Comparatif des 15 meilleurs outils d'orchestration de données

Les outils d'orchestration de données comprennent :

• Outils open source, qui offrent flexibilité et développement piloté par la communauté, avec des exemples phares :
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Outils commerciaux, qui offrent un support supplémentaire, des fonctionnalités et une évolutivité de niveau entreprise, avec des outils de premier plan comme :
  • Orchestration globale : Stonebranch et RunMyJobs
  • Orchestration des workflows : Shipyard
  • Orchestration ETL : Keboola et Rivery

Découvrez les principaux outils d'orchestration de données pour commencer à orchestrer vos pipelines de données et vos entrepôts de données :

Remarque : WLA est l'abréviation de l'automatisation des charges de travail.

Outils d'orchestration de données d'entreprise présélectionnés

Les outils de données open source et d'entreprise présélectionnés sont représentés ci-dessous :

Découvrez comment nous avons présélectionné ces outils.

Les fonctionnalités ci-dessous sont basées sur des plateformes d'avis B2B.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC est une plateforme centralisée de plateforme d'orchestration et d'automatisation des services (SOAP) qui orchestre efficacement les pipelines de données, permettant un flux de données en temps réel dans des environnements informatiques hybrides. Stonebranch UAC offre :

• Concepteur de workflow par glisser-déposer pour simplifier la création et la gestion des workflows.
• Transfert de fichiers géré intégré pour un mouvement de données sécurisé, chiffré et tolérant aux pannes.
• Intégrations préconstruites pour se connecter à Hadoop, Snowflake, Kubernetes et plus encore.
• Gestion du cycle de vie pour prendre en charge les pipelines-as-code avec le versionnement et la promotion Dev/Test/Prod.

Avantages

• L'outil offre une interface graphique intuitive et permet aux équipes de gérer les workflows, d'automatiser les tâches et d'intégrer des KPI personnalisés.
• Stonebranch l'équipe d'assistance d'UAC aide les utilisateurs à migrer depuis d'autres plateformes et à configurer des applications sur des environnements comme AWS.

Inconvénients

• Les utilisateurs trouvent que l'affichage de workflows imbriqués à plusieurs niveaux dans un seul diagramme est insuffisant, ce qui rend difficile la visualisation de processus interconnectés.
• Les méthodes d'authentification du produit sont limitées à l'authentification de base, que certains utilisateurs jugent obsolète, et ses messages d'erreur sont considérés comme trop génériques, entraînant une dépendance au support client.

2. RunMyJobs

RunMyJobs simplifie les opérations informatiques en automatisant les workflows et en coordonnant les transferts de données sur diverses plateformes, des applications cloud natives aux systèmes hérités. RunMyJobs gère les workflows ETL, en simplifiant l'orchestration des pipelines ETL et en gérant efficacement le processus de traitement de grands volumes de données.

RunMyJobs propose :

• Architecture SaaS qui minimise le besoin d'installation et de maintenance
• Fonction d'équilibrage de charge automatisé qui gère les opérations cloud
• Agents légers et auto-mise à jour pour gérer les serveurs et exécuter des scripts
• Intégrations, telles que :
  • Connecteur SAP Datasphere pour orchestrer la préparation des données pour des tâches telles que l'optimisation IBP
  • Databricks Intégration pour ajouter des étapes d'analyse avancée aux workflows ETL
  • Oracle Fusion et SAP Analytics Cloud pour prendre en charge les flux de données et l'automatisation des rapports à l'échelle de l'entreprise.
  • Agent OpenVMS natif pour intégrer les tâches par lots héritées dans les workflows cloud natifs

Avantages

• RunMyJobs offre une interface graphique conviviale, un support fournisseur 24/7 et des guides de dépannage complets.
• Les utilisateurs apprécient ses capacités multiplateformes, sa flexibilité dans la création de workflows et sa disponibilité fiable depuis la migration depuis MS Orchestrator.
• RunMyJobs est apprécié pour son automatisation de workflows complexes, sa conformité à ITIL et ISO 20000, et sa capacité à exécuter des tâches parallèles avec équilibrage de charge.

Inconvénients

• Les utilisateurs signalent des problèmes avec les changements manuels d'heure d'été et l'intégration complexe avec les outils de gestion des incidents.
• Les utilisateurs expriment un besoin de meilleure documentation, en particulier avec des exemples pratiques.

