Comparación de las 15 Mejores Herramientas de Orquestación de Datos

Las herramientas de orquestación de datos incluyen:

• Herramientas de código abierto, que ofrecen flexibilidad y desarrollo impulsado por la comunidad, con los mejores ejemplos:
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Herramientas comerciales, que proporcionan soporte adicional, funciones y escalabilidad a nivel empresarial, con herramientas principales como:
  • Toda la orquestación: Stonebranch y RunMyJobs
  • Orquestación de flujos de trabajo: Shipyard
  • Orquestación ETL: Keboola y Rivery

Descubra las principales herramientas de orquestación de datos para comenzar a orquestar sus pipelines de datos y almacenes de datos:

Nota: WLA es la abreviatura de automatización de cargas de trabajo (workload automation).

Herramientas empresariales de orquestación de datos preseleccionadas

Las herramientas de datos empresariales y de código abierto preseleccionadas se representan a continuación:

Descubra cómo preseleccionamos estas herramientas.

Las siguientes características se basan en plataformas de reseñas B2B.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC es una plataforma de orquestación y automatización de servicios (SOAP) centralizada que orquesta pipelines de datos de manera eficiente, permitiendo el flujo de datos en tiempo real en entornos de TI híbridos. Stonebranch UAC ofrece:

• Diseñador de flujos de trabajo de arrastrar y soltar para simplificar la creación y gestión de flujos de trabajo.
• Transferencia de archivos gestionada incorporada para un movimiento de datos seguro, cifrado y tolerante a fallos.
• Integraciones predefinidas para conectarse con Hadoop, Snowflake, Kubernetes y más.
• Gestión del ciclo de vida para soportar pipelines como código con versionado y promoción Dev/Test/Prod.

Ventajas

• La herramienta proporciona una interfaz gráfica intuitiva y permite a los equipos gestionar flujos de trabajo, automatizar tareas e integrar KPIs personalizados.
• El equipo de soporte de Stonebranch UAC ayuda a los usuarios a migrar desde otras plataformas y a configurar aplicaciones en entornos como AWS.

Desventajas

• Los usuarios consideran que la visualización de flujos de trabajo anidados de múltiples capas en un solo diagrama es deficiente, lo que dificulta la visualización de procesos interconectados.
• Los métodos de autenticación del producto se limitan a la autenticación básica, lo que algunos usuarios consideran obsoleto, y sus mensajes de error se consideran demasiado genéricos, lo que genera una dependencia del soporte al cliente.

2. RunMyJobs

RunMyJobs simplifica las operaciones de TI automatizando flujos de trabajo y coordinando transferencias de datos entre diversas plataformas, desde aplicaciones nativas de la nube hasta sistemas heredados. RunMyJobs gestiona flujos de trabajo ETL, simplificando la orquestación de pipelines ETL y manejando el proceso de gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

RunMyJobs ofrece:

• Arquitectura SaaS que minimiza la necesidad de instalación y mantenimiento
• Función de equilibrio de carga automatizado que gestiona las operaciones en la nube
• Agentes ligeros y autoactualizables para gestionar servidores y ejecutar scripts
• Integraciones, tales como:
  • Conector SAP Datasphere para orquestar la preparación de datos para tareas como la optimización IBP
  • Integración con Databricks para añadir pasos de analítica avanzada a los flujos de trabajo ETL
  • Oracle Fusion y SAP Analytics Cloud para soportar el flujo de datos empresarial y la automatización de informes.
  • Agente nativo OpenVMS para integrar trabajos por lotes heredados en flujos de trabajo nativos de la nube

Ventajas

• RunMyJobs ofrece una interfaz GUI fácil de usar, soporte del proveedor 24/7 y guías completas de resolución de problemas.
• Los usuarios aprecian sus capacidades multiplataforma, flexibilidad en la creación de flujos de trabajo y tiempo de actividad fiable desde la migración desde MS Orchestrator.
• RunMyJobs es elogiado por su automatización de flujos de trabajo complejos, cumplimiento con ITIL e ISO20000, y su capacidad para ejecutar trabajos en paralelo con equilibrio de carga.

Desventajas

• Los usuarios informan de problemas con los cambios manuales del horario de verano y la integración compleja con herramientas de gestión de incidencias.
• Los usuarios expresan la necesidad de una mejor documentación, especialmente con ejemplos prácticos.

