Vergleich der 15 besten Datenorchestrierungstools

Zu den Datenorchestrierungswerkzeugen gehören:

• Open-Source-Tools , die Flexibilität und gemeinschaftsorientierte Entwicklung bieten, mit den besten Beispielen:
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Kommerzielle Tools , die zusätzlichen Support, Funktionen und Skalierbarkeit auf Unternehmensebene bieten, mit Top-Tools wie:
  • Gesamte Orchestrierung: RunMyJobs und Stonebranch
  • Workflow-Orchestrierung: Werft
  • ETL-Orchestrierung: Keboola und Rivery

Entdecken Sie die führenden Tools für die Datenorchestrierung, um Ihre Datenpipelines und Data Warehouses zu orchestrieren:

Hinweis: WLA ist die Abkürzung für Workload Automation .

In die engere Wahl gekommene Tools zur Datenorchestrierung für Unternehmen

Die in die engere Wahl gekommenen Open-Source- und Enterprise-Datentools sind unten aufgeführt:

Erfahren Sie, wie wir diese Tools ausgewählt haben .

Die folgenden Merkmale basieren auf B2B-Bewertungsplattformen.

1. Steinzweig

Stonebranch UAC ist eine zentrale SOAP- Plattform, die Datenpipelines effizient orchestriert und so den Datenfluss in Echtzeit über hybride IT-Umgebungen hinweg ermöglicht. Stonebranch UAC bietet:

• Workflow-Designer per Drag & Drop zur Vereinfachung der Workflow-Erstellung und -Verwaltung.
• Integrierte verwaltete Dateiübertragung für sichere, verschlüsselte und fehlertolerante Datenübertragung.
• Vorkonfigurierte Integrationen zur Anbindung an Hadoop, Snowflake, Kubernetes und mehr.
• Lebenszyklusmanagement zur Unterstützung von Pipelines-as-Code mit Versionierung und Dev/Test/Prod-Promotion.

Vorteile

• Das Tool bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche und ermöglicht es Teams, Arbeitsabläufe zu verwalten, Aufgaben zu automatisieren und benutzerdefinierte KPIs zu integrieren.
• Das Support-Team von Stonebranch UAC unterstützt Benutzer bei der Migration von anderen Plattformen und bei der Einrichtung von Anwendungen in Umgebungen wie AWS.

Nachteile

• Die Darstellung mehrschichtiger, verschachtelter Arbeitsabläufe in einem einzigen Diagramm empfinden die Nutzer als unzureichend, was die Visualisierung miteinander verbundener Prozesse erschwert.
• Die Authentifizierungsmethoden des Produkts beschränken sich auf die Basisauthentifizierung, die von einigen Benutzern als veraltet angesehen wird, und die Fehlermeldungen werden als zu allgemein empfunden, was zu einer Abhängigkeit vom Kundensupport führt.

2. RunMyJobs

RunMyJobs vereinfacht den IT-Betrieb durch die Automatisierung von Arbeitsabläufen und die Koordination von Datentransfers über verschiedene Plattformen hinweg – von Cloud-nativen Anwendungen bis hin zu Legacy-Systemen. RunMyJobs verwaltet ETL-Workflows, indem es die Orchestrierung von ETL-Pipelines vereinfacht und die Verarbeitung großer Datenmengen effizient übernimmt.

RunMyJobs bietet:

• SaaS-Architektur , die den Installations- und Wartungsaufwand minimiert
• Automatisierte Lastverteilungsfunktion zur Verwaltung von Cloud-Operationen
• Leichtgewichtige und selbstaktualisierende Agenten zur Serververwaltung und Skriptausführung.
• Integrationen, wie zum Beispiel:
  • SAP DataSphere-Konnektor zur Orchestrierung der Datenaufbereitung für Aufgaben wie die IBP-Optimierung
  • Databricks Integration zum Hinzufügen erweiterter Analyseschritte zu ETL-Workflows
  • Oracle Fusion und SAP Analytics Cloud zur Unterstützung unternehmensweiter Datenflüsse und der Automatisierung des Berichtswesens.
  • Nativer OpenVMS-Agent zur Integration älterer Batch-Jobs in Cloud-native Workflows

Vorteile

• RunMyJobs bietet eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche, 24/7-Herstellersupport und umfassende Anleitungen zur Fehlerbehebung.
• Die Anwender schätzen die plattformübergreifenden Fähigkeiten, die Flexibilität bei der Workflow-Erstellung und die zuverlässige Verfügbarkeit seit der Migration von MS Orchestrator.
• RunMyJobs wird für seine Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe, die Einhaltung von ITIL und ISO20000 sowie seine Fähigkeit, parallele Jobs mit Lastausgleich auszuführen, gelobt.

