ETL Tools
Softwaretools zoals Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), IBM InfoSphere DataStage, Oracle Data Integrator (ODI), Talend Open Studio en anderen worden veel gebruikt voor ETL-taken. Deze tools ondersteunen het gehele ETL-proces, van data-extractie tot transformatie en laden.
Database Management Systems (DBMS)
ETL-ontwikkelaars hebben vaak ervaring met
SQL (Structured Query Language) en DBMS zoals MySQL, Oracle, PostgreSQL en SQL Server. Deze systemen zijn essentieel voor het opslaan, ophalen en beheren van gegevens.
Scriptingtalen
Talen zoals
Python en Bash zijn nuttig voor het automatiseren van ETL-taken, het reinigen van gegevens en het werken met API's. Python is bijzonder populair vanwege zijn vele gegevensverwerkings- en data-analysebibliotheken zoals Pandas en NumPy.
Data Warehousing
Kennis van datawarehousingconcepten en -tools is essentieel. Dit kan het gebruik van oplossingen zoals Amazon Redshift, Google BigQuery of Microsoft Azure SQL Data Warehouse omvatten.
Big Data Tools
In omgevingen met grote hoeveelheden gegevens kunnen ETL-ontwikkelaars tools zoals Hadoop,
Spark of Kafka gebruiken om data te verwerken.
Data Visualisatie en Business Intelligence Tools
Na het ETL-proces kan het noodzakelijk zijn om de gegevens te visualiseren en te analyseren. Tools zoals Tableau, Power BI, of Looker worden vaak gebruikt voor deze taken.
Data Governance en Data Quality Tools
ETL-ontwikkelaars moeten ook de kwaliteit van de gegevens waarborgen. Hiervoor kunnen ze tools zoals IBM InfoSphere QualityStage, Informatica Data Quality of Trifacta gebruiken.