数据编排是一个关键过程，它通过按特定顺序自动化、管理和协调任务来简化数据工作流程，以确保成功完成。 如果没有数据编排，工作流程可能容易出错并且在数据孤岛中dent工作，尤其是当数据扩展时。
然而，许多人往往将数据编排与配置管理或数据基础架构混淆，这并不完全准确。 因此，在本文中，我们将更深入地探讨数据团队如何利用数据编排来发挥其优势的细节。
什么是数据编排？
数据编排涉及整合来自不同存储位置（例如数据湖和仓库）的数据，以使其更易于分析。 该软件不依赖于数据科学家和工程师编写的手动脚本，而是用于将所有不同的平台和脚本连接在一起，以有效地将数据处理成可供组织内不同团队使用的格式。
数据编排涉及创作将数据从源移动到不同目的地的管道和工作流。 其范围包括从在特定时间执行简单任务到在较长时间内自动化和监控多个数据工作流程，同时处理潜在的错误和故障。
随着组织的发展，他们的数据管理需要变得更加复杂，他们的工作流程也变得更加复杂。 这可能会导致错误和不兼容性，从而dent识别和修复。 数据编排有助于快速dent错误及其根本原因，使数据工作流能够按预期运行而无需重新启动。
数据编排如何消除重复循环？
数据编排通过多种方式消除重复周期，包括：
自动化
数据编排自动化了数据管理中涉及的多个流程，例如数据摄取、转换和存储。 通过自动化这些流程，数据编排消除了手动干预的需要，减少了错误和不一致的机会。
自动化还节省了用于重复性任务的时间，使数据分析师能够专注于更关键的任务，例如数据分析和解释。
标准化
数据编排涉及标准化数据格式、命名约定和其他元数据，以确保一致性和完整性。 标准化使数据分析师无需花费时间清理和转换数据，从而减少数据管理过程中的重复周期。
标准化还确保不同应用程序和系统之间的数据处理一致，从而减少出现错误和不一致的机会。
简化工作流程
数据编排通过提供统一的数据处理和分析平台来简化工作流程。 通过集中数据处理和分析，数据编排消除了分析师在不同系统和应用程序之间切换的需要，减少了数据管理过程中的重复周期。
简化工作流程还使数据分析师能够更有效地协作，减少出错的机会并提高数据分析的整体质量。
数据编排中使用的工具
ETL（trac、转换、加载）
trac、转换和加载 (ETL) 是一个数据集成过程，涉及将来自多个源的数据组合到一个中央存储库（例如数据仓库）中。 ETL 旨在将原始数据转换为有组织的结构化数据，可用于数据分析、机器学习和其他应用程序。
ETL 过程首先从各种来源（例如数据库、电子表格和平面文件）trac数据。 然后使用一组业务规则对trac的数据进行转换，以清理、格式化和组织数据。 这可确保数据一致、准确并可供分析。
数据转换后，将被加载到数据仓库或另一个存储系统中以进行进一步处理。 这些数据可用于各种应用，包括数据分析、机器学习和报告。
数据分析是 ETL 的主要应用之一。 ETL 使数据分析师能够通过将原始数据转换为结构化数据来trac有价值的见解并做出数据驱动的决策。 例如，数据分析可用于预测业务决策的结果、生成报告和仪表板以及dent需要改进的领域。
除了数据分析之外，ETL 还可以用于机器学习。 机器学习算法依靠高质量的结构化数据来做出准确的预测和自动化流程。 ETL 可以帮助确保用于机器学习的数据一致、准确并可供分析。
数据管道管理工具
管道管理工具是任何处理大量数据的组织的重要组成部分。 这些工具有助于管理管道不同阶段的数据流，从数据摄取到处理和存储。
它们旨在通过提供内置的调度和监控功能来简化通过管道移动数据的过程，确保数据按时处理并通过管道移动。
管道管理工具的主要目标是简化管理数据管道的过程。 这些工具提供了许多功能，使组织能够快速有效地创建、管理和优化数据管道。 例如，一些管道管理工具允许用户defi不同管道阶段之间的工作流程和依赖关系，从而轻松确保以正确的顺序处理数据。