Nachteile

• Nutzer berichten von Problemen mit der manuellen Umstellung auf Sommerzeit und der komplexen Integration mit Systemen für das Störungsmanagement.
• Die Nutzer wünschen sich eine bessere Dokumentation, insbesondere mit praktischen Beispielen.

Die folgende Grafik zeigt, wie RunMyJobs verschiedene Datenflüsse und Systemaktivitäten koordinieren und integrieren kann, und zwar über lokale Umgebungen, Betriebssystemaufgaben, API-Adapter und Cloud-Dienstanbieter hinweg:

3. ActiveBatch

ActiveBatch unterstützt die fortschrittliche Automatisierung von Arbeitsabläufen zur Orchestrierung von Datenflüssen und zur Automatisierung von ETL-Prozessen und bietet eine starke Integration in Unternehmenssysteme wie ERP und CRM. Zu den Funktionen gehören:

• Vorkonfigurierte Konnektoren für Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, DataStage, Hadoop und mehr.
• Eine Low-Code/No-Code -Schnittstelle zur Gestaltung komplexer Workflows, die sich über Cloud-, On-Premises- und Hybridumgebungen erstrecken.
• Automatische Fehlerbehebung , anpassbare Warnmeldungen und proaktive SLA-Überwachung.
• End-to-End-ETL-Orchestrierung und Datenpipeline-Management mit Echtzeit-Planung, -Überwachung und -Alarmierung.
• Die Integration von Legacy-Systemen , einschließlich OpenVMS, ermöglicht die Einbindung von Batch-Jobs in moderne, plattformübergreifende Daten-Workflows mit zentralisierter Steuerung und Transparenz.

Vorteile

• Das Tool ist benutzerfreundlich und bietet Drag-and-Drop-Funktionen zur Workflow-Erstellung, vordefinierte Schritte zur Aufgabenautomatisierung sowie Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen und Cloud-Plattformen.
• Viele Anwender schätzen die Integrationsmöglichkeiten des Tools, den Fehlerbehandlungsmechanismus und die Option, den Status in Echtzeit einzusehen.

Nachteile

• Der Installationsprozess von ActiveBatch ist komplex und erfordert zusätzliche Ressourcen.

4. Fortras JAMS

Fortra JAMS optimiert Abläufe durch zentrale Workload-Automatisierung und Jobplanung und trägt so zur Vereinheitlichung der Datenverarbeitung über Systeme und Anwendungen hinweg bei. Es bietet:

• Sichere Dateiübertragungslösungen durch die GoAnywhere Execution Method: JAMS integriert sich mit GoAnywhere MFT, um sichere, verschlüsselte und zuverlässige Datenübertragungen zu ermöglichen.
• REST-API- und PowerShell-Modul , das APIs nutzt, um Integrationen und Konnektoren für beliebige Anwendungen oder Dienste zu erstellen.

Vorteile

• Zentralisiertes Jobmanagement: JAMS zentralisiert das Jobmanagement und verbessert so die Effizienz der Planung und Automatisierung bei der Datenverarbeitung.

Nachteile

Suchfunktion: Die Suchfunktionen in JAMS werden als unzureichend beschrieben, da die Benutzer Datenbankabfragen für Aufgaben durchführen müssen, anstatt eine einfache Suchfunktion nutzen zu können.

5. Azure Data Factory

Azure Data Factory ermöglicht skalierbare ETL- und ELT-Prozesse durch die Integration von Daten aus lokalen und Cloud-Systemen mit nativer Unterstützung für Dienste wie SQL, Hadoop und REST-APIs.

Azure Fata Factory ermöglicht Benutzern Folgendes:

• Datenpipelines entwerfen
• Datentransformationen einrichten
• Orchestrieren Sie Datenbewegungen über Azure-Cloud-Plattformen hinweg.

Azure Data Factory bietet eine visuelle Oberfläche zum Erstellen von Workflows sowie Echtzeitüberwachung , Fehlerbehandlung und umfangreiche Integrationsmöglichkeiten.