Le visuel ci-dessous montre comment RunMyJobs peut coordonner et intégrer divers flux de données et activités système, en s'intégrant à travers les environnements sur site, les tâches de système d'exploitation, les adaptateurs API et les fournisseurs de services cloud :

3. ActiveBatch

ActiveBatch prend en charge l'automatisation avancée des charges de travail pour orchestrer les flux de données et automatiser les processus ETL, avec une intégration solide entre les systèmes d'entreprise comme ERP et CRM. Ses fonctionnalités incluent :

• Connecteurs préconstruits pour Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop et plus encore.
• Interface low-code/no-code pour concevoir des workflows complexes couvrant les environnements cloud, sur site et hybrides.
• Auto-remédiation, alertes personnalisables et surveillance proactive des SLA.
• Orchestration ETL de bout en bout et gestion des pipelines de données avec planification, surveillance et alertes en temps réel.
• Intégration de systèmes hérités, y compris OpenVMS, permettant d'incorporer des tâches par lots dans des workflows de données modernes multiplateformes avec un contrôle et une visibilité centralisés.

Avantages

• L'outil est convivial, offrant des fonctionnalités de glisser-déposer pour la création de workflows, des étapes prédéfinies pour l'automatisation des tâches et la prise en charge de divers langages de programmation et plateformes cloud.
• De nombreux utilisateurs apprécient les capacités d'intégration de l'outil, son mécanisme de gestion des erreurs et l'option de visibilité en temps réel sur l'état.

Inconvénients

• Le processus d'installation d'ActiveBatch est complexe et nécessite des ressources supplémentaires.

4. Fortra’s JAMS

Fortra’s JAMS rationalise les opérations grâce à l'automatisation centralisée des charges de travail et à la planification des tâches, aidant à unifier le traitement des données entre les systèmes et les applications. Il propose :

• Solutions de transfert de fichiers sécurisé via la méthode d'exécution GoAnywhere, JAMS s'intègre à GoAnywhere MFT pour faciliter les transferts de données sécurisés, chiffrés et fiables.
• Module REST API et PowerShell qui exploite les API pour créer des intégrations et des connecteurs vers n'importe quelle application ou service.

Avantages

• Gestion centralisée des tâches : JAMS centralise la gestion des tâches, améliorant l'efficacité de la planification et de l'automatisation pour le traitement des données.

Inconvénients

Fonctionnalité de recherche : Les capacités de recherche de JAMS sont jugées insuffisantes, obligeant les utilisateurs à effectuer des requêtes de base de données pour les tâches au lieu de disposer d'une fonction de recherche simple.

5. Azure Data Factory

Azure Data Factory permet des processus ETL et ELT évolutifs en intégrant des données provenant de systèmes sur site et cloud, avec un support natif de services comme SQL, Hadoop et les API REST.

Azure Data Factory permet aux utilisateurs de :

• Concevoir des pipelines de données
• Configurer des transformations de données
• Orchestrer les mouvements de données sur les plateformes cloud Azure.

Azure Data Factory fournit une interface visuelle pour créer des workflows, ainsi que surveillance en temps réel, gestion des erreurs et de nombreuses options d'intégration.

Avantages

• Azure Data Factory permet de copier des données depuis divers types de sources, d'exécuter des packages SSIS et SSMS, ce qui en fait un outil ETL et ELT facile à utiliser.
• Azure Data Factory est convivial avec une fonctionnalité de glisser-déposer pour créer des pipelines, automatiser entre les plateformes et dispose d'une large gamme de connecteurs pour divers serveurs.
• Les utilisateurs apprécient l'interface utilisateur, les mises à jour fréquentes des fonctionnalités, les capacités d'automatisation et la possibilité de créer des pipelines ETL complexes sans code.

Inconvénients

• Les utilisateurs trouvent difficile d'aplatir des JSON complexes et de mapper des attributs imbriqués dans Azure Data Factory.
• Certains utilisateurs ont signalé des limitations dans Azure Data Factory, telles que :
  • Des erreurs sans raisons claires
  • Difficulté à s'intégrer avec des services non-Azure
  • Manque de flexibilité pour déplacer des pipelines entre les environnements.
• De nombreux utilisateurs ont mentionné des problèmes d'utilisabilité de Azure Data Factory, notamment :
  • Une courbe d'apprentissage abrupte
  • Interface utilisateur confuse
  • Absence de notifications d'erreur intuitives
  • Documentation obsolète.

