Confronta i primi 15 strumenti di orchestrazione dei dati

Gli strumenti di orchestrazione dei dati includono:

• Strumenti open-source, che offrono flessibilità e sviluppo guidato dalla comunità, con i migliori esempi:
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Strumenti commerciali, che forniscono supporto aggiuntivo, funzionalità e scalabilità a livello aziendale, con i migliori strumenti come:
  • Tutta l'orchestrazione: Stonebranch e RunMyJobs
  • Orchestrazione del flusso di lavoro: Shipyard
  • Orchestrazione ETL: Keboola e Rivery

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

Nota: WLA sta per automazione del carico di lavoro.

Strumenti di orchestrazione dei dati aziendali selezionati

Gli strumenti di dati open source e aziendali selezionati sono riportati di seguito:

Scopri come abbiamo selezionato questi strumenti.

Le funzionalità seguenti si basano su piattaforme di recensioni B2B.

1. Stonebranch

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

• Progettista di flussi di lavoro drag-and-drop per semplificare la creazione e la gestione dei flussi di lavoro.
• Trasferimento file gestito integrato per un movimento sicuro, crittografato e tollerante ai guasti dei dati.
• Integrazioni predefinite per connettersi con Hadoop, Snowflake, Kubernetes e altro.
• Gestione del ciclo di vita per supportare le pipeline-as-code con versioning e promozione Dev/Test/Prod.

Pro

• Lo strumento fornisce 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.

Contro

• Gli utenti ritengono che la visualizzazione di flussi di lavoro nidificati a più livelli in un singolo diagramma sia carente, rendendo difficile la visualizzazione dei processi interconnessi.
• I metodi di autenticazione del prodotto sono limitati all'autenticazione di base, che alcuni utenti ritengono obsoleta, e i suoi messaggi di errore sono considerati troppo generici, portando a una dipendenza dal supporto clienti.

2. RunMyJobs

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

RunMyJobs offre:

• Architettura SaaS che minimizza la necessità di installazione e manutenzione
• Funzione di bilanciamento del carico automatico che gestisce le operazioni cloud
• Agenti leggeri e auto-aggiornanti per gestire i server ed eseguire script
• Integrazioni, come:
  • Connettore SAP Datasphere per orchestrare la preparazione dei dati per attività come l'ottimizzazione IBP
  • Integrazione Databricks per aggiungere passaggi di analisi avanzata ai flussi di lavoro ETL
  • Oracle Fusion e SAP Analytics Cloud per supportare il flusso di dati e l'automazione delle segnalazioni a livello aziendale.
  • Agente OpenVMS nativo per integrare i lavori batch legacy nei flussi di lavoro cloud-native

Pro

• RunMyJobs offre un'interfaccia GUI user-friendly, supporto del fornitore 24/7 e guide complete per la risoluzione dei problemi.
• Gli utenti apprezzano le sue capacità cross-platform, la flessibilità nella creazione di flussi di lavoro e l'affidabile uptime dalla migrazione da MS Orchestrator.
• RunMyJobs è lodato per la sua automazione di flussi di lavoro complessi, la conformità a ITIL e ISO20000 e la sua capacità di eseguire lavori paralleli con bilanciamento del carico.

Contro

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

La visualizzazione seguente mostra come RunMyJobs può coordinare e integrare vari flussi di dati e attività di sistema, integrando ambienti on-premises, attività del sistema operativo, adattatori API e provider di servizi cloud:

3. ActiveBatch

ActiveBatch supporta l'automazione avanzata del carico di lavoro per orchestrare i flussi di dati e automatizzare i processi ETL, con una forte integrazione tra sistemi aziendali come ERP e CRM. Le sue funzionalità includono:

• Connettori predefiniti per Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop e altro.
• Un'interfaccia low-code/no-code per progettare flussi di lavoro complessi che si estendono tra cloud, ambienti on-premises e ibridi.
• Auto-riparazione, avvisi personalizzabili e monitoraggio proattivo degli SLA.
• Orchestrazione ETL end-to-end e gestione delle pipeline di dati con pianificazione, monitoraggio e avvisi in tempo reale.
• Integrazione con sistemi legacy, inclusi OpenVMS, consentendo l'inserimento di lavori batch nei moderni flussi di lavoro cross-platform con controllo e visibilità centralizzati.

Pro

• Lo strumento è user-friendly, offre funzionalità drag-and-drop per la creazione di flussi di lavoro, passaggi predefiniti per l'automazione delle attività e supporto per vari linguaggi di programmazione e piattaforme cloud.
• Molti utenti apprezzano le capacità di integrazione dello strumento, il meccanismo di gestione degli errori e l'opzione per la visibilità in tempo reale sullo stato.

