Confronta i 15 migliori strumenti di orchestrazione dei dati

Gli strumenti di orchestrazione dei dati includono:

• Strumenti open source , che offrono flessibilità e sviluppo guidato dalla comunità, con alcuni esempi principali:
  • Flusso d'aria Apache
  • Ego
• Strumenti commerciali , che offrono supporto aggiuntivo, funzionalità e scalabilità a livello aziendale, tra cui i migliori strumenti come:
  • Tutta l'orchestrazione: RunMyJobs e Stonebranch
  • Orchestrazione del flusso di lavoro: Cantiere navale
  • Orchestrazione ETL: Keboola e Rivery

Scopri i principali strumenti di orchestrazione dei dati per iniziare a orchestrare le tue pipeline di dati e i tuoi data warehouse:

Nota: WLA è l'acronimo di workload automation (automazione del carico di lavoro) .

Strumenti di orchestrazione dei dati aziendali preselezionati

Di seguito è riportato l'elenco degli strumenti open source e aziendali per la gestione dei dati selezionati:

Scopri come abbiamo selezionato questi strumenti .

Le funzionalità descritte di seguito si basano su piattaforme di recensioni B2B.

1. Ramo di pietra

Stonebranch UAC è una piattaforma SOAP centralizzata che orchestra in modo efficiente le pipeline di dati, consentendo il flusso di dati in tempo reale in ambienti IT ibridi. Stonebranch UAC offre:

• Strumento di progettazione del flusso di lavoro con funzionalità drag-and-drop per semplificare la creazione e la gestione dei flussi di lavoro.
• Trasferimento file gestito integrato per un movimento dati sicuro, crittografato e tollerante ai guasti.
• Integrazioni predefinite per connettersi con Hadoop, Snowflake, Kubernetes e altro ancora.
• Gestione del ciclo di vita a supporto delle pipeline come codice con versioning e promozione tra ambienti di sviluppo, test e produzione.

Vantaggi

• Lo strumento offre un'interfaccia grafica intuitiva e consente ai team di gestire i flussi di lavoro, automatizzare le attività e integrare KPI personalizzati.
• Il team di supporto di Stonebranch UAC assiste gli utenti nella migrazione da altre piattaforme e nella configurazione delle applicazioni su ambienti come AWS.

Svantaggi

• Gli utenti ritengono che la visualizzazione di flussi di lavoro annidati su più livelli in un singolo diagramma sia carente, rendendo difficile la visualizzazione dei processi interconnessi.
• I metodi di autenticazione del prodotto si limitano all'autenticazione di base, che alcuni utenti ritengono obsoleta, e i suoi messaggi di errore sono considerati troppo generici, il che porta a una dipendenza dall'assistenza clienti.

2. RunMyJobs

RunMyJobs semplifica le operazioni IT automatizzando i flussi di lavoro e coordinando i trasferimenti di dati tra diverse piattaforme, dalle applicazioni cloud-native ai sistemi legacy. RunMyJobs gestisce i flussi di lavoro ETL, semplificando l'orchestrazione delle pipeline ETL e gestendo in modo efficiente il processo di elaborazione di grandi volumi di dati.

RunMyJobs offre:

• Architettura SaaS che riduce al minimo la necessità di installazione e manutenzione.
• Funzionalità di bilanciamento automatico del carico che gestisce le operazioni cloud
• Agenti leggeri e autoaggiornanti per gestire server ed eseguire script
• Integrazioni, come ad esempio:
  • Connettore SAP Datasphere per orchestrare la preparazione dei dati per attività quali l'ottimizzazione IBP
  • Databricks integrazione per l'aggiunta di passaggi di analisi avanzata ai flussi di lavoro ETL
  • Oracle Fusion e SAP Analytics Cloud per supportare il flusso di dati a livello aziendale e l'automazione dei report.
  • Agente nativo OpenVMS per integrare i processi batch legacy nei flussi di lavoro cloud-native.

