Confