A orquestração de dados é um processo crucial que agiliza os fluxos de trabalho de dados, automatizando, gerenciando e coordenando tarefas em uma ordem específica para garantir a conclusão bem-sucedida. Sem orquestração de dados, os fluxos de trabalho podem estar sujeitos a erros e funcionar dent independente em silos de dados, especialmente quando seus dados são escalonados.
No entanto, muitas pessoas tendem a confundir orquestração de dados com gerenciamento de configuração ou infraestrutura de dados, o que não é totalmente correto. Portanto, neste artigo, nos aprofundaremos nas especificidades de como as equipes de dados podem usar a orquestração de dados a seu favor.
O que é orquestração de dados?
A orquestração de dados envolve a consolidação de dados de vários locais de armazenamento, como data lakes e armazéns, para torná-los mais acessíveis para análise. Em vez de depender de scripts manuais escritos por cientistas e engenheiros de dados, o software é usado para conectar todas as diferentes plataformas e scripts para processar os dados com eficiência em um formato que pode ser usado por diferentes equipes dentro de uma organização.
A orquestração de dados envolve a criação de pipelines e fluxos de trabalho que movem dados de uma origem para um destino diferente. Isso pode variar desde a execução de tarefas simples em momentos específicos até a automatização e o monitoramento de vários fluxos de trabalho de dados por períodos mais longos, ao mesmo tempo em que lida com possíveis erros e falhas.
À medida que as organizações crescem, a sua gestão de dados precisa de se tornar mais complexa e os seus fluxos de trabalho tornam-se mais sofisticados. Isso pode levar a erros e incompatibilidades que podem ser difíceis de dent e corrigir. A orquestração de dados ajuda dent rapidamente os erros e suas causas principais, permitindo que os fluxos de trabalho de dados funcionem conforme planejado, sem necessidade de reinicialização.
Como a orquestração de dados remove ciclos repetitivos?
A orquestração de dados elimina ciclos repetitivos de diversas maneiras, incluindo:
Automação
A orquestração de dados automatiza vários processos envolvidos no gerenciamento de dados, como ingestão, transformação e armazenamento de dados. Ao automatizar esses processos, a orquestração de dados elimina a necessidade de intervenção manual, reduzindo as chances de erros e inconsistências.
A automação também libera tempo que seria gasto em tarefas repetitivas, permitindo que os analistas de dados se concentrem em tarefas mais críticas, como análise e interpretação de dados.
estandardização
A orquestração de dados envolve a padronização de formatos de dados, convenções de nomenclatura e outros metadados para garantir consistência e integridade. A padronização elimina a necessidade de os analistas de dados gastarem tempo limpando e transformando dados, reduzindo ciclos repetitivos no processo de gerenciamento de dados.
A padronização também garante que os dados sejam processados de forma consistente em diferentes aplicações e sistemas, reduzindo as chances de erros e inconsistências.
Simplificando fluxos de trabalho
A orquestração de dados agiliza os fluxos de trabalho, fornecendo uma plataforma unificada de processamento e análise de dados. Ao centralizar o processamento e a análise de dados, a orquestração de dados elimina a necessidade de os analistas alternarem entre diferentes sistemas e aplicações, reduzindo ciclos repetitivos no processo de gerenciamento de dados.
A simplificação dos fluxos de trabalho também permite que os analistas de dados colaborem de forma mais eficiente, reduzindo as chances de erros e melhorando a qualidade geral da análise de dados.
Ferramentas usadas na orquestração de dados
ETL ( trac , Transform, Load)
trac , transformar e carregar (ETL) é um processo de integração de dados que envolve a combinação de dados de múltiplas fontes em um repositório central, como um data warehouse. O ETL visa transformar dados brutos em dados organizados e estruturados que podem ser usados para análise de dados, aprendizado de máquina e outras aplicações.
O processo ETL começa trac dados de diversas fontes, como bancos de dados, planilhas e arquivos simples. Os dados trac são então transformados usando um conjunto de regras de negócios para limpar, formatar e organizar os dados. Isso garante que os dados sejam consistentes, precisos e prontos para análise.
Após a transformação dos dados, eles são carregados em um data warehouse ou outro sistema de armazenamento para processamento posterior. Os dados podem ser usados para vários aplicativos, incluindo análise de dados, aprendizado de máquina e relatórios.
A análise de dados é uma das principais aplicações do ETL. O ETL permite que os analistas de dados trac insights valiosos e tomem decisões baseadas em dados, transformando dados brutos em dados estruturados. Por exemplo, a análise de dados pode ser usada para prever o resultado de decisões de negócios, gerar relatórios e painéis e dent áreas para melhoria operacional.