Vantaggi

• RunMyJobs offre un'interfaccia grafica intuitiva, assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e guide complete per la risoluzione dei problemi.
• Gli utenti apprezzano le sue funzionalità multipiattaforma, la flessibilità nella creazione di flussi di lavoro e l'affidabilità in termini di tempo di attività sin dalla migrazione da MS Orchestrator.
• RunMyJobs è apprezzato per l'automazione di flussi di lavoro complessi, la conformità a ITIL e ISO20000 e la capacità di eseguire processi in parallelo con bilanciamento del carico.

Svantaggi

• Gli utenti segnalano problemi con le modifiche manuali all'ora legale e con la complessa integrazione con gli strumenti di gestione degli incidenti.
• Gli utenti esprimono la necessità di una documentazione migliore, soprattutto con esempi pratici.

L'immagine seguente mostra come RunMyJobs può coordinare e integrare diversi flussi di dati e attività di sistema, integrandosi con ambienti on-premise, attività del sistema operativo, adattatori API e provider di servizi cloud:

3. ActiveBatch

ActiveBatch supporta l'automazione avanzata dei carichi di lavoro per l'orchestrazione dei flussi di dati e l'automazione dei processi ETL, con una forte integrazione con i sistemi aziendali come ERP e CRM. Le sue funzionalità includono:

• Connettori preconfigurati per Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, DataStage, Hadoop e altro ancora.
• Un'interfaccia low-code/no-code per progettare flussi di lavoro complessi che si estendono su ambienti cloud, on-premise e ibridi.
• Correzione automatica , avvisi personalizzabili e monitoraggio proattivo degli SLA.
• Orchestrazione ETL end-to-end e gestione della pipeline di dati con Pianificazione, monitoraggio e allerta in tempo reale.
• L'integrazione con sistemi legacy , incluso OpenVMS, consente di incorporare i processi batch in moderni flussi di lavoro dati multipiattaforma con controllo e visibilità centralizzati.

Vantaggi

• Lo strumento è intuitivo e offre funzionalità di trascinamento per la creazione di flussi di lavoro, passaggi predefiniti per l'automazione delle attività e supporto per diversi linguaggi di programmazione e piattaforme cloud.
• Molti utenti apprezzano le capacità di integrazione dello strumento, il meccanismo di gestione degli errori e l'opzione di visualizzazione dello stato in tempo reale.

Svantaggi

• Il processo di installazione di ActiveBatch è complesso e richiede risorse aggiuntive.

4. JAMS di Fortra

JAMS di Fortra semplifica le operazioni attraverso l'automazione centralizzata dei carichi di lavoro e la pianificazione delle attività, contribuendo a unificare l'elaborazione dei dati tra sistemi e applicazioni. Offre:

• Soluzioni di trasferimento file sicure tramite il metodo di esecuzione GoAnywhere: JAMS si integra con GoAnywhere MFT per facilitare trasferimenti di dati sicuri, crittografati e affidabili.
• Modulo API REST e PowerShell che sfrutta le API per creare integrazioni e connettori per qualsiasi applicazione o servizio.

Vantaggi

• Gestione centralizzata dei processi: JAMS centralizza la gestione dei processi, migliorando la pianificazione e l'efficienza dell'automazione per l'elaborazione dei dati.

Svantaggi

Funzionalità di ricerca: Le funzionalità di ricerca in JAMS sono considerate inadeguate, in quanto obbligano gli utenti a eseguire query sul database per trovare le attività anziché disporre di una semplice funzione di ricerca.

5. Azure Data Factory

Azure Data Factory consente processi ETL ed ELT scalabili integrando dati provenienti da sistemi on-premise e cloud, con supporto nativo per servizi come SQL, Hadoop e API REST.

Azure Fat Factory consente agli utenti di:

• Progettare pipeline di dati
• Impostare le trasformazioni dei dati
• Gestisci e coordina i trasferimenti di dati tra le piattaforme cloud di Azure.

Azure Data Factory offre un'interfaccia visiva per la creazione di flussi di lavoro, insieme a funzionalità di monitoraggio in tempo reale , gestione degli errori e ampie opzioni di integrazione.