管道管理工具的另一个基本功能是调度。 这些工具使组织能够安排数据处理任务，确保它们正确执行。 这对于依赖实时数据处理的组织尤其重要，因为延迟可能会导致机会或收入的损失。
监控也是管道管理工具的一个重要功能。 这些工具提供对数据管道性能的实时洞察，使组织能够快速dent和解决问题。 这有助于确保数据在管道中高效处理和移动，而不会中断或延迟。
管道管理工具还提供允许组织存储和管理数据的功能。 例如，一些工具提供数据仓库功能，允许组织存储和分析大量数据。 其他工具提供数据治理功能，确保根据组织政策和法规存储和管理数据。
数据调度和工作流程管理工具
工作流管理工具对于调度和监督数据处理任务至关重要。 这些工具提供了创建一系列相互关联的工作流程并设置它们之间的依赖关系的能力。 它们使您能够监控这些工作流程的进度，确保每项任务高效且有效地执行。
工作流管理工具具有广泛的优势，例如自动执行重复且耗时的任务、提高数据质量以及减少处理错误。 它们还可以通过提供共享工作空间来沟通和共享数据，帮助团队更好地协作。
此外，这些工具可以让您专注于高价值任务，同时自动化低价值任务，从而提高您的整体生产力。 您可以根据任务的紧迫性和重要性来确定任务的优先级并安排它们。
数据治理和元数据管理工具
元数据管理工具对于必须管理和治理与其数据相关的元数据的组织来说至关重要。 这些工具通过提供数据沿袭、质量和目录管理等功能，帮助组织确保其数据准确、一致和安全。
借助元数据管理工具，组织可以trac数据的来源，确保他们知道数据来自何处以及如何处理。 这对于需要维护数据完整性和trac的组织来说非常重要。
此外，元数据管理工具使组织能够通过defi数据质量规则和指标来管理数据质量。 这确保了不同来源和应用程序中的数据一致且准确。
此外，元数据管理工具提供数据目录，这是描述组织数据资产的集中元数据存储库。 这使数据消费者可以轻松查找和理解他们所需的数据，确保他们能够根据准确且一致的数据做出数据驱动的决策。
数据编排规定
适用于数据编排的一些常见法规包括数据隐私法，例如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)、美国的《加州消费者隐私法》(CCPA) 以及《个人信息保护和tron文档》加拿大法案 (PIPEDA)。 这些法规要求组织确保合法、透明和安全地处理个人数据。
数据编排可以通过自动化数据处理并消除可能导致错误或不合规的手动重复性任务来帮助组织遵守这些法规。 例如，数据编排可以跨各种系统自动进行数据摄取、转换和集成，确保数据得到一致、准确的处理。
此外，数据编排还可以帮助组织trac数据沿袭，这对于遵守 GDPR、CCPA 和 PIPEDA 等法规至关重要。 数据沿袭使组织能够trac跨系统、应用程序和流程的数据移动，确保数据的处理符合法规。
当前的数据编排市场
由于各行业对高效数据管理、集成和自动化的需求不断增长，数据编排市场正在快速增长。
推动数据编排市场增长的关键因素包括数据量和复杂性的增加、实时数据处理的需求、基于云的解决方案的出现以及人工智能（AI）和机器学习的日益普及（机器学习）技术。
此外，医疗保健、金融、零售和电信等各个行业对数据编排解决方案的需求正在不断增加。 这些行业需要高效的数据管理解决方案，以确保合规性、改善客户体验并提高运营效率。
此外，市场正在见证新参与者的出现以及通过并购整合现有参与者。 数据编排市场的主要参与者包括 Microsoft、IBM、SAP、Oracle、Talend、Cloudera、 matic 、Zaloni、Google 和 AWS。
采用数据编排消除重复周期
数据编排的采用在组织中越来越受欢迎，因为它能够消除重复周期并改进数据工作流程。 数据编排使组织能够集成和自动化其数据流程，减少手动干预的需要，并消除可能导致错误或不合规的重复任务。
通过跨不同系统自动进行数据摄取、转换和集成，数据编排可确保数据得到一致、准确的处理，减少出错的可能性，并为员工腾出时间来执行更具战略性的任务。 这种自动化还有助于提高效率和生产力，消除手动数据处理和处理的需要。
