Comparaison des 15 meilleurs outils d'orchestration de données

Les outils d'orchestration des données comprennent :

• Outils open source , qui offrent flexibilité et développement piloté par la communauté, avec quelques exemples notables :
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Les outils commerciaux , qui offrent un support supplémentaire, des fonctionnalités avancées et une évolutivité de niveau entreprise, avec des outils de pointe tels que :
  • Orchestration : RunMyJobs et Stonebranch
  • Orchestration des flux de travail : Chantier naval
  • 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 workload automation (automatisation de la charge de travail) .

Outils d'orchestration de données d'entreprise présélectionnés

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

Découvrez comment nous avons sélectionné ces outils .

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

1. Stonebranch

Stonebranch UAC est une plateforme SOAP centralisée qui orchestre efficacement les pipelines de données, permettant un flux de données en temps réel dans les environnements informatiques hybrides. Stonebranch UAC offre :

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

Avantages

• Cet outil offre une interface graphique intuitive et permet aux équipes de gérer les flux de travail, d'automatiser les tâches et d'intégrer des indicateurs de performance clés personnalisés.
• L'équipe d'assistance de Stonebranch UAC aide les utilisateurs à migrer depuis d'autres plateformes et à configurer des applications sur des environnements tels qu'AWS.

Cons

• Les utilisateurs trouvent que la représentation des flux de travail imbriqués à plusieurs niveaux dans un seul diagramme est insuffisante, ce qui rend difficile la visualisation des processus interconnectés.
• Les méthodes d'authentification du produit se limitent à l'authentification de base, que certains utilisateurs jugent obsolète, et ses messages d'erreur sont considérés comme trop génériques, ce qui entraîne une dépendance vis-à-vis du service client.

2. RunMyJobs

RunMyJobs simplifie les opérations informatiques en automatisant les flux de travail et en coordonnant les transferts de données entre différentes plateformes, des applications cloud aux systèmes existants. RunMyJobs gère les flux ETL en simplifiant l'orchestration des pipelines ETL et en assurant le traitement efficace de grands volumes de données.

RunMyJobs propose :

• Architecture SaaS qui minimise les besoins d'installation et de maintenance
• Fonctionnalité d'équilibrage de charge automatisée qui gère les opérations cloud
• Agents légers et à mise à jour automatique 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 l'ajout d'étapes d'analyse avancées aux flux de travail ETL
  • Oracle Fusion et SAP Analytics Cloud pour prendre en charge le flux de données à l'échelle de l'entreprise et l'automatisation des rapports.
  • Agent OpenVMS natif pour intégrer les tâches par lots existantes dans les flux de travail natifs du cloud

Avantages

• RunMyJobs offre une interface graphique conviviale, une assistance fournisseur 24h/24 et 7j/7 et des guides de dépannage complets.
• Les utilisateurs apprécient ses capacités multiplateformes, sa flexibilité dans la création de flux de travail et sa disponibilité fiable depuis la migration depuis MS Orchestrator.
• RunMyJobs est reconnu pour son automatisation des flux de travail complexes, sa conformité aux normes ITIL et ISO20000, et sa capacité à exécuter des tâches en parallèle avec équilibrage de charge.

Cons

• Les utilisateurs signalent des problèmes liés aux changements manuels d'heure d'été et à l'intégration complexe avec les outils de gestion des incidents.
• Les utilisateurs expriment le besoin d'une meilleure documentation, notamment avec des exemples pratiques.

