¿Cómo elimina la orquestación de datos los ciclos repetitivos?

La orquestación de datos es un proceso crucial que agiliza los flujos de trabajo de datos al automatizar, administrar y coordinar tareas en un orden específico para garantizar una finalización exitosa. Sin orquestación de datos, los flujos de trabajo pueden ser propensos a errores y funcionardentindependiente en silos de datos, especialmente cuando sus datos escalan.

Sin embargo, muchas personas tienden a confundir la orquestación de datos con la gestión de la configuración o la infraestructura de datos, lo cual no es del todo exacto. Por lo tanto, en este artículo, profundizaremos en los detalles de cómo los equipos de datos pueden usar la orquestación de datos para su beneficio.

¿Qué es la orquestación de datos?

La orquestación de datos implica la consolidación de datos de varias ubicaciones de almacenamiento, como lagos de datos y almacenes, para hacerlos más accesibles para el análisis. En lugar de depender de scripts manuales escritos por científicos e ingenieros de datos, el software se usa para conectar todas las diferentes plataformas y scripts para procesar de manera eficiente los datos en un formato que pueden usar diferentes equipos dentro de una organización.

La orquestación de datos implica la creación de canalizaciones y flujos de trabajo que mueven datos de un origen a un destino diferente. Esto puede variar desde la ejecución de tareas simples en momentos específicos hasta la automatización y el monitoreo de múltiples flujos de trabajo de datos durante períodos más largos mientras se manejan posibles errores y fallas.

A medida que las organizaciones crecen, su gestión de datos debe volverse más compleja y sus flujos de trabajo más sofisticados. Esto puede generar errores e incompatibilidades que pueden ser difíciles dedenty corregir. La orquestación de datos ayuda adentrápidamente los errores y sus causas principales, lo que permite que los flujos de trabajo de datos funcionen según lo previsto sin reiniciar.

¿Cómo elimina la orquestación de datos los ciclos repetitivos?

La orquestación de datos elimina los ciclos repetitivos de varias maneras, entre ellas:

Automatización

La orquestación de datos automatiza varios procesos relacionados con la gestión de datos, como la ingesta, la transformación y el almacenamiento de datos. Al automatizar estos procesos, la orquestación de datos elimina la necesidad de intervención manual, lo que reduce las posibilidades de errores e inconsistencias.

La automatización también libera tiempo que se habría dedicado a tareas repetitivas, lo que permite a los analistas de datos concentrarse en tareas más críticas, como el análisis y la interpretación de datos.

Estandarización

La orquestación de datos implica la estandarización de formatos de datos, convenciones de nomenclatura y otros metadatos para garantizar la coherencia y la integridad. La estandarización elimina la necesidad de que los analistas de datos dediquen tiempo a limpiar y transformar los datos, lo que reduce los ciclos repetitivos en el proceso de gestión de datos.

La estandarización también garantiza que los datos se procesen de manera consistente en diferentes aplicaciones y sistemas, lo que reduce las posibilidades de errores e inconsistencias.

Optimización de flujos de trabajo

La orquestación de datos agiliza los flujos de trabajo al proporcionar una plataforma unificada de procesamiento y análisis de datos. Al centralizar el procesamiento y el análisis de datos, la orquestación de datos elimina la necesidad de que los analistas cambien entre diferentes sistemas y aplicaciones, lo que reduce los ciclos repetitivos en el proceso de administración de datos.

La optimización de los flujos de trabajo también permite a los analistas de datos colaborar de manera más eficiente, lo que reduce las posibilidades de errores y mejora la calidad general del análisis de datos.

Herramientas utilizadas en la orquestación de datos

ETL (trac, Transformación, Carga)

trac, transformar y cargar (ETL) es un proceso de integración de datos que implica la combinación de datos de múltiples fuentes en un depósito central, como un almacén de datos. ETL tiene como objetivo transformar datos sin procesar en datos organizados y estructurados que se pueden usar para análisis de datos, aprendizaje automático y otras aplicaciones.

El proceso ETL comienza con latracde datos de varias fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo y archivos planos. Luego, los datostracse transforman utilizando un conjunto de reglas comerciales para limpiar, formatear y organizar los datos. Esto garantiza que los datos sean coherentes, precisos y estén listos para el análisis.

Una vez que los datos se han transformado, se cargan en un almacén de datos u otro sistema de almacenamiento para su posterior procesamiento. Los datos se pueden usar para varias aplicaciones, incluido el análisis de datos, el aprendizaje automático y la generación de informes.

El análisis de datos es una de las principales aplicaciones de ETL. ETL permite a los analistas de datostracinformación valiosa y tomar decisiones basadas en datos mediante la transformación de datos sin procesar en datos estructurados. Por ejemplo, el análisis de datos se puede utilizar para predecir el resultado de las decisiones empresariales, generar informes y paneles edentáreas de mejora operativa.