Contro

• 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 del carico di lavoro e la pianificazione dei lavori, aiutando a unificare l'elaborazione dei dati tra sistemi e applicazioni. Offre:

• Soluzioni di trasferimento file sicure attraverso 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 costruire integrazioni e connettori per qualsiasi applicazione o servizio.

Pro

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

Contro

Funzionalità di ricerca: Le capacità di ricerca in JAMS sono riportate come inadeguate, richiedendo agli utenti di eseguire query sul database per le attività invece di avere una funzione di ricerca diretta.

5. Azure data factory

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

Azure Fata Factory consente agli utenti di:

• Progettare pipeline di dati
• Configurare trasformazioni dei dati
• Orestrare movimenti di dati tra piattaforme cloud Azure.

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

Pro

• Azure Data Factory consente di copiare dati da vari tipi di fonti, eseguire pacchetti SSIS & SSMS, rendendolo uno strumento ETL & ELT facile da usare.
• Azure Data Factory è user-friendly con funzionalità drag & drop per la creazione di pipeline, automazione tra piattaforme e ha una vasta 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 codice.

Contro

• Gli utenti trovano difficile appiattire JSON complessi e mappare attributi nidificati in Azure Data Factory.
• Alcuni utenti hanno segnalato limitazioni in Azure Data Factory, come:
  • Errori senza motivi chiari
  • Difficoltà nell'integrazione con servizi non Azure
  • Mancanza di flessibilità nel movimento delle pipeline tra ambienti.
• Molti utenti hanno menzionato problemi con l'usabilità di Azure Data Factory, tra cui:
  • Una ripida curva di apprendimento
  • Interfaccia utente confusa
  • Mancanza di notifiche intuitive degli errori
  • Documentazione obsoleta.

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

6. Google Cloud Dataflow

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

• Creare pipeline di dati per l'elaborazione dei dati in tempo reale e integrarsi con altri servizi Google Cloud come BigQuery.
• Orestrare flussi di lavoro di dati complessi, applicare trasformazioni ed elaborare dati da varie fonti con provisioning e monitoraggio automatico delle risorse.

Pro

• Google Dataflow offre un facile caricamento dei dati sia in batch che in streaming, elaborazione di big data e anche migrazione dei dati.
• Gli utenti apprezzano la sua interfaccia developer-friendly a causa di:
  • La capacità di creare app personalizzate
  • Progettare API basate sul framework Apache Beam.
• La sua scalabilità, l'elaborazione rapida di grandi quantità di dati e il sistema di supporto sono anche evidenziati positivamente dagli utenti.

Contro

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

7. Prefect

Prefect è uno strumento di orchestrazione dei dati open-source per costruire, gestire e monitorare flussi di lavoro complessi. Fornisce un framework flessibile ed estensibile per definire e pianificare flussi di lavoro con funzionalità come nuovi tentativi delle attività, gestione degli errori e monitoraggio completo.

• Creare e gestire flussi di lavoro utilizzando API e UI.
• Orestrare attività, pianificare l'esecuzione dei lavori e gestire gli errori.
• Monitorare e allertare il sistema per mantenere le pipeline di dati.

Pro

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

Contro

• Prefect manca di un'integrazione completa con gli strumenti di governance dei dati e il supporto linguistico versatile.
• Gli utenti trovano la documentazione di Prefect incoerente e i frequenti cambiamenti API difficili da tenere il passo.
• Alcuni utenti hanno segnalato difficoltà con le modifiche al layout del sito, la gestione delle code e le limitazioni con concorrenza e parallelismo.

La visualizzazione seguente mostra le capacità di Prefect:

8. Rivery

Rivery è una piattaforma di orchestrazione dei dati basata su cloud progettata per costruire e gestire 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:

• Costruire pipeline di dati trascinando e rilasciando attività in un flusso di lavoro visivo
• Pianificare, monitorare e impostare avvisi per gestire il processo di orchestrazione
• Integrarsi con fonti e destinazioni di dati per automatizzare attività di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati tra diverse piattaforme.

Pro

• Gli utenti di Rivery apprezzano la sua automazione di comuni sfide ETL, come la gestione dello schema di destinazione e l'estrazione incrementale da sistemi come Salesforce o NetSuite.
• Il supporto reattivo e professionale del prodotto è lodato, insieme alle sue capacità di integrazione e gestione delle pipeline di dati.
• Gli utenti trovano l'interfaccia utente di Rivery intuitiva e la sua curva di apprendimento piatta, consentendo la creazione di sistemi ETL scalabili in poche ore con solo conoscenze SQL.