Le schéma ci-dessous illustre comment RunMyJobs peut coordonner et intégrer divers flux de données et activités système, en s'intégrant aux environnements sur site, aux tâches du système d'exploitation, aux adaptateurs API et aux fournisseurs de services cloud :

3. ActiveBatch

ActiveBatch prend en charge l'automatisation avancée des charges de travail pour l'orchestration des flux de données et l'automatisation des processus ETL, avec une intégration robuste aux systèmes d'entreprise tels que les ERP et CRM. Ses fonctionnalités incluent :

• Connecteurs préconfigurés pour Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop et plus encore.
• Une interface low-code/no-code pour concevoir des flux de travail complexes qui s'étendent sur des environnements cloud, sur site et hybrides.
• Correction automatique , alertes personnalisables et surveillance proactive des SLA.
• Orchestration ETL de bout en bout et gestion des pipelines de données avec Planification, surveillance et alerte en temps réel.
• L'intégration des systèmes existants , notamment OpenVMS, permet d'intégrer les traitements par lots dans des flux de travail de données modernes et multiplateformes avec un contrôle et une visibilité centralisés.

Avantages

• Cet outil convivial offre des fonctionnalités de glisser-déposer pour la création de flux de travail, des étapes prédéfinies pour l'automatisation des tâches et une 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 d'avancement.

Cons

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

4. Les jams de Fortra

JAMS de Fortra simplifie les opérations grâce à l'automatisation centralisée des charges de travail et à la planification des tâches, contribuant ainsi à unifier le traitement des données entre les systèmes et les applications. Il offre :

• Solutions de transfert de fichiers sécurisé grâce à la méthode d'exécution GoAnywhere : JAMS s'intègre à GoAnywhere MFT pour faciliter des transferts de données sécurisés, chiffrés et fiables.
• Module API REST 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 ainsi l'efficacité de la planification et de l'automatisation du traitement des données.

Cons

Fonctionnalité de recherche : Les capacités de recherche de JAMS sont jugées insuffisantes, obligeant les utilisateurs à effectuer des requêtes de base de données pour leurs 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 dans le cloud, avec une prise en charge native de services tels que SQL, Hadoop et les API REST.

Azure Fata Factory permet aux utilisateurs de :

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

Azure Data Factory offre une interface visuelle pour la création de flux de travail, ainsi qu'une surveillance en temps réel , une gestion des erreurs et de nombreuses options d'intégration.

Avantages

• Azure Data Factory permet de copier des données provenant de différents 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 grâce à sa fonctionnalité glisser-déposer permettant de créer des pipelines, d'automatiser les processus sur différentes 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 coder.

Cons

• Les utilisateurs ont des difficultés à aplatir des fichiers JSON complexes et à mapper des attributs imbriqués dans Azure Data Factory.
• Certains utilisateurs ont signalé des limitations dans Azure Data Factory, telles que :
  • Erreurs sans raisons claires
  • Difficultés d'intégration avec les services non Azure
  • Manque de flexibilité dans le déplacement des pipelines entre les environnements.
• De nombreux utilisateurs ont signalé des problèmes d'ergonomie d'Azure Data Factory, notamment :
  • Une courbe d'apprentissage abrupte
  • Interface utilisateur déroutante
  • Absence de notifications d'erreur intuitives
  • Documentation obsolète.

Cette image d'Azure Data Factory illustre sa capacité à surveiller les exécutions de pipelines déclenchées dans un intervalle de temps spécifié. Les utilisateurs peuvent ajuster la plage horaire et filtrer par statut, nom de pipeline ou annotation pour gérer et suivre les activités des pipelines.

6. Google Flux de données cloud

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

• Créez des pipelines de données pour le traitement des données en temps réel et intégrez-les à d'autres services Cloud comme BigQuery.
• Orchestrez des flux de données complexes, appliquez des transformations et traitez des données provenant de diverses sources grâce à un approvisionnement et une surveillance automatiques des ressources.

Avantages

• Google Dataflow offre un chargement de données facile en mode batch et en flux continu, un traitement de données volumineuses et également une migration de données.
• Les utilisateurs apprécient son interface conviviale pour les développeurs pour les raisons suivantes :
  • La possibilité de créer des applications personnalisées
  • Concevoir des API basées sur le framework Apache Beam.
• Son évolutivité, son traitement rapide de grandes quantités de données et son système de support sont également des atouts particulièrement appréciés des utilisateurs.

