近年来由于信息化如海啸般袭来，商业智能（BI)、大数据、数据挖掘、数据分析、人工智能相关需求应用而生。要做到这些终极决策需求，需要及时、精准、海量数据中获取，既不能直接在业务层抽取数据（影响业务性能、数据存在”脏数据”……)；传统手工代码小量数据处理还是可以应对。随着数据量日趋成倍增长, 需要满足大中小企业数据集成—ETL工具就是其诞生的理由！
提起ETL工具，业内人士首先是想到国外有商用informatica(自研） IBM DS（收购）OGG（收购）——贵 , 还有免费开源kettletalend——免费。
商用 informatica 1993年创立于 （美国加利福尼亚州）并于1999年4月在纳斯达克上市
商用 beeload (中国 北京 自研），2003年设计架构于 中国 北京 ，并于2004年4月1.0发布
开源 kettle2006年加入了开源BI组织 自2017年9月起，已被（日立集团下的公司）收购
开源 talend2008年底在（北京成立分公司），办公地点位于CBD
- 选 ETL工具需谨慎 （好工具事半功倍）
- 专业高效实施能力 （人力时间是成本）
由于国内对ETL工具大范围需求量急剧增加，各软件公司如雨后春笋般包装开源kettle的；甚至免费用开源talend,前期宣称仅收取实施费用“而已”。岂不知在做ETL数据集成过程中实施占整个项目的80%的权重，还有后续的长期维护人力成本。所以用户在选型ETL工具过程中，是否包装开源ETL工具kettle 产品要重中之重。原因很简单，ETL工具实施和后期维护才是占绝对比例的人力和时间成本。使用开源kettle产品用户实例：
Kettle：无增量同步，当多作业任务运行时，不能串行和并行导致失败需要重启，定时调度不好用，上线维护管理存在隐患。用kettle配置了200多个作业，数据源有oralcesqlserverDB2informixMysql……txtexcelwen、文件特别是业务数据量日益增多后，管理相当麻烦棘手。考虑更换商用产品时，面临需要改造和迁移，人力成本、时间成本和迁移成本，风险评估高。无人敢轻易带头更换。。。。。。领导当时就图产品免费的/开源与否解决问题就行啦！可以省一大笔开销……炸听，理儿是这个理儿！ 技术人员就是成本——增加工作量会使用“而已”，作为数据库管理员（DBA)感觉像埋放一枚“地雷”。重要的是，研究开源kettle 无服务支持，遇到棘手的问题无人问津，束手无策！1、掉进这个项目里出不来 2、新增其他项目组任务。后悔当初没有建议购买商用工具，至少可以给分担出去。每年有N个项目等着要做，如今成了：发现开源bug 、规避开源bug、策略开源bug、解决开源bug……kettle从免费到“鸡肋”。最痛苦不堪莫过于干活儿的技术工程师们的烦恼（一言难尽呐！）
informatica : 引领行业概念、性能自不必说。IT源自西方（得服！）实际落地中国多年后（水土不服—有！）
重要的是产品费用和高昂长期无限量级维护服务费——非持续性土豪企业级飘过～
Beeload: 一款纯国产品牌 ETL 工具 自研核心 版本分类：分享版标准版企业版集群版
性能稍逊色国际品牌（同样软硬件环境及数量级，国际品牌1秒完成，而国产需要1.5秒）
开源（如kettle）：开源使用风险自己承担（数据安全），商用风险产品公司承担！ 如果对开源（如 kettle)的
BUG —— 有足够的能力（精通JAVA) 和时间去解决， 选择开源（kettle)没毛病哈！
总之吧， 世上没有免费午餐，只有利益权衡！
世上没有最最好的，只有适合即可！
根据实际数据集成项目大小，合理甄选，量体裁衣才是最对的！
——————“工欲善其事，必先利其器“ 工具也！
“明日复明日，明日何其多” 时间也！
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