Vantaggi

• Azure Data Factory consente di copiare dati da vari tipi di origini ed eseguire pacchetti SSIS e SSMS, rendendolo uno strumento ETL ed ELT facile da usare.
• Azure Data Factory è intuitivo grazie alla funzionalità drag & drop per la creazione di pipeline, all'automazione su diverse piattaforme e offre un'ampia gamma di connettori per vari server.
• Gli utenti apprezzano l'interfaccia utente, i frequenti aggiornamenti delle funzionalità, le capacità di automazione e la possibilità di creare pipeline ETL complesse senza scrivere codice.

Svantaggi

• Gli utenti riscontrano difficoltà nell'appiattire JSON complessi e nel mappare attributi annidati in Azure Data Factory.
• Alcuni utenti hanno segnalato delle limitazioni in Azure Data Factory, come ad esempio:
  • Errori senza motivazioni chiare
  • Difficoltà nell'integrazione con servizi non Azure
  • Mancanza di flessibilità nello spostamento delle pipeline tra ambienti diversi.
• Molti utenti hanno segnalato problemi di usabilità di Azure Data Factory, tra cui:
  • Una ripida curva di apprendimento
  • Interfaccia utente confusionaria
  • Mancanza di notifiche di errore intuitive
  • Documentazione obsoleta.

Questa immagine di Azure Data Factory dimostra la sua capacità di monitorare le esecuzioni delle pipeline attivate entro un intervallo di tempo specificato. Gli utenti possono regolare l'intervallo di tempo e filtrare per stato, nome della pipeline o annotazione per gestire e tenere traccia delle attività della pipeline:

6. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow è un servizio di elaborazione dati basato su cloud offerto da Google Cloud. Fornisce un modello unificato per l'elaborazione di grandi quantità di dati in tempo reale o in batch. Gli utenti di Google Dataflow possono:

• Crea pipeline di dati per l'elaborazione dei dati in tempo reale e integrali con altri servizi Google Cloud come BigQuery.
• Gestisci flussi di lavoro complessi, applica trasformazioni ed elabora dati provenienti da diverse fonti grazie al provisioning e al monitoraggio automatici delle risorse.

Vantaggi

• Google Dataflow offre un facile caricamento dei dati sia in batch che in streaming, elaborazione di big data e migrazione dei dati.
• Gli utenti apprezzano la sua interfaccia intuitiva per gli sviluppatori grazie a:
  • La possibilità di creare app personalizzate
  • Progettazione di API basate sul framework Apache Beam.
• La sua scalabilità, la rapidità di elaborazione di grandi quantità di dati e il sistema di supporto sono anch'essi aspetti apprezzati dagli utenti.

Svantaggi

• Gli utenti ritengono che la documentazione della piattaforma sia insufficiente e che la curva di apprendimento sia ripida, soprattutto per i principianti.
• Gli utenti esprimono insoddisfazione per le API limitate disponibili per le applicazioni di terze parti.
• Alcuni utenti si sono lamentati delle funzionalità incoerenti tra gli SDK Java e Python.
• Per alcuni utenti, le prestazioni lente del sistema e la connettività rappresentavano i problemi principali.

7. Prefetto

Prefect è uno strumento open-source per l'orchestrazione dei dati, utile per creare, gestire e monitorare flussi di lavoro complessi. Offre un framework flessibile ed estensibile per definire e pianificare flussi di lavoro, con funzionalità quali tentativi di esecuzione delle attività, gestione degli errori e monitoraggio completo.

• Crea e gestisci flussi di lavoro tramite API e interfaccia utente.
• Coordinare le attività, pianificare l'esecuzione dei lavori e gestire gli errori.
• Sistema di monitoraggio e allerta per la manutenzione dei flussi di dati.

Vantaggi

• Prefect è apprezzato per la sua configurazione semplice, il design nativo Python e l'approccio al codice pulito.
• Gli utenti evidenziano la facilità d'uso di Prefect su diverse piattaforme e la sua comunità di supporto.
• Il prodotto offre una facile automazione delle pipeline di dati e la gestione di più versioni di una pipeline.

