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 ofrecen soporte adicional, funciones y escalabilidad a nivel empresarial, con herramientas líderes como:
  • Orquestación completa: RunMyJobs y Stonebranch
  • Orquestación del flujo de trabajo: Astillero
  • Orquestación ETL: Keboola y Rivery

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

Nota: WLA son las siglas de automatización de la carga de trabajo .

Herramientas de orquestación de datos empresariales preseleccionadas

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

Descubre cómo preseleccionamos estas herramientas .

Las características que se describen a continuación se basan en plataformas de reseñas B2B.

1. Rama de piedra

Stonebranch UAC es una plataforma SOAP centralizada que orquesta de manera eficiente los flujos de datos, permitiendo el flujo de datos en tiempo real en entornos de TI híbridos. Stonebranch UAC ofrece:

• Diseñador de flujos de trabajo mediante 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 preconfiguradas para conectarse con Hadoop, Snowflake, Kubernetes y más.
• Gestión del ciclo de vida para dar soporte a las canalizaciones como código con control de versiones y promoción entre entornos de desarrollo, pruebas y producción.

Ventajas

• Esta herramienta proporciona una interfaz gráfica intuitiva y permite a los equipos gestionar flujos de trabajo, automatizar tareas e integrar indicadores clave de rendimiento (KPI) 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 representación 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, que algunos usuarios consideran obsoleta, y sus mensajes de error se consideran demasiado genéricos, lo que genera una dependencia del servicio de atención al cliente.

2. RunMyJobs

RunMyJobs simplifica las operaciones de TI al automatizar flujos de trabajo y coordinar 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 la canalización ETL y manejando 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 administrar servidores y ejecutar scripts.
• Integraciones, tales como:
  • Conector SAP Datasphere para orquestar la preparación de datos para tareas como la optimización de IBP.
  • Integración Databricks para agregar pasos de análisis avanzados a los flujos de trabajo ETL.
  • Oracle Fusion y SAP Analytics Cloud para dar soporte al flujo de datos y la automatización de informes en toda la empresa.
  • Agente nativo de OpenVMS para integrar trabajos por lotes heredados en flujos de trabajo nativos de la nube.

Ventajas

• RunMyJobs ofrece una interfaz gráfica de usuario (GUI) fácil de usar, soporte del proveedor las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y guías completas para la resolución de problemas.
• Los usuarios valoran sus capacidades multiplataforma, la flexibilidad en la creación de flujos de trabajo y el tiempo de actividad fiable desde la migración desde MS Orchestrator.
• RunMyJobs es elogiado por su automatización de flujos de trabajo complejos, su 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 al horario de verano y con la compleja integración con las herramientas de gestión de incidentes.
• Los usuarios expresan la necesidad de una mejor documentación, especialmente con ejemplos prácticos.

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

3. ActiveBatch

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

• Conectores preconfigurados para Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop y más.
• Una interfaz de bajo código/sin código para diseñar flujos de trabajo complejos que abarcan entornos en la nube, locales e híbridos.
• Corrección automática , alertas personalizables y monitorización proactiva de los acuerdos de nivel de servicio (SLA).
• Orquestación ETL de extremo a extremo y gestión de canalizaciones de datos con Programación, monitorización y alertas en tiempo real.
• Integración de sistemas heredados , incluido 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, ya que ofrece funciones de arrastrar y soltar para la creación de flujos de trabajo, pasos predefinidos para la automatización de tareas y compatibilidad con 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 del estado en tiempo real.

Desventajas

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

4. JAMS de Fortra

JAMS de Fortra optimiza las operaciones mediante la automatización centralizada de la carga de trabajo y la programación de tareas, lo que ayuda a unificar el procesamiento de datos en todos los sistemas y aplicaciones. Ofrece:

• JAMS ofrece soluciones seguras de transferencia de archivos mediante el método de ejecución GoAnywhere, integrándose con GoAnywhere MFT para facilitar transferencias de datos seguras, cifradas y fiables.
• Módulo de API REST y PowerShell que aprovecha las API para crear integraciones y conectores con cualquier aplicación o servicio.