Cette image de Azure Data Factory démontre sa capacité à surveiller les exécutions de pipelines déclenchées dans une période donnée. Les utilisateurs peuvent ajuster la plage de temps et filtrer par statut, nom de pipeline ou annotation pour gérer et suivre les activités des pipelines :

6. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow est un service de traitement de données basé sur le cloud de Google Cloud. Il fournit un modèle unifié pour traiter des données à grande échelle en temps réel ou par lots. Les utilisateurs de Google Dataflow peuvent :

• Créer des pipelines de données pour le traitement de données en temps réel et s'intégrer à d'autres services Google Cloud comme BigQuery.
• Orchestrer des workflows de données complexes, appliquer des transformations et traiter des données provenant de diverses sources avec un provisionnement automatique des ressources et une surveillance.

Avantages

• Google Dataflow offre un chargement facile des données en mode batch et streaming, le traitement de big data et également la migration des données.
• Les utilisateurs apprécient son interface orientée développeur en raison de :
  • La possibilité de créer des applications personnalisées
  • Concevoir des API basées sur le framework Apache Beam.
• Sa scalabilité, le traitement rapide de grandes quantités de données et le système de support sont également soulignés positivement par les utilisateurs.

Inconvénients

• Les utilisateurs trouvent la documentation de la plateforme insuffisante et la courbe d'apprentissage abrupte, en particulier pour les débutants.
• Les utilisateurs expriment leur mécontentement face à l'API limitée pour les applications tierces.
• Certains utilisateurs se sont plaints des fonctionnalités incohérentes entre les SDK Java et Python.
• Pour certains utilisateurs, la lenteur des performances du système et la connectivité étaient les principaux problèmes.

7. Prefect

Prefect est un outil open source d'orchestration de données pour créer, gérer et surveiller des workflows complexes. Il fournit un framework flexible et extensible pour définir et planifier des workflows avec des fonctionnalités telles que les reprises de tâches, la gestion des erreurs et une surveillance complète.

• Créer et gérer des workflows à l'aide de l'API et de l'interface utilisateur.
• Orchestrer des tâches, planifier l'exécution des travaux et gérer les erreurs.
• Système de surveillance et d'alerte pour maintenir les pipelines de données.

Avantages

• Prefect est apprécié pour sa configuration simple, sa conception native Python et son approche de code propre.
• Les utilisateurs soulignent l'utilisabilité de Prefect sur diverses plateformes et la communauté solidaire.
• Le produit offre une automatisation facile des pipelines de données et la gestion de plusieurs versions d'un pipeline.

Inconvénients

• Prefect manque d'intégration complète avec les outils de gouvernance des données et d'un support polyvalent des langages.
• Les utilisateurs trouvent la documentation de Prefect incohérente et ses changements fréquents d'API difficiles à suivre.
• Certains utilisateurs ont signalé des difficultés avec les changements de mise en page du site, la gestion des files d'attente et des limitations de concurrence et de parallélisme.

Le visuel ci-dessous présente les capacités de Prefect :

8. Rivery

Rivery est une plateforme d'orchestration de données basée sur le cloud conçue pour créer et gérer des pipelines de données. Elle se concentre sur l'intégration de données et l'ETL, offrant une interface visuelle pour créer, planifier et automatiser des workflows de données complexes.

Les utilisateurs de Rivery peuvent :

• Créer des pipelines de données en glissant-déposant des tâches dans un workflow visuel
• Planifier, surveiller et configurer des alertes pour gérer le processus d'orchestration
• S'intégrer aux sources et destinations de données pour automatiser les tâches d'extraction, de transformation et de chargement des données sur différentes plateformes.

Avantages

• Les utilisateurs de Rivery apprécient son automatisation des défis ETL courants, tels que la gestion du schéma cible et l'extraction incrémentielle de systèmes comme Salesforce ou NetSuite.
• Le support réactif et professionnel du produit est apprécié, ainsi que ses capacités d'intégration et de gestion des pipelines de données.
• Les utilisateurs trouvent l'interface utilisateur de Rivery intuitive et sa courbe d'apprentissage douce, permettant la création de systèmes ETL évolutifs en quelques heures avec des connaissances en SQL.