La siguiente imagen muestra cómo RunMyJobs puede coordinar e integrar varios flujos de datos y actividades del sistema, integrando entornos locales, tareas de sistemas operativos, adaptadores API y proveedores de servicios en la nube:

3. ActiveBatch

ActiveBatch soporta la automatización avanzada de cargas de trabajo para orquestar flujos de datos y automatizar procesos ETL, con una sólida integración en sistemas empresariales como ERP y CRM. Sus características incluyen:

• Conectores predefinidos para Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop y más.
• Una interfaz low-code/no-code para diseñar flujos de trabajo complejos que abarcan entornos de nube, locales e híbridos.
• Autorremediación, alertas personalizables y monitorización proactiva de SLA.
• Orquestación ETL de extremo a extremo y gestión de pipelines de datos con programación, monitorización y alertas en tiempo real.
• Integración de sistemas heredados, incluyendo OpenVMS, que permite incorporar trabajos por lotes en flujos de trabajo de datos modernos y multiplataforma con control y visibilidad centralizados.

Ventajas

• La herramienta es fácil de usar, ofreciendo funciones de arrastrar y soltar para la creación de flujos de trabajo, pasos predefinidos para la automatización de tareas y soporte para varios lenguajes de programación y plataformas en la nube.
• Muchos usuarios aprecian las capacidades de integración de la herramienta, el mecanismo de gestión de errores y la opción de visibilidad en tiempo real del estado.

Desventajas

• El proceso de instalación de ActiveBatch es complejo y requiere recursos adicionales.

4. Fortra's JAMS

Fortra's JAMS agiliza las operaciones mediante la automatización centralizada de cargas de trabajo y la programación de trabajos, ayudando a unificar el procesamiento de datos entre sistemas y aplicaciones. Ofrece:

• Soluciones de Transferencia Segura de Archivos a través del Método de Ejecución GoAnywhere, JAMS se integra con GoAnywhere MFT para facilitar transferencias de datos seguras, cifradas y fiables.
• API REST y módulo PowerShell que aprovecha las APIs para construir integraciones y conectores a cualquier aplicación o servicio.

Ventajas

• Gestión centralizada de trabajos: JAMS centraliza la gestión de trabajos, mejorando la eficiencia de programación y automatización para el procesamiento de datos.

Desventajas

Funcionalidad de búsqueda: Las capacidades de búsqueda en JAMS se consideran inadecuadas, lo que obliga a los usuarios a realizar consultas a la base de datos para tareas en lugar de tener una función de búsqueda directa.

5. Azure Data Factory

Azure Data Factory permite procesos ETL y ELT escalables integrando datos de sistemas locales y en la nube, con soporte nativo para servicios como SQL, Hadoop y APIs REST.

Azure Data Factory permite a los usuarios:

• Diseñar pipelines de datos
• Configurar transformaciones de datos
• Orquestar movimientos de datos en plataformas en la nube de Azure.

Azure Data Factory proporciona una interfaz visual para crear flujos de trabajo, junto con monitorización en tiempo real, gestión de errores y amplias opciones de integración.

Ventajas

• Azure Data Factory permite copiar datos de varios tipos de fuentes, ejecutar paquetes SSIS y SSMS, lo que la convierte en una herramienta ETL y ELT fácil de usar.
• Azure Data Factory es fácil de usar con funcionalidad de arrastrar y soltar para crear pipelines, automatizando entre plataformas, y tiene una amplia gama de conectores para varios servidores.
• Los usuarios aprecian la interfaz de usuario, las frecuentes actualizaciones de funciones, las capacidades de automatización y la capacidad de crear pipelines ETL complejos sin código.

Desventajas

• Los usuarios encuentran difícil aplanar JSON complejo y mapear atributos anidados en Azure Data Factory.
• Algunos usuarios informaron de limitaciones en Azure Data Factory, tales como:
  • Errores sin razones claras
  • Dificultad para integrarse con servicios que no son de Azure
  • Falta de flexibilidad para mover pipelines entre entornos.
• Muchos usuarios mencionaron problemas con la usabilidad de Azure Data Factory, incluyendo:
  • Una curva de aprendizaje pronunciada
  • Interfaz de usuario confusa
  • Falta de notificaciones de error intuitivas
  • Documentación desactualizada.