Vorteile

• Azure Data Factory ermöglicht das Kopieren von Daten aus verschiedenen Quellentypen und das Ausführen von SSIS- und SSMS-Paketen und ist somit ein benutzerfreundliches ETL- und ELT-Tool.
• Azure Data Factory ist benutzerfreundlich und bietet eine Drag-&-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Pipelines und zur plattformübergreifenden Automatisierung. Zudem verfügt es über eine breite Palette von Konnektoren für verschiedene Server.
• Die Benutzer schätzen die Benutzeroberfläche, die häufigen Funktionsupdates, die Automatisierungsmöglichkeiten und die Möglichkeit, komplexe ETL-Pipelines ohne Code zu erstellen.

Nachteile

• Es fällt Nutzern schwer, komplexe JSON-Daten zu vereinfachen und verschachtelte Attribute in Azure Data Factory abzubilden.
• Einige Benutzer berichteten von Einschränkungen in Azure Data Factory, wie zum Beispiel:
  • Fehler ohne erkennbare Gründe
  • Schwierigkeiten bei der Integration mit Nicht-Azure-Diensten
  • Mangelnde Flexibilität beim Verschieben von Pipelines zwischen verschiedenen Umgebungen.
• Viele Nutzer erwähnten Probleme mit der Benutzerfreundlichkeit von Azure Data Factory, darunter:
  • Eine steile Lernkurve
  • Verwirrende Benutzeroberfläche
  • Fehlende intuitive Fehlermeldungen
  • Veraltete Dokumentation.

Dieses Bild aus Azure Data Factory demonstriert die Fähigkeit des Programms, ausgelöste Pipeline-Ausführungen innerhalb eines festgelegten Zeitraums zu überwachen. Benutzer können den Zeitraum anpassen und nach Status, Pipeline-Name oder Annotation filtern, um Pipeline-Aktivitäten zu verwalten und zu verfolgen:

6. Google Cloud Dataflow

Cloud Dataflow ist ein cloudbasierter Datenverarbeitungsdienst von Cloud. Er bietet ein einheitliches Modell zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit oder im Batch-Verfahren. Dataflow-Nutzer können:

• Erstellen Sie Datenpipelines für die Echtzeit-Datenverarbeitung und integrieren Sie diese mit anderen Cloud-Diensten wie BigQuery.
• Komplexe Daten-Workflows orchestrieren, Transformationen anwenden und Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten – mit automatischer Ressourcenbereitstellung und -überwachung.

Vorteile

• Google Dataflow bietet einfaches Laden von Daten sowohl im Batch- als auch im Streaming-Modus, Big-Data-Verarbeitung und auch Datenmigration.
• Nutzer schätzen die entwicklerfreundliche Schnittstelle aufgrund folgender Gründe:
  • Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Apps zu erstellen
  • APIs auf Basis des Apache Beam Frameworks entwerfen.
• Die Skalierbarkeit, die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen und das Supportsystem werden von den Nutzern ebenfalls positiv hervorgehoben.

Nachteile

• Die Nutzer empfinden die Dokumentation der Plattform als unzureichend und die Lernkurve als steil, insbesondere für Anfänger.
• Die Nutzer äußern Unzufriedenheit mit der eingeschränkten API für Drittanbieteranwendungen.
• Einige Nutzer beschwerten sich über die uneinheitlichen Funktionen der Java- und Python-SDKs.
• Für einige Nutzer waren langsame Systemleistung und Verbindungsprobleme die größten Schwierigkeiten.

7. Präfekt

Prefect ist ein Open-Source-Tool zur Datenorchestrierung, mit dem sich komplexe Workflows erstellen, verwalten und überwachen lassen. Es bietet ein flexibles und erweiterbares Framework zum Definieren und Planen von Workflows mit Funktionen wie Aufgabenwiederholungen, Fehlerbehandlung und umfassender Überwachung.

• Workflows mithilfe von API und Benutzeroberfläche erstellen und verwalten.
• Aufgaben orchestrieren, die Ausführung von Aufträgen planen und Fehler behandeln.
• Überwachungs- und Alarmsystem zur Aufrechterhaltung der Datenpipelines.

Vorteile

• Prefect wird für seine unkomplizierte Einrichtung, sein Python-natives Design und seinen Ansatz für sauberen Code geschätzt.
• Die Nutzer heben die Benutzerfreundlichkeit von Prefect auf verschiedenen Plattformen sowie die hilfsbereite Community hervor.
• Das Produkt bietet eine einfache Automatisierung von Datenpipelines sowie die Verwaltung mehrerer Versionen einer Pipeline.

Nachteile

• Prefect mangelt es an einer umfassenden Integration mit Datenverwaltungstools und an vielseitiger Sprachunterstützung.
• Die Dokumentation von Prefect empfinden die Nutzer als inkonsistent und die häufigen API-Änderungen als schwierig zu überblicken.
• Einige Nutzer berichteten von Schwierigkeiten mit Änderungen am Website-Layout, der Bearbeitung von Warteschlangen sowie von Einschränkungen hinsichtlich Gleichzeitigkeit und Parallelverarbeitung.