Inconvénients

• Les utilisateurs ont rencontré des difficultés pour gérer plusieurs environnements et variables en raison de l'interface utilisateur de Rivery, et ont connu des bugs mineurs.
• Le produit manque de certaines intégrations et d'une fonctionnalité de suivi des versions d'API.
• La documentation pourrait être améliorée.
• Certains utilisateurs ont exprimé des difficultés à gérer les dépendances entre les processus.
• Certains utilisateurs se plaignent des messages d'erreur car ils ne sont pas conviviaux.

La vidéo ci-dessous montre comment Rivery peut servir d'outil de gestion DataOps :

9. Keboola

Keboola est une plateforme de données qui intègre, transforme et orchestre les données. Elle simplifie la création de workflows de données complexes et automatise les tâches de traitement, afin de rationaliser les opérations de données pour les utilisateurs métier.

Les utilisateurs peuvent :

• Créer, planifier et gérer des pipelines de données avec une interface visuelle
• Orchestrer des workflows de données et automatiser les processus ETL grâce à une planification flexible, une gestion des erreurs et une surveillance en temps réel.

Avantages

• Keboola fournit une gamme de connecteurs et permet une architecture de pipelines ETL flexible.
• La configuration de Keboola est facile et indépendante de l'infrastructure avec un support multi-langages pour les transformations.
• Les utilisateurs apprécient l'équipe d'assistance de Keboola et ses normes de sécurité des données.

Inconvénients

• Les utilisateurs trouvent les messages d'erreur de Keboola peu clairs et ses extracteurs limités en personnalisation, ce qui entraîne des téléchargements de données excessifs.
• Les utilisateurs trouvent l'interface sandbox compliquée.
• Les utilisateurs critiquent la vitesse de traitement des pipelines de données car elle doit être améliorée pour gérer les exigences de données incrémentielles.

L'image ci-dessous montre un aperçu de la plateforme Keboola :

10. Zapier

Zapier est une plateforme conçue pour l'automatisation des workflows et l'orchestration de l'IA, permettant aux utilisateurs de connecter diverses applications et de rationaliser les processus opérationnels. Elle facilite l'orchestration des données en automatisant le mouvement et la transformation des données entre ces applications connectées, permettant la création de pipelines de données sophistiqués de bout en bout.

Voici quelques-unes des fonctionnalités uniques de Zapier :

• Modèles préconstruits pour un déploiement rapide des workflows.
• Automatisation alimentée par l'IA et agents IA au sein des workflows.
• Plateforme unifiée pour la création et la gestion des workflows.
• Interface no-code pour une connectivité facile.
• Contrôles avec intervention humaine pour la supervision des processus critiques.

Outils d'orchestration de données open source

Voici une liste des meilleurs outils d'orchestration de données open source avec les étoiles GitHub :

Apache Airflow

Apache Airflow est une plateforme open source pour la création, la planification et la surveillance de workflows sous forme de graphes acycliques orientés (DAG). Sa conception basée sur Python offre de la flexibilité, tandis que l'interface web simplifie la visualisation et la gestion. Airflow s'intègre à des outils comme Hadoop, Spark et Kubernetes, offrant une scalabilité pour les workflows à grande échelle.

Fonctionnalités clés :

• Interface web pour la surveillance et le débogage.
• Création de workflows basée sur Python avec gestion des dépendances entre les tâches.
• Graphes acycliques orientés (DAG) pour la structure des pipelines.
• Architecture distribuée et évolutive pour les grandes charges de travail.
• Plugins et bibliothèques d'opérateurs.

Dagster

Dagster est une plateforme open source pour la gestion des pipelines de données, axée sur les actifs de données, l'observabilité et l'intégration. Elle introduit les Software-Defined Assets (SDA) pour des workflows réutilisables et le contrôle des pipelines. Son interface web (Dagit) permet aux utilisateurs de visualiser, déboguer et surveiller les pipelines, ce qui la rend adaptée à l'ETL, à l'analyse et au machine learning. Dagster prend en charge l'exécution locale et distribuée, offrant une flexibilité de déploiement.

Fonctionnalités clés :

• Intégration avec des frameworks comme dbt, SQL et Pandas.
• Orchestration sensible aux données avec gestion des actifs et versionnage.
• Prise en charge des tests de pipelines pour garantir la qualité des données.
• Architecture modulaire pour une exécution locale ou distribuée.
• Outils visuels pour le débogage et la surveillance.