Contro

• Gli utenti hanno trovato difficoltà nella gestione di ambienti e variabili multipli a causa dell'interfaccia utente di Rivery e hanno sperimentato piccoli bug.
• Il prodotto manca di alcune integrazioni e una funzionalità per il tracciamento delle versioni API.
• La documentazione potrebbe essere migliorata.
• Alcuni utenti hanno espresso difficoltà nella gestione delle dipendenze tra i processi.
• Alcuni utenti si lamentano dei messaggi di errore poiché non sono user-friendly.

Il video seguente mostra come Rivery può servire come strumento di gestione DataOps:

9. Keboola

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

Gli utenti possono:

• Creare, pianificare e gestire pipeline di dati con interfaccia visiva
• Orestrare flussi di lavoro di dati e automatizzare processi ETL attraverso pianificazione flessibile, gestione degli errori e monitoraggio in tempo reale.

Pro

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

Contro

• Gli utenti trovano i messaggi di errore di Keboola poco chiari e i suoi estrattori limitati nella personalizzazione, portando a download eccessivi di dati.
• Gli utenti trovano l'interfaccia sandbox complicata.
• Gli utenti criticano la velocità di elaborazione delle pipeline di dati poiché necessita di miglioramento 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 AI, consentendo agli utenti di connettere applicazioni diverse e snellire i processi operativi. Facilita l'orchestrazione dei dati automatizzando il movimento e la trasformazione dei dati tra queste app connesse, consentendo la creazione di pipeline di dati sofisticate e end-to-end.

Ecco alcune delle funzionalità uniche di Zapier:

• Modelli predefiniti per il rapido dispiegamento del flusso di lavoro.
• Automazione guidata dall'AI e agenti AI all'interno dei flussi di lavoro.
• Piattaforma unificata per la creazione e la gestione dei flussi di lavoro.
• Interfaccia no-code per una facile connettività.
• Controlli human-in-the-loop per la supervisione dei processi critici.

Strumenti di orchestrazione dei dati open-source

Ecco un elenco dei principali strumenti di orchestrazione dei dati open-source con stelle GitHub:

Apache Airflow

Apache Airflow è una piattaforma open-source per la creazione, la pianificazione e il monitoraggio dei flussi di lavoro come Grafi Aciclici Diretti (DAG). Il suo design basato su Python offre flessibilità, mentre l'interfaccia web semplifica la visualizzazione e la gestione. Airflow si integra con strumenti come Hadoop, Spark e Kubernetes, fornendo scalabilità per flussi di lavoro su larga scala.

Caratteristiche principali:

• UI web per monitoraggio e debug.
• Creazione di flussi di lavoro basata su Python con gestione delle dipendenze delle attività.
• Grafi Aciclici Diretti (DAG) per la struttura della pipeline.
• Architettura scalabile e distribuita per carichi di lavoro elevati.
• Librerie di plugin e operatori.

Dagster

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

Caratteristiche principali:

• Integrazione con framework come dbt, SQL e Pandas.
• Orchestrazione consapevole dei dati con gestione e versionamento degli asset.
• Supporto per il testing delle pipeline per garantire la qualità dei dati.
• Architettura modulare per esecuzione locale o distribuita.
• Strumenti visivi per debug e monitoraggio.

Mage

Mage è uno strumento di integrazione dei dati open-source focalizzato sulla creazione e gestione di pipeline di dati in tempo reale e batch con minima complessità. La sua interffaccia low-code e il supporto multi-linguaggio (Python, SQL e R) lo rendono accessibile per team diversi. Mage si distingue con un'interfaccia notebook interattiva, offrendo feedback immediato e test senza soluzione di continuità per uno sviluppo snello.

Caratteristiche principali:

• Monitoraggio e avvisi per affrontare proattivamente i problemi delle pipeline.
• Supporto multi-linguaggio per costruire pipeline utilizzando Python, SQL o R.
• Notebook interattivi per testare e debug il codice in tempo reale.
• Integrazione cloud per distribuire pipeline con Terraform su piattaforme come AWS o GCP.
• Dati come asset per versionare, partizionare e catalogare gli output delle pipeline.

Luigi

Luigi è un framework Python open-source progettato per costruire e gestire flussi di lavoro di dati complessi. Originariamente sviluppato da Spotify, eccelle nell'orchestrare attività con dipendenze intricate, garantendo un'esecuzione efficiente dei processi batch. Il design leggero ed estensibile di Luigi lo rende uno strumento di scelta per pipeline di piccole e medie dimensioni.