Svantaggi

• Prefect non offre un'integrazione completa con gli strumenti di governance dei dati e un supporto linguistico versatile.
• Gli utenti riscontrano incoerenze nella documentazione di Prefect e trovano difficile stare al passo con i frequenti cambiamenti delle sue API.
• Alcuni utenti hanno segnalato difficoltà con le modifiche al layout del sito, la gestione delle code e limitazioni relative alla concorrenza e al parallelismo.

L'immagine seguente illustra le capacità di Prefect:

8. Rivery

Rivery è una piattaforma di orchestrazione dati basata su cloud, progettata per la creazione e la gestione di pipeline di dati. Si concentra sull'integrazione dei dati e sull'ETL, fornendo un'interfaccia visiva per creare, pianificare e automatizzare flussi di lavoro di dati complessi.

Gli utenti di Rivery possono:

• Crea pipeline di dati trascinando e rilasciando le attività in un flusso di lavoro visivo
• Pianifica, monitora e imposta avvisi per gestire il processo di orchestrazione
• Integrazione con fonti e destinazioni dati per automatizzare le attività di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati su diverse piattaforme.

Vantaggi

• Gli utenti di Rivery apprezzano la sua capacità di automatizzare le comuni sfide ETL, come la gestione dello schema di destinazione e l'estrazione incrementale da sistemi come Salesforce o NetSuite.
• Il prodotto si distingue per un supporto reattivo e professionale, nonché per le sue capacità di integrazione e gestione dei flussi di dati.
• Gli utenti trovano l'interfaccia di Rivery intuitiva e la curva di apprendimento agevole, il che consente la creazione di sistemi ETL scalabili in poche ore con la sola conoscenza di SQL.

Svantaggi

• Gli utenti hanno riscontrato difficoltà nella gestione di ambienti e variabili multiple a causa dell'interfaccia utente di Rivery e hanno avuto a che fare con bug minori.
• Il prodotto è privo di alcune integrazioni e di una funzionalità per il monitoraggio delle release delle API.
• La documentazione potrebbe essere migliorata.
• Alcuni utenti hanno segnalato difficoltà nella gestione delle dipendenze tra i processi.
• Alcuni utenti si lamentano dei messaggi di errore perché non sono di facile comprensione.

Il video qui sotto mostra come Rivery può fungere da strumento di gestione DataOps:

9. Keboola

Keboola è una piattaforma dati che integra, trasforma e orchestra i dati. Semplifica la creazione di flussi di lavoro dati complessi e automatizza le attività di elaborazione, con l'obiettivo di ottimizzare le operazioni sui dati per gli utenti aziendali.

Gli utenti possono:

• Crea, pianifica e gestisci pipeline di dati con un'interfaccia visiva.
• Gestisci i flussi di lavoro dei dati e automatizza i processi ETL grazie a una pianificazione flessibile, alla gestione degli errori e al monitoraggio in tempo reale.

Vantaggi

• Keboola offre una gamma di connettori e consente un'architettura flessibile per le pipeline ETL.
• La configurazione di Keboola è semplice e indipendente dall'infrastruttura, con supporto multilingue per le trasformazioni.
• Gli utenti apprezzano il team di supporto di Keboola e i suoi standard di sicurezza dei dati.

Svantaggi

• Gli utenti ritengono che i messaggi di errore di Keboola siano poco chiari e che i suoi estrattori offrano opzioni di personalizzazione limitate, il che comporta download di dati eccessivi.
• Gli utenti trovano l'interfaccia della sandbox complicata.
• Gli utenti criticano la velocità di elaborazione della pipeline di dati, ritenendola necessaria per gestire i requisiti di dati incrementali.

L'immagine seguente mostra una panoramica della piattaforma Keboola:

10. Zapier

Zapier è una piattaforma progettata per l'automazione dei flussi di lavoro e l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale, che consente agli utenti di connettere diverse applicazioni e semplificare i processi operativi. Facilita l'orchestrazione dei dati automatizzando il movimento e la trasformazione dei dati tra queste app connesse, permettendo la creazione di pipeline di dati end-to-end sofisticate.