Mage

Mage est un outil open source d'intégration de données axé sur la création et la gestion de pipelines de données en temps réel et par lots avec une complexité minimale. Son interface low-code et son support multi-langages (Python, SQL et R) le rendent accessible à des équipes diverses. Mage se distingue par une interface de notebook interactive, offrant un retour instantané et des tests fluides pour un développement rationalisé.

Fonctionnalités clés :

• Surveillance et alertes pour traiter de manière proactive les problèmes de pipelines.
• Support multi-langages pour créer des pipelines en utilisant Python, SQL ou R.
• Notebooks interactifs pour tester et déboguer le code en temps réel.
• Intégration cloud pour déployer des pipelines avec Terraform sur des plateformes comme AWS ou GCP.
• Les données comme actifs pour versionner, partitionner et cataloguer les sorties des pipelines.

Luigi

Luigi est un framework Python open source conçu pour créer et gérer des workflows de données complexes. Développé à l'origine par Spotify, il excelle dans l'orchestration de tâches aux dépendances complexes, garantissant une exécution efficace des processus par lots. La conception légère et extensible de Luigi en fait un outil de référence pour les pipelines de petite et moyenne envergure.

Fonctionnalités clés :

• Gestion des workflows avec gestion des erreurs et surveillance.
• Résolution des dépendances pour gérer automatiquement l'ordre d'exécution des tâches.
• API Python pour simplifier la définition des tâches avec un minimum de code.
• Traitement par lots pour les tâches ETL et les grands workflows de données.
• Intégration avec Hadoop, Spark et d'autres outils big data.

Flyte

Flyte est une plateforme open source native Kubernetes pour orchestrer des workflows complexes dans le traitement de données et le machine learning (ML). Conçue pour la scalabilité, la reproductibilité et la collaboration, elle simplifie le développement et la gestion de pipelines prêts pour la production.

Fonctionnalités clés :

• Conception native Kubernetes
• Intégrations avec divers outils de données et de ML pour plus de flexibilité.
• Multilocation pour permettre un développement décentralisé sur une infrastructure partagée.
• Exécution dynamique pour prendre en charge des pipelines tolérants aux pannes et hautement disponibles.

Présélection des outils d'orchestration de données

Nous avons présélectionné les entreprises pour ce benchmark sur la base de deux critères clés :

• Le nombre d'employés : plus de 30 employés sur leur profil LinkedIn.
• Présence sur les sites d'avis B2B : plus de 10 avis sur toutes les plateformes pour les outils d'entreprise.

Qu'est-ce que l'orchestration de données ?

L'orchestration de données est le processus de coordination, d'intégration et d'automatisation des workflows de données entre différentes sources et systèmes pour garantir un mouvement et une cohérence des données fluides. Elle implique la gestion des pipelines de données, des transformations et des dépendances pour fournir des données précises et opportunes pour les analyses métier.

Un outil d'orchestration de données est une catégorie sous outils d'orchestration pour rationaliser les tâches de gestion en offrant des fonctionnalités telles que la conception de workflows, la planification, la surveillance et la gestion des erreurs. Ces outils aident à maintenir la qualité des données, à réduire l'intervention manuelle et à soutenir la collaboration entre ingénieurs de données, analystes et data scientists.

Découvrez d'autres concepts pertinents liés à l'orchestration de données, tels que :

• Automatisation informatique et orchestration informatique pour découvrir des outils plus larges utilisés dans les applications informatiques.
• Machine learning et gouvernance des données pour découvrir ses applications avec le ML

4 étapes pour orchestrer vos données

Collecte des données

Lorsqu'un client interagit avec le service ou le produit d'une organisation, chaque point de contact peut générer de nouvelles données. Les données générées peuvent être stockées en silos ou cloisonnées. Les données cloisonnées ne sont pas entièrement accessibles aux autres services et créent des barrières d'information entre les départements.

Les outils d'orchestration de données collectent automatiquement des données en temps réel provenant de diverses sources, centralisant l'accès et soutenant la gouvernance des données. Ils connectent les systèmes de données au sein de l'organisation, garantissant que les données entrantes respectent les règles de gouvernance et bloquant les sources non conformes.