Ventajas

• Gestión centralizada de tareas: JAMS centraliza la gestión de tareas, mejorando la eficiencia de la programación y la automatización del procesamiento de datos.

Desventajas

Funcionalidad de búsqueda: Se informa que las capacidades de búsqueda en JAMS son inadecuadas, ya que obligan a los usuarios a realizar consultas a la base de datos para realizar tareas en lugar de disponer de una función de búsqueda sencilla.

5. Fábrica de datos de Azure

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

Azure Fatal Factory permite a los usuarios:

• Diseñar flujos de datos
• Configurar transformaciones de datos
• Orqueste el movimiento de datos entre las plataformas en la nube de Azure.

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

Ventajas

• Azure Data Factory permite copiar datos de diversos tipos de fuentes y 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 canalizaciones, automatizar procesos en diferentes plataformas y cuenta con una amplia gama de conectores para diversos servidores.
• Los usuarios aprecian la interfaz de usuario, las frecuentes actualizaciones de funciones, las capacidades de automatización y la posibilidad de crear flujos de trabajo ETL complejos sin necesidad de código.

Desventajas

• A los usuarios les resulta complicado aplanar JSON complejos y asignar 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 trasladar tuberías entre diferentes entornos.
• Muchos usuarios mencionaron problemas con la usabilidad de Azure Data Factory, entre ellos:
  • 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 supervisar las ejecuciones de canalizaciones activadas dentro de un período de tiempo específico. Los usuarios pueden ajustar el intervalo de tiempo y filtrar por estado, nombre de la canalización o anotación para administrar y realizar un seguimiento de las actividades de la canalización.

6. Google Flujo de datos en la nube

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

• Cree canalizaciones de datos para el procesamiento de datos en tiempo real e intégrelas con otros servicios en la nube como BigQuery.
• Orqueste flujos de trabajo de datos complejos, aplique transformaciones y procese datos de diversas fuentes con aprovisionamiento y monitorización automáticos de recursos.

Ventajas

• Google Dataflow ofrece carga de datos sencilla tanto en lotes 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 API basadas en el framework Apache Beam.
• Los usuarios también destacan positivamente su escalabilidad, el rápido procesamiento de grandes cantidades de datos y el sistema de soporte.

Desventajas

• Los usuarios consideran que la documentación de la plataforma es insuficiente y que la curva de aprendizaje es pronunciada, especialmente para los principiantes.
• Los usuarios expresan su descontento con la API limitada para aplicaciones de terceros.
• Algunos usuarios se quejaron de las inconsistencias en las características entre los SDK 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 crear, gestionar y supervisar flujos de trabajo complejos. Proporciona un marco flexible y extensible para definir y programar flujos de trabajo con funciones como reintentos de tareas, gestión de errores y monitorización integral.

• Cree y gestione flujos de trabajo mediante API e interfaz de usuario.
• Coordinar tareas, programar la ejecución de trabajos y gestionar errores.
• Sistema de monitorización y alerta para mantener los flujos de datos.

Ventajas

• Prefect es apreciado por su configuración sencilla, su diseño nativo en Python y su enfoque de código limpio.
• Los usuarios destacan la facilidad de uso de Prefect en diversas plataformas, así como la comunidad de apoyo.
• El producto ofrece una automatización sencilla de los flujos de datos y la gestión de múltiples versiones de un mismo flujo.

Desventajas

• Prefect carece de una integración completa con las herramientas de gobernanza de datos y de un soporte lingüístico versátil.
• Los usuarios consideran que la documentación de Prefect es inconsistente y que los frecuentes cambios en su API dificultan mantenerse al día.
• Algunos usuarios informaron de dificultades con los cambios en el diseño del sitio, la gestión de colas y las limitaciones relacionadas con la concurrencia y el paralelismo.