Die folgende Grafik veranschaulicht die Fähigkeiten von Prefect:

8. Rivery

Rivery ist eine cloudbasierte Datenorchestrierungsplattform, die für den Aufbau und die Verwaltung von Datenpipelines entwickelt wurde. Sie konzentriert sich auf Datenintegration und ETL und bietet eine visuelle Oberfläche zum Erstellen, Planen und Automatisieren komplexer Datenworkflows.

Rivery-Nutzer können:

• Erstellen Sie Datenpipelines, indem Sie Aufgaben per Drag & Drop in einen visuellen Workflow einfügen.
• Planen, überwachen und Alarme einrichten, um den Orchestrierungsprozess zu steuern
• Durch die Integration mit Datenquellen und -zielen können Datenextraktions-, Transformations- und Ladevorgänge plattformübergreifend automatisiert werden.

Vorteile

• Rivery-Nutzer schätzen die Automatisierung gängiger ETL-Herausforderungen, wie beispielsweise die Verwaltung des Zielschemas und die inkrementelle Extraktion aus Systemen wie Salesforce oder NetSuite.
• Das Produkt zeichnet sich durch einen reaktionsschnellen und professionellen Support sowie durch seine Integrations- und Datenpipeline-Management-Funktionen aus.
• Die Benutzeroberfläche von Rivery wird von den Anwendern als intuitiv empfunden, und die Lernkurve ist flach, sodass mit bloßen SQL-Kenntnissen in wenigen Stunden skalierbare ETL-Systeme erstellt werden können.

Nachteile

• Aufgrund der Benutzeroberfläche von Rivery hatten die Nutzer Schwierigkeiten bei der Verwaltung mehrerer Umgebungen und Variablen und stießen auf kleinere Fehler.
• Dem Produkt fehlen bestimmte Integrationen und eine Funktion zur Verfolgung von API-Releases.
• Die Dokumentation könnte verbessert werden.
• Einige Benutzer äußerten Schwierigkeiten bei der Verwaltung von Abhängigkeiten zwischen Prozessen.
• Einige Nutzer beschweren sich über die Fehlermeldungen, da diese nicht benutzerfreundlich seien.

Das folgende Video zeigt, wie Rivery als DataOps-Management-Tool eingesetzt werden kann:

9. Keboola

Keboola ist eine Datenplattform, die Daten integriert, transformiert und orchestriert. Sie vereinfacht die Erstellung komplexer Daten-Workflows und automatisiert Verarbeitungsprozesse mit dem Ziel, die Datenprozesse für Geschäftsanwender zu optimieren.

Nutzer können:

• Erstellen, planen und verwalten Sie Datenpipelines mit einer visuellen Oberfläche.
• Orchestrieren Sie Daten-Workflows und automatisieren Sie ETL-Prozesse durch flexible Zeitplanung, Fehlerbehandlung und Echtzeitüberwachung.

Vorteile

• Keboola bietet eine Reihe von Konnektoren und ermöglicht eine flexible ETL-Pipeline-Architektur.
• Keboola lässt sich einfach einrichten und ist infrastrukturunabhängig; zudem werden Transformationen in mehreren Sprachen unterstützt.
• Die Nutzer schätzen das Support-Team von Keboola und die hohen Datensicherheitsstandards.

Nachteile

• Die Benutzer empfinden die Fehlermeldungen von Keboola als unklar und die Anpassungsmöglichkeiten der Extraktoren als begrenzt, was zu übermäßigen Daten-Downloads führt.
• Die Benutzeroberfläche der Sandbox empfinden die Nutzer als kompliziert.
• Die Nutzer kritisieren die Geschwindigkeit der Datenpipeline-Verarbeitung, da diese für die Bewältigung inkrementeller Datenanforderungen verbessert werden müsse.

Die folgende Abbildung zeigt eine Übersicht der Keboola-Plattform:

10. Zapier

Zapier ist eine Plattform für Workflow-Automatisierung und KI-Orchestrierung, die es Nutzern ermöglicht, verschiedene Anwendungen zu verbinden und operative Prozesse zu optimieren. Sie vereinfacht die Datenorchestrierung durch die Automatisierung des Datenaustauschs und der Datentransformation zwischen diesen verbundenen Anwendungen und ermöglicht so die Erstellung komplexer, durchgängiger Datenpipelines.

