Die Datenorchestrierung ist ein entscheidender Prozess, der Datenworkflows rationalisiert, indem Aufgaben in einer bestimmten Reihenfolge automatisiert, verwaltet und koordiniert werden, um einen erfolgreichen Abschluss zu gewährleisten. Ohne Datenorchestrierung können Workflows fehleranfällig sein und dent in Datensilos arbeiten, insbesondere wenn Ihre Daten skalieren.
Viele Menschen neigen jedoch dazu, Datenorchestrierung mit Konfigurationsmanagement oder Dateninfrastruktur zu verwechseln, was nicht ganz richtig ist. Daher werden wir uns in diesem Artikel eingehender mit den Einzelheiten befassen, wie Datenteams die Datenorchestrierung zu ihrem Vorteil nutzen können.
Was ist Datenorchestrierung?
Bei der Datenorchestrierung werden Daten aus verschiedenen Speicherorten wie Data Lakes und Warehouses konsolidiert, um sie für Analysen besser zugänglich zu machen. Anstatt sich auf manuelle Skripte zu verlassen, die von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren geschrieben wurden, wird die Software verwendet, um alle verschiedenen Plattformen und Skripte miteinander zu verbinden, um die Daten effizient in ein Format zu verarbeiten, das von verschiedenen Teams innerhalb einer Organisation verwendet werden kann.
Die Datenorchestrierung umfasst das Erstellen von Pipelines und Workflows, die Daten von einer Quelle zu einem anderen Ziel verschieben. Dies kann von der Ausführung einfacher Aufgaben zu bestimmten Zeiten bis hin zur Automatisierung und Überwachung mehrerer Datenworkflows über längere Zeiträume bei gleichzeitiger Behandlung potenzieller Fehler und Ausfälle reichen.
Wenn Unternehmen wachsen, muss ihr Datenmanagement komplexer werden und ihre Arbeitsabläufe immer ausgefeilter werden. Dies kann zu Fehlern und Inkompatibilitäten führen, deren dent und Behebung schwierig sein kann. Die Datenorchestrierung hilft dabei, Fehler und ihre Ursachen schnell zu dent , sodass Datenworkflows ohne Neustart wie vorgesehen funktionieren können.
Wie beseitigt die Datenorchestrierung sich wiederholende Zyklen?
Die Datenorchestrierung beseitigt sich wiederholende Zyklen auf verschiedene Weise, darunter:
Automatisierung
Die Datenorchestrierung automatisiert mehrere Prozesse, die an der Datenverwaltung beteiligt sind, wie z. B. Datenerfassung, -transformation und -speicherung. Durch die Automatisierung dieser Prozesse beseitigt die Datenorchestrierung die Notwendigkeit manueller Eingriffe und verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Inkonsistenzen.
Die Automatisierung spart auch Zeit, die für sich wiederholende Aufgaben aufgewendet worden wäre, sodass sich Datenanalysten auf wichtigere Aufgaben wie Datenanalyse und -interpretation konzentrieren können.
Standardisierung
Die Datenorchestrierung umfasst die Standardisierung von Datenformaten, Namenskonventionen und anderen Metadaten, um Konsistenz und Integrität sicherzustellen. Durch die Standardisierung müssen Datenanalysten keine Zeit mehr für die Bereinigung und Transformation von Daten aufwenden, wodurch sich wiederholende Zyklen im Datenverwaltungsprozess reduziert werden.
Die Standardisierung stellt auch sicher, dass Daten über verschiedene Anwendungen und Systeme hinweg konsistent verarbeitet werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Inkonsistenzen verringert wird.
Optimierung von Arbeitsabläufen
Datenorchestrierung rationalisiert Arbeitsabläufe durch Bereitstellung einer einheitlichen Datenverarbeitungs- und Analyseplattform. Durch die Zentralisierung der Datenverarbeitung und -analyse beseitigt die Datenorchestrierung die Notwendigkeit für Analysten, zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen zu wechseln, wodurch sich wiederholende Zyklen im Datenverwaltungsprozess reduziert werden.
Durch die Optimierung von Arbeitsabläufen können Datenanalysten auch effizienter zusammenarbeiten, die Fehlerwahrscheinlichkeit verringern und die Gesamtqualität der Datenanalyse verbessern.
