Comparar 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 ejemplos destacados:
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Herramientas comerciales, que proporcionan soporte adicional, funciones y escalabilidad a nivel empresarial, con herramientas destacadas como:
  • Toda la orquestación: Stonebranch y RunMyJobs
  • Orquestación de flujos de trabajo: Shipyard
  • Orquestación de ETL: Keboola y Rivery

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

Nota: WLA es la abreviatura de automatización de la carga de trabajo.

Herramientas de orquestación de datos empresariales seleccionadas

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

Descubra cómo seleccionamos estas herramientas.

Las funciones a continuación se basan en plataformas de reseñas B2B.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC es una plataforma SOAP centralizada que orquestra pipelines de datos de manera eficiente, permitiendo el flujo de datos en tiempo real a través de entornos de IT 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 integrada 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-as-code con control de versiones y promoción Dev/Test/Prod.

Pros

• 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 asiste a los usuarios en la migración desde otras plataformas y en la configuración de aplicaciones en entornos como AWS.

Contras

• Los usuarios consideran que la visualización de flujos de trabajo anidados de múltiples capas en un solo diagrama es insuficiente, lo que dificulta la visualización de procesos interconectados.
• Los métodos de autenticación del producto se limitan a la autenticación básica, que algunos usuarios consideran obsoleta, 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 IT automatizando flujos de trabajo y coordinando transferencias de datos a través de diversas plataformas, desde aplicaciones nativas de la nube hasta sistemas heredados. RunMyJobs gestiona flujos de trabajo ETL, simplificando la orquestación de pipelines de ETL y manejando el proceso de gestión de 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 auto-actualizables para gestionar servidores y ejecutar scripts
• Integraciones, tales como:
  • Conector SAP Datasphere para orquestar la preparación de datos para tareas como la optimización de 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 y la automatización de informes en toda la empresa.
  • Agente nativo OpenVMS para integrar trabajos batch heredados en flujos de trabajo nativos de la nube

Pros

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

Contras

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

El visual a continuación muestra cómo RunMyJobs puede coordinar e integrar diversos flujos de datos y actividades del sistema, integrándose a través de entornos locales, tareas del sistema operativo, adaptadores de API y proveedores de servicios en la nube:

3. ActiveBatch

ActiveBatch soporta la automatización avanzada de la carga de trabajo para orquestar flujos de datos y automatizar procesos ETL, con una fuerte integración en sistemas empresariales como ERP y CRM. Sus funciones 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.
• Auto-remediación, alertas personalizables y monitoreo proactivo de SLA.
• Orquestación de ETL de extremo a extremo y gestión de pipelines de datos con programación, monitoreo y alertas en tiempo real.
• Integración de sistemas heredados, incluyendo OpenVMS, permitiendo que los trabajos batch se incorporen en flujos de trabajo de datos modernos y multiplataforma con control y visibilidad centralizados.

Pros

• La herramienta es intuitiva, 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 de nube.
• Muchos usuarios aprecian las capacidades de integración de la herramienta, el mecanismo de manejo de errores y la opción de visibilidad en tiempo real del estado.

Contras

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

4. Fortra’s JAMS

Fortra’s JAMS optimiza las operaciones a través de la automatización centralizada de la carga 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.
• REST API y módulo de PowerShell que aprovecha las APIs para construir integraciones y conectores para cualquier aplicación o servicio.

Pros

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

Contras

Funcionalidad de búsqueda: Se informa que las capacidades de búsqueda en JAMS son inadecuadas, obligando a los usuarios a realizar consultas a la base de datos para las 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 de la nube, con soporte nativo para servicios como SQL, Hadoop y REST APIs.

Azure Fata Factory permite a los usuarios:

• Diseñar pipelines de datos
• Configurar transformaciones de datos
• Orquestar movimientos de datos a través de las plataformas de nube de Azure.

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

Pros

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

Contras

• Los usuarios encuentran difícil aplanar JSON complejos y mapear atributos anidados en Azure Data Factory.
• Algunos usuarios informaron limitaciones en Azure Data Factory, tales como:
  • Errores sin razones claras
  • Dificultad para integrarse con servicios que no son de Azure
  • Falta de flexibilidad al 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 obsoleta.

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

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 en 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 diversas fuentes con aprovisionamiento y monitoreo automático de recursos.

Pros

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

Contras

• 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 SDKs de Java y Python.
• Para algunos usuarios, el rendimiento lento del sistema y la conectividad fueron los principales problemas.

7. Prefect 

Prefect es una herramienta de orquestación de datos de código abierto para construir, gestionar y supervisar flujos de trabajo complejos. Proporciona un framework flexible y extensible para definir y programar flujos de trabajo con funciones como reintentos de tareas, manejo de errores y monitoreo exhaustivo.