Esta imagen de Azure Data Factory demuestra su capacidad para monitorizar ejecuciones de pipelines desencadenadas dentro de un marco de tiempo especificado. Los usuarios pueden ajustar el rango de tiempo y filtrar por estado, nombre de pipeline o anotación para gestionar y rastrear actividades de pipelines:

6. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow es un servicio de procesamiento de datos basado en la nube de Google Cloud. Proporciona un modelo unificado para procesar datos a gran escala en tiempo real o por lotes. Los usuarios de Google Dataflow pueden:

• Crear pipelines de datos para el procesamiento de datos en tiempo real e integrarse con otros servicios de Google Cloud como BigQuery.
• Orquestar flujos de trabajo de datos complejos, aplicar transformaciones y procesar datos de varias fuentes con aprovisionamiento y monitorización automática de recursos.

Ventajas

• Google Dataflow ofrece una fácil carga de datos tanto en batch como en streaming, procesamiento de big data y también migración de datos.
• Los usuarios aprecian su interfaz amigable para desarrolladores debido a:
  • La capacidad de crear aplicaciones personalizadas
  • Diseñar APIs basadas en el framework Apache Beam.
• Su escalabilidad, rápido procesamiento de grandes cantidades de datos y el sistema de soporte también son destacados positivamente por los usuarios.

Desventajas

• Los usuarios consideran que la documentación de la plataforma es insuficiente y la curva de aprendizaje pronunciada, particularmente para principiantes.
• Los usuarios expresan insatisfacción con la API limitada para aplicaciones de terceros.
• Algunos usuarios se quejaron de las características inconsistentes entre los SDK de Java y Python.
• Para algunos usuarios, el bajo rendimiento del sistema y los problemas de conectividad fueron los principales problemas.

7. Prefect 

Prefect es una herramienta de orquestación de datos de código abierto para construir, gestionar y monitorizar flujos de trabajo complejos. Proporciona un framework flexible y extensible para definir y programar flujos de trabajo con características como reintentos de tareas, gestión de errores y monitorización integral.

• Crear y gestionar flujos de trabajo usando API e interfaz de usuario.
• Orquestar tareas, programar la ejecución de trabajos y gestionar errores.
• Sistema de monitorización y alertas para mantener los pipelines de datos.

Ventajas

• Prefect es apreciado por su configuración sencilla, diseño nativo de Python y enfoque de código limpio.
• Los usuarios destacan la usabilidad de Prefect en varias plataformas y la comunidad de apoyo.
• El producto ofrece una fácil automatización de pipelines de datos y gestión de múltiples versiones de un pipeline.

Desventajas

• Prefect carece de integración integral con herramientas de gobernanza de datos y soporte versátil de lenguajes.
• Los usuarios encuentran la documentación de Prefect inconsistente y sus frecuentes cambios de API difíciles de seguir.
• Algunos usuarios informaron dificultades con los cambios de diseño del sitio, la gestión de colas y limitaciones con la concurrencia y el paralelismo.

La siguiente imagen muestra las capacidades de Prefect:

8. Rivery

Rivery es una plataforma de orquestación de datos basada en la nube diseñada para construir y gestionar pipelines de datos. Se centra en la integración de datos y ETL, proporcionando una interfaz visual para crear, programar y automatizar flujos de trabajo de datos complejos.

Los usuarios de Rivery pueden:

• Construir pipelines de datos arrastrando y soltando tareas en un flujo de trabajo visual
• Programar, monitorizar y configurar alertas para gestionar el proceso de orquestación
• Integrarse con fuentes y destinos de datos para automatizar tareas de extracción, transformación y carga de datos en diferentes plataformas.

Ventajas

• Los usuarios de Rivery aprecian su automatización de desafíos comunes de ETL, como la gestión del esquema de destino y la extracción incremental de sistemas como Salesforce o NetSuite.
• Se elogia el soporte receptivo y profesional del producto, junto con sus capacidades de integración y gestión de pipelines de datos.
• Los usuarios encuentran la interfaz de usuario de Rivery intuitiva y su curva de aprendizaje plana, permitiendo la creación de sistemas ETL escalables en pocas horas con conocimientos de SQL.