Préparation et transformation des données

Les outils d'orchestration de données collectent des données provenant de différents types de sources, et ces sources peuvent contenir différents types de données. Dans ce cas, toutes les données collectées ne peuvent pas être utilisées dans le même système, elles doivent donc être traitées différemment. Les données provenant de systèmes divers sont transformées en un format compatible et cohérent par un outil d'orchestration pour garantir leur bon fonctionnement dans une tâche spécifique. Si les propriétés des données collectées ne sont pas standardisées, les outils d'orchestration vérifient les propriétés des données entrantes et standardisent leurs propriétés et valeurs.

Par exemple, les noms des clients font partie des valeurs de données, et tous les noms doivent être vérifiés et transformés selon un schéma de données standard interne. S'il existe des valeurs aberrantes, elles sont supprimées par les outils d'orchestration.

Unification des données

Après avoir converti les données collectées en un format compatible et cohérent, le système d'orchestration crée une vue unique et unifiée de toutes les données de profil client. Il ingère les données client en temps réel et maintient les données à jour pour montrer l'état actuel du profil client.

Il rassemble toutes les données collectées depuis toutes les sources de l'entreprise, telles que les sites web, les applications et d'autres points de contact.

Activation

Une fois les données de profil unifiées créées, l'orchestration de données met ces informations à disposition des outils utilisés quotidiennement par les équipes de l'entreprise. Les données transformées sont envoyées vers des systèmes de stockage de données tels que des entrepôts de données, des bases de données ou des lacs de données. À partir de là, les outils d'orchestration mettent les données à disposition de toutes les équipes et de leurs systèmes internes. Il n'est pas nécessaire de charger les données dans votre système.

Qu'est-ce que l'orchestration ETL ?

L'orchestration ETL est la gestion coordonnée du processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Par exemple, l'orchestration ETL peut garantir :

• Les données sont extraites des systèmes sources avant le début de la transformation.
• Les transformations attendent que les pipelines en amont se terminent avec succès.
• Les échecs de chargement déclenchent automatiquement des nouvelles tentatives ou des alertes.

Outils d'orchestration de données vs outils d'orchestration ETL

Similarités

• Traitement des données : l'orchestration ETL et l'orchestration de données impliquent toutes deux le traitement des données pour les rendre prêtes à l'analyse ou à d'autres utilisations métier.
• Automatisation : les deux concepts mettent l'accent sur l'automatisation des workflows pour rationaliser les processus de gestion des données et réduire l'intervention manuelle.
• Intégration des données : tous deux se concentrent sur l'intégration de données provenant de différentes sources pour créer une vue unifiée.

Différences

• Périmètre : l'ETL est un processus spécifique consistant à extraire des données de sources, à les transformer dans un format souhaité et à les charger dans un système cible. L'orchestration de données a un périmètre plus large, couvrant la coordination et l'automatisation des workflows de données, qui peuvent inclure des processus ETL mais aussi gérer des pipelines de données plus complexes.
• Objectif : l'ETL est principalement conçu pour le mouvement et la transformation des données, tandis que l'orchestration de données se concentre sur l'orchestration et la gestion de plusieurs processus ou workflows, pouvant impliquer l'ETL et d'autres tâches comme la validation, le nettoyage ou la fusion des données.
• Complexité : l'orchestration de données peut gérer des dépendances et des workflows complexes impliquant plusieurs pipelines de données, tandis que l'ETL gère généralement des flux de données individuels.
• Outils : les outils d'orchestration ETL sont conçus spécifiquement pour les tâches ETL. Les outils d'orchestration de données fournissent un framework pour orchestrer des workflows complexes, qui peuvent inclure des tâches ETL aux côtés d'autres.

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FAQs

Qu'est-ce que le Modern Data Stack ?