Hier sind einige der einzigartigen Funktionen von Zapier:

• Vorgefertigte Vorlagen für die schnelle Workflow-Bereitstellung.
• KI-gestützte Automatisierung und KI-Agenten innerhalb von Arbeitsabläufen.
• Einheitliche Plattform für die Erstellung und Verwaltung von Arbeitsabläufen.
• Schnittstelle ohne Programmierung für einfache Konnektivität.
• Menschliche Eingriffe in die Steuerungsprozesse zur Überwachung kritischer Prozesse.

Open-Source-Datenorchestrierungstools

Hier ist eine Liste der besten Open-Source-Datenorchestrierungstools mit GitHub-Sternen:

Apache Luftstrom

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows als gerichtete azyklische Graphen (DAGs). Das auf Python basierende Design bietet Flexibilität, während die Weboberfläche die Visualisierung und Verwaltung vereinfacht. Airflow lässt sich in Tools wie Hadoop, Spark und Kubernetes integrieren und ermöglicht so die Skalierbarkeit für umfangreiche Workflows.

Hauptmerkmale:

• Web-UI für Überwachung und Fehlersuche.
• Workflow-Erstellung mit Python und Aufgabenabhängigkeitsmanagement.
• Gerichtete azyklische Graphen (DAGs) für die Pipeline-Struktur.
• Skalierbare, verteilte Architektur für große Arbeitslasten.
• Plugins und Operatorbibliotheken.

Dolch

Dagster ist eine Open-Source-Plattform für das Management von Datenpipelines mit Fokus auf Datenbestände, Observability und Integration. Sie führt Software-Defined Assets (SDAs) für wiederverwendbare Workflows und die Pipeline-Steuerung ein. Die Weboberfläche (Dagit) ermöglicht es Nutzern, Pipelines zu visualisieren, zu debuggen und zu überwachen und eignet sich daher ideal für ETL, Analysen und maschinelles Lernen. Dagster unterstützt sowohl lokale als auch verteilte Ausführung und bietet somit flexible Einsatzmöglichkeiten.

Hauptmerkmale:

• Integration mit Frameworks wie dbt, SQL und Pandas.
• Datenbasierte Orchestrierung mit Asset-Management und Versionierung.
• Unterstützung für Pipeline-Tests zur Sicherstellung der Datenqualität.
• Modulare Architektur für lokale oder verteilte Ausführung.
• Visuelle Werkzeuge für Debugging und Überwachung.

Magier

Mage ist ein Open-Source-Tool zur Datenintegration, das sich auf die Erstellung und Verwaltung von Echtzeit- und Batch-Datenpipelines mit minimaler Komplexität konzentriert. Dank seiner Low-Code-Oberfläche und der Unterstützung mehrerer Sprachen (Python, SQL und R) ist es für diverse Teams geeignet. Mage zeichnet sich durch eine interaktive Notebook-Oberfläche aus, die sofortiges Feedback und nahtloses Testen für eine optimierte Entwicklung ermöglicht.

Hauptmerkmale:

• Überwachung und Warnmeldungen zur proaktiven Behebung von Pipeline-Problemen.
• Mehrsprachige Unterstützung für den Aufbau von Pipelines mit Python, SQL oder R.
• Interaktive Notebooks zum Testen und Debuggen von Code in Echtzeit.
• Cloud-Integration zur Bereitstellung von Pipelines mit Terraform auf Plattformen wie AWS oder GCP.
• Daten als Assets für die Ausgabe von Versions-, Partitions- und Katalogisierungspipelines.

Luigi

Luigi ist ein Open-Source-Python-Framework zur Entwicklung und Verwaltung komplexer Daten-Workflows. Ursprünglich von Spotify entwickelt, zeichnet es sich durch seine Fähigkeit aus, Aufgaben mit komplexen Abhängigkeiten zu orchestrieren und so die effiziente Ausführung von Batch-Prozessen zu gewährleisten. Dank seines schlanken und erweiterbaren Designs ist Luigi ein ideales Werkzeug für kleine bis mittelgroße Pipelines.

Hauptmerkmale:

• Workflow-Management mit Fehlerbehandlung und Überwachung.
• Abhängigkeitsauflösung zur automatischen Verwaltung der Aufgabenausführungsreihenfolge.
• Python-API zur Vereinfachung der Aufgabendefinition mit minimalem Programmieraufwand.
• Stapelverarbeitung für ETL-Jobs und große Daten-Workflows.
• Integration mit Hadoop, Spark und anderen Big-Data-Tools.