Além da análise de dados, o ETL também pode ser usado para aprendizado de máquina. Algoritmos de aprendizado de máquina dependem de dados estruturados de alta qualidade para fazer previsões precisas e automatizar processos. O ETL pode ajudar a garantir que os dados usados para aprendizado de máquina sejam consistentes, precisos e prontos para análise.
Ferramentas de gerenciamento de pipeline de dados
As ferramentas de gerenciamento de pipeline são um componente vital de qualquer organização que lide com grandes quantidades de dados. Essas ferramentas ajudam a gerenciar o fluxo de dados em diferentes estágios de um pipeline, desde a ingestão de dados até o processamento e armazenamento.
Eles são projetados para agilizar o processo de movimentação de dados pelo pipeline, fornecendo recursos integrados de agendamento e monitoramento, garantindo que os dados sejam processados e movidos pelo pipeline no prazo.
O objetivo principal das ferramentas de gerenciamento de pipeline é simplificar o processo de gerenciamento de pipelines de dados. Essas ferramentas oferecem muitos recursos que permitem às organizações criar, gerenciar e otimizar pipelines de dados de forma rápida e eficiente. Por exemplo, algumas ferramentas de gerenciamento de pipeline permitem que os usuários defi fluxos de trabalho e dependências entre diferentes estágios do pipeline, facilitando a garantia de que os dados sejam processados na ordem correta.
Outro recurso essencial das ferramentas de gerenciamento de pipeline é o agendamento. Essas ferramentas permitem que as organizações agendem tarefas de processamento de dados, garantindo que sejam executadas de forma adequada. Isto é particularmente importante para organizações que dependem do processamento de dados em tempo real, onde atrasos podem resultar em perda de oportunidades ou receitas.
O monitoramento também é um recurso crítico das ferramentas de gerenciamento de pipeline. Essas ferramentas fornecem insights em tempo real sobre o desempenho dos pipelines de dados, permitindo que as organizações dent e resolvam problemas rapidamente. Isso ajuda a garantir que os dados sejam processados e movidos pelo pipeline de forma eficiente, sem interrupções ou atrasos.
As ferramentas de gerenciamento de pipeline também oferecem recursos que permitem às organizações armazenar e gerenciar dados. Por exemplo, algumas ferramentas fornecem capacidades de armazenamento de dados, permitindo que as organizações armazenem e analisem grandes quantidades de dados. Outras ferramentas oferecem recursos de governança de dados, garantindo que os dados sejam armazenados e gerenciados de acordo com as políticas e regulamentos organizacionais.
Ferramenta de agendamento de dados e gerenciamento de fluxo de trabalho
As ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho são essenciais para agendar e supervisionar tarefas de processamento de dados. Essas ferramentas fornecem a capacidade de criar uma série de fluxos de trabalho inter-relacionados e definir dependências entre eles. Eles permitem monitorar o andamento desses fluxos de trabalho, garantindo que cada tarefa seja executada de forma eficiente e eficaz.
As ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho oferecem uma ampla gama de benefícios, como automatizar tarefas repetitivas e demoradas, melhorar a qualidade dos dados e reduzir erros no processamento. Eles também podem ajudar as equipes a colaborar melhor, fornecendo um espaço de trabalho compartilhado para comunicação e compartilhamento de dados.
Além disso, essas ferramentas podem aumentar sua produtividade geral, permitindo que você se concentre em tarefas de alto valor e, ao mesmo tempo, automatize as de baixo valor. Você pode priorizar tarefas e agendá-las com base em sua urgência e importância.
Ferramentas de governança de dados e gerenciamento de metadados
As ferramentas de gerenciamento de metadados são essenciais para organizações que devem gerenciar e controlar os metadados associados aos seus dados. Essas ferramentas ajudam as organizações a garantir que seus dados sejam precisos, consistentes e seguros, fornecendo recursos como linhagem de dados, qualidade e gerenciamento de catálogo.
Com ferramentas de gestão de metadados, as organizações podem trac a origem dos seus dados, garantindo que sabem de onde vieram os dados e como foram processados. Isto é importante para organizações que precisam manter a integridade e trac dos dados.
Além disso, as ferramentas de gerenciamento de metadados permitem que as organizações gerenciem a qualidade dos dados, defi regras e métricas de qualidade de dados. Isso garante que os dados sejam consistentes e precisos em diferentes fontes e aplicações.
Além disso, as ferramentas de gerenciamento de metadados fornecem catálogos de dados, que são repositórios centralizados de metadados que descrevem os ativos de dados da organização. Isso torna mais fácil para os consumidores encontrarem e compreenderem os dados de que precisam, garantindo que possam tomar decisões baseadas em dados precisos e consistentes.