La siguiente imagen muestra las capacidades de Prefect:

8. Río

Rivery es una plataforma de orquestación de datos basada en la nube, diseñada para crear y gestionar flujos 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:

• Cree flujos de datos arrastrando y soltando tareas en un flujo de trabajo visual.
• Planificar, supervisar y configurar alertas para gestionar el proceso de orquestación.
• Intégrate con fuentes y destinos de datos para automatizar las 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 la asistencia técnica profesional y la capacidad de respuesta del producto, así como sus capacidades de integración y gestión de flujos de datos.
• Los usuarios consideran que la interfaz de usuario de Rivery es intuitiva y su curva de aprendizaje es sencilla, lo que permite crear sistemas ETL escalables en pocas horas con tan solo conocimientos de SQL.

Desventajas

• Los usuarios encontraron dificultades para gestionar múltiples entornos y variables debido a la interfaz de usuario de Rivery, y experimentaron pequeños errores.
• El producto carece de ciertas integraciones y de una funcionalidad para el seguimiento de las versiones de la API.
• La documentación podría mejorarse.
• Algunos usuarios manifestaron dificultades para gestionar las dependencias entre procesos.
• Algunos usuarios se quejan de los mensajes de error porque no son fáciles de entender.

El siguiente vídeo muestra cómo Rivery puede servir como 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 las tareas de procesamiento, con el objetivo de optimizar las operaciones de datos para los usuarios empresariales.

Los usuarios pueden:

• Cree, programe y gestione flujos de datos con una interfaz visual.
• Orqueste los flujos de trabajo de datos y automatice los procesos ETL mediante una programación flexible, el manejo de errores y la monitorización en tiempo real.

Ventajas

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

Desventajas

• Los usuarios consideran que los mensajes de error de Keboola no son claros y que sus extractores tienen opciones de personalización limitadas, lo que provoca descargas de datos excesivas.
• Los usuarios consideran que la interfaz del entorno aislado es complicada.
• Los usuarios critican la velocidad de procesamiento del flujo de datos, ya que necesita mejoras para gestionar los requisitos de datos incrementales.

La siguiente imagen muestra una descripción 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 al automatizar el movimiento y la transformación de datos entre estas aplicaciones conectadas, lo que permite la creación de sofisticados flujos de datos integrales.

Estas son algunas de las características únicas de Zapier:

• Plantillas prediseñadas para una rápida implementación del flujo de trabajo.
• Automatización basada en IA y agentes de IA integrados en los flujos de trabajo.
• Plataforma unificada para la creación y gestión de flujos de trabajo.
• Interfaz sin código para una fácil conectividad.
• Sistemas de control con intervención humana para la supervisión de procesos críticos.

Herramientas de orquestación de datos de código abierto

Aquí tienes una lista de las mejores herramientas de orquestación de datos de código abierto con estrellas de GitHub:

apache flujo de aire

Apache Airflow es una plataforma de código abierto para la creación, programación y monitorización de flujos de trabajo mediante grafos acíclicos dirigidos (DAG). 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 principales:

• Interfaz web para monitorización y depuración.
• Creación de flujos de trabajo basados en Python con gestión de dependencias de tareas.
• Grafos acíclicos dirigidos (DAG) para la estructura de tuberías.
• Arquitectura distribuida y escalable para grandes cargas de trabajo.
• Complementos y bibliotecas de operadores.

Daga

Dagster es una plataforma de código abierto para la gestión de flujos de datos, centrada en los activos de datos, la observabilidad y la integración. Introduce Activos Definidos por Software (SDA) para flujos de trabajo reutilizables y el control de flujos. Su interfaz web (Dagit) permite a los usuarios visualizar, depurar y monitorizar los flujos, lo que la hace idónea para ETL, análisis y aprendizaje automático. Dagster admite la ejecución local y distribuida, ofreciendo flexibilidad en la implementación.

Características principales:

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

Mago

Mage es una herramienta de integración de datos de código abierto centrada en la creación y gestión de flujos de datos en tiempo real y por lotes con mínima complejidad. Su interfaz de bajo código y la compatibilidad con múltiples lenguajes (Python, SQL y R) la hacen accesible para equipos diversos. Mage destaca por su interfaz de usuario interactiva tipo cuaderno, que ofrece retroalimentación instantánea y pruebas fluidas para un desarrollo optimizado.