Caratteristiche principali:

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

Flyte

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

Caratteristiche principali:

• Design nativo di Kubernetes
• Integrazioni con diversi strumenti di dati e ML per flessibilità.
• Multitenancy per abilitare lo sviluppo decentralizzato su un'infrastruttura condivisa.
• Esecuzione dinamica per supportare pipeline tolleranti ai guasti e ad alta disponibilità.

Screening degli strumenti di orchestrazione dei dati

Abbiamo selezionato le aziende per questo benchmark basandoci su due criteri chiave:

• Il numero di dipendenti: 30+ dipendenti sul loro profilo LinkedIn.
• Presenza nei siti di recensioni B2B: 10+ recensioni su tutte le piattaforme per gli strumenti aziendali.

Cos'è l'orchestrazione dei dati?

L'orchestrazione dei dati è il processo di coordinamento, integrazione e automazione dei flussi di lavoro dei dati tra diverse fonti e sistemi per garantire un movimento e una coerenza dei dati senza soluzione di continuità. Coinvolge la gestione delle pipeline di dati, delle trasformazioni e delle dipendenze per fornire dati accurati e tempestivi per le intuizioni aziendali.

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

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

• Automazione IT e Orchestrazione IT per conoscere strumenti più ampi utilizzati nelle applicazioni IT.
• Machine learning e governance dei dati per conoscere le sue applicazioni con ML

4 passaggi per orchestrare i tuoi dati

Raccolta dei 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 isolati nel tempo. I dati isolati non sono completamente accessibili ad altri dipartimenti e creano barriere informative tra i dipartimenti.

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

Preparazione e trasformazione dei dati

Gli strumenti di orchestrazione dei dati raccolgono dati da diversi tipi di fonti, e queste fonti possono contenere diversi tipi di dati. In questo caso, non tutti i dati raccolti possono essere utilizzati nello stesso sistema, quindi devono essere gestiti diversamente. I dati da sistemi diversi vengono trasformati in un formato compatibile e coerente da uno strumento di orchestrazione per garantire che funzioni all'interno di un'attività specifica. Se le proprietà dei dati raccolti non sono standardizzate, gli strumenti di orchestrazione controllano le proprietà dei dati in arrivo e standardizzano le loro proprietà e valori.

Ad esempio, i nomi dei clienti sono uno dei valori dei dati, e tutti i nomi dovrebbero essere controllati e trasformati in base a uno schema di dati standard interno. Se ci sono valori anomali, 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 vista singola e unificata di tutti i dati del profilo cliente. Ingestisce i dati dei clienti in tempo reale e mantiene i dati aggiornati per mostrare lo stato attuale del profilo cliente.

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

Attivazione

Una volta creato il profilo unificato, l'orchestrazione dei dati rende queste informazioni disponibili agli strumenti utilizzati dai team dell'azienda su base quotidiana. I dati trasformati vengono inviati a sistemi di archiviazione dei 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 tuo sistema.

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 sorgente prima dell'inizio della trasformazione.
• Le trasformazioni attendono che le pipeline a monte siano completate con successo.
• I caricamenti falliti attivano automaticamente nuovi tentativi o avvisi.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

Aggiungi come fonte preferita

Strumenti di orchestrazione dei dati vs orchestrazione ETL

Somiglianze

• Elaborazione dei dati: Sia l'orchestrazione ETL che l'orchestrazione dei dati coinvolgono 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 snellire i processi di gestione dei dati e ridurre l'intervento manuale.
• Integrazione dei dati: Entrambi si concentrano sull'integrazione dei dati da diverse fonti per creare una vista unificata.

Differenze

• Ambito: L'ETL è un processo specifico che coinvolge l'estrazione dei dati dalle fonti, la sua trasformazione in un formato desiderato e il caricamento in un sistema target. L'orchestrazione dei dati ha un ambito più ampio, coprendo il coordinamento e l'automazione dei flussi di lavoro dei dati, che possono includere processi ETL ma possono anche gestire pipeline di dati più complesse.
• Scopo: L'ETL è progettato principalmente per il movimento e la trasformazione dei dati, mentre l'orchestrazione dei dati si concentra sull'orchestrazione e la gestione di più processi o flussi di lavoro, che possono coinvolgere ETL e altre attività come validazione dei dati, pulizia o unione.
• Complessità: L'orchestrazione dei dati può gestire dipendenze complesse e flussi di lavoro che coinvolgono più pipeline di dati, mentre l'ETL gestisce tipicamente flussi di dati individuali.
• 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

Cos'è lo stack di dati moderno?