Cons

• Les utilisateurs jugent la documentation de la plateforme insuffisante et la courbe d'apprentissage abrupte, notamment pour les débutants.
• Les utilisateurs expriment leur mécontentement quant aux limitations de l'API pour les applications tierces.
• Certains utilisateurs se sont plaints des fonctionnalités incohérentes entre les SDK Java et Python.
• Pour certains utilisateurs, la lenteur du système et la connectivité constituaient les principaux problèmes.

7. Préfet

Prefect est un outil open source d'orchestration de données permettant de créer, gérer et superviser des flux de travail complexes. Il offre un cadre flexible et extensible pour la définition et la planification de ces flux, avec des fonctionnalités telles que la reprise des tâches, la gestion des erreurs et une supervision complète.

• Créez et gérez des flux de travail à l'aide d'une API et d'une interface utilisateur.
• Orchestrer les tâches, planifier leur exécution et gérer les erreurs.
• Système de surveillance et d'alerte pour maintenir les flux de données.

Avantages

• Prefect est apprécié pour sa configuration simple, sa conception native Python et son approche de code propre.
• Les utilisateurs soulignent la facilité d'utilisation de Prefect sur différentes plateformes, ainsi que le soutien de sa communauté.
• Ce produit offre une automatisation simplifiée des pipelines de données et la gestion de plusieurs versions d'un même pipeline.

Cons

• Prefect manque d'intégration complète avec les outils de gouvernance des données et d'une prise en charge linguistique polyvalente.
• Les utilisateurs trouvent la documentation de Prefect incohérente et ses fréquentes modifications d'API difficiles à suivre.
• Certains utilisateurs ont signalé des difficultés avec les modifications de la mise en page du site, la gestion des files d'attente et les limitations en matière de concurrence et de parallélisme.

Le visuel ci-dessous illustre les capacités de Prefect :

8. Rivery

Rivery est une plateforme d'orchestration de données basée sur le cloud, conçue pour la création et la gestion de pipelines de données. Elle se concentre sur l'intégration des données et l'ETL, et offre une interface visuelle pour créer, planifier et automatiser des flux de travail de données complexes.

Les utilisateurs de Rivery peuvent :

• Créez des pipelines de données en faisant glisser et en déposant des tâches dans un flux de travail visuel.
• Planifiez, surveillez et configurez des alertes pour gérer le processus d'orchestration.
• Intégrez-vous 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 incrémentale à partir de systèmes comme Salesforce ou NetSuite.
• Le support réactif et professionnel du produit est salué, de même 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 plate, permettant la création de systèmes ETL évolutifs en quelques heures avec seulement des connaissances en SQL.

Cons

• Les utilisateurs ont rencontré des difficultés à gérer plusieurs environnements et variables en raison de l'interface utilisateur de Rivery, et ont constaté quelques bugs mineurs.
• Le produit ne dispose pas de certaines intégrations ni d'une fonctionnalité de suivi des versions d'API.
• La documentation pourrait être améliorée.
• Certains utilisateurs ont fait part de leurs 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 des opérations de données :

9. Keboola

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

Les utilisateurs peuvent :

• Créez, planifiez et gérez des pipelines de données avec une interface visuelle.
• Orchestrez les flux de données et automatisez les processus ETL grâce à une planification flexible, une gestion des erreurs et une surveillance en temps réel.

Avantages

• Keboola propose une gamme de connecteurs et permet une architecture de pipeline ETL flexible.
• La configuration de Keboola est simple et indépendante de toute infrastructure, avec une prise en charge multilingue des transformations.
• Les utilisateurs apprécient l'équipe d'assistance de Keboola et ses normes de sécurité des données.

Cons

• Les utilisateurs trouvent les messages d'erreur de Keboola peu clairs et ses extracteurs limités en termes de personnalisation, ce qui entraîne des téléchargements de données excessifs.
• Les utilisateurs trouvent l'interface du bac à sable compliquée.
• Les utilisateurs critiquent la vitesse de traitement du pipeline de données, car celle-ci doit être améliorée pour gérer les besoins croissants en données.

