Best Six ETL Tools in 2025
Altova MapForce 2025
Altova MapForce is an any-to-any ETL tool that supports all data formats prevalent in 2025. It features an easy-to-use, low code visual interface for defining data integration and ETL projects. MapForce supports all data formats in a single version and does not require purchasing additional connectors: JSON, XML, PDF, CSV, EDI, relational databases, NoSQL databases, Excel, XBRL, Shopify/GraphQL, etc.
Altova MapForce ofrece opciones de automatización escalables y es la solución ETL más asequible disponible en la actualidad.
Características:
Definición ETL gráfica, low code
Conectores preconstruidos para cualquier fuente de datos
Integración de datos mediante arrastrar y soltar
Conectores predefinidos a bases de datos, archivos, API, etc.
Amplio soporte EDI
Conexión a archivos, API y mucho más
Creador visual de funciones
Conversión instantánea de datos
Automatización de alto rendimiento
Pros:
Todos los formatos de datos compatibles en una sola versión: no se necesitan conectores adicionales
Low code y altamente personalizable
Eficaz tanto para empresas como para pequeñas organizaciones
Muy asequible
Contras:
La herramienta de escritorio es sólo para Windows
AWS Glue
Mejor ETL como servicio
AWS Glue es un servicio ETL sin servidor que puede utilizarse para análisis, aprendizaje automático y desarrollo de aplicaciones. La funcionalidad de AWS Glue puede ampliarse con otros productos de Amazon, como Amazon Athena, Amazon EMR y Amazon Redshift Spectrum.
Características:
Interfaz visual de arrastrar y soltar
Generación automática de código
Programación de trabajos ETL
Herramientas para crear y supervisar canalizaciones ETL
Descubrimiento automático de datos y esquemas
Escala automática
Pros:
Escala fácilmente
Sin servidor
Reconocimiento automatizado de esquemas de datos
Contras:
Curva de aprendizaje pronunciada
Conectores de pago para bases de datos adicionales
Falta de integración fuera del entorno de AWS
IBM DataStage
Lo mejor en el ecosistema IBM
IBM DataStage El software ETL está diseñado para la integración de grandes volúmenes de datos con el apoyo del equilibrio de carga y la paralelización. Los conectores incluyen Sybase, Hive, JSON, Oracle, AWS, Teradata y otros.
DataStage también se integra con otros componentes del ecosistema IBM Infosphere, lo que permite a los usuarios desarrollar, probar, desplegar y supervisar trabajos ETL.
Características:
SaaS
Interfaz visual
Intercambio de metadatos mediante IBM Watson® Knowledge Catalog
Automatización de oleoductos
Conectores preconstruidos
Detección automática de fallos
Tratamiento de datos distribuido
Pros:
Maneja grandes volúmenes de datos
Amplio soporte técnico
Contras:
Requiere conocimientos de SQL y BASIC
Caro
Informatica
Lo mejor para empresas muy grandes
Informatica es una herramienta ETL diseñada para empresas u organizaciones muy grandes que ofrece funciones de no-code y low-code . Dispone de una amplia gama de conectores para almacenes y lagos de datos en la nube, como AWS, Azure, Google Cloud y SalesForce.
Utilizado principalmente para recuperar y analizar datos de diversas fuentes de datos con el fin de crear aplicaciones de almacén de datos empresariales, Informatica admite ETL, enmascaramiento de datos, replicación de datos, comprobación de la calidad de los datos y virtualización de datos.
Características:
ETL basado en la nube
Integración de datos y aplicaciones
Generador de almacenes de datos
Mapplets para reutilizar el código
Registro centralizado de errores
Depósito de metadatos
Alto rendimiento para big data
Pros:
Maneja grandes volúmenes de datos
Conectividad con la mayoría de los sistemas de bases de datos
Definición gráfica del flujo de trabajo
Contras:
Caro: coste total + recargo por conectores
Interfaz de usuario y proceso de implantación complejos
Falta de opciones de programación del trabajo
Oracle Data Integrator
Lo mejor para el ecosistema Oracle
Oracle Data Integrator soporta ETL de datos estructurados y no estructurados y está diseñado para grandes organizaciones que ejecutan otras aplicaciones Oracle . Proporciona un entorno gráfico para construir, gestionar y mantener procesos de integración de datos en sistemas de inteligencia empresarial.
Características:
Conectores preconstruidos
Integración de macrodatos
Compatible con bases de datos Oracle , Hadoop, sistemas de comercio electrónico, archivos planos, XML, JSON, LDAP, JDBC y ODBC.
Integración con otras herramientas de la empresa Oracle
Pros:
Interfaz fácil de usar
La ejecución en paralelo aumenta el rendimiento
Maneja grandes volúmenes de datos
Bien integrado en el ecosistema Oracle
Contras:
Caro
Requiere amplios conocimientos de Java
Carece de opciones de integración en tiempo real
Talend Open Studio
Lo mejor para tareas ETL básicas
Talend Open Studio es un software ETL de código abierto con una interfaz de usuario de arrastrar y soltar para definir canalizaciones de datos. A continuación, el software genera código Java y Perl.