Lo "Stack di Dati Moderno" (MDS) è un approccio di gestione e analisi dei dati basato su cloud che incorpora elementi chiave dell'infrastruttura dei dati, come:

• Infrastruttura dei dati si riferisce all'architettura che supporta le operazioni dei dati. Include piattaforme basate su cloud e soluzioni di archiviazione scalabili come Snowflake, BigQuery e Amazon S3, che aiutano a centralizzare i dati e consentono una facile scalabilità.
• Catalogo dei dati gli strumenti svolgono un ruolo cruciale nell'organizzare e documentare i dataset, fornendo una risorsa centralizzata per i metadati e garantendo una facile scoperta dei dati. Questo è fondamentale per prevenire i silos di dati e promuovere la collaborazione tra i team.
• Governance dei dati definisce le regole per gestire l'accesso ai dati, la qualità e la conformità in un'organizzazione impostando politiche, standard e procedure per l'uso dei dati. Gli strumenti per l'osservabilità dei dati, come Monte Carlo o Great Expectations, possono aiutare nel monitoraggio della qualità e della provenienza dei dati.
• Ingegneria dei dati comprende i processi e le tecniche utilizzati per preparare i dati per l'analisi. Questo include l'integrazione dei dati, la trasformazione e l'orchestrazione, con strumenti come Fivetran, dbt e Apache Airflow. Un'ingegneria dei dati efficace garantisce che i dati siano coerenti e pronti per l'uso nell'intelligenza aziendale e nell'analisi.

Alcuni degli strumenti utilizzati in MDS includono:

• Strumenti di orchestrazione dei dati connettono vari componenti del MDS, assicurando che i dati fluiscano senza soluzione di continuità, siano trasformati correttamente e siano disponibili per l'analisi in modo affidabile e automatizzato.
• Strumenti di integrazione dei dati che estraggono, caricano e trasformano i dati da varie fonti in un repository centrale.
• Data warehousing strumenti che sono soluzioni di archiviazione centralizzate per supportare l'analisi dei dati su larga scala.
• Business intelligence (BI) e analisi strumenti che consentono l'esplorazione dei dati, la visualizzazione e la segnalazione.
• Osservabilità dei dati strumenti che possono monitorare e garantire la qualità, la provenienza e l'accuratezza dei dati.

7 benefici dell'orchestrazione dei dati

L'orchestrazione dei dati trasforma il modo in cui le aziende gestiscono, elaborano e utilizzano i dati automatizzando e snellendo i flussi di lavoro dei dati. Questo consente alle aziende di estrarre intuizioni attuabili rapidamente ed efficientemente. Ecco i principali benefici:

1. Maggiore efficienza

• Automatizza compiti di dati ripetitivi, riducendo l'intervento manuale e minimizzando gli errori.
• Liberare risorse, consentendo ai team di concentrarsi su iniziative strategiche piuttosto che su colli di bottiglia operativi.

2. Migliore scalabilità

• Gestisce facilmente dataset grandi e complessi, consentendo alle organizzazioni di crescere senza compromettere le prestazioni.
• Si adatta all'aumento del volume dei dati e a nuove fonti di dati man mano che le esigenze aziendali evolvono.

3. Qualità dei dati migliorata

• Standardizza, pulisce e convalida i dati da fonti diverse, garantendo coerenza e accuratezza.
• Fornisce una vista unificata dei dati, eliminando i silos e consentendo decisioni informate.

4. Migliore sicurezza e governance

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

5. Tempo più rapido per le intuizioni

• Snellisce il flusso dei dati dalla raccolta all'analisi, accelerando l'accesso alle intuizioni attuabili.
• Consente alle aziende di rispondere rapidamente alle dinamiche di mercato e cogliere le opportunità.

6. Migliore collaborazione

• Democratizza l'accesso ai dati, consentendo ai team di diversi dipartimenti di lavorare senza soluzione di continuità su dataset condivisi.
• Migliora la comunicazione e il coordinamento automatizzando la condivisione dei dati e riducendo le dipendenze dai team IT.

7. Migrazioni cloud semplificate

• Facilita la transizione dei dati on-premises verso ambienti cloud con minima interruzione.
• Supporta migrazioni incrementali, garantendo l'integrità dei dati e riducendo la complessità.

Ulteriori letture

Esplora di più su software di orchestrazione e automazione che può aiutare a gestire e orchestrare i dati:

• Top 12+ Software di automazione IT: Benchmarking dei fornitori
• 15 migliori piattaforme AIOps basate su 6.000+ recensioni

Fonti esterne

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}

Collegamenti di riferimento

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

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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