Tools, die bei der Datenorchestrierung verwendet werden
ETL ( trac , Transformieren, Laden)
trac , Transformieren und Laden (ETL) ist ein Datenintegrationsprozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen in einem zentralen Repository wie einem Data Warehouse kombiniert werden. ETL zielt darauf ab, Rohdaten in organisierte und strukturierte Daten umzuwandeln, die für Datenanalysen, maschinelles Lernen und andere Anwendungen verwendet werden können.
Der ETL-Prozess beginnt mit dem trac von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Flatfiles. Die trac Daten werden dann mithilfe einer Reihe von Geschäftsregeln transformiert, um die Daten zu bereinigen, zu formatieren und zu organisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten konsistent, genau und bereit für die Analyse sind.
Nachdem die Daten transformiert wurden, werden sie zur weiteren Verarbeitung in ein Data Warehouse oder ein anderes Speichersystem geladen. Die Daten können für verschiedene Anwendungen verwendet werden, darunter Datenanalyse, maschinelles Lernen und Berichterstellung.
Datenanalyse ist eine der Hauptanwendungen von ETL. ETL ermöglicht es Datenanalysten, wertvolle Erkenntnisse zu trac und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem sie Rohdaten in strukturierte Daten umwandeln. Datenanalysen können beispielsweise verwendet werden, um das Ergebnis von Geschäftsentscheidungen vorherzusagen, Berichte und Dashboards zu erstellen und Bereiche für betriebliche Verbesserungen dent .
Neben der Datenanalyse kann ETL auch für maschinelles Lernen verwendet werden. Algorithmen für maschinelles Lernen stützen sich auf hochwertige, strukturierte Daten, um genaue Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu automatisieren. ETL kann dazu beitragen, dass die für maschinelles Lernen verwendeten Daten konsistent, genau und bereit für die Analyse sind.
Tools zur Verwaltung von Datenpipelines
Pipeline-Management-Tools sind eine wichtige Komponente jeder Organisation, die mit großen Datenmengen zu tun hat. Diese Tools helfen bei der Verwaltung des Datenflusses durch verschiedene Phasen einer Pipeline, von der Datenaufnahme bis zur Verarbeitung und Speicherung.
Sie wurden entwickelt, um den Prozess des Verschiebens von Daten durch die Pipeline zu rationalisieren, indem sie integrierte Planungs- und Überwachungsfunktionen bereitstellen und sicherstellen, dass Daten verarbeitet und rechtzeitig durch die Pipeline verschoben werden.
Das Hauptziel von Pipeline-Management-Tools besteht darin, den Prozess der Verwaltung von Datenpipelines zu vereinfachen. Diese Tools bieten viele Funktionen, mit denen Unternehmen Datenpipelines schnell und effizient erstellen, verwalten und optimieren können. Einige Pipeline-Management-Tools ermöglichen es Benutzern beispielsweise, Workflows und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Pipeline-Stufen zu defi , wodurch es einfach ist, sicherzustellen, dass Daten in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden.
Ein weiteres wesentliches Merkmal von Pipeline-Management-Tools ist die Zeitplanung. Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, Datenverarbeitungsaufgaben zu planen und sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß ausgeführt werden. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die auf Echtzeit-Datenverarbeitung angewiesen sind, wo Verzögerungen zu entgangenen Chancen oder Einnahmen führen können.
Überwachung ist auch ein wichtiges Merkmal von Pipeline-Management-Tools. Diese Tools bieten Echtzeit-Einblicke in die Leistung von Datenpipelines, sodass Unternehmen Probleme schnell identifizieren und lösen dent . Dadurch wird sichergestellt, dass Daten ohne Unterbrechungen oder Verzögerungen effizient verarbeitet und durch die Pipeline verschoben werden.
Pipeline-Management-Tools bieten auch Funktionen, mit denen Unternehmen Daten speichern und verwalten können. Einige Tools bieten beispielsweise Data-Warehousing-Funktionen, mit denen Unternehmen große Datenmengen speichern und analysieren können. Andere Tools bieten Data-Governance-Funktionen, die sicherstellen, dass Daten gemäß den Richtlinien und Vorschriften der Organisation gespeichert und verwaltet werden.
Datenplanungs- und Workflow-Management-Tool
Workflow-Management-Tools sind für die Planung und Überwachung von Datenverarbeitungsaufgaben unerlässlich. Diese Tools bieten die Möglichkeit, eine Reihe zusammenhängender Workflows zu erstellen und Abhängigkeiten zwischen ihnen festzulegen. Sie ermöglichen es Ihnen, den Fortschritt dieser Workflows zu überwachen und sicherzustellen, dass jede Aufgabe effizient und effektiv ausgeführt wird.