Características principales:

• Sistemas de monitorización y alertas para abordar de forma proactiva los problemas en la cadena de suministro.
• Soporte multilingüe para crear flujos de trabajo utilizando Python, SQL o R.
• Cuadernos interactivos para probar y depurar código en tiempo real.
• Integración en la nube para implementar pipelines con Terraform en plataformas como AWS o GCP.
• Los datos se utilizan como activos para versionar, particionar y catalogar las salidas del proceso.

Luigi

Luigi es un framework de Python de código abierto diseñado para crear y gestionar flujos de trabajo de datos complejos. Desarrollado originalmente por Spotify, destaca por su capacidad para orquestar tareas con dependencias complejas, garantizando la ejecución eficiente de procesos por lotes. Su diseño ligero y extensible lo convierte en una herramienta ideal para pipelines de pequeña y mediana escala.

Características principales:

• Gestión del flujo de trabajo con control y monitorización de errores.
• Resolución de dependencias para gestionar automáticamente el orden de ejecución de las tareas.
• API de Python para simplificar la definición de tareas con un mínimo de código.
• Procesamiento por lotes para trabajos ETL y flujos de trabajo de grandes volúmenes 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 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 principales:

• Diseño nativo de Kubernetes
• Integraciones con diversas herramientas de datos y aprendizaje automático para mayor flexibilidad.
• La arquitectura multiusuario permite el desarrollo descentralizado en una infraestructura compartida.
• Ejecución dinámica para admitir pipelines tolerantes a fallos y de alta disponibilidad.

Herramientas de orquestación de datos de cribado

Preseleccionamos a las empresas para este estudio comparativo basándonos en dos criterios clave:

• Número de empleados : más de 30 empleados en su perfil de LinkedIn.
• Presencia en sitios de reseñas B2B : Más de 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 entre diferentes fuentes y sistemas para garantizar un movimiento de datos fluido y coherente. Implica gestionar las canalizaciones de datos, las transformaciones y las dependencias para proporcionar datos precisos y oportunos que permitan obtener información valiosa para el negocio.

Una herramienta de orquestación de datos es una categoría dentro de las herramientas de orquestación que optimiza las tareas de gestión al proporcionar funciones como el diseño de flujos de trabajo, la programación, la monitorización y el manejo de errores. Estas herramientas ayudan a mantener la calidad de los datos, reducen la intervención manual y facilitan la colaboración entre ingenieros, analistas y científicos de datos.

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

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

4 pasos para orquestar tus datos

Recopilación de datos

Cuando un cliente interactúa con el servicio o producto de una organización, cada punto de contacto puede generar nuevos datos. Estos datos pueden almacenarse de forma aislada o acumularse 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 facilitando la gobernanza de datos. Conectan los sistemas de datos de toda la organización, garantizando que los datos entrantes cumplan con las normas de gobernanza y bloqueando las fuentes que no las cumplan.

Preparación y transformación de datos

Las herramientas de orquestación de datos recopilan información de diversas fuentes, las cuales pueden contener distintos tipos de datos. En este caso, no todos los datos recopilados pueden utilizarse en el mismo sistema, por lo que requieren un tratamiento diferente. Una herramienta de orquestación transforma los datos de diversos sistemas a un formato compatible y consistente para garantizar su correcto funcionamiento en 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 verificarse y transformarse según un esquema de datos estándar interno. Si se detectan valores atípicos, las herramientas de orquestación los eliminan.

Unificación de datos

Tras convertir los datos recopilados a un formato compatible y coherente, el sistema de orquestación crea una vista única y unificada de todos los perfiles de clientes. Ingiere los datos de los clientes en tiempo real y los mantiene actualizados para mostrar el estado actual de cada perfil.

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 los equipos de la empresa utilizan 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 allí, las herramientas de orquestación hacen que los datos estén disponibles para todos los equipos y sus sistemas internos. No es necesario cargar los 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:

• Los datos se extraen de los sistemas de origen antes de que comience la transformación.
• Las transformaciones esperan a que los procesos anteriores se completen correctamente.
• Las cargas fallidas activan automáticamente reintentos o alertas.