Regulamentos sobre orquestração de dados
Algumas regulamentações comuns que se aplicam à orquestração de dados incluem leis de privacidade de dados, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na União Europeia, a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) nos Estados Unidos e a Lei de Proteção de Informações Pessoais e Documentos tron . Act (PIPEDA) no Canadá. Esses regulamentos exigem que as organizações garantam que os dados pessoais sejam processados de forma legal, transparente e segura.
A orquestração de dados pode ajudar as organizações a cumprir essas regulamentações, automatizando o processamento de dados e eliminando tarefas manuais e repetitivas que podem levar a erros ou à não conformidade. Por exemplo, a orquestração de dados pode automatizar a ingestão, transformação e integração de dados em vários sistemas, garantindo que os dados sejam processados de forma consistente e precisa.
Além disso, a orquestração de dados também pode ajudar as organizações trac a linhagem dos dados, o que é crucial para a conformidade com regulamentações como GDPR, CCPA e PIPEDA. A linhagem de dados permite que as organizações trac a movimentação de dados entre sistemas, aplicativos e processos, garantindo que os dados sejam processados em conformidade com as regulamentações.
O mercado atual de orquestração de dados
O mercado de orquestração de dados está crescendo rapidamente devido à crescente demanda por gerenciamento, integração e automação eficiente de dados em vários setores.
Os principais fatores que impulsionam o crescimento do mercado de orquestração de dados incluem o crescente volume e complexidade dos dados, a necessidade de processamento de dados em tempo real, o surgimento de soluções baseadas em nuvem e a crescente adoção de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina. (ML) tecnologias.
Além disso, a procura por soluções de orquestração de dados está a aumentar em vários setores, incluindo cuidados de saúde, finanças, retalho e telecomunicações. Esses setores exigem soluções eficientes de gerenciamento de dados para garantir a conformidade regulatória, melhorar a experiência do cliente e impulsionar a eficiência operacional.
Além disso, o mercado está a assistir ao surgimento de novos intervenientes e à consolidação dos intervenientes existentes através de fusões e aquisições. Os principais players que operam no mercado de orquestração de dados incluem Microsoft, IBM, SAP, Oracle, Talend, Cloudera, matic , Zaloni, Google e AWS.
A adoção da orquestração de dados elimina ciclos repetitivos
A adoção da orquestração de dados está se tornando cada vez mais popular entre as organizações devido à sua capacidade de remover ciclos repetitivos e melhorar os fluxos de trabalho de dados. A orquestração de dados permite que as organizações integrem e automatizem os seus processos de dados, reduzindo a necessidade de intervenção manual e eliminando tarefas repetitivas que podem levar a erros ou não conformidades.
Ao automatizar a ingestão, transformação e integração de dados em vários sistemas, a orquestração de dados garante que os dados sejam processados de forma consistente e precisa, reduzindo a probabilidade de erros e liberando tempo da equipe para tarefas mais estratégicas. Essa automação também ajuda a melhorar a eficiência e a produtividade, eliminando a necessidade de manipulação e processamento manual de dados.
Além disso, a orquestração de dados pode ajudar as organizações a cumprir as leis e regulamentos de privacidade, garantindo que os dados pessoais sejam processados de forma legal, transparente e segura. Ao trac a linhagem de dados, as organizações podem trac a movimentação de dados entre sistemas, aplicativos e processos, garantindo que os dados sejam processados em conformidade com as regulamentações.
Casos de uso de orquestração de dados
Aqui estão alguns casos de uso comuns para orquestração de dados:
- ETL (Extract trac Transform, Load): a orquestração de dados é frequentemente usada para construir pipelines ETL que movem dados dos sistemas de origem para os sistemas de destino enquanto executam transformações ao longo do caminho. Esses pipelines podem ser usados para consolidar dados de diversas fontes, limpar e normalizar os dados e prepará-los para análise ou geração de relatórios.
- Integração de dados: a orquestração de dados pode ser usada para integrar dados de sistemas e aplicações diferentes, como bancos de dados, APIs e serviços em nuvem. Isso pode ajudar as organizações a obter uma visão unificada de seus dados e a simplificar seus processos de gerenciamento de dados.
- Migração de dados: a orquestração de dados pode ser usada para migrar dados de um sistema ou plataforma para outro, como ao atualizar para um novo sistema ou mover dados para a nuvem. Isto pode ajudar a garantir que os dados sejam migrados de forma eficiente e precisa, com interrupção mínima nas operações comerciais.
- Governança de dados: a orquestração de dados pode ser usada para impor políticas de governança de dados, como verificações de qualidade de dados, trac e controles de acesso a dados. Isso pode ajudar as organizações a garantir que seus dados sejam precisos, confiáveis e estejam em conformidade com os requisitos regulamentares.