Desventajas

• Los usuarios encontraron dificultades para gestionar múltiples entornos y variables debido a la interfaz de usuario de Rivery, y experimentaron errores menores.
• El producto carece de ciertas integraciones y una funcionalidad para rastrear lanzamientos de API.
• La documentación podría mejorarse.
• Algunos usuarios expresaron dificultad para gestionar dependencias entre procesos.
• Algunos usuarios se quejan de que los mensajes de error no son fáciles de usar.

El siguiente video muestra cómo Rivery puede servir como una herramienta de gestión de DataOps:

9. Keboola

Keboola es una plataforma de datos que integra, transforma y orquesta datos. Simplifica la creación de flujos de trabajo de datos complejos y automatiza tareas de procesamiento, con el objetivo de agilizar las operaciones de datos para usuarios empresariales.

Los usuarios pueden:

• Crear, programar y gestionar pipelines de datos con interfaz visual
• Orquestar flujos de trabajo de datos y automatizar procesos ETL mediante programación flexible, gestión de errores y monitorización en tiempo real.

Ventajas

• Keboola proporciona una gama de conectores y permite una arquitectura de pipelines ETL flexible.
• La configuración de Keboola es fácil e independiente de la infraestructura con soporte de múltiples lenguajes para transformaciones.
• Los usuarios aprecian el equipo de soporte de Keboola y sus estándares de seguridad de datos.

Desventajas

• Los usuarios consideran que los mensajes de error de Keboola son poco claros y sus extractores limitados en personalización, lo que lleva a descargas excesivas de datos.
• Los usuarios encuentran la interfaz sandbox complicada.
• Los usuarios critican la velocidad de procesamiento de los pipelines de datos, ya que necesita mejoras para manejar requisitos de datos incrementales.

La siguiente imagen muestra una visión general de la plataforma Keboola:

10. Zapier

Zapier es una plataforma diseñada para la automatización de flujos de trabajo y la orquestación de IA, que permite a los usuarios conectar diversas aplicaciones y agilizar los procesos operativos. Facilita la orquestación de datos automatizando el movimiento y la transformación de datos entre estas aplicaciones conectadas, permitiendo la creación de pipelines de datos sofisticados de extremo a extremo.

Estas son algunas de las características únicas de Zapier:

• Plantillas predefinidas para un despliegue rápido de flujos de trabajo.
• Automatización impulsada por IA y agentes de IA dentro de los flujos de trabajo.
• Plataforma unificada para la creación y gestión de flujos de trabajo.
• Interfaz sin código para una conectividad sencilla.
• Controles de humano en el bucle para la supervisión de procesos críticos.

Herramientas de orquestación de datos de código abierto

Aquí hay una lista de las principales herramientas de orquestación de datos de código abierto con estrellas de GitHub:

Apache Airflow

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para crear, programar y monitorizar flujos de trabajo como Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs). Su diseño basado en Python ofrece flexibilidad, mientras que la interfaz web simplifica la visualización y la gestión. Airflow se integra con herramientas como Hadoop, Spark y Kubernetes, proporcionando escalabilidad para flujos de trabajo a gran escala.

Características clave:

• Interfaz web para monitorización y depuración.
• Creación de flujos de trabajo basada en Python con gestión de dependencias de tareas.
• Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs) para la estructura de pipelines.
• Arquitectura escalable y distribuida para grandes cargas de trabajo.
• Bibliotecas de plugins y operadores.

Dagster

Dagster es una plataforma de código abierto para gestionar pipelines de datos, centrándose en activos de datos, observabilidad e integración. Introduce Activos Definidos por Software (SDAs) para flujos de trabajo reutilizables y control de pipelines. Su interfaz web (Dagit) permite a los usuarios visualizar, depurar y monitorizar pipelines, haciéndolo adecuado para ETL, analítica y machine learning. Dagster soporta ejecución tanto local como distribuida, ofreciendo flexibilidad de despliegue.

Características clave:

• Integración con frameworks como dbt, SQL y Pandas.
• Orquestación consciente de los datos con gestión de activos y versionado.
• Soporte para pruebas de pipelines para garantizar la calidad de los datos.
• Arquitectura modular para ejecución local o distribuida.
• Herramientas visuales para depuración y monitorización.