Talend Open Studio puede integrarse con otras extensiones de Talend para la visualización de datos, la integración de aplicaciones y API, y otras funcionalidades. Los trabajos ETL pueden ejecutarse en el entorno Talend o como scripts independientes.
Características:
Interfaz gráfica
Perfilado y depuración de datos
Integración con software de terceros
Automatiza la integración de datos con asistentes y elementos gráficos
Pros:
Interfaz de usuario fácil de entender
Amplias opciones de conexión
Apoyo comunitario y empresarial
Contras:
Los cambios en un trabajo requieren cambios en el código
No maneja grandes cantidades de datos
La depuración es difícil
¿Qué es una herramienta ETL?
ETL (Extract, Transform, Load) se refiere a un proceso de integración de datos en el que los datos se extraen de una fuente, se transforman a un formato determinado y se cargan en una base de datos de destino.
Hoy en día, las empresas procesan una cantidad abrumadora de datos procedentes de varios silos, lo que hace cada vez más difícil extraer información significativa de esos datos. ETL desempeña un papel crucial en la recopilación, normalización y organización de los datos entrantes para que puedan ser analizados y utilizados fácilmente para la inteligencia empresarial, la elaboración de informes, la toma de decisiones y otras actividades basadas en datos.
Definir manualmente los procesos ETL lleva mucho tiempo, es propenso a errores y requiere una codificación exhaustiva. Las herramientas ET L son programas diseñados para automatizar el proceso de extracción-transformación-carga, consolidando datos de fuentes dispares y transformándolos para su almacenamiento en un sistema de destino. Las mejores herramientas ETL eliminan las complejidades de la integración de datos proporcionando una interfaz fácil de usar para diseñar, gestionar y ejecutar flujos de trabajo ETL. Ayudan a las empresas a garantizar la precisión de los datos y a mejorar la eficiencia a lo largo del proceso.
En muchos sistemas empresariales, la nueva información destinada a la importación suele llegar en un formato de datos incompatible con el repositorio existente. Las herramientas ETL realizan los siguientes pasos para preparar los datos para su almacenamiento y posterior procesamiento:
Extracción: En este paso, los datos se extraen de uno o más sistemas de origen, que pueden incluir bases de datos SQL o NoSQL, sistemas de comercio electrónico, hojas de cálculo Excel, API, etc. Estos sistemas suelen exportar datos en formatos como XML, JSON, PDF, CSV, EDI y otros, todos los cuales se transformarán a un formato uniforme en el siguiente paso.
Transformar: Para dar sentido a los datos una vez extraídos, a menudo es necesario transformarlos a un formato normalizado. Esto puede implicar la limpieza de los datos (aplicación de la lógica empresarial, corrección de errores, tratamiento de valores omitidos), agregación de datos, enriquecimiento con información adicional y conversión de los datos a un formato normalizado. La transformación es un paso fundamental para garantizar la calidad y coherencia de los datos.
Carga: Una vez extraídos y transformados los datos, se cargan en un repositorio, como una base de datos o un almacén de datos, donde las empresas siguen utilizándolos. También pueden cargarse directamente en herramientas para su posterior análisis (por ejemplo, archivos Excel) o a través de API.
¿Por qué son necesarias las herramientas ETL?
Sin herramientas ETL, los trabajadores del conocimiento pueden pasar más tiempo recopilando, combinando y convirtiendo datos de diversas fuentes que analizándolos realmente. Dado que aceleran y simplifican el proceso, las herramientas ETL son fundamentales en el actual panorama empresarial centrado en los datos.
Las herramientas ETL pueden utilizarse para varios fines que se solapan:
Integración de datos: Muchas empresas manejan datos dispersos a través de múltiples fuentes, como sistemas de mensajería EDI, plataformas de marketing, bases de datos de ventas y más. La ETL ayuda a integrar los datos de estas fuentes variadas en un formato unificado y organizado.
Almacenamiento de datos: ETL es un paso fundamental para la creación de almacenes de datos. Los almacenes de datos almacenan datos históricos y actuales de diversas fuentes, lo que permite realizar consultas e informes complejos.
Inteligencia empresarial y generación de informes: Los procesos ETL consolidan y preparan los datos para las herramientas de inteligencia de negocio y elaboración de informes y eliminan la necesidad de transformar los datos manualmente, lo que consume mucho tiempo.
Toma de decisiones: El acceso oportuno a datos fiables es crucial para tomar decisiones estratégicas. Mediante una automatización eficiente, las herramientas ETL garantizan la disponibilidad de datos relevantes y actualizados para el análisis y la toma de decisiones.
