Comparer les 15 meilleurs outils d'orchestration de données

Les outils d'orchestration de données incluent :

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

Découvrez les outils d'orchestration de données leaders pour commencer à orchestrer vos pipelines de données et vos data warehouses :

Note : WLA est l'abréviation de workload automation.

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 SOAP centralisée qui orchestre efficacement les pipelines de données, permettant un flux de données en temps réel à travers des environnements IT hybrides. Stonebranch UAC offre :

• Concepteur de workflow glisser-déposer pour simplifier la création et la gestion des workflows.
• Transfert de fichiers géré intégré pour un mouvement de données sécurisé, crypté et tolérant aux pannes.
• Intégrations pré-construites pour se connecter à Hadoop, Snowflake, Kubernetes, et plus encore.
• Gestion du cycle de vie pour supporter les pipelines-as-code avec versionnage et promotion Dev/Test/Prod.

Avantages

• L'outil fournit une interface graphique intuitive et permet aux équipes de gérer les workflows, d'automatiser les tâches et d'intégrer des KPI personnalisés.
• L'équipe de support de Stonebranch 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 des workflows imbriqués sur plusieurs couches dans un seul diagramme est insuffisant, rendant difficile la visualisation des processus interconnectés.
• Les méthodes d'authentification du produit sont limitées à l'auth basique, ce que certains utilisateurs jugent obsolète, et ses messages d'erreur sont considérés comme trop génériques, entraînant une dépendance envers le support client.

2. RunMyJobs

RunMyJobs simplifie les opérations IT en automatisant les workflows et en coordonnant les transferts de données à travers diverses plateformes, des applications cloud-native 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 offre :

• Architecture SaaS qui minimise le besoin d'installation et de maintenance
• Fonctionnalité d'équilibrage de charge automatisé qui gère les opérations cloud
• Agents légers et auto-actualisables 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
  • Intégration Databricks pour ajouter des étapes d'analyse avancées aux workflows ETL
  • Oracle Fusion et SAP Analytics Cloud pour supporter le flux de données et l'automatisation du reporting à l'échelle de l'entreprise.
  • Agent OpenVMS natif pour intégrer des jobs batch hérités dans des workflows cloud-native

Avantages

• RunMyJobs offre une interface GUI conviviale, un support fournisseur 24h/24 et 7j/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 loué pour son automatisation de workflows complexes, sa conformité ITIL et ISO20000, et sa capacité à exécuter des jobs 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 d'incidents.
• Les utilisateurs expriment un besoin d'une meilleure documentation, notamment 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 aux environnements sur site, aux tâches du système d'exploitation, aux adaptateurs API et aux fournisseurs de services cloud :

3. ActiveBatch

ActiveBatch supporte l'automatisation avancée de la charge de travail pour orchestrer les flux de données et automatiser les processus ETL, avec une forte intégration à travers les systèmes d'entreprise comme l'ERP et le CRM. Ses fonctionnalités incluent :

• Connecteurs pré-construits pour Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop et plus encore.
• Une interface low-code/no-code pour concevoir des workflows complexes s'étendant sur le cloud, le sur site et les environnements hybrides.
• Auto-remédiation, alertes personnalisables et surveillance proactive des SLA.
• Orchestration ETL de bout en bout et gestion de pipeline de données avec planification, surveillance et alertes en temps réel.
• Intégration de systèmes hérités, incluant OpenVMS, permettant d'incorporer des jobs batch dans des workflows de données modernes et 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 le support 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 le statut.

Inconvénients

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

4. JAMS de Fortra

JAMS de Fortra rationalise les opérations grâce à l'automatisation centralisée de la charge de travail et la planification des jobs, aidant à unifier le traitement des données à travers les systèmes et applications. Il offre :

• Solutions de transfert de fichiers sécurisées via la méthode d'exécution GoAnywhere, JAMS s'intègre à GoAnywhere MFT pour faciliter des transferts de données sécurisés, cryptés et fiables.
• REST API et module PowerShell qui exploitent des API pour construire des intégrations et des connecteurs vers n'importe quelle application ou service.