此外，数据编排可以通过确保合法、透明和安全地处理个人数据来帮助组织遵守隐私法律和法规。 通过trac数据沿袭，组织可以trac跨系统、应用程序和流程的数据移动，确保数据的处理符合法规。
数据编排用例
以下是数据编排的一些常见用例：
- ETL（提取trac转换、加载）管道：数据编排通常用于构建 ETL 管道，将数据从源系统移动到目标系统，同时执行转换。 这些管道可用于整合多个来源的数据、清理和标准化数据，并为分析或报告做好准备。
- 数据集成：数据编排可用于集成来自不同系统和应用程序的数据，例如数据库、API 和云服务。 这可以帮助组织获得统一的数据视图并简化数据管理流程。
- 数据迁移：数据编排可用于将数据从一个系统或平台迁移到另一个系统或平台，例如升级到新系统或将数据移动到云端时。 这有助于确保高效、准确地迁移数据，同时将对业务运营的干扰降至最低。
- 数据治理：数据编排可用于实施数据治理策略，例如数据质量检查、数据沿袭trac和数据访问控制。 这可以帮助组织确保其数据准确、可信且符合监管要求。
- 实时数据处理：数据编排可用于实时处理数据，例如流分析、物联网数据处理和欺诈检测。 这可以帮助组织获得见解并根据最新信息快速采取行动。
- 数据丰富：数据编排可用于通过附加信息来丰富数据，例如人口统计数据、客户资料或产品信息。 这可以帮助组织更好地理解他们的数据并提高他们的分析和报告能力。
数据编排的好处
- 提高效率：通过自动化数据工作流程并消除手动流程，数据编排可以帮助组织减少管理数据所需的时间和精力。 这可以释放资源，专注于更具战略性的举措。
- 提高数据质量：数据编排可以通过实施数据质量检查和其他数据治理策略来帮助组织确保其数据准确、一致和最新。
- 增强的数据集成：数据编排可以帮助组织集成来自不同系统和应用程序的数据，提供统一的数据视图并提高数据可访问性。
- 更快获得洞察：通过实现实时数据处理和分析，数据编排可以帮助组织更快地获得洞察，从而做出更快、更明智的决策。
- 提高可扩展性：数据编排可以帮助组织扩展其数据管理流程，以处理不断增长的数据量和不断增加的复杂性，同时保持性能和可靠性。
- 降低风险：通过执行数据治理策略并确保数据质量，数据编排可以帮助组织降低数据泄露、合规性违规和其他数据相关问题的风险。
数据编排的缺点
- 复杂性：数据编排可能很复杂，涉及多个系统、应用程序和数据源。 这种复杂性使得设计、实施和维护数据工作流程变得困难，并且可能需要专门的技能和专业知识。
- 成本：实施数据编排可能需要大量的技术、基础设施和人员投资。 组织可能需要投资新的工具、平台和资源来支持数据编排，这可能会很昂贵。
- 安全和隐私风险：数据编排涉及跨多个系统和应用程序移动和处理敏感数据，这可能会带来安全和隐私风险。 组织必须确保采取适当的安全措施来保护数据免受未经授权的访问、破坏和其他安全威胁。
- 数据孤岛：如果设计不当，数据编排可能会因无法跨不同系统和应用程序集成数据而使数据孤岛永久存在。 这可能会限制数据的价值并阻碍数据驱动的决策。
- 数据处理延迟：在某些情况下，数据编排可能会导致数据处理延迟，特别是在处理大量数据或复杂的数据工作流时。 这可能会影响数据洞察的及时性和相关性。
结论
数据编排是一个强大的工具，可以帮助组织更有效地管理数据。 它支持实时数据处理和分析，从而缩短洞察时间，使组织能够快速做出明智的决策。 数据丰富功能还可以通过提供额外的上下文来为决策提供信息，从而提高数据洞察的准确性。
虽然数据编排可能需要大量投资和专业知识，但它可以帮助组织降低违规和合规性违规的风险，提高可扩展性并提高效率。
尽管存在一些潜在的缺点，例如复杂性和安全风险，但数据编排的好处使其成为许多组织的宝贵工具，特别是那些希望利用数据来推动更好结果的组织。
有了正确的策略和工具，组织就可以释放数据编排的全部潜力，以提高其数据管理能力。