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

Pros

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

Contras

• Prefect carece de una integración exhaustiva con herramientas de gobernanza de datos y de un soporte de lenguaje versátil.
• Los usuarios consideran que la documentación de Prefect es inconsistente y que los frecuentes cambios en la API son difíciles de seguir.
• Algunos usuarios informaron dificultades con los cambios en el diseño del sitio, el manejo de colas y limitaciones con la concurrencia y el paralelismo.

El visual a continuación 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, monitorear y configurar alertas para gestionar el proceso de orquestación
• Integrarse con fuentes y destinos de datos para automatizar las tareas de extracción, transformación y carga de datos en diferentes plataformas.

Pros

• Los usuarios de Rivery aprecian su automatización de los 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 profesional y receptivo 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 solo conocimientos de SQL.

Contras

• 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 de una funcionalidad para rastrear los lanzamientos de la API.
• La documentación podría mejorarse.
• Algunos usuarios expresaron dificultad para gestionar las dependencias entre procesos.
• Algunos usuarios se quejan de que los mensajes de error no son intuitivos.

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

9. Keboola

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

Los usuarios pueden:

• Crear, programar y gestionar pipelines de datos con una interfaz visual
• Orquestar flujos de trabajo de datos y automatizar procesos ETL a través de una programación flexible, manejo de errores y monitoreo en tiempo real.

Pros

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

Contras

• Los usuarios consideran que los mensajes de error de Keboola no son claros y que sus extractores tienen una personalización limitada, lo que provoca descargas de datos excesivas.
• Los usuarios encuentran complicada la interfaz del sandbox.
• Los usuarios critican la velocidad de procesamiento de los pipelines de datos, ya que necesita mejoras para manejar los requisitos de datos incrementales.

La imagen a continuación 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 optimizar 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.

Aquí hay algunas de las funciones únicas de Zapier:

• Plantillas predefinidas para el 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 intervención humana para la supervisión de procesos críticos.

Herramientas de orquestación de datos de código abierto

Aquí hay una lista de las mejores 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 supervisar 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 de usuario web para monitoreo y depuración.
• Creación de flujos de trabajo basados en Python con gestión de dependencias de tareas.
• Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs) para la estructura del pipeline.
• Arquitectura distribuida y escalable para grandes cargas de trabajo.
• Plugins y librerías de operadores.

Dagster

Dagster es una plataforma de código abierto para gestionar pipelines de datos, centrándose en los activos de datos, la observabilidad y la integración. Introduce los 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 monitorear pipelines, haciéndolo adecuado para ETL, analítica y aprendizaje automático. Dagster soporta la 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 control de versiones.
• Soporte para pruebas de pipeline para asegurar la calidad de los datos.
• Arquitectura modular para ejecución local o distribuida.
• Herramientas visuales para depuración y monitoreo.

Mage

Mage es una herramienta de integración de datos de código abierto centrada en la creación y gestión de pipelines de datos en tiempo real y batch con una complejidad mínima. Su interfaz low-code y el soporte multi-lenguaje (Python, SQL y R) la hacen accesible para diversos equipos. Mage destaca por una interfaz de cuaderno interactivo, ofreciendo retroalimentación instantánea y pruebas fluidas para un desarrollo optimizado.

Características clave:

• Monitoreo y alertas para abordar proactivamente los problemas del pipeline.
• Soporte multi-lenguaje 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 las salidas del pipeline.

Luigi

Luigi es un framework de 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 la ejecución eficiente de procesos batch. El diseño ligero y extensible de Luigi lo convierte en una herramienta ideal para pipelines de pequeña a mediana escala.

Características clave:

• Gestión de flujos de trabajo con manejo de errores y monitoreo.
• Resolución de dependencias para gestionar automáticamente el orden de ejecución de las tareas.
• API de Python para simplificar la definición de tareas con un código mínimo.
• Procesamiento batch para trabajos ETL y flujos de trabajo de datos extensos.
• 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 el procesamiento de datos y el aprendizaje automático (ML). Diseñada para la escalabilidad, la reproducibilidad y la 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

Seleccionamos las 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 los flujos de trabajo de datos a través de diferentes fuentes y sistemas para garantizar un movimiento de datos fluido y coherente. Implica la gestión de pipelines de datos, transformaciones y dependencias para proporcionar datos precisos y oportunos para obtener información empresarial.