Ecco alcune delle caratteristiche esclusive di Zapier:

• Modelli predefiniti per una rapida implementazione dei flussi di lavoro.
• Automazione basata sull'intelligenza artificiale e agenti di intelligenza artificiale all'interno dei flussi di lavoro.
• Piattaforma unificata per la creazione e la gestione dei flussi di lavoro.
• Interfaccia senza codice per una facile connettività.
• Controlli con intervento umano per la supervisione dei processi critici.

Strumenti di orchestrazione dati open source

Ecco un elenco dei migliori strumenti open source per l'orchestrazione dei dati, premiati con diverse stelle su GitHub:

Apache flusso d'aria

Apache Airflow è una piattaforma open-source per la creazione, la pianificazione e il monitoraggio di flussi di lavoro sotto forma di grafi aciclici diretti (DAG). La sua architettura basata su Python offre flessibilità, mentre l'interfaccia web semplifica la visualizzazione e la gestione. Airflow si integra con strumenti come Hadoop, Spark e Kubernetes, garantendo scalabilità per flussi di lavoro di grandi dimensioni.

Caratteristiche principali:

• Interfaccia utente web per il monitoraggio e il debug.
• Creazione di flussi di lavoro basati su Python con gestione delle dipendenze tra le attività.
• Grafi aciclici diretti (DAG) per la struttura delle pipeline.
• Architettura scalabile e distribuita per carichi di lavoro di grandi dimensioni.
• Plugin e librerie di operatori.

Dagster

Dagster è una piattaforma open-source per la gestione di pipeline di dati, focalizzata su risorse dati, osservabilità e integrazione. Introduce gli Software-Defined Assets (SDA) per flussi di lavoro riutilizzabili e controllo delle pipeline. La sua interfaccia web (Dagit) consente agli utenti di visualizzare, eseguire il debug e monitorare le pipeline, rendendola adatta per ETL, analisi e machine learning. Dagster supporta sia l'esecuzione locale che distribuita, offrendo flessibilità di implementazione.

Caratteristiche principali:

• Integrazione con framework come dbt, SQL e Pandas.
• Orchestrazione basata sui dati con gestione delle risorse e controllo delle versioni.
• Supporto per i test di pipeline al fine di garantire la qualità dei dati.
• Architettura modulare per l'esecuzione locale o distribuita.
• Strumenti visivi per il debug e il monitoraggio.

Mago

Mage è uno strumento open-source per l'integrazione dei dati, focalizzato sulla creazione e gestione di pipeline di dati in tempo reale e batch con la massima semplicità. La sua interfaccia low-code e il supporto multilingue (Python, SQL e R) lo rendono accessibile a team eterogenei. Mage si distingue per un'interfaccia utente interattiva basata su notebook, che offre feedback immediato e test fluidi per uno sviluppo più efficiente.

Caratteristiche principali:

• Monitoraggio e avvisi per affrontare in modo proattivo i problemi relativi alle condotte.
• Supporto multilingue per la creazione di pipeline utilizzando Python, SQL o R.
• Notebook interattivi per testare ed eseguire il debug del codice in tempo reale.
• Integrazione cloud per implementare pipeline con Terraform su piattaforme come AWS o GCP.
• I dati vengono utilizzati come risorse per la gestione delle versioni, il partizionamento e la catalogazione degli output delle pipeline.

Ego

Luigi è un framework Python open-source progettato per la creazione e la gestione di flussi di lavoro di dati complessi. Sviluppato originariamente da Spotify, eccelle nell'orchestrare attività con dipendenze complesse, garantendo un'esecuzione efficiente dei processi batch. Il design leggero ed estensibile di Luigi lo rende uno strumento ideale per pipeline di piccole e medie dimensioni.

Caratteristiche principali:

• Gestione del flusso di lavoro con gestione e monitoraggio degli errori.
• Risoluzione delle dipendenze per gestire automaticamente l'ordine di esecuzione delle attività.
• API Python per semplificare la definizione delle attività con una quantità minima di codice.
• Elaborazione batch per processi ETL e flussi di lavoro con grandi quantità di dati.
• Integrazione con Hadoop, Spark e altri strumenti per i big data.