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

10. Zapier

Zapier est une plateforme d'automatisation des flux de travail et d'orchestration de l'IA qui permet aux utilisateurs de connecter diverses applications et d'optimiser leurs processus opérationnels. Elle facilite l'orchestration des données en automatisant leur déplacement et leur transformation entre ces applications connectées, permettant ainsi la création de pipelines de données sophistiqués et complets.

Voici quelques-unes des fonctionnalités uniques de Zapier :

• Modèles prédéfinis pour un déploiement rapide des flux de travail.
• Automatisation basée sur l'IA et agents d'IA au sein des flux de travail.
• Plateforme unifiée pour la création et la gestion des flux de travail.
• Interface sans 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 en termes d'étoiles sur GitHub :

Apache Flux d'air

Apache Airflow est une plateforme open source permettant de créer, planifier et superviser des workflows sous forme de graphes acycliques orientés (DAG). Son architecture basée sur Python offre une grande flexibilité, tandis que son interface web simplifie la visualisation et la gestion. Airflow s'intègre à des outils tels que Hadoop, Spark et Kubernetes, assurant ainsi une scalabilité optimale pour les workflows à grande échelle.

Caractéristiques principales :

• Interface utilisateur Web pour la surveillance et le débogage.
• Création de flux de travail basés sur Python avec gestion des dépendances entre les tâches.
• Graphes acycliques orientés (DAG) pour la structure du pipeline.
• Architecture évolutive et distribuée pour les charges de travail importantes.
• Plugins et bibliothèques d'opérateurs.

Dagster

Dagster est une plateforme open source de gestion de pipelines de données, axée sur les actifs de données, l'observabilité et l'intégration. Elle introduit les actifs définis par logiciel (SDA) pour des flux de travail réutilisables et un contrôle optimal des pipelines. Son interface web (Dagit) permet de visualiser, déboguer et superviser les pipelines, ce qui la rend idéale pour l'ETL, l'analyse de données et le machine learning. Dagster prend en charge l'exécution locale et distribuée, offrant ainsi une grande flexibilité de déploiement.

Caractéristiques principales :

• Intégration avec des frameworks tels que dbt, SQL et Pandas.
• Orchestration prenant en compte les données, avec gestion des actifs et versionnage.
• Prise en charge des tests de pipeline 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 d'intégration de données open source conçu pour créer et gérer des pipelines de données en temps réel et par lots avec une complexité minimale. Son interface low-code et sa compatibilité multilingue (Python, SQL et R) le rendent accessible à des équipes de tous horizons. Mage se distingue par son interface utilisateur interactive de type notebook, offrant un retour d'information instantané et des tests fluides pour un développement optimisé.

Caractéristiques principales :

• Surveillance et alertes pour traiter proactivement les problèmes liés au pipeline.
• Prise en charge multilingue pour la création de pipelines utilisant Python, SQL ou R.
• Des carnets interactifs pour tester et déboguer du code en temps réel.
• Intégration cloud pour déployer des pipelines avec Terraform sur des plateformes comme AWS ou GCP.
• Les données en tant qu'actifs pour versionner, partitionner et cataloguer les sorties du pipeline.

Luigi

Luigi est un framework Python open source conçu pour la création et la gestion de flux de données complexes. Développé initialement par Spotify, il excelle dans l'orchestration de tâches aux dépendances complexes, garantissant ainsi l'exécution efficace des traitements par lots. Sa conception légère et extensible fait de Luigi un outil incontournable pour les pipelines de petite et moyenne envergure.

Caractéristiques principales :

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

Flyte

Flyte est une plateforme open source native Kubernetes permettant d'orchestrer des flux de travail complexes dans le traitement des données et l'apprentissage automatique (ML). Conçue pour l'évolutivité, la reproductibilité et la collaboration, elle simplifie le développement et la gestion de pipelines prêts pour la production.

Caractéristiques principales :

• Conception native Kubernetes
• Intégrations avec divers outils de données et d'apprentissage automatique pour plus de flexibilité.
• Multitenancy pour permettre un développement décentralisé sur une infrastructure partagée.
• Exécution dynamique pour prendre en charge les pipelines tolérants aux pannes et à haute disponibilité.