Flyte

Flyte ist eine Open-Source-Plattform für Kubernetes, die komplexe Workflows in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen (ML) orchestriert. Sie ist auf Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit ausgelegt und vereinfacht die Entwicklung und Verwaltung produktionsreifer Pipelines.

Hauptmerkmale:

• Kubernetes-natives Design
• Integrationen mit diversen Daten- und ML-Tools für maximale Flexibilität.
• Mandantenfähigkeit zur Ermöglichung dezentraler Entwicklung auf einer gemeinsam genutzten Infrastruktur.
• Dynamische Ausführung zur Unterstützung fehlertoleranter und hochverfügbarer Pipelines.

Tools zur Orchestrierung von Screening-Daten

Wir haben die Unternehmen für diesen Benchmark anhand zweier Hauptkriterien in die engere Wahl genommen:

• Die Anzahl der Mitarbeiter : 30+ Mitarbeiter laut ihrem LinkedIn-Profil.
• Präsenz auf B2B-Bewertungsportalen : Mehr als 10 Bewertungen auf allen Plattformen für Enterprise-Tools.

Was ist Datenorchestrierung?

Datenorchestrierung ist der Prozess der Koordination, Integration und Automatisierung von Datenworkflows über verschiedene Quellen und Systeme hinweg, um einen reibungslosen Datenfluss und Datenkonsistenz zu gewährleisten. Sie umfasst die Verwaltung von Datenpipelines, Transformationen und Abhängigkeiten, um präzise und zeitnahe Daten für Business Insights bereitzustellen.

Datenorchestrierungstools gehören zur Kategorie der Orchestrierungstools und dienen der Optimierung von Verwaltungsaufgaben durch Funktionen wie Workflow-Design, Terminplanung, Überwachung und Fehlerbehandlung. Diese Tools tragen zur Sicherung der Datenqualität bei, reduzieren manuelle Eingriffe und fördern die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Analysten und Data Scientists.

Lernen Sie weitere relevante Konzepte zur Datenorchestrierung kennen, wie zum Beispiel:

• IT-Automatisierung und IT-Orchestrierung , um ein breiteres Spektrum an Werkzeugen kennenzulernen, die in IT-Anwendungen eingesetzt werden.
• Maschinelles Lernen und Daten-Governance: Anwendungsmöglichkeiten mit ML kennenlernen

4 Schritte zur Orchestrierung Ihrer Daten

Datenerfassung

Wenn ein Kunde die Dienstleistung oder das Produkt eines Unternehmens nutzt, kann jeder Kontaktpunkt neue Daten generieren. Diese Daten können in Datensilos gespeichert oder im Laufe der Zeit isoliert werden. Isolierte Daten sind für andere Abteilungen nicht vollständig zugänglich und schaffen Informationsbarrieren zwischen den Abteilungen.

Tools zur Datenorchestrierung erfassen automatisch Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, zentralisieren den Zugriff und unterstützen die Daten-Governance. Sie vernetzen Datensysteme im gesamten Unternehmen, stellen sicher, dass eingehende Daten den Governance-Regeln entsprechen und blockieren nicht konforme Quellen.

Datenaufbereitung und -transformation

Datenorchestrierungstools sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, die wiederum unterschiedliche Datentypen enthalten können. Da nicht alle gesammelten Daten im selben System verwendet werden können, müssen sie unterschiedlich verarbeitet werden. Ein Orchestrierungstool transformiert die Daten aus verschiedenen Systemen in ein kompatibles und konsistentes Format, um die korrekte Funktion innerhalb einer bestimmten Aufgabe zu gewährleisten. Sind die Eigenschaften der gesammelten Daten nicht standardisiert, prüfen Orchestrierungstools die Eigenschaften der eingehenden Daten und standardisieren deren Eigenschaften und Werte.

Beispielsweise sind Kundennamen ein Datenwert, und alle Namen sollten anhand eines internen Standarddatenschemas geprüft und transformiert werden. Ausreißer werden von den Orchestrierungstools entfernt.

Datenvereinheitlichung

Nach der Umwandlung der gesammelten Daten in ein kompatibles und einheitliches Format erstellt das Orchestrierungssystem eine einheitliche Ansicht aller Kundenprofildaten. Es erfasst Kundendaten in Echtzeit und hält diese stets aktuell, um den aktuellen Stand des Kundenprofils abzubilden.

Es vereint alle Daten, die aus allen Quellen des Unternehmens gesammelt wurden, wie Websites, Anwendungen und anderen Kontaktpunkten.