Además del análisis de datos, ETL también se puede utilizar para el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en datos estructurados de alta calidad para hacer predicciones precisas y automatizar procesos. ETL puede ayudar a garantizar que los datos utilizados para el aprendizaje automático sean coherentes, precisos y estén listos para el análisis.

Herramientas de administración de canalización de datos

Las herramientas de administración de canalizaciones son un componente vital de cualquier organización que maneje grandes cantidades de datos. Estas herramientas ayudan a administrar el flujo de datos a través de diferentes etapas de una canalización, desde la ingesta de datos hasta el procesamiento y el almacenamiento.

Están diseñados para agilizar el proceso de mover datos a través de la canalización al proporcionar capacidades integradas de programación y monitoreo, asegurando que los datos se procesen y muevan a través de la canalización a tiempo.

El objetivo principal de las herramientas de gestión de canalizaciones es simplificar el proceso de gestión de canalizaciones de datos. Estas herramientas ofrecen muchas funciones que permiten a las organizaciones crear, administrar y optimizar canalizaciones de datos de manera rápida y eficiente. Por ejemplo, algunas herramientas de administración de canalizaciones permiten a los usuarios definir flujos de trabajo y dependencias entre las diferentes etapas de la canalización, lo que facilita garantizar que los datos se procesen en el orden correcto.

Otra característica esencial de las herramientas de administración de tuberías es la programación. Estas herramientas permiten a las organizaciones programar tareas de procesamiento de datos, asegurando que se ejecuten de manera adecuada. Esto es especialmente importante para las organizaciones que dependen del procesamiento de datos en tiempo real, donde los retrasos pueden provocar la pérdida de oportunidades o ingresos.

El monitoreo también es una característica crítica de las herramientas de administración de tuberías. Estas herramientas brindan información en tiempo real sobre el rendimiento de las canalizaciones de datos, lo que permite a las organizacionesdenty resolver problemas rápidamente. Esto ayuda a garantizar que los datos se procesen y muevan a través de la canalización de manera eficiente, sin interrupciones ni demoras.

Las herramientas de administración de canalizaciones también ofrecen características que permiten a las organizaciones almacenar y administrar datos. Por ejemplo, algunas herramientas brindan capacidades de almacenamiento de datos, lo que permite a las organizaciones almacenar y analizar grandes cantidades de datos. Otras herramientas ofrecen funciones de gobierno de datos, lo que garantiza que los datos se almacenen y administren de acuerdo con las políticas y regulaciones de la organización.

Herramienta de gestión de flujo de trabajo y programación de datos

Las herramientas de gestión del flujo de trabajo son esenciales para programar y supervisar las tareas de procesamiento de datos. Estas herramientas brindan la capacidad de crear una serie de flujos de trabajo interrelacionados y establecer dependencias entre ellos. Le permiten monitorear el progreso de estos flujos de trabajo, asegurando que cada tarea se ejecute de manera eficiente y efectiva.

Las herramientas de gestión del flujo de trabajo ofrecen una amplia gama de ventajas, como la automatización de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, la mejora de la calidad de los datos y la reducción de errores en el procesamiento. También pueden ayudar a los equipos a colaborar mejor al proporcionar un espacio de trabajo compartido para comunicarse y compartir datos.

Además, estas herramientas pueden mejorar su productividad general al permitirle concentrarse en tareas de alto valor mientras automatiza las de bajo valor. Puede priorizar tareas y programarlas en función de su urgencia e importancia.

Herramientas de gobierno de datos y gestión de metadatos

Las herramientas de administración de metadatos son esenciales para las organizaciones que deben administrar y controlar los metadatos asociados con sus datos. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a garantizar que sus datos sean precisos, consistentes y seguros al proporcionar capacidades como el linaje de datos, la calidad y la gestión de catálogos.

Con las herramientas de gestión de metadatos, las organizaciones pueden tracel origen de sus datos, asegurándose de saber de dónde provienen y cómo se han procesado. Esto es importante para las organizaciones que necesitan mantener la integridad y tracde los datos.

Además, las herramientas de gestión de metadatos permiten a las organizaciones gestionar la calidad de los datos defireglas y métricas de calidad de datos. Esto garantiza que los datos sean consistentes y precisos en diferentes fuentes y aplicaciones.

Además, las herramientas de gestión de metadatos proporcionan catálogos de datos, que son repositorios de metadatos centralizados que describen los activos de datos de la organización. Esto facilita que los consumidores de datos encuentren y comprendan los datos que necesitan, lo que garantiza que puedan tomar decisiones basadas en datos precisos y consistentes.