Outils d'orchestration des données de criblage

Nous avons présélectionné les entreprises pour ce comparatif en fonction de deux critères clés :

• Nombre d'employés : plus de 30 employés selon 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 des données ?

L'orchestration des données est le processus de coordination, d'intégration et d'automatisation des flux de données provenant de différentes sources et systèmes afin de garantir la fluidité et la cohérence des données. Elle implique la gestion des pipelines de données, des transformations et des dépendances pour fournir des données précises et opportunes, essentielles à l'analyse des données métier.

Un outil d'orchestration de données est une catégorie d' outils d'orchestration qui simplifie les tâches de gestion en offrant des fonctionnalités telles que la conception de flux de travail, la planification, la surveillance et la gestion des erreurs. Ces outils contribuent à maintenir la qualité des données, à réduire les interventions manuelles et à faciliter la collaboration entre les ingénieurs, les analystes et les scientifiques des données.

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

• Automatisation et orchestration informatiques pour apprendre à utiliser les outils plus généraux utilisés dans les applications informatiques.
• Apprentissage automatique et gouvernance des données : découvrez ses applications avec l’apprentissage automatique.

4 étapes pour orchestrer vos données

Collecte de données

Lorsqu'un client interagit avec un service ou un produit d'une organisation, chaque point de contact peut générer de nouvelles données. Ces données peuvent être stockées de manière cloisonnée ou cloisonnées au fil du temps. Les données cloisonnées ne sont pas pleinement accessibles aux autres services et créent des barrières d'information entre eux.

Les outils d'orchestration des données collectent automatiquement les données en temps réel provenant de diverses sources, centralisant l'accès et facilitant la gouvernance des données. Ils connectent les systèmes de données à l'échelle de l'organisation, garantissant la conformité des données entrantes aux 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 sources diverses, lesquelles peuvent contenir des données de types variés. Dans ce cas, toutes les données collectées ne sont pas utilisables dans un même système et doivent donc être traitées différemment. Un outil d'orchestration transforme les données issues de systèmes hétérogènes en un format compatible et cohérent afin de garantir leur exécution dans le cadre d'une tâche spécifique. Si les propriétés des données collectées ne sont pas standardisées, les outils d'orchestration vérifient les propriétés des données entrantes et les standardisent.

Par exemple, les noms des clients constituent une des valeurs des données, et tous les noms doivent être vérifiés et transformés selon un schéma de données standard interne. Les valeurs aberrantes sont supprimées par les outils d'orchestration.

Unification des données

Après conversion des données collectées dans un format compatible et cohérent, le système d'orchestration crée une vue unique et unifiée de toutes les données de profil client. Il intègre les données clients en temps réel et les maintient à jour afin de refléter l'état actuel du profil client.

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

Activation

Une fois les profils unifiés créés, l'orchestration des données les met à disposition des outils utilisés quotidiennement par les équipes de l'entreprise. Les données transformées sont envoyées vers des systèmes de stockage tels que des entrepôts de données, des bases de données ou des lacs de données. Les outils d'orchestration les rendent ensuite accessibles à toutes les équipes et à leurs systèmes internes. Il n'est plus nécessaire de charger les données manuellement 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 permet de 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 chargements ayant échoué déclenchent automatiquement des nouvelles tentatives ou des alertes.

Orchestration des données vs outils d'orchestration ETL

Similitudes

• Traitement des données : L'orchestration ETL et l'orchestration des données impliquent toutes deux le traitement des données afin de les préparer à l'analyse ou à d'autres utilisations métier.
• Automatisation : Ces deux concepts mettent l'accent sur l'automatisation des flux de travail afin de rationaliser les processus de gestion des données et de réduire l'intervention manuelle.
• Intégration des données : Les deux approches visent à intégrer des données provenant de différentes sources afin de créer une vue unifiée.