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

Conozca otros conceptos relevantes para la orquestación de datos, tales como:

• Automatización de IT y orquestación de IT para conocer herramientas más amplias utilizadas en aplicaciones de IT.
• Aprendizaje automático y gobernanza de datos para conocer sus aplicaciones con ML

4 pasos para orquestar sus datos

Recolección 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 quedar aislados con el tiempo. Los datos aislados no son totalmente accesibles para otros departamentos y crean barreras de información entre ellos.

Las herramientas de orquestación de datos recopilan automáticamente datos en tiempo real de diversas fuentes, centralizando el acceso y apoyando la gobernanza de datos. Conectan los sistemas de datos en toda la organización, asegurando que los datos entrantes cumplan con las reglas de gobernanza y 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 usarse en el mismo sistema, por lo que deben manejarse de manera diferente. Los datos de diversos sistemas son transformados en un formato compatible y coherente por una herramienta de orquestación para asegurar 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 basándose en 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 en un formato compatible y coherente, el sistema de orquestación crea una vista única y unificada de todos los datos del perfil del cliente. Ingiere los 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 creados los datos de perfil unificados, la orquestación de datos pone esta información a disposición de las herramientas que utilizan 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 lagos de datos. Desde aquí, las herramientas de orquestación ponen los datos a disposición de todos los equipos y sus sistemas internos. No es necesario cargar los datos en su sistema.

¿Qué es la orquestación de ETL?

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

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

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Orquestación de datos vs herramientas de orquestación de ETL

Similitudes

• Procesamiento de datos: Tanto la orquestación de ETL como la orquestación de datos implican el procesamiento de datos para dejarlos listos para el análisis u otros usos comerciales.
• Automatización: Ambos conceptos enfatizan la automatización de los flujos de trabajo para optimizar 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 la extracción de datos de fuentes, su transformación a un formato deseado y su carga 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 la validación, limpieza o fusión de datos.
• Complejidad: La orquestación de datos puede gestionar dependencias y flujos de trabajo complejos que involucren múltiples pipelines de datos, mientras que ETL normalmente maneja flujos de datos individuales.
• Herramientas: Las herramientas de orquestación de ETL están diseñadas específicamente para tareas de ETL. Las herramientas de orquestación de datos proporcionan un framework para orquestar flujos de trabajo complejos, que pueden incluir tareas de ETL junto con otras.

FAQs

¿Qué es el stack de datos moderno?

El “Stack de Datos Moderno” (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:

• 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 escalabilidad sencilla.
• Catálogo de datos las herramientas juegan un papel crucial en la organización y documentación de los datasets, proporcionando un recurso centralizado para los metadatos y asegurando un descubrimiento de datos sencillo. Esto es clave para evitar los silos de datos y promover la colaboración entre equipos.
• Gobernanza de datos define las reglas para gestionar el acceso, la calidad y el cumplimiento de los datos en toda una organización mediante el establecimiento de políticas, estándares y procedimientos para el uso de los datos. Las herramientas de observabilidad de datos, como Monte Carlo o Great Expectations, pueden ayudar a monitorear la calidad y el linaje de los datos.
• Ingeniería de datos abarca los procesos y técnicas utilizados para preparar los 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 eficaz asegura que los datos sean coherentes y estén listos para su uso en la inteligencia de negocios y la analítica.

Algunas de las herramientas que se utilizan en MDS incluyen:

• Herramientas de orquestación de datos conectan varios componentes del MDS, asegurando que los datos fluyan sin problemas, 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 diversas fuentes en un repositorio central.
• Herramientas de almacenamiento de datos que son soluciones de almacenamiento centralizadas para soportar el análisis de datos a gran escala.
• Herramientas de inteligencia de negocios (BI) y analítica que permiten la exploración, visualización y generación de informes de datos.
• Herramientas de observabilidad de datos que pueden monitorear 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 accionable de forma rápida y eficiente. Estos son los beneficios principales:

1. Mayor eficiencia

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

2. Mejor escalabilidad

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

3. Calidad de datos mejorada

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

4. Mejor seguridad y gobernanza

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

5. Tiempo más rápido para obtener información

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

6. Colaboración mejorada

• Democratiza el acceso a los datos, permitiendo que los equipos de diferentes departamentos trabajen sin problemas en datasets compartidos.
• Mejora la comunicación y la coordinación al automatizar el intercambio de datos y reducir la dependencia de los equipos de IT.

7. Migraciones a la nube simplificadas

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

Lecturas adicionales

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

• Top 12+ Software de Automatización de IT: Benchmarking de Proveedores
• 15 Mejores Plataformas de AIOps basadas en más de 6,000 reseñas

Fuentes externas

Cita esta investigación

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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 del sector en AIMultiple, donde se especializa en minería de procesos y automatización de TI.

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