Normativa sobre orquestación de datos 

Algunas regulaciones comunes que se aplican a la orquestación de datos incluyen leyes de privacidad de datos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en la Unión Europea, la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) en los Estados Unidos y la Ley de Protección de Información Personal y Documentostron. (PIPEDA) en Canadá. Estas regulaciones requieren que las organizaciones garanticen que los datos personales se procesen de manera legal, transparente y segura.

La orquestación de datos puede ayudar a las organizaciones a cumplir con estas reglamentaciones mediante la automatización del procesamiento de datos y la eliminación de tareas manuales y repetitivas que pueden generar errores o incumplimiento. Por ejemplo, la orquestación de datos puede automatizar la ingesta, la transformación y la integración de datos en varios sistemas, lo que garantiza que los datos se procesen de forma coherente y precisa.

Además, la orquestación de datos también puede ayudar a las organizaciones tracel linaje de datos, lo cual es crucial para el cumplimiento de regulaciones como GDPR, CCPA y PIPEDA. El linaje de datos permite a las organizaciones tracel movimiento de datos a través de sistemas, aplicaciones y procesos, asegurando que los datos se procesen de conformidad con las regulaciones.

El mercado actual de orquestación de datos 

El mercado de orquestación de datos está creciendo rápidamente debido a la creciente demanda de gestión, integración y automatización de datos eficientes en varias industrias. 

Los factores clave que impulsan el crecimiento del mercado de orquestación de datos incluyen el aumento del volumen y la complejidad de los datos, la necesidad de procesamiento de datos en tiempo real, la aparición de soluciones basadas en la nube y la creciente adopción de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. (ML) tecnologías.

Además, la demanda de soluciones de orquestación de datos está aumentando en varias industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y las telecomunicaciones. Estas industrias requieren soluciones de gestión de datos eficientes para garantizar el cumplimiento normativo, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la eficiencia operativa.

Además, el mercado está presenciando la aparición de nuevos jugadores y la consolidación de los jugadores existentes a través de fusiones y adquisiciones. Los jugadores clave que operan en el mercado de orquestación de datos incluyen Microsoft, IBM, SAP, Oracle, Talend, Cloudera,matic, Zaloni, Google y AWS.

La adopción de la orquestación de datos elimina los ciclos repetitivos

La adopción de la orquestación de datos es cada vez más popular entre las organizaciones debido a su capacidad para eliminar ciclos repetitivos y mejorar los flujos de trabajo de datos. La orquestación de datos permite a las organizaciones integrar y automatizar sus procesos de datos, reduciendo la necesidad de intervención manual y eliminando tareas repetitivas que pueden generar errores o incumplimiento.

Al automatizar la ingesta, la transformación y la integración de datos en varios sistemas, la orquestación de datos garantiza que los datos se procesen de forma coherente y precisa, lo que reduce la probabilidad de errores y libera tiempo del personal para tareas más estratégicas. Esta automatización también ayuda a mejorar la eficiencia y la productividad, eliminando la necesidad del manejo y procesamiento manual de datos.

Además, la orquestación de datos puede ayudar a las organizaciones a cumplir con las leyes y regulaciones de privacidad al garantizar que los datos personales se procesen de manera legal, transparente y segura. Al tracel linaje de datos, las organizaciones pueden tracel movimiento de datos a través de sistemas, aplicaciones y procesos, asegurando que los datos se procesen de acuerdo con las regulaciones.

Casos de uso de orquestación de datos

Estos son algunos casos de uso comunes para la orquestación de datos:

• ETL (extracción trac transformación, carga): la orquestación de datos se usa a menudo para crear canalizaciones ETL que mueven datos de los sistemas de origen a los sistemas de destino mientras realizan transformaciones en el camino. Estas canalizaciones se pueden usar para consolidar datos de múltiples fuentes, limpiar y normalizar los datos y prepararlos para análisis o informes.
• Integración de datos: la orquestación de datos se puede utilizar para integrar datos de sistemas y aplicaciones dispares, como bases de datos, API y servicios en la nube. Esto puede ayudar a las organizaciones a obtener una vista unificada de sus datos y optimizar sus procesos de gestión de datos.
• Migración de datos: la orquestación de datos se puede usar para migrar datos de un sistema o plataforma a otro, como cuando se actualiza a un nuevo sistema o se mueven datos a la nube. Esto puede ayudar a garantizar que los datos se migren de manera eficiente y precisa, con una interrupción mínima de las operaciones comerciales.
• Gobierno de datos: la orquestación de datos se puede utilizar para hacer cumplir las políticas de gobierno de datos, como controles de calidad de datos, trac y controles de acceso a datos. Esto puede ayudar a las organizaciones a garantizar que sus datos sean precisos, confiables y cumplan con los requisitos normativos.
• Procesamiento de datos en tiempo real: la orquestación de datos se puede utilizar para procesar datos en tiempo real, como análisis de transmisión, procesamiento de datos de IoT y detección de fraude. Esto puede ayudar a las organizaciones a obtener información y tomar medidas rápidamente en función de la información actualizada.
• Enriquecimiento de datos: la orquestación de datos se puede utilizar para enriquecer los datos con información adicional, como datos demográficos, perfiles de clientes o información de productos. Esto puede ayudar a las organizaciones a comprender mejor sus datos y mejorar sus capacidades de análisis e informes.