Workflow-Management-Tools bieten eine Vielzahl von Vorteilen, z. B. die Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben, die Verbesserung der Datenqualität und die Reduzierung von Verarbeitungsfehlern. Sie können Teams auch dabei helfen, besser zusammenzuarbeiten, indem sie einen gemeinsamen Arbeitsbereich für die Kommunikation und den Austausch von Daten bereitstellen.
Darüber hinaus können diese Tools Ihre Gesamtproduktivität steigern, indem sie es Ihnen ermöglichen, sich auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren und gleichzeitig die geringwertigen zu automatisieren. Sie können Aufgaben priorisieren und sie basierend auf ihrer Dringlichkeit und Wichtigkeit planen.
Data-Governance- und Metadaten-Management-Tools
Metadaten-Management-Tools sind unerlässlich für Organisationen, die mit ihren Daten verknüpfte Metadaten verwalten und steuern müssen. Diese Tools helfen Unternehmen sicherzustellen, dass ihre Daten genau, konsistent und sicher sind, indem sie Funktionen wie Datenherkunft, Qualität und Katalogverwaltung bereitstellen.
Mit Metadaten-Management-Tools können Unternehmen die Herkunft ihrer Daten trac und sicherstellen, dass sie wissen, woher die Daten stammen und wie sie verarbeitet wurden. Dies ist wichtig für Organisationen, die Datenintegrität und trac aufrechterhalten müssen.
Darüber hinaus ermöglichen Metadaten-Management-Tools Unternehmen, die Datenqualität zu verwalten, indem sie Regeln und Metriken für die Datenqualität defi . Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten über verschiedene Quellen und Anwendungen hinweg konsistent und genau sind.
Darüber hinaus stellen Metadaten-Management-Tools Datenkataloge bereit, bei denen es sich um zentralisierte Metadaten-Repositories handelt, die die Datenbestände der Organisation beschreiben. Dies erleichtert es Datenkonsumenten, die benötigten Daten zu finden und zu verstehen, und stellt sicher, dass sie datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage genauer und konsistenter Daten treffen können.
Vorschriften zur Datenorchestrierung
Einige gängige Vorschriften, die für die Datenorchestrierung gelten, umfassen Datenschutzgesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der Europäischen Union, das California Consumer Privacy Act (CCPA) in den Vereinigten Staaten und den Schutz personenbezogener Daten und tron Dokumente Gesetz (PIPEDA) in Kanada. Diese Vorschriften verpflichten Organisationen, sicherzustellen, dass personenbezogene Daten rechtmäßig, transparent und sicher verarbeitet werden.
Die Datenorchestrierung kann Organisationen dabei helfen, diese Vorschriften einzuhalten, indem die Datenverarbeitung automatisiert und manuelle, sich wiederholende Aufgaben eliminiert werden, die zu Fehlern oder Verstößen führen können. Beispielsweise kann die Datenorchestrierung die Datenerfassung, -transformation und -integration über verschiedene Systeme hinweg automatisieren und so sicherstellen, dass Daten konsistent und genau verarbeitet werden.
Darüber hinaus kann die Datenorchestrierung Unternehmen auch dabei helfen, die Datenherkunft trac , was für die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR, CCPA und PIPEDA von entscheidender Bedeutung ist. Die Datenherkunft ermöglicht es Unternehmen, Datenbewegungen über Systeme, Anwendungen und Prozesse hinweg zu trac und sicherzustellen, dass Daten in Übereinstimmung mit Vorschriften verarbeitet werden.
Der aktuelle Markt für Datenorchestrierung
Der Markt für Datenorchestrierung wächst aufgrund der steigenden Nachfrage nach effizienter Datenverwaltung, Integration und Automatisierung in verschiedenen Branchen schnell.
Zu den Schlüsselfaktoren, die das Wachstum des Marktes für Datenorchestrierung vorantreiben, gehören das zunehmende Volumen und die Komplexität der Daten, der Bedarf an Datenverarbeitung in Echtzeit, das Aufkommen von Cloud-basierten Lösungen und die zunehmende Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML)-Technologien.