Avantages

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

Inconvénients

Fonctionnalité de recherche : Les capacités de recherche dans JAMS sont signalées comme inadéquates, obligeant les utilisateurs à effectuer des requêtes de base de données pour les tâches au lieu d'avoir 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 pour des services comme SQL, Hadoop et des REST API.

Azure Data Factory permet aux utilisateurs de :

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

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

Avantages

• Azure Data Factory permet de copier des données à partir de divers types de sources, d'exécuter des packages SSIS & SSMS, en faisant un outil ETL & ELT facile à utiliser.
• Azure Data Factory est convivial avec une fonctionnalité de glisser-déposer pour créer des pipelines, automatiser à travers les plateformes, et possède une large gamme de connecteurs pour divers serveurs.
• Les utilisateurs apprécient l'UI, 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 d'intégration avec des services non-Azure
  • Manque de flexibilité pour déplacer les pipelines entre les environnements.
• De nombreux utilisateurs ont mentionné des problèmes d'utilisabilité de Azure Data Factory, notamment :
  • Une courbe d'apprentissage abrupte
  • Une interface utilisateur confuse
  • Un manque de notifications d'erreurs intuitives
  • Une documentation obsolète.

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

6. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow est un service de traitement de données basé sur le cloud de Google Cloud. Il fournit un model unifié pour le traitement de 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 et une surveillance automatique des ressources.

Avantages

• Google Dataflow offre un chargement de données facile en batch et en streaming, un traitement de big data, ainsi que la migration de données.
• Les utilisateurs apprécient son interface conviviale pour les développeurs grâce à :
  • La capacité de créer des applications personnalisées
  • La conception d'API basées sur le framework Apache Beam.
• Son évolutivité, 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, particulièrement pour les débutants.
• Les utilisateurs expriment leur mécontentement face à l'API limitée pour les applications tierces.
• Certains utilisateurs se sont plaints de l'incohérence des fonctionnalités entre les SDK Java et Python.
• Pour certains utilisateurs, les performances lentes du système et la connectivité étaient les problèmes majeurs.

7. Prefect 

Prefect est un outil d'orchestration de données open-source pour construire, 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 tentatives de tâches, la gestion des erreurs et une surveillance complète.

• Créer et gérer des workflows via API et UI.
• Orchestrer des tâches, planifier l'exécution des jobs 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 multiples versions d'un pipeline.

Inconvénients

• Prefect manque d'une intégration complète avec les outils de gouvernance des données et d'un support linguistique polyvalent.
• 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 concernant la concurrence et le parallélisme.

Le visuel ci-dessous affiche les capacités de Prefect :

8. Rivery

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

Les utilisateurs de Rivery peuvent :

• Construire des pipelines de données en glissant et 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 de données à travers 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 depuis des systèmes comme Salesforce ou NetSuite.
• Le support réactif et professionnel du produit est loué, ainsi que ses capacités d'intégration et de gestion de 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.

Inconvénients

• Les utilisateurs ont rencontré des difficultés pour gérer plusieurs environnements et variables en raison de l'UI de Rivery, et ont expérimenté des bugs mineurs.
• Le produit manque de certaines intégrations et d'une fonctionnalité pour suivre les 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, visant à 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 pipeline ETL flexible.
• La configuration de Keboola est facile et indépendante de l'infrastructure avec un support multi-langues pour les transformations.
• Les utilisateurs apprécient l'équipe de support 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, entraînant 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 nécessite une amélioration 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 par 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 pré-construits pour un déploiement rapide de workflow.
• Automatisation propulsée par l'IA et agents IA au sein des workflows.
• Plateforme unifiée pour la création et la gestion de workflows.
• Interface no-code pour une connectivité facile.
• Contrôles "human-in-the-loop" 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 leurs étoiles GitHub :

Apache Airflow

Apache Airflow est une plateforme open-source pour l'écriture, la planification et la surveillance de workflows sous forme de Graphes Acycliques Dirigés (DAGs). 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 évolutivité pour les workflows à grande échelle.