Aktivierung

Sobald die einheitlichen Profildaten erstellt sind, stellt die Datenorchestrierung diese Informationen den Tools zur Verfügung, die die Teams des Unternehmens täglich nutzen. Die transformierten Daten werden an Datenspeichersysteme wie Data Warehouses, Datenbanken oder Data Lakes gesendet. Von dort aus stellen die Orchestrierungstools die Daten allen Teams und ihren internen Systemen bereit. Ein manuelles Laden der Daten in Ihr System ist nicht erforderlich.

Was ist ETL-Orchestrierung?

ETL-Orchestrierung ist die koordinierte Steuerung des ETL-Prozesses (Extraktion, Transformation und Laden). Beispielsweise kann die ETL-Orchestrierung Folgendes sicherstellen:

• Die Daten werden aus den Quellsystemen extrahiert, bevor die Transformation beginnt.
• Transformationen warten darauf, dass vorgelagerte Pipelines erfolgreich abgeschlossen werden.
• Fehlgeschlagene Ladevorgänge lösen automatisch Wiederholungsversuche oder Warnmeldungen aus.

Datenorchestrierung vs. ETL-Orchestrierungstools

Ähnlichkeiten

• Datenverarbeitung : Sowohl ETL-Orchestrierung als auch Datenorchestrierung beinhalten die Verarbeitung von Daten, um sie für die Analyse oder andere geschäftliche Zwecke vorzubereiten.
• Automatisierung : Beide Konzepte betonen die Automatisierung von Arbeitsabläufen, um Datenverwaltungsprozesse zu optimieren und manuelle Eingriffe zu reduzieren.
• Datenintegration : Beide Ansätze konzentrieren sich auf die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Sicht zu schaffen.

Unterschiede

• Anwendungsbereich : ETL ist ein spezifischer Prozess, der das Extrahieren von Daten aus Quellen, deren Transformation in ein gewünschtes Format und das Laden in ein Zielsystem umfasst. Datenorchestrierung hat einen breiteren Anwendungsbereich und beinhaltet die Koordination und Automatisierung von Datenworkflows, die ETL-Prozesse beinhalten können, aber auch komplexere Datenpipelines verwalten können.
• Zweck : ETL ist primär für die Datenübertragung und -transformation konzipiert, während sich die Datenorchestrierung auf die Orchestrierung und Verwaltung mehrerer Prozesse oder Arbeitsabläufe konzentriert, die ETL und andere Aufgaben wie Datenvalidierung, -bereinigung oder -zusammenführung beinhalten können.
• Komplexität : Die Datenorchestrierung kann komplexe Abhängigkeiten und Arbeitsabläufe mit mehreren Datenpipelines verwalten, während ETL typischerweise einzelne Datenflüsse verarbeitet.
• Tools : ETL-Orchestrierungstools sind speziell für ETL-Aufgaben konzipiert. Datenorchestrierungstools bieten ein Framework zur Orchestrierung komplexer Workflows, die neben anderen Aufgaben auch ETL-Aufgaben umfassen können.

FAQs

Was ist ein moderner Daten-Stack?

Der „Modern Data Stack“ (MDS) ist ein cloudbasierter Ansatz für Datenmanagement und -analyse, der Schlüsselelemente der Dateninfrastruktur umfasst, wie zum Beispiel:

• Die Dateninfrastruktur bezeichnet die Architektur, die Datenoperationen unterstützt. Sie umfasst Cloud-basierte Plattformen und skalierbare Speicherlösungen wie Snowflake, BigQuery und Amazon S3, die zur Zentralisierung von Daten beitragen und eine einfache Skalierbarkeit ermöglichen.
• Datenkatalog- Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Organisation und Dokumentation von Datensätzen, indem sie eine zentrale Ressource für Metadaten bereitstellen und die einfache Auffindbarkeit von Daten gewährleisten. Dies ist der Schlüssel zur Vermeidung von Datensilos und zur Förderung der teamübergreifenden Zusammenarbeit.
• Data Governance definiert Regeln für den Umgang mit Datenzugriff, -qualität und Compliance in einer Organisation, indem Richtlinien, Standards und Verfahren für die Datennutzung festgelegt werden. Tools zur Datenbeobachtung, wie Monte-Carlo-Simulationen oder Great Expectations, können die Überwachung von Datenqualität und -herkunft unterstützen.
• Data Engineering umfasst die Prozesse und Techniken zur Aufbereitung von Daten für die Analyse. Dazu gehören Datenintegration, -transformation und -orchestrierung mit Tools wie Fivetran, dbt und Apache Airflow. Effektives Data Engineering gewährleistet konsistente und für Business Intelligence und Analytics nutzbare Daten.