Différences

• Champ d'application : L'ETL est un processus spécifique qui consiste à extraire des données de sources, à les transformer dans un format souhaité et à les charger dans un système cible. L'orchestration des données a un champ d'application plus large, englobant la coordination et l'automatisation des flux 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 déplacement et la transformation des données, tandis que l'orchestration des données se concentre sur l'orchestration et la gestion de multiples processus ou flux de travail, qui peuvent impliquer l'ETL et d'autres tâches comme la validation, le nettoyage ou la fusion des données.
• Complexité : L'orchestration des données peut gérer des dépendances et des flux de travail 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 cadre pour orchestrer des flux de travail complexes, pouvant inclure des tâches ETL parmi d’autres.

FAQs

Qu'est-ce qu'une pile de données moderne ?

La « 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 :

• L'infrastructure de données désigne l'architecture qui prend en charge les opérations sur les données. Elle comprend les plateformes cloud et les solutions de stockage évolutives telles que BigQuery et Amazon S3, qui contribuent à centraliser les données et permettent une mise à l'échelle aisée.
• Les outils de catalogage de données jouent un rôle crucial dans l'organisation et la documentation des ensembles de données, en fournissant une ressource centralisée pour les métadonnées et en facilitant la recherche de données. Ceci est essentiel pour éviter la création de silos de données et favoriser la collaboration entre les équipes.
• La gouvernance des données définit les règles de gestion de l'accès aux données, de leur qualité et de leur conformité au sein d'une organisation, en établissant des politiques, des normes et des procédures d'utilisation. Les outils d'observabilité des données, tels que Monte Carlo ou Great Expectations, peuvent faciliter le suivi de la qualité et de la provenance des données.
• L'ingénierie des données englobe les processus et les techniques utilisés pour préparer les données à l'analyse. Cela inclut l'intégration, la transformation et l'orchestration des données, à l'aide d'outils tels que Fivetran, dbt et Apache Airflow. Une ingénierie des données efficace garantit la cohérence des données et leur disponibilité pour l'analyse et la veille stratégique.

Parmi les outils utilisés en MDS, on peut citer :

• Les outils d'orchestration des données connectent les différents composants du MDS, garantissant ainsi que les données circulent de manière fluide, sont correctement transformées et sont disponibles pour l'analyse de façon fiable et automatisée.
• Outils d'intégration de données qui extraient, chargent et transforment les données provenant de diverses sources vers un référentiel central.
• Les outils d'entreposage de données sont des solutions de stockage centralisées destinées à prendre en charge l'analyse de données à grande échelle.
• Outils de veille stratégique (BI) et d'analyse permettant l'exploration, la visualisation et la production de rapports à partir des données.
• Outils d'observabilité des données permettant de surveiller et de garantir la qualité, la traçabilité et l'exactitude des données.

7 avantages de l'orchestration des données

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

1. Amélioration de l'efficacité

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

2. Évolutivité améliorée

• Gère facilement les ensembles de données volumineux et complexes, permettant aux organisations de se développer sans compromettre leurs performances.
• S'adapte à l'augmentation du volume de données et aux nouvelles sources de données à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent.

3. Amélioration de la qualité des données

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

4. Amélioration de la sécurité et de la gouvernance

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

5. Accès plus rapide aux informations

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

6. Amélioration de la collaboration

• Démocratise l'accès aux données, permettant aux équipes de différents départements de travailler de manière transparente sur des ensembles de données partagés.
• Améliore la communication et la coordination en automatisant le partage des données et en réduisant la dépendance aux équipes informatiques.

7. Migrations simplifiées vers le cloud

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

Pour en savoir plus

Découvrez plus d'informations sur les logiciels d'orchestration et d'automatisation qui peuvent vous aider à gérer et à orchestrer les données :

• Les 12 meilleurs logiciels d'automatisation informatique : analyse comparative des fournisseurs
• Les 15 meilleures plateformes AIOps selon plus de 6 000 avis

Sources externes

Liens de référence

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

Analyste du secteur

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'exploration de processus et l'automatisation informatique.

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