- Processamento de dados em tempo real: a orquestração de dados pode ser usada para processar dados em tempo real, como para análise de streaming, processamento de dados IoT e detecção de fraudes. Isso pode ajudar as organizações a obter insights e agir rapidamente com base em informações atualizadas.
- Enriquecimento de dados: a orquestração de dados pode ser usada para enriquecer os dados com informações adicionais, como dados demográficos, perfis de clientes ou informações de produtos. Isto pode ajudar as organizações a compreender melhor os seus dados e a melhorar as suas capacidades analíticas e de relatórios.
Benefícios da orquestração de dados
- Maior eficiência: Ao automatizar fluxos de trabalho de dados e eliminar processos manuais, a orquestração de dados pode ajudar as organizações a reduzir o tempo e o esforço necessários para gerenciar seus dados. Isso pode liberar recursos para focar em iniciativas mais estratégicas.
- Melhor qualidade de dados: a orquestração de dados pode ajudar as organizações a garantir que seus dados sejam precisos, consistentes e atualizados, aplicando verificações de qualidade de dados e outras políticas de governança de dados.
- Integração de dados aprimorada: a orquestração de dados pode ajudar as organizações a integrar dados de sistemas e aplicativos diferentes, fornecendo uma visão unificada de seus dados e melhorando a acessibilidade dos dados.
- Tempo de obtenção de insights mais rápido: ao permitir processamento e análise de dados em tempo real, a orquestração de dados pode ajudar as organizações a obter insights mais rapidamente, tomando decisões mais rápidas e informadas.
- Maior escalabilidade: a orquestração de dados pode ajudar as organizações a dimensionar seus processos de gerenciamento de dados para lidar com volumes crescentes de dados e complexidade crescente, mantendo o desempenho e a confiabilidade.
- Risco reduzido: Ao aplicar políticas de governança de dados e garantir a qualidade dos dados, a orquestração de dados pode ajudar as organizações a mitigar o risco de violações de dados, violações de conformidade e outros problemas relacionados aos dados.
Desvantagens da orquestração de dados
- Complexidade: a orquestração de dados pode ser complexa, envolvendo vários sistemas, aplicativos e fontes de dados. Essa complexidade pode dificultar o projeto, a implementação e a manutenção de fluxos de trabalho de dados e pode exigir habilidades e conhecimentos especializados.
- Custo: A implementação da orquestração de dados pode exigir investimentos significativos em tecnologia, infraestrutura e pessoal. As organizações podem precisar investir em novas ferramentas, plataformas e recursos para apoiar a orquestração de dados, o que pode ser caro.
- Riscos de segurança e privacidade: a orquestração de dados envolve a movimentação e o processamento de dados confidenciais em vários sistemas e aplicações, o que pode criar riscos de segurança e privacidade. As organizações devem garantir que medidas de segurança adequadas sejam implementadas para proteger os dados contra acesso não autorizado, violações e outras ameaças à segurança.
- Silos de dados: se não for projetada adequadamente, a orquestração de dados pode perpetuar silos de dados ao não conseguir integrar dados em diferentes sistemas e aplicações. Isto pode limitar o valor dos dados e dificultar a tomada de decisões baseada em dados.
- Atrasos no processamento de dados: Em alguns casos, a orquestração de dados pode introduzir atrasos no processamento de dados, especialmente quando se trabalha com grandes volumes de dados ou fluxos de trabalho de dados complexos. Isso pode afetar a oportunidade e a relevância dos insights dos dados.
Conclusão
A orquestração de dados é uma ferramenta poderosa para ajudar as organizações a gerenciar seus dados de maneira mais eficaz e eficiente. Ele permite processamento e análise de dados em tempo real, levando a um tempo de obtenção de insights mais rápido, permitindo que as organizações tomem decisões informadas rapidamente. Os recursos de enriquecimento de dados também melhoram a precisão dos insights de dados, fornecendo contexto adicional para informar as decisões.
Embora a orquestração de dados possa exigir investimentos e conhecimentos significativos, ela pode ajudar as organizações a reduzir o risco de violações e violações de conformidade, melhorar a escalabilidade e aumentar a eficiência.
Apesar de algumas desvantagens potenciais, como a complexidade e os riscos de segurança, os benefícios da orquestração de dados fazem dela uma ferramenta inestimável para muitas organizações, especialmente aquelas que procuram aproveitar os seus dados para obter melhores resultados.
Com as estratégias e ferramentas certas implementadas, as organizações podem desbloquear todo o potencial da orquestração de dados para melhorar as suas capacidades de gestão de dados.