Flyte

Flyte è una piattaforma open-source nativa di Kubernetes per l'orchestrazione di flussi di lavoro complessi nell'elaborazione dei dati e nell'apprendimento automatico (ML). Progettata per scalabilità, riproducibilità e collaborazione, semplifica lo sviluppo e la gestione di pipeline pronte per la produzione.

Caratteristiche principali:

• progettazione nativa di Kubernetes
• Integrazioni con diversi strumenti di dati e apprendimento automatico per la massima flessibilità.
• Architettura multi-tenant per consentire lo sviluppo decentralizzato su un'infrastruttura condivisa.
• Esecuzione dinamica a supporto di pipeline tolleranti ai guasti e ad alta disponibilità.

Strumenti di orchestrazione dei dati di screening

Abbiamo selezionato le aziende per questo benchmark in base a due criteri chiave:

• Numero di dipendenti : più di 30 dipendenti sul loro profilo LinkedIn.
• Presenza sui siti di recensioni B2B : oltre 10 recensioni su tutte le piattaforme per strumenti aziendali.

Che cos'è l'orchestrazione dei dati?

L'orchestrazione dei dati è il processo di coordinamento, integrazione e automazione dei flussi di dati tra diverse fonti e sistemi per garantire un movimento e una coerenza dei dati senza interruzioni. Comprende la gestione di pipeline di dati, trasformazioni e dipendenze per fornire dati accurati e tempestivi a supporto delle analisi aziendali.

Uno strumento di orchestrazione dei dati è una categoria di strumenti di orchestrazione che semplifica le attività di gestione fornendo funzionalità come la progettazione del flusso di lavoro, la pianificazione, il monitoraggio e la gestione degli errori. Questi strumenti aiutano a mantenere la qualità dei dati, a ridurre l'intervento manuale e a favorire la collaborazione tra ingegneri dei dati, analisti e data scientist.

Scopri altri concetti rilevanti per l'orchestrazione dei dati, come ad esempio:

• Automazione e orchestrazione IT per apprendere strumenti più ampi utilizzati nelle applicazioni IT.
• Apprendimento automatico e governance dei dati per comprenderne le applicazioni con l'apprendimento automatico

4 passaggi per orchestrare i tuoi dati

Raccolta dati

Quando un cliente interagisce con il servizio o il prodotto di un'organizzazione, ogni punto di contatto può generare nuovi dati. I dati generati possono essere archiviati in silos o rimanere isolati nel tempo. I dati isolati non sono completamente accessibili agli altri reparti e creano barriere informative tra di essi.

Gli strumenti di orchestrazione dei dati raccolgono automaticamente dati in tempo reale da diverse fonti, centralizzando l'accesso e supportando la governance dei dati. Collegano i sistemi di dati in tutta l'organizzazione, garantendo che i dati in entrata siano conformi alle regole di governance e bloccando le fonti non conformi.

Preparazione e trasformazione dei dati

Gli strumenti di orchestrazione dei dati raccolgono dati da diverse tipologie di fonti, che possono contenere a loro volta dati di vario tipo. In questo caso, non tutti i dati raccolti possono essere utilizzati nello stesso sistema, pertanto è necessario gestirli in modo differente. Gli strumenti di orchestrazione trasformano i dati provenienti da sistemi diversi in un formato compatibile e coerente, garantendone l'utilizzo nell'ambito di un'attività specifica. Se le proprietà dei dati raccolti non sono standardizzate, gli strumenti di orchestrazione verificano le proprietà dei dati in ingresso e ne standardizzano i valori.

Ad esempio, i nomi dei clienti sono uno dei valori dei dati e tutti i nomi devono essere controllati e trasformati in base a uno schema dati standard interno. Se sono presenti valori anomali, questi vengono rimossi dagli strumenti di orchestrazione.

Unificazione dei dati

Dopo aver convertito i dati raccolti in un formato compatibile e coerente, il sistema di orchestrazione crea una visione unica e unificata di tutti i dati del profilo cliente. Acquisisce i dati del cliente in tempo reale e li mantiene aggiornati per mostrare lo stato attuale del profilo cliente.