Beneficios de la orquestación de datos

• Mayor eficiencia: al automatizar los flujos de trabajo de datos y eliminar los procesos manuales, la orquestación de datos puede ayudar a las organizaciones a reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para administrar sus datos. Esto puede liberar recursos para centrarse en iniciativas más estratégicas.
• Calidad de datos mejorada: la orquestación de datos puede ayudar a las organizaciones a garantizar que sus datos sean precisos, consistentes y actualizados mediante la aplicación de controles de calidad de datos y otras políticas de gobierno de datos.
• Integración de datos mejorada: la orquestación de datos puede ayudar a las organizaciones a integrar datos de sistemas y aplicaciones dispares, proporcionando una vista unificada de sus datos y mejorando la accesibilidad de los mismos.
• Tiempo de obtención de conocimientos más rápido: al permitir el procesamiento y análisis de datos en tiempo real, la orquestación de datos puede ayudar a las organizaciones a obtener conocimientos más rápidamente, tomando decisiones más rápidas e informadas.
• Mayor escalabilidad: la orquestación de datos puede ayudar a las organizaciones a escalar sus procesos de administración de datos para manejar volúmenes crecientes de datos y una complejidad cada vez mayor, manteniendo el rendimiento y la confiabilidad.
• Riesgo reducido: al hacer cumplir las políticas de gobierno de datos y garantizar la calidad de los datos, la orquestación de datos puede ayudar a las organizaciones a mitigar el riesgo de violaciones de datos, violaciones de cumplimiento y otros problemas relacionados con los datos.

Desventajas de la orquestación de datos

• Complejidad: la orquestación de datos puede ser compleja e involucrar múltiples sistemas, aplicaciones y fuentes de datos. Esta complejidad puede dificultar el diseño, la implementación y el mantenimiento de flujos de trabajo de datos y puede requerir habilidades y conocimientos especializados.
• Costo: la implementación de la orquestación de datos puede requerir una importante inversión en tecnología, infraestructura y personal. Es posible que las organizaciones deban invertir en nuevas herramientas, plataformas y recursos para respaldar la orquestación de datos, lo que puede resultar costoso.
• Riesgos de seguridad y privacidad: la orquestación de datos implica mover y procesar datos confidenciales a través de múltiples sistemas y aplicaciones, lo que puede crear riesgos de seguridad y privacidad. Las organizaciones deben asegurarse de que se implementen las medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos del acceso no autorizado, las infracciones y otras amenazas de seguridad.
• Silos de datos: si no se diseña correctamente, la orquestación de datos puede perpetuar los silos de datos al no poder integrar los datos en diferentes sistemas y aplicaciones. Esto puede limitar el valor de los datos y dificultar la toma de decisiones basada en datos.
• Retrasos en el procesamiento de datos: en algunos casos, la orquestación de datos puede generar retrasos en el procesamiento de datos, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos o flujos de trabajo de datos complejos. Esto puede afectar la puntualidad y la relevancia de los conocimientos de los datos.

Conclusión

La orquestación de datos es una herramienta poderosa para ayudar a las organizaciones a administrar sus datos de manera más efectiva y eficiente. Permite el procesamiento y análisis de datos en tiempo real, lo que conduce a un tiempo de comprensión más rápido, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas rápidamente. Las capacidades de enriquecimiento de datos también mejoran la precisión de los conocimientos de datos al proporcionar un contexto adicional para informar las decisiones.

Si bien la orquestación de datos puede requerir una inversión y experiencia significativas, puede ayudar a las organizaciones a reducir el riesgo de infracciones y violaciones de cumplimiento, mejorar la escalabilidad y aumentar la eficiencia.

A pesar de algunos inconvenientes potenciales, como la complejidad y los riesgos de seguridad, los beneficios de la orquestación de datos la convierten en una herramienta invaluable para muchas organizaciones, especialmente aquellas que buscan aprovechar sus datos para generar mejores resultados.

Con las estrategias y herramientas adecuadas, las organizaciones pueden desbloquear todo el potencial de la orquestación de datos para mejorar sus capacidades de gestión de datos.