Mage

Mage es una herramienta de integración de datos de código abierto centrada en crear y gestionar pipelines de datos en tiempo real y por lotes con una complejidad mínima. Su interfaz low-code y soporte multilingüe (Python, SQL y R) la hacen accesible para equipos diversos. Mage destaca con una interfaz de cuaderno interactivo, ofreciendo retroalimentación instantánea y pruebas sin fricciones para un desarrollo optimizado.

Características clave:

• Monitorización y alertas para abordar proactivamente problemas en los pipelines.
• Soporte multilingüe para construir pipelines usando Python, SQL o R.
• Cuadernos interactivos para probar y depurar código en tiempo real.
• Integración en la nube para desplegar pipelines con Terraform en plataformas como AWS o GCP.
• Datos como activos para versionar, particionar y catalogar salidas de pipelines.

Luigi

Luigi es un framework Python de código abierto diseñado para construir y gestionar flujos de trabajo de datos complejos. Desarrollado originalmente por Spotify, destaca en la orquestación de tareas con dependencias intrincadas, asegurando una ejecución eficiente de procesos por lotes. El diseño ligero y extensible de Luigi lo convierte en una herramienta de referencia para pipelines de pequeña a mediana escala.

Características clave:

• Gestión de flujos de trabajo con manejo de errores y monitorización.
• Resolución de dependencias para gestionar automáticamente el orden de ejecución de tareas.
• API Python para simplificar la definición de tareas con codificación mínima.
• Procesamiento por lotes para trabajos ETL y grandes flujos de trabajo de datos.
• Integración con Hadoop, Spark y otras herramientas de big data.

Flyte

Flyte es una plataforma de código abierto, nativa de Kubernetes, para orquestar flujos de trabajo complejos en procesamiento de datos y machine learning (ML). Diseñada para escalabilidad, reproducibilidad y colaboración, simplifica el desarrollo y la gestión de pipelines listos para producción.

Características clave:

• Diseño nativo de Kubernetes
• Integraciones con diversas herramientas de datos y ML para mayor flexibilidad.
• Multitenencia para permitir el desarrollo descentralizado en una infraestructura compartida.
• Ejecución dinámica para soportar pipelines tolerantes a fallos y de alta disponibilidad.

Selección de herramientas de orquestación de datos

Preseleccionamos empresas para este benchmark basándonos en dos criterios clave: 

• El número de empleados: 30+ empleados en su perfil de LinkedIn.
• Presencia en sitios de reseñas B2B: 10+ reseñas en todas las plataformas para herramientas empresariales.

¿Qué es la orquestación de datos?

La orquestación de datos es el proceso de coordinar, integrar y automatizar flujos de trabajo de datos en diferentes fuentes y sistemas para garantizar un movimiento y una consistencia de datos sin fricciones. Implica gestionar pipelines de datos, transformaciones y dependencias para entregar datos precisos y oportunos para la inteligencia empresarial.

Una herramienta de orquestación de datos es una categoría dentro de las herramientas de orquestación para agilizar las tareas de gestión proporcionando características como diseño de flujos de trabajo, programación, monitorización y manejo de errores. Estas herramientas ayudan a mantener la calidad de los datos, reducir la intervención manual y apoyar la colaboración entre ingenieros de datos, analistas y científicos de datos.

Conozca otros conceptos relevantes para la orquestación de datos como:

• Automatización de TI y orquestación de TI para conocer herramientas más amplias utilizadas en aplicaciones de TI.
• Machine learning y gobernanza de datos para conocer sus aplicaciones con ML

4 pasos para orquestar sus datos

Recopilación de datos

Cuando un cliente interactúa con el servicio o producto de una organización, cada punto de contacto puede generar nuevos datos. Los datos generados pueden almacenarse en silos o de forma aislada. Los datos aislados no son completamente accesibles para otros departamentos y crean barreras de información entre departamentos. 

Las herramientas de orquestación de datos recopilan automáticamente datos en tiempo real de varias fuentes, centralizando el acceso y apoyando la gobernanza de datos. Conectan sistemas de datos en toda la organización, asegurando que los datos entrantes cumplan con las reglas de gobernanza, bloqueando las fuentes no conformes.

Preparación y transformación de datos

Las herramientas de orquestación de datos recopilan datos de diferentes tipos de fuentes, y estas fuentes pueden contener diferentes tipos de datos. En este caso, no todos los datos recopilados pueden utilizarse en el mismo sistema, por lo que deben manejarse de manera diferente. Los datos de diversos sistemas son transformados a un formato compatible y consistente por una herramienta de orquestación para garantizar que funcionen dentro de una tarea específica. Si las propiedades de los datos recopilados no están estandarizadas, las herramientas de orquestación verifican las propiedades de los datos entrantes y estandarizan sus propiedades y valores.