Riunisce tutti i dati raccolti da tutte le fonti aziendali, come siti web, applicazioni e altri punti di contatto.

Attivazione

Una volta creati i dati del profilo unificato, l'orchestrazione dei dati rende queste informazioni disponibili agli strumenti utilizzati quotidianamente dai team aziendali. I dati trasformati vengono inviati a sistemi di archiviazione dati come data warehouse, database o data lake. Da qui, gli strumenti di orchestrazione rendono i dati disponibili a tutti i team e ai loro sistemi interni. Non è necessario caricare i dati nel proprio sistema.

Che cos'è l'orchestrazione ETL?

L'orchestrazione ETL è la gestione coordinata del processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Ad esempio, l'orchestrazione ETL può garantire:

• I dati vengono estratti dai sistemi di origine prima dell'inizio della trasformazione.
• Le trasformazioni attendono il completamento con successo delle condotte a monte.
• I caricamenti non riusciti attivano automaticamente tentativi di ripetizione o avvisi.

Strumenti di orchestrazione dei dati vs. strumenti di orchestrazione ETL

Somiglianze

• Elaborazione dei dati : sia l'orchestrazione ETL che l'orchestrazione dei dati implicano l'elaborazione dei dati per renderli pronti per l'analisi o altri usi aziendali.
• Automazione : Entrambi i concetti enfatizzano l'automazione dei flussi di lavoro per semplificare i processi di gestione dei dati e ridurre l'intervento manuale.
• Integrazione dei dati : entrambi si concentrano sull'integrazione di dati provenienti da diverse fonti per creare una visione unificata.

Differenze

• Ambito : ETL è un processo specifico che prevede l'estrazione di dati da diverse fonti, la loro trasformazione in un formato desiderato e il loro caricamento in un sistema di destinazione. L'orchestrazione dei dati ha un ambito più ampio e comprende il coordinamento e l'automazione dei flussi di lavoro dei dati, che possono includere processi ETL ma anche gestire pipeline di dati più complesse.
• Scopo : L'ETL è progettato principalmente per il trasferimento e la trasformazione dei dati, mentre l'orchestrazione dei dati si concentra sull'orchestrazione e la gestione di processi o flussi di lavoro multipli, che possono includere ETL e altre attività come la convalida, la pulizia o l'unione dei dati.
• Complessità : l'orchestrazione dei dati può gestire dipendenze e flussi di lavoro complessi che coinvolgono più pipeline di dati, mentre l'ETL in genere gestisce singoli flussi di dati.
• Strumenti : Gli strumenti di orchestrazione ETL sono progettati specificamente per le attività ETL. Gli strumenti di orchestrazione dei dati forniscono un framework per orchestrare flussi di lavoro complessi, che possono includere attività ETL insieme ad altre.

FAQs

Che cos'è un moderno stack di dati?

Il “Modern Data Stack” (MDS) è un approccio alla gestione e all'analisi dei dati basato sul cloud che incorpora elementi chiave dell'infrastruttura dati, quali:

• L'infrastruttura dati si riferisce all'architettura che supporta le operazioni sui dati. Include piattaforme basate sul cloud e soluzioni di archiviazione scalabili come Snowflake, BigQuery e Amazon S3, che aiutano a centralizzare i dati e consentono una facile scalabilità.
• Gli strumenti di catalogazione dei dati svolgono un ruolo cruciale nell'organizzazione e nella documentazione dei dataset, fornendo una risorsa centralizzata per i metadati e garantendo una facile reperibilità dei dati. Questo è fondamentale per prevenire la formazione di silos di dati e promuovere la collaborazione tra i team.
• La governance dei dati definisce le regole per la gestione dell'accesso, della qualità e della conformità dei dati all'interno di un'organizzazione, stabilendo politiche, standard e procedure per il loro utilizzo. Strumenti per l'osservabilità dei dati, come Monte Carlo o Great Expectations, possono essere utili per monitorare la qualità e la provenienza dei dati.
• L'ingegneria dei dati comprende i processi e le tecniche utilizzate per preparare i dati all'analisi. Ciò include l'integrazione, la trasformazione e l'orchestrazione dei dati, con strumenti come Fivetran, dbt e Apache Airflow. Un'efficace ingegneria dei dati garantisce che i dati siano coerenti e pronti per essere utilizzati nella business intelligence e nell'analisi.