Darüber hinaus steigt die Nachfrage nach Datenorchestrierungslösungen in verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Telekommunikation. Diese Branchen benötigen effiziente Datenverwaltungslösungen, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen, das Kundenerlebnis zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.
Darüber hinaus erlebt der Markt das Auftreten neuer Akteure und die Konsolidierung bestehender Akteure durch Fusionen und Übernahmen. Zu den Hauptakteuren auf dem Markt für Datenorchestrierung gehören Microsoft, IBM, SAP, Oracle, Talend, Cloudera, matic , Zaloni, Google und AWS.
Die Annahme der Datenorchestrierung beseitigt sich wiederholende Zyklen
Die Einführung von Datenorchestrierung wird bei Unternehmen immer beliebter, da sie sich wiederholende Zyklen beseitigen und Datenworkflows verbessern kann. Die Datenorchestrierung ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenprozesse zu integrieren und zu automatisieren, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert und sich wiederholende Aufgaben eliminiert werden, die zu Fehlern oder Verstößen führen können.
Durch die Automatisierung der Datenerfassung, -transformation und -integration über verschiedene Systeme hinweg stellt die Datenorchestrierung sicher, dass Daten konsistent und genau verarbeitet werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern verringert und die Zeit der Mitarbeiter für strategischere Aufgaben freigesetzt wird. Diese Automatisierung trägt auch zur Verbesserung der Effizienz und Produktivität bei, da die manuelle Datenhandhabung und -verarbeitung entfällt.
Darüber hinaus kann die Datenorchestrierung Unternehmen dabei unterstützen, Datenschutzgesetze und -vorschriften einzuhalten, indem sichergestellt wird, dass personenbezogene Daten rechtmäßig, transparent und sicher verarbeitet werden. Durch trac der Datenherkunft können Unternehmen Datenbewegungen über Systeme, Anwendungen und Prozesse hinweg trac und sicherstellen, dass Daten in Übereinstimmung mit Vorschriften verarbeitet werden.
Anwendungsfälle für die Datenorchestrierung
Hier sind einige gängige Anwendungsfälle für die Datenorchestrierung:
- Pipelines ( trac Datenorchestrierung wird häufig zum Erstellen von ETL-Pipelines verwendet, die Daten von Quellsystemen zu Zielsystemen verschieben und dabei Transformationen durchführen. Diese Pipelines können verwendet werden, um Daten aus mehreren Quellen zu konsolidieren, die Daten zu bereinigen und zu normalisieren und sie für die Analyse oder Berichterstellung vorzubereiten.
- Datenintegration: Datenorchestrierung kann verwendet werden, um Daten aus unterschiedlichen Systemen und Anwendungen wie Datenbanken, APIs und Cloud-Diensten zu integrieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, eine einheitliche Sicht auf ihre Daten zu erhalten und ihre Datenverwaltungsprozesse zu rationalisieren.
- Datenmigration: Die Datenorchestrierung kann verwendet werden, um Daten von einem System oder einer Plattform zu einem anderen zu migrieren, z. B. beim Upgrade auf ein neues System oder beim Verschieben von Daten in die Cloud. Dies kann dazu beitragen, dass Daten effizient und genau migriert werden, mit minimaler Unterbrechung des Geschäftsbetriebs.
- Data Governance: Datenorchestrierung kann verwendet werden, um Data Governance-Richtlinien durchzusetzen, wie z. B. Datenqualitätsprüfungen, Datenherkunftsverfolgung trac Datenzugriffskontrollen. Auf diese Weise können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt und vertrauenswürdig sind und den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.
- Datenverarbeitung in Echtzeit: Die Datenorchestrierung kann verwendet werden, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten, beispielsweise für Streaming-Analysen, IoT-Datenverarbeitung und Betrugserkennung. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen und auf der Grundlage aktueller Informationen schnell Maßnahmen zu ergreifen.
- Datenanreicherung: Datenorchestrierung kann verwendet werden, um Daten mit zusätzlichen Informationen anzureichern, wie z. B. demografische Daten, Kundenprofile oder Produktinformationen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Daten besser zu verstehen und ihre Analyse- und Berichtsfunktionen zu verbessern.
Vorteile der Datenorchestrierung
- Gesteigerte Effizienz: Durch die Automatisierung von Datenworkflows und die Eliminierung manueller Prozesse kann die Datenorchestrierung Unternehmen dabei unterstützen, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Verwaltung ihrer Daten zu reduzieren. Dies kann Ressourcen freisetzen, um sich auf strategischere Initiativen zu konzentrieren.