Por ejemplo, los nombres de los clientes son uno de los valores de los datos, y todos los nombres deben ser verificados y transformados según un esquema de datos estándar interno. Si hay valores atípicos, son eliminados por las herramientas de orquestación.

Unificación de datos

Después de convertir los datos recopilados a un formato compatible y consistente, el sistema de orquestación crea una vista única y unificada de todos los datos del perfil del cliente. Ingiere datos del cliente en tiempo real y mantiene los datos actualizados para mostrar el estado actual del perfil del cliente.

Reúne todos los datos recopilados de todas las fuentes de la empresa, como sitios web, aplicaciones y otros puntos de contacto.

Activación 

Una vez que se crean los datos de perfil unificados, la orquestación de datos pone esta información a disposición de las herramientas utilizadas por los equipos de la empresa a diario. Los datos transformados se envían a sistemas de almacenamiento de datos como almacenes de datos, bases de datos o data lakes. A partir de aquí, las herramientas de orquestación ponen los datos a disposición de todos los equipos y sus sistemas internos. No es necesario cargar datos en su sistema. 

¿Qué es la orquestación ETL?

La orquestación ETL es la gestión coordinada del proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Por ejemplo, la orquestación ETL puede garantizar:

• Que los datos se extraigan de los sistemas de origen antes de que comience la transformación.
• Que las transformaciones esperen a que los pipelines ascendentes se completen con éxito.
• Que las cargas fallidas activen automáticamente reintentos o alertas.

Orquestación de datos vs herramientas de orquestación ETL

Similitudes

• Procesamiento de datos: Tanto la orquestación ETL como la orquestación de datos implican procesar datos para prepararlos para el análisis u otros usos empresariales.
• Automatización: Ambos conceptos enfatizan la automatización de flujos de trabajo para agilizar los procesos de gestión de datos y reducir la intervención manual.
• Integración de datos: Ambos se centran en integrar datos de diferentes fuentes para crear una vista unificada.

Diferencias

• Alcance: ETL es un proceso específico que implica extraer datos de fuentes, transformarlos a un formato deseado y cargarlos en un sistema de destino. La orquestación de datos tiene un alcance más amplio, cubriendo la coordinación y automatización de flujos de trabajo de datos, que pueden incluir procesos ETL pero también pueden gestionar pipelines de datos más complejos.
• Propósito: ETL está diseñado principalmente para el movimiento y la transformación de datos, mientras que la orquestación de datos se centra en orquestar y gestionar múltiples procesos o flujos de trabajo, que pueden implicar ETL y otras tareas como validación, limpieza o fusión de datos.
• Complejidad: La orquestación de datos puede gestionar dependencias y flujos de trabajo complejos que involucran múltiples pipelines de datos, mientras que ETL típicamente maneja flujos de datos individuales.
• Herramientas: Las herramientas de orquestación ETL están diseñadas específicamente para tareas ETL. Las herramientas de orquestación de datos proporcionan un framework para orquestar flujos de trabajo complejos, que pueden incluir tareas ETL junto con otras.

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FAQs

¿Qué es el stack de datos moderno?

El "Modern Data Stack" (MDS) es un enfoque de gestión y análisis de datos basado en la nube que incorpora elementos clave de la infraestructura de datos, tales como: 

• La infraestructura de datos se refiere a la arquitectura que soporta las operaciones de datos. Incluye plataformas basadas en la nube y soluciones de almacenamiento escalables como Snowflake, BigQuery y Amazon S3, que ayudan a centralizar los datos y permiten una fácil escalabilidad.
• Las herramientas de catálogo de datos juegan un papel crucial en la organización y documentación de datasets, proporcionando un recurso centralizado para metadatos y asegurando un fácil descubrimiento de datos. Esto es clave para prevenir los silos de datos y promover la colaboración entre equipos.
• La gobernanza de datos define reglas para gestionar el acceso, la calidad y el cumplimiento de los datos en toda una organización estableciendo políticas, estándares y procedimientos para el uso de datos. Herramientas para la observabilidad de datos, como Monte Carlo o Great Expectations, pueden ayudar en la monitorización de la calidad y el linaje de los datos.
• La ingeniería de datos abarca los procesos y técnicas utilizados para preparar datos para el análisis. Esto incluye la integración, transformación y orquestación de datos, con herramientas como Fivetran, dbt y Apache Airflow. Una ingeniería de datos efectiva asegura que los datos sean consistentes y estén listos para su uso en inteligencia empresarial y analítica.

