabela de resumo das ferramentas de ingestão de dados

Critérios para a escolha de ferramentas de ingestão de dados

Com tantas ferramentas no setor, pode ser difícil escolher a plataforma de integração de dados certa para você. Aqui está uma lista de alguns dos fatores que você deve considerar antes de optar por uma ferramenta específica de integração de dados.

Escalabilidade

Você pode ingerir facilmente uma planilha do Excel ou um arquivo CSV nos destinos de destino. No entanto, a ingestão manual de dados de streaming em tempo real de várias fontes para vários destinos pode ser um desafio. Por exemplo, os aplicativos modernos, como as mídias sociais, costumam ter picos de demanda em alguns momentos e baixa em outros. É nesse ponto que o recurso de escalabilidade das ferramentas de ingestão de dados se destaca.

Escalabilidade refere-se à capacidade de crescer ou diminuir com base na demanda. Isso permite que a ferramenta se adapte rapidamente às crescentes demandas de volumes de dados sem comprometer o desempenho.

Flexibilidade 

Flexibilidade refere-se à capacidade de lidar com dados de várias fontes e formatos. As ferramentas de ingestão de dados que suportam várias fontes de dados e oferecem conectores personalizados garantem a flexibilidade dos sistemas de ingestão de dados.  

Por exemplo, o recurso de mapeamento automático de esquema detecta o esquema dos dados recebidos e os mapeia para o destino sem restringi-los a uma estrutura de esquema predefinida. Isso permite que a ferramenta ingira dados de qualquer esquema.

Processamento em tempo real versus processamento em lote

A ingestão de dados em lote coleta dados em um cronograma e os atualiza no destino. Por outro lado, a ingestão de dados em tempo real significa transferir dados contínuos com atraso zero.

Atualmente, muitas ferramentas de ingestão de dados suportam a ingestão de dados em lote e em tempo real. No entanto, se você lida com frequência com dados em tempo real, como eventos de clientes ou streaming de vídeo, escolha uma ferramenta com recursos de alta taxa de transferência e baixa latência.

Custo e licenciamento

Diferentes ferramentas de ingestão de dados têm estruturas de preços variadas. Alguns oferecem preços baseados em níveis, enquanto outros seguem um modelo de pagamento conforme o uso. Essas soluções costumam ser mais econômicas do que as ferramentas de código aberto, pois as ferramentas gratuitas exigem que você contrate especialistas para permitir a ingestão de dados. No entanto, as ferramentas de código aberto oferecem alta flexibilidade e personalização para o seu caso de uso. 

Algumas ferramentas pagas de ingestão de dados também oferecem recursos de nível empresarial com amplos recursos de personalização, embora tenham um custo. Portanto, com base no seu orçamento e nas necessidades de personalização, você deve escolher entre plataformas pagas e de código aberto.

Conclusão 

A escolha da ferramenta certa de ingestão de dados depende de suas necessidades específicas - se você prioriza o streaming em tempo real, o processamento em lote, a compatibilidade com a nuvem ou a facilidade de integração. As ferramentas listadas acima oferecem uma variedade de opções, ajudando você a otimizar a coleta de dados e o carregamento nos sistemas de destino com eficiência.

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