Orquestación de datos frente a herramientas de orquestación ETL

Similitudes

• Procesamiento de datos : Tanto la orquestación ETL como la orquestación de datos implican el procesamiento de datos para prepararlos para el análisis u otros usos comerciales.
• Automatización : Ambos conceptos hacen hincapié en la automatización de los flujos de trabajo para optimizar los procesos de gestión de datos y reducir la intervención manual.
• Integración de datos : Ambas se centran en integrar datos de diferentes fuentes para crear una visión unificada.

Diferencias

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

FAQs

¿Qué es una pila de datos moderna?

La “Pila de Datos Moderna” (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 da soporte a 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 catalogación de datos desempeñan un papel fundamental en la organización y documentación de conjuntos de datos, proporcionando un recurso centralizado para los metadatos y facilitando su búsqueda. Esto es clave para evitar la fragmentación de los datos y fomentar la colaboración entre equipos.
• La gobernanza de datos define reglas para gestionar el acceso, la calidad y el cumplimiento de los datos en toda la organización, estableciendo políticas, estándares y procedimientos para su uso. Herramientas para la observabilidad de datos, como Monte Carlo o Great Expectations, pueden ayudar a supervisar la calidad y el linaje de los datos.
• La ingeniería de datos abarca los procesos y técnicas utilizados para preparar los datos para su análisis. Esto incluye la integración, transformación y orquestación de datos, con herramientas como Fivetran, dbt y Apache Airflow. Una ingeniería de datos eficaz garantiza que los datos sean consistentes y estén listos para su uso en inteligencia empresarial y análisis.

Algunas de las herramientas que se utilizan en MDS incluyen:

• Las herramientas de orquestación de datos conectan los distintos componentes del MDS, garantizando que los datos fluyan sin problemas, se transformen correctamente y estén disponibles para su análisis de forma 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 centralizado para dar soporte al análisis de datos a gran escala.
• Herramientas de inteligencia empresarial (BI) y análisis que permiten la exploración, visualización y elaboración de informes de datos.
• Herramientas de observabilidad de datos que permiten supervisar y garantizar la calidad, el origen 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, automatizando y optimizando los flujos de trabajo. Esto permite a las empresas obtener información útil de forma rápida y eficiente. Estos son los principales beneficios:

1. Mayor eficiencia

• Automatiza las tareas repetitivas de procesamiento de datos, reduciendo la intervención manual y minimizando los errores.
• Esto libera recursos, lo que permite a los equipos centrarse en iniciativas estratégicas en lugar de en cuellos de botella operativos.

2. Escalabilidad mejorada

• Maneja conjuntos de datos grandes y complejos con facilidad, lo que permite a las organizaciones crecer 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. Mejora de la calidad de los datos

• Estandariza, limpia y valida datos de diversas fuentes, garantizando la coherencia y la precisión.
• Proporciona una visión unificada de los datos, eliminando los silos y permitiendo una toma de decisiones informada.

4. Mejor seguridad y gobernanza

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

5. Mayor rapidez para obtener información valiosa.

• Optimiza el flujo de datos desde su recopilación hasta su análisis, acelerando el acceso a información útil para la toma de decisiones.
• Permite a las empresas responder con rapidez a la dinámica del mercado y aprovechar las oportunidades.

6. Mejora de la colaboración

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

7. Migraciones a la nube simplificadas

• Facilita la transición de datos locales a entornos en la nube con mínimas interrupciones.
• Permite migraciones incrementales, garantizando la integridad de los datos y reduciendo la complejidad.

Lecturas adicionales

Descubra más sobre el software de orquestación y automatización que puede ayudarle a gestionar y orquestar datos:

• Los 12 mejores programas de automatización de TI: Comparativa de proveedores
• Las 15 mejores plataformas AIOps según más de 6000 reseñas.

Fuentes externas

Enlaces de referencia

1.

Enterprise ETL Automation Solution

2.

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

3.

Introduction - Prefect

Mintlify

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.

Dagster: A Data-Aware Orchestration Tool

Blog de Dagster

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

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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