- Verbesserte Datenqualität: Die Datenorchestrierung kann Unternehmen dabei unterstützen, sicherzustellen, dass ihre Daten genau, konsistent und aktuell sind, indem sie Datenqualitätsprüfungen und andere Data-Governance-Richtlinien durchsetzt.
- Verbesserte Datenintegration: Die Datenorchestrierung kann Unternehmen dabei unterstützen, Daten aus unterschiedlichen Systemen und Anwendungen zu integrieren, eine einheitliche Ansicht ihrer Daten bereitzustellen und den Datenzugriff zu verbessern.
- Schnellere Erkenntnisse: Durch die Ermöglichung von Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit kann die Datenorchestrierung Unternehmen dabei unterstützen, schneller Erkenntnisse zu gewinnen und schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
- Erhöhte Skalierbarkeit: Datenorchestrierung kann Organisationen dabei helfen, ihre Datenverwaltungsprozesse zu skalieren, um wachsende Datenmengen und zunehmende Komplexität zu bewältigen und gleichzeitig Leistung und Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.
- Reduziertes Risiko: Durch die Durchsetzung von Data-Governance-Richtlinien und die Sicherstellung der Datenqualität kann die Datenorchestrierung Unternehmen dabei unterstützen, das Risiko von Datenschutzverletzungen, Compliance-Verstößen und anderen datenbezogenen Problemen zu mindern.
Nachteile der Datenorchestrierung
- Komplexität: Die Datenorchestrierung kann komplex sein und mehrere Systeme, Anwendungen und Datenquellen umfassen. Diese Komplexität kann das Entwerfen, Implementieren und Verwalten von Daten-Workflows erschweren und spezielle Fähigkeiten und Fachkenntnisse erfordern.
- Kosten: Die Implementierung von Datenorchestrierung kann erhebliche Investitionen in Technologie, Infrastruktur und Personal erfordern. Unternehmen müssen möglicherweise in neue Tools, Plattformen und Ressourcen investieren, um die Datenorchestrierung zu unterstützen, was teuer sein kann.
- Sicherheits- und Datenschutzrisiken: Bei der Datenorchestrierung werden sensible Daten über mehrere Systeme und Anwendungen hinweg verschoben und verarbeitet, was Sicherheits- und Datenschutzrisiken mit sich bringen kann. Organisationen müssen sicherstellen, dass geeignete Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sind, um Daten vor unbefugtem Zugriff, Sicherheitsverletzungen und anderen Sicherheitsbedrohungen zu schützen.
- Datensilos: Wenn die Datenorchestrierung nicht richtig konzipiert ist, kann sie Datensilos aufrechterhalten, da Daten nicht über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg integriert werden können. Dies kann den Wert von Daten einschränken und eine datengestützte Entscheidungsfindung behindern.
- Verzögerungen bei der Datenverarbeitung: In einigen Fällen kann die Datenorchestrierung zu Verzögerungen bei der Datenverarbeitung führen, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datenmengen oder komplexen Datenworkflows. Dies kann sich auf die Aktualität und Relevanz von Datenerkenntnissen auswirken.
Fazit
Die Datenorchestrierung ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Unternehmen ihre Daten effektiver und effizienter verwalten können. Es ermöglicht Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit, was zu einer schnelleren Erkenntnisgewinnung führt und es Unternehmen ermöglicht, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Datenanreicherungsfunktionen verbessern auch die Genauigkeit von Datenerkenntnissen, indem sie zusätzlichen Kontext für fundierte Entscheidungen bereitstellen.
Während die Datenorchestrierung erhebliche Investitionen und Fachkenntnisse erfordern kann, kann sie Unternehmen dabei unterstützen, das Risiko von Datenschutzverletzungen und Compliance-Verstößen zu verringern, die Skalierbarkeit zu verbessern und die Effizienz zu steigern.
Trotz einiger potenzieller Nachteile wie Komplexität und Sicherheitsrisiken machen die Vorteile der Datenorchestrierung sie zu einem unschätzbaren Tool für viele Unternehmen, insbesondere für diejenigen, die ihre Daten nutzen möchten, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Mit den richtigen Strategien und Tools können Unternehmen das volle Potenzial der Datenorchestrierung ausschöpfen, um ihre Datenverwaltungsfähigkeiten zu verbessern.