Cumplimiento de la normativa: En sectores con requisitos normativos estrictos, los flujos de trabajo ETL pueden definirse de modo que los datos se procesen, manejen y almacenen de conformidad con la normativa.
Eficacia operativa: Al automatizar el proceso de extracción, transformación y carga de datos, las herramientas ETL ahorran tiempo y reducen los errores de introducción manual de datos.
Escalabilidad: A medida que las empresas crecen y acumulan más datos, los procesos ETL pueden escalarse para manejar mayores volúmenes de datos manteniendo el rendimiento.
Al impulsar la eficiencia, las herramientas ETL de las empresas aprovechan el poder de sus datos y obtienen un conocimiento más profundo de sus operaciones y clientes.
¿Cómo funcionan las herramientas ETL?
Las herramientas ETL se utilizan habitualmente en la integración de datos, el almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial. A continuación te explicamos cómo funcionan las herramientas ETL:
1. Extracto:
Conectividad: Las herramientas ETL ofrecen conectividad de diferentes maneras. Algunas ofrecen conectores y adaptadores que se venden por separado, mientras que otras proporcionan conectividad con todos los formatos de datos habituales sin costes adicionales. Independientemente del enfoque, las herramientas ETL proporcionan mecanismos para conectarse a las fuentes de datos utilizadas por los sistemas empresariales actuales, como bases de datos relacionales, hojas de cálculo Excel, API, archivos planos, etc.
Recuperación de datos: La herramienta recupera datos de los sistemas de origen basándose en criterios de extracción definidos. Esto puede implicar la especificación de tablas, vistas o consultas para extraer los datos necesarios.
2. Transformar:
Asignación de datos: Durante la transformación de datos, los campos del origen se asignan a los campos correspondientes del destino, lo que garantiza la coherencia de los datos.
Conversión de datos: Puede ser necesario convertir los datos a un formato o unidad de medida normalizados.
Combinación de datos: El software ETL permite a las organizaciones combinar datos de múltiples fuentes diversas y transformarlos en una estructura de datos de destino uniforme.
Depuración de datos: Las herramientas ETL pueden limpiar y validar los datos eliminando duplicados, corrigiendo errores y gestionando los valores que faltan o son incoherentes.
Enriquecimiento de datos: Se pueden añadir datos adicionales de fuentes externas, como sistemas de IA, para mejorar los datos existentes.
Agregación de datos: Las herramientas ETL pueden realizar cálculos y agregaciones sobre los datos, como sumar, promediar o contar registros, así como cálculos más complejos.
3. Carga:
Repositorio de destino: Las herramientas ETL pueden cargar datos en una variedad de estructuras de datos de destino, incluidos archivos, API, bases de datos y almacenes de datos donde los datos se pueden utilizar posteriormente para análisis, consultas, informes u otras aplicaciones.
Estrategias de carga: Las herramientas ETL ofrecen distintas estrategias de carga. La carga completa sustituye todos los datos existentes en el destino por datos nuevos. La carga incremental sólo añade datos nuevos o modificados desde la última carga. La carga delta gestiona los cambios que se han producido en un periodo de tiempo específico. Las mejores herramientas ETL ofrecen a los usuarios la posibilidad de elegir la mejor estrategia.
Gestión de errores: Las herramientas ETL pueden gestionar errores durante la carga, como desajustes en los tipos de datos o violaciones de las restricciones. Pueden registrar los errores y permitir a los usuarios solucionarlos.
4. Automatización y programación:
Programación de trabajos: Las herramientas ETL ofrecen funciones de programación, que permiten a los usuarios configurar la extracción, transformación y carga automatizadas de datos a intervalos específicos (diarios, semanales, etc.).
Automatización de ETL: los procesos automatizados garantizan que los datos se mantengan actualizados y sean relevantes para el análisis.
5. Optimización del rendimiento:
Funcionalidad avanzada: Las herramientas ETL pueden ofrecer funciones de optimización para mejorar el rendimiento, como el flujo de datos, el procesamiento paralelo, las inserciones masivas en bases de datos, etc.
Transformación de datos para ETL
¿Cómo elegir la mejor herramienta ETL?
La elección de la mejor ETL es una combinación de los requisitos de datos de su organización y las limitaciones presupuestarias. Para estar preparado para el futuro, es aconsejable elegir una herramienta ETL que admita los formatos de datos más habituales sin cobrar por conectores adicionales, sea escalable a medida que cambien los requisitos y ofrezca un periodo de prueba sencillo que permita evaluar la herramienta antes de tomar una decisión de compra.
A la hora de evaluar el software ETL, tenga en cuenta los siguientes criterios:
¿Es compatible con los formatos de datos que necesitas?
¿La interfaz es fácil de usar?
¿Cuál es la curva de aprendizaje y se requiere formación?
¿Es fácil actualizar las soluciones a medida que cambian los requisitos?
¿Está claro el precio a medida que se amplía mi solución?
¿Es asequible la solución?
¿Cómo puedo obtener ayuda?