Caractéristiques clés :

• UI Web pour la surveillance et le débogage.
• Création de workflow basée sur Python avec gestion des dépendances de tâches.
• Graphes Acycliques Dirigés (DAGs) pour la structure du pipeline.
• Architecture distribuée et évolutive pour les charges de travail importantes.
• Plugins et bibliothèques d'opérateurs.

Dagster

Dagster est une plateforme open-source pour la gestion des pipelines de données, se concentrant sur les actifs de données, l'observabilité et l'intégration. Il introduit les Software-Defined Assets (SDAs) pour des workflows réutilisables et le contrôle des pipelines. Son interface web (Dagit) permet aux utilisateurs de visualiser, déboguer et surveiller les pipelines, le rendant adapté à l'ETL, l'analyse et l'apprentissage automatique. Dagster supporte l'exécution locale et distribuée, offrant une flexibilité de déploiement.

Caractéristiques clés :

• Intégration avec des frameworks comme dbt, SQL et Pandas.
• Orchestration consciente des données avec gestion et versionnage des actifs.
• Support pour les tests de pipeline afin de garantir la qualité des données.
• Architecture modulaire pour exécution locale ou distribuée.
• Outils visuels pour le débogage et la surveillance.

Mage

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

Caractéristiques clés :

• Surveillance et alertes pour traiter proactivement les problèmes de pipeline.
• Support multi-langues pour construire 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.
• Données en tant qu'actifs pour versionner, partitionner et cataloguer les sorties de pipeline.

Luigi

Luigi est un framework Python open-source conçu pour construire et gérer des workflows de données complexes. Développé à l'origine par Spotify, il excelle dans l'orchestration de tâches avec des dépendances complexes, assurant une exécution efficace des processus batch. La conception légère et extensible de Luigi en fait un outil de choix pour les pipelines de petite à moyenne échelle.

Caractéristiques clés :

• Gestion de workflow 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 codage minimal.
• Traitement batch pour les jobs ETL et les workflows de données volumineux.
• Intégration avec Hadoop, Spark et d'autres outils de big data.

Flyte

Flyte est une plateforme open-source, native Kubernetes, pour orchestrer des workflows 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 clés :

• Conception native Kubernetes
• Intégrations avec divers outils de données et ML pour plus de flexibilité.
• Multitenance pour permettre un développement décentralisé sur une infrastructure partagée.
• Exécution dynamique pour supporter des pipelines tolérants aux pannes et à haute disponibilité.

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 : 30+ employés sur leur profil LinkedIn.
• Présence sur les sites d'avis B2B : 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 à travers différentes sources et systèmes pour assurer un mouvement de données fluide et cohérent. 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 parmi les outils d'orchestration pour rationaliser les tâches de gestion en fournissant des fonctionnalités telles que la conception de workflow, la planification, la surveillance et la gestion des erreurs. Ces outils aident à maintenir la qualité des données, réduisent l'intervention manuelle et soutiennent la collaboration entre les ingénieurs de données, les analystes et les data scientists.

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

• L'automatisation IT et l'orchestration IT pour découvrir des outils plus larges utilisés dans les applications IT.
• L'apprentissage automatique et la gouvernance des données pour apprendre ses applications avec le ML

4 étapes pour orchestrer vos données

Collecte de 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 dans des silos ou s'isoler avec le temps. Les données silotées ne sont pas pleinement accessibles aux autres départements et créent des barrières d'information entre les services. 

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

Préparation et transformation des données

Les outils d'orchestration de données collectent des données à partir 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 qu'elles fonctionnent 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 sont l'une des valeurs des données, et tous les noms doivent être vérifiés et transformés sur la base d'un schéma de données interne standard. S'il y a des valeurs aberrantes, elles sont supprimées par les outils d'orchestration.

Unification des données

Après avoir converti les 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 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 à partir de toutes les sources de l'entreprise, telles que les sites web, les applications et d'autres points de contact.