Algunas de las herramientas que se utilizan en MDS incluyen:

• Herramientas de orquestación de datos que conectan varios componentes del MDS, asegurando que los datos fluyan sin fricciones, se transformen correctamente y estén disponibles para el análisis de manera fiable y automatizada. 
• Herramientas de integración de datos que extraen, cargan y transforman datos de varias fuentes a un repositorio central. 
• Herramientas de almacenamiento de datos que son soluciones de almacenamiento centralizado para soportar análisis de datos a gran escala. 
• Herramientas de inteligencia empresarial (BI) y analítica que permiten la exploración, visualización y generación de informes de datos. 
• Herramientas de observabilidad de datos que pueden monitorizar y asegurar la calidad, el linaje y la precisión de los datos. 

7 beneficios de la orquestación de datos

La orquestación de datos transforma la forma en que las empresas gestionan, procesan y utilizan sus datos al automatizar y optimizar los flujos de trabajo de datos. Esto permite a las empresas extraer información procesable de manera rápida y eficiente. Estos son los beneficios principales:

1. Mayor Eficiencia

• Automatiza tareas de datos repetitivas, reduciendo la intervención manual y minimizando errores.
• Libera recursos, permitiendo que los equipos se centren en iniciativas estratégicas en lugar de cuellos de botella operativos.

2. Escalabilidad Mejorada

• Maneja datasets grandes y complejos con facilidad, permitiendo a las organizaciones crecer sin comprometer el rendimiento.
• Se adapta al aumento del volumen de datos y nuevas fuentes de datos a medida que evolucionan las necesidades del negocio.

3. Calidad de Datos Mejorada

• Estandariza, limpia y valida datos de diversas fuentes, asegurando consistencia y precisión.
• Proporciona una vista unificada de los datos, eliminando silos y permitiendo una toma de decisiones informada.

4. Mejor Seguridad y Gobernanza

• Centraliza la gestión de datos para hacer cumplir protocolos de seguridad estrictos y asegurar el cumplimiento.
• Facilita el control de acceso, permitiendo que los usuarios autorizados recuperen datos sensibles.

5. Tiempo Más Rápido hasta la Información

• Optimiza el flujo de datos desde la recopilación hasta el análisis, acelerando el acceso a información procesable.
• Permite a las empresas responder rápidamente a las dinámicas del mercado y aprovechar oportunidades.

6. Colaboración Mejorada

• Democratiza el acceso a los datos, permitiendo que los equipos de todos los departamentos trabajen sin fricciones en datasets compartidos.
• Mejora la comunicación y coordinación automatizando el intercambio de datos y reduciendo las dependencias de los equipos de TI.

7. Migraciones a la Nube Simplificadas

• Facilita la transición de datos locales a entornos en la nube con una interrupción mínima.
• Soporta migraciones incrementales, asegurando la integridad de los datos y reduciendo la complejidad.

Lecturas adicionales

Explore más sobre software de orquestación y automatización que puede ayudar a gestionar y orquestar datos:

• Principales Software de Automatización de TI: Benchmarking de Proveedores
• Principales Herramientas de Automatización DevOps: Evaluación de Métricas POC

Fuentes externas

Cita esta investigación

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@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 24 de Junio de 2026}
}

Enlaces de referencia

1.

Enterprise ETL Automation Solution

2.

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

3.

Orchestrating Event Driven Serverless Data Pipelines

Prefect

4.

Accelerate Your Data Pipelines with Keboola’s AI-Powered Templates — Blog | Keboola

Keboola

5.

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

6.

Operationalizing Data Orchestration: Best Practices for DevOps, Infra, and Code Locations

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.

Platform | Flyte

Union.ai

Hazal Şimşek

Analista de la industria

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Hazal es analista de la industria en AIMultiple, enfocándose en la minería de procesos y la automatización de TI.

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