Le « Modern Data Stack » (MDS) est une approche de gestion et d'analyse des données basée sur le cloud qui intègre des éléments clés de l'infrastructure de données, tels que :

• Infrastructure de données fait référence à l'architecture qui prend en charge les opérations de données. Elle inclut des plateformes basées sur le cloud et des solutions de stockage évolutives comme Snowflake, BigQuery et Amazon S3, qui aident à centraliser les données et permettent une scalabilité facile.
• Les outils de catalogue de données jouent un rôle crucial dans l'organisation et la documentation des datasets, fournissant une ressource centralisée pour les métadonnées et assurant une découverte facile des données. C'est essentiel pour prévenir les silos de données et promouvoir la collaboration entre les équipes.
• Gouvernance des données définit les règles de gestion de l'accès, de la qualité et de la conformité des données dans une organisation en définissant des politiques, des normes et des procédures d'utilisation des données. Les outils d'observabilité des données, comme Monte Carlo ou Great Expectations, peuvent aider à surveiller la qualité et le lignage des données.
• Ingénierie des données englobe les processus et techniques utilisés pour préparer les données à l'analyse. Cela inclut l'intégration, la transformation et l'orchestration des données, avec des outils comme Fivetran, dbt et Apache Airflow. Une ingénierie des données efficace garantit que les données sont cohérentes et prêtes à être utilisées en business intelligence et en analytique.

Certains des outils utilisés dans le MDS incluent :

• Outils d'orchestration des données connectent divers composants du MDS, garantissant que les données circulent de manière fluide, sont transformées correctement et sont disponibles pour l'analyse de manière fiable et automatisée.
• Outils d'intégration de données qui extraient, chargent et transforment les données de diverses sources vers un référentiel central.
• Entreposage de données outils qui sont des solutions de stockage centralisées pour prendre en charge l'analyse de données à grande échelle.
• Business intelligence (BI) et analytique outils qui permettent l'exploration, la visualisation et le reporting des données.
• Observabilité des données outils qui peuvent surveiller et garantir la qualité, le lignage et l'exactitude des données.

7 avantages de l'orchestration des données

L'orchestration des données transforme la façon dont les entreprises gèrent, traitent et utilisent leurs données en automatisant et en rationalisant les workflows de données. Cela permet aux entreprises d'extraire rapidement et efficacement des informations exploitables. Voici les principaux avantages :

1. Efficacité accrue

• Automatise les tâches répétitives liées aux données, réduisant l'intervention manuelle et minimisant les erreurs.
• Libère des ressources, permettant aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques plutôt que sur les goulets d'étranglement opérationnels.

2. Scalabilité améliorée

• Gère facilement les datasets volumineux et complexes, permettant aux organisations de croître sans compromettre les performances.
• S'adapte à l'augmentation du volume de données et aux nouvelles sources de données à mesure que les besoins métier évoluent.

3. Qualité des données améliorée

• Standardise, nettoie et valide les données provenant de sources diverses, garantissant cohérence et exactitude.
• Fournit une vue unifiée des données, éliminant les silos et permettant une prise de décision éclairée.

4. Meilleure sécurité et gouvernance

• Centralise la gestion des données pour appliquer des protocoles de sécurité stricts et garantir la conformité.
• Facilite le contrôle d'accès, permettant aux utilisateurs autorisés de récupérer les données sensibles.

5. Accès plus rapide aux informations

• Rationalise le flux de données de la collecte à l'analyse, accélérant l'accès à des informations exploitables.
• Permet aux entreprises de réagir rapidement à la dynamique du marché et de saisir les opportunités.

6. Collaboration améliorée

• Démocratise l'accès aux données, permettant aux équipes de différents services de travailler de manière fluide sur des datasets partagés.
• Améliore la communication et la coordination en automatisant le partage des données et en réduisant les dépendances vis-à-vis des équipes informatiques.

7. Migrations cloud simplifiées

• Facilite la transition des données sur site vers des environnements cloud avec un minimum de perturbations.
• Prend en charge les migrations incrémentielles, garantissant l'intégrité des données et réduisant la complexité.

Pour aller plus loin

Explorez davantage les logiciels d'orchestration et d'automatisation qui peuvent aider à gérer et orchestrer les données :

• Meilleurs logiciels d'automatisation informatique : benchmarking des fournisseurs
• Meilleurs outils d'automatisation DevOps : évaluation des métriques de POC

Sources externes

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@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Comparatif des 15 meilleurs outils d'orchestration de données}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/data-orchestration-tools}},
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Journal des modifications

15 mises à jour

202620252024

1. 24 juin

   Remplacement d'ActiveBatch par Stonebranch dans la liste des outils commerciaux d'orchestration globale.

2. 16 mar

   Remplacement d'ActiveBatch par Stonebranch dans la liste des outils d'orchestration de données.

Liens de référence

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

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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