Activation 

Une fois que les données de profil unifiées sont créées, l'orchestration des données rend ces informations disponibles pour les outils utilisés quotidiennement par les équipes de l'entreprise. Les données transformées sont envoyées vers des systèmes de stockage de données tels que des data warehouses, des bases de données ou des data lakes. À partir de là, les outils d'orchestration rendent les données disponibles pour toutes les équipes et 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 que :

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

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Orchestration de données vs outils d'orchestration ETL

Similitudes

• Traitement des données : L'orchestration ETL et l'orchestration de données impliquent toutes deux le traitement des données pour les rendre prêtes pour l'analyse ou 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 : Ils se concentrent tous deux sur l'intégration de données provenant de différentes sources pour créer une vue unifiée.

Différences

• Portée : L'ETL est un processus spécifique impliquant l'extraction de données des sources, leur transformation dans un format souhaité et leur chargement dans un système cible. L'orchestration de données a une portée plus large, couvrant la coordination et l'automatisation des workflows de données, ce qui peut inclure des processus ETL mais peut également gérer des pipelines de données plus complexes.
• Objectif : L'ETL est conçu principalement pour le mouvement et la transformation des données, tandis que l'orchestration de données se concentre sur l'orchestration et la gestion de multiples processus ou workflows, qui peuvent 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.

FAQs

Qu'est-ce que la modern data stack ?

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

• L'infrastructure de données fait référence à l'architecture qui supporte les opérations de données. Elle comprend 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 évolutivité 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.
• La gouvernance des données définit les règles pour gérer l'accès, la qualité et la conformité des données à travers une organisation en fixant des politiques, des normes et des procédures d'utilisation des données. Des outils d'observabilité des données, comme Monte Carlo ou Great Expectations, peuvent aider à surveiller la qualité et le lignage des données.
• L'ingénierie des données englobe les processus et techniques utilisés pour préparer les données pour 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 pour l'utilisation dans l'informatique décisionnelle et l'analyse.

Certains des outils utilisés dans la MDS incluent :

• Les outils d'orchestration de données connectent divers composants de la MDS, garantissant que les données circulent sans encombre, sont transformées correctement et sont disponibles pour l'analyse de manière fiable et automatisée. 
• Les outils d'intégration de données qui extraient, chargent et transforment les données de diverses sources vers un référentiel central. 
• Les outils de data warehousing qui sont des solutions de stockage centralisées pour supporter l'analyse de données à grande échelle. 
• Les outils de business intelligence (BI) et d'analyse qui permettent l'exploration, la visualisation et le reporting des données. 
• Les outils d'observabilité des données qui peuvent surveiller et garantir la qualité, le lignage et la précision des données. 

7 avantages de l'orchestration de données

L'orchestration de 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 des insights exploitables rapidement et efficacement. Voici les principaux avantages :

1. Efficacité accrue

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

2. Évolutivité améliorée

• Gère avec aisance des 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, assurant la cohérence et la précision.
• 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 assurer la conformité.
• Facilite le contrôle d'accès, ne permettant qu'aux utilisateurs autorisés de récupérer des données sensibles.

5. Accès plus rapide aux insights

• Rationalise le flux de données de la collecte à l'analyse, accélérant l'accès aux insights exploitables.
• Permet aux entreprises de répondre rapidement aux dynamiques du marché et de saisir les opportunités.

6. Collaboration améliorée

• Démocratise l'accès aux données, permettant aux équipes de différents départements de travailler sans encombre sur des datasets partagés.
• Améliore la communication et la coordination en automatisant le partage de données et en réduisant les dépendances envers les équipes IT.

7. Migrations cloud simplifiées

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

Lectures complémentaires

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

• Top 12+ Logiciels d'Automatisation IT : Benchmarking des Fournisseurs
• 15 Meilleures Plateformes AIOps basées sur 6 000+ avis

Sources externes

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  author = {Şimşek, Hazal},
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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Consulté le 24 Juin 2026}
}

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

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

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