Os dados constituem o cerne da inteligência de negócios, e 2022 não será uma exceção a essa regra. Python surgiu como a ferramenta preferida para programação e análise de dados. Além disso, a estrutura Python ETL oferece suporte a pipelines de dados, equilibrando assim vários subsetores dedicados à agregação de dados, conversão, análise, entre outros.
Conhecendo as funcionalidades do Python e seu uso na facilitação de ETL, você pode assimilar como ele pode facilitar o trabalho de um analista de dados.
O que é ETL?
ETL significa Extrair, Carregar e Transformar. É um processo sequencial de extração de informações de várias fontes de dados, transformando-as de acordo com os requisitos e carregando-as em seu destino final. Esses destinos podem variar de repositório de armazenamento, ferramenta de BI, data warehouse e muito mais.
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O pipeline de ETL coleta dados de processos internos de negócios, sistemas de clientes externos, fornecedores e muitas outras fontes de dados conectadas. Os dados coletados são filtrados, transformados e convertidos em um formato legível, antes de serem usados para análises.
A estrutura Python ETL tem servido por muito tempo como uma das linguagens mais adequadas para a condução de programas matemáticos e analíticos complexos.
Portanto, não é surpresa que a biblioteca e a documentação repletas de Python sejam responsáveis pelo surgimento de algumas das ferramentas de ETL mais eficientes do mercado hoje.
O mercado está inundado com ferramentas ETL, cada uma das quais oferece um conjunto diferente de funcionalidades para o usuário final. No entanto, a lista a seguir cobre algumas das melhores ferramentas Python ETL para tornar sua vida mais fácil e tranquila.
Bubbles é uma estrutura Python ETL usada para processar dados e manter o pipeline de ETL. Ele trata o pipeline de processamento de dados como um gráfico direcionado que auxilia na agregação, filtragem, auditoria, comparações e conversão de dados.
Como uma ferramenta Python ETL, o Bubbles permite tornar os dados mais versáteis, para que possa ser usado para conduzir análises em vários casos de uso departamentais.
A estrutura de dados Bubbles trata ativos de dados como objetos, incluindo dados CSV para objetos SQL, iteradores Python e até objetos API de mídia social. Você pode contar com a evolução à medida que aprende sobre conjuntos de dados abstratos e desconhecidos e diversos ambientes / tecnologias de dados.
Metl ou Mito-ETL é uma plataforma de desenvolvimento Python ETL de rápida proliferação usada para desenvolver componentes de código sob medida. Esses componentes de código podem variar de integrações de dados RDBMS, integrações de dados de arquivo simples, integrações de dados baseadas em API / serviço e integrações de dados Pub / Sub (baseadas em fila).
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Metl torna mais fácil para membros não técnicos de sua organização criar soluções oportunas, baseadas em Python e de baixo código. Essa ferramenta carrega vários formulários de dados e gera soluções estáveis para vários casos de uso de logística de dados.
Apache Spark é uma excelente ferramenta ETL para automação baseada em Python para pessoas e empresas que trabalham com dados de streaming. O crescimento no volume de dados é proporcional à escalabilidade do negócio, tornando a automação necessária e implacável com Spark ETL.
Gerenciar dados de nível de inicialização é fácil; no entanto, o processo é monótono, demorado e sujeito a erros manuais, especialmente quando sua empresa se expande.
O Spark facilita soluções instantâneas para dados JSON semiestruturados de fontes distintas à medida que converte formulários de dados em dados compatíveis com SQL. Em conjunto com a arquitetura de dados do Snowflake, o pipeline do Spark ETL funciona como uma mão na luva.
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Petl é um mecanismo de processamento de fluxo ideal para lidar com dados de qualidade mista. Esta ferramenta Python ETL ajuda analistas de dados com pouca ou nenhuma experiência anterior em codificação a analisar rapidamente conjuntos de dados armazenados em CSV, XML, JSON e muitos outros formatos de dados. Você pode classificar, unir e agregar transformações com o mínimo de esforço.
Infelizmente, Petl não pode ajudá-lo com conjuntos de dados complexos e categóricos. No entanto, é uma das melhores ferramentas orientadas a Python para estruturar e agilizar componentes de código de pipeline ETL.
Riko é um substituto apto para o Yahoo Pipes. Continua sendo ideal para startups com baixo conhecimento tecnológico.
É uma biblioteca de pipeline ETL criada em Python, projetada principalmente para lidar com fluxos de dados não estruturados. Riko se orgulha de APIs síncronas-assíncronas, uma pequena pegada de processador e suporte nativo RSS / Atom.
Riko permite que as equipes conduzam operações em execução paralela. O mecanismo de processamento de fluxo da plataforma ajuda a executar feeds RSS que consistem em textos de áudio e blog. É ainda capaz de analisar conjuntos de dados de arquivos CSV / XML / JSON / HTML, que são parte integrante da inteligência de negócios.
Luigi é uma ferramenta de estrutura Python ETL leve e funcional que oferece suporte à visualização de dados, Integração CLI, gerenciamento de fluxo de trabalho de dados, monitoramento de sucesso / falha de tarefa ETL e dependência resolução.
Esta ferramenta multifacetada segue uma tarefa direta e abordagem baseada em alvos, onde cada alvo segura sua equipe durante a próxima tarefa e a executa automaticamente.
Para uma ferramenta ETL de código aberto, o Luigi lida com eficiência com problemas complexos baseados em dados. A ferramenta encontra endosso do serviço de música sob demanda Spotify para agregar e compartilhar recomendações semanais de playlists de música para os usuários.
O Airflow conquistou uma legião constante de patrocinadores entre empresas e engenheiros de dados veteranos como uma ferramenta de configuração e manutenção de pipeline de dados.
O Airflow WebUI ajuda a agendar automação, gerenciar fluxos de trabalho e executá-los por meio da CLI inerente. O kit de ferramentas de código aberto pode ajudá-lo a automatizar as operações de dados, organizar seus pipelines ETL para orquestração eficiente e gerenciá-los usando Directed Acrylic Graphs (DAGs).
A ferramenta premium é uma oferta gratuita do todo-poderoso Apache. É a melhor arma em seu arsenal para fácil integração com sua estrutura ETL existente.
Bonobo é uma ferramenta de extração de dados e implantação de pipeline de ETL baseada em Python. Você pode aproveitar sua CLI para extrair dados de SQL, CSV, JSON, XML e muitas outras fontes.
Bonobo aborda esquemas de dados semiestruturados. Sua especialidade está no uso de Docker Containers para a execução de tarefas ETL. No entanto, seu verdadeiro USP reside em sua extensão SQLAlchemy e processamento paralelo de fonte de dados.
Pandas é uma biblioteca de processamento em lote de ETL com estruturas de dados escritas em Python e ferramentas de análise.
Os Pandas do Python agilizam o processamento de dados não estruturados / semiestruturados. As bibliotecas são usadas para tarefas de ETL de baixa intensidade, incluindo limpeza de dados e trabalho com pequenos conjuntos de dados estruturados pós-transformação de conjuntos semi ou não estruturados.
Não existe uma ferramenta ETL única certa para todos. Indivíduos e empresas precisam levar em consideração a qualidade dos dados, a estrutura, as restrições de tempo e a disponibilidade de habilidades antes de escolher suas ferramentas.
Cada uma das ferramentas listadas acima pode ajudar muito a atingir seus objetivos de ETL.
Quer modelar dados e criar visualizações com Python? Você precisará dessas bibliotecas de ciência de dados.
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Gaurav Siyal tem dois anos de experiência em redação, escrevendo para uma série de empresas de marketing digital e documentos de ciclo de vida de software.
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