Alcuni degli strumenti utilizzati nell'MDS includono:

• Gli strumenti di orchestrazione dei dati collegano i vari componenti del sistema MDS, garantendo che i dati fluiscano senza interruzioni, vengano trasformati correttamente e siano disponibili per l'analisi in modo affidabile e automatizzato.
• Strumenti di integrazione dati che estraggono, caricano e trasformano dati da varie fonti in un repository centrale.
• Strumenti di data warehousing , ovvero soluzioni di archiviazione centralizzate a supporto dell'analisi di grandi quantità di dati.
• Strumenti di business intelligence (BI) e di analisi che consentono l'esplorazione, la visualizzazione e la creazione di report sui dati.
• Strumenti di osservabilità dei dati in grado di monitorare e garantire la qualità, la provenienza e l'accuratezza dei dati.

7 vantaggi dell'orchestrazione dei dati

L'orchestrazione dei dati trasforma il modo in cui le aziende gestiscono, elaborano e utilizzano i propri dati, automatizzando e semplificando i flussi di lavoro. Ciò consente alle aziende di estrarre informazioni utili in modo rapido ed efficiente. Ecco i principali vantaggi:

1. Maggiore efficienza

• Automatizza le attività ripetitive di elaborazione dati, riducendo l'intervento manuale e minimizzando gli errori.
• Libera risorse, consentendo ai team di concentrarsi su iniziative strategiche anziché su colli di bottiglia operativi.

2. Scalabilità migliorata

• Gestisce con facilità set di dati ampi e complessi, consentendo alle organizzazioni di crescere senza compromettere le prestazioni.
• Si adatta all'aumento del volume dei dati e alle nuove fonti di dati man mano che le esigenze aziendali si evolvono.

3. Qualità dei dati migliorata

• Standardizza, pulisce e convalida i dati provenienti da diverse fonti, garantendo coerenza e accuratezza.
• Offre una visione unificata dei dati, eliminando i silos e consentendo un processo decisionale informato.

4. Migliore sicurezza e governance

• Centralizza la gestione dei dati per imporre rigidi protocolli di sicurezza e garantire la conformità.
• Facilita il controllo degli accessi, consentendo solo agli utenti autorizzati di recuperare dati sensibili.

5. Tempi di acquisizione delle informazioni più rapidi

• Ottimizza il flusso di dati dalla raccolta all'analisi, accelerando l'accesso a informazioni utili.
• Consente alle aziende di rispondere rapidamente alle dinamiche di mercato e di cogliere le opportunità.

6. Collaborazione migliorata

• Democratizza l'accesso ai dati, consentendo ai team di diversi dipartimenti di lavorare senza problemi su set di dati condivisi.
• Migliora la comunicazione e il coordinamento automatizzando la condivisione dei dati e riducendo la dipendenza dai team IT.

7. Migrazioni cloud semplificate

• Facilita la transizione dei dati locali agli ambienti cloud con interruzioni minime.
• Supporta le migrazioni incrementali, garantendo l'integrità dei dati e riducendo la complessità.

Per approfondire

Scopri di più sui software di orchestrazione e automazione che possono aiutarti a gestire e orchestrare i dati:

• Oltre 12 software di automazione IT di alto livello: benchmarking dei fornitori
• Le 15 migliori piattaforme AIOps basate su oltre 6.000 recensioni

Fonti esterne

Collegamenti di riferimento

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

7.

GitHub - spotify/luigi: Luigi is a Python module that helps you build complex pipelines of batch jobs. It handles dependency resolution, workflow management, visualization etc. It also comes with Hadoop support built in. · GitHub

8.

Mitigate the trade-off between scalability and ease of use with Flyte

Union.ai

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è un analista di settore presso AIMultiple, specializzato in process mining e automazione IT.

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