Zu den im MDS verwendeten Werkzeugen gehören unter anderem:

• Tools zur Datenorchestrierung verbinden verschiedene Komponenten des MDS und gewährleisten so einen nahtlosen Datenfluss, die korrekte Transformation der Daten sowie deren zuverlässige und automatisierte Verfügbarkeit für Analysen.
• Datenintegrationswerkzeuge , die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, laden und in ein zentrales Repository transformieren.
• Data-Warehousing -Tools sind zentrale Speicherlösungen zur Unterstützung umfangreicher Datenanalysen.
• Business Intelligence (BI)- und Analysetools , die die Datenexploration, -visualisierung und -berichterstattung ermöglichen.
• Data-Observability- Tools , die die Datenqualität, -herkunft und -genauigkeit überwachen und sicherstellen können.

7 Vorteile der Datenorchestrierung

Datenorchestrierung revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten verwalten, verarbeiten und nutzen, indem sie Datenworkflows automatisiert und optimiert. Dadurch können Unternehmen schnell und effizient verwertbare Erkenntnisse gewinnen. Die wichtigsten Vorteile sind:

1. Erhöhte Effizienz

• Automatisiert wiederkehrende Datenverarbeitungsaufgaben, reduziert manuelle Eingriffe und minimiert Fehler.
• Dadurch werden Ressourcen freigesetzt, sodass sich die Teams auf strategische Initiativen anstatt auf operative Engpässe konzentrieren können.

2. Verbesserte Skalierbarkeit

• Verarbeitet große und komplexe Datensätze mühelos und ermöglicht es Unternehmen, zu wachsen, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen.
• Passt sich dem erhöhten Datenvolumen und neuen Datenquellen an, wenn sich die Geschäftsanforderungen weiterentwickeln.

3. Verbesserte Datenqualität

• Standardisiert, bereinigt und validiert Daten aus verschiedenen Quellen und gewährleistet so Konsistenz und Genauigkeit.
• Bietet eine einheitliche Sicht auf die Daten, beseitigt Datensilos und ermöglicht fundierte Entscheidungen.

4. Verbesserte Sicherheit und Governance

• Zentralisiert das Datenmanagement, um strenge Sicherheitsprotokolle durchzusetzen und die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.
• Ermöglicht die Zugriffskontrolle und erlaubt nur autorisierten Benutzern den Zugriff auf sensible Daten.

5. Schnellere Erkenntnisgewinnung

• Optimiert den Datenfluss von der Erfassung bis zur Analyse und beschleunigt so den Zugriff auf umsetzbare Erkenntnisse.
• Ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktdynamiken zu reagieren und Chancen zu nutzen.

6. Verbesserte Zusammenarbeit

• Demokratisiert den Datenzugriff und ermöglicht es Teams aus verschiedenen Abteilungen, nahtlos an gemeinsamen Datensätzen zu arbeiten.
• Verbessert die Kommunikation und Koordination durch die Automatisierung des Datenaustauschs und die Verringerung der Abhängigkeit von IT-Teams.

7. Vereinfachte Cloud-Migrationen

• Ermöglicht den Übergang von On-Premise-Daten in Cloud-Umgebungen mit minimalen Unterbrechungen.
• Unterstützt inkrementelle Migrationen, gewährleistet so die Datenintegrität und reduziert die Komplexität.

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über Orchestrierungs- und Automatisierungssoftware, die bei der Verwaltung und Orchestrierung von Daten helfen kann:

• Top 12+ IT-Automatisierungssoftware: Anbietervergleich
• Die 15 besten AIOps-Plattformen basierend auf über 6.000 Bewertungen

Externe Quellen

Referenzlinks

1.

Enterprise ETL Automation Solution

2.

Visually monitor Azure Data Factory - Azure Data Factory | Microsoft Learn

3.

Introduction - Prefect

Mintlify

4.

5.

GitHub - apache/airflow: Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows · GitHub

6.

Dagster: A Data-Aware Orchestration Tool

7.

GitHub - spotify/luigi: Luigi is a Python module that helps you build complex pipelines of batch jobs. It handles dependency resolution, workflow management, visualization etc. It also comes with Hadoop support built in. · GitHub

8.

Mitigate the trade-off between scalability and ease of use with Flyte

Union.ai

Hazal Şimşek

Branchenanalyst

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf Prozessanalyse und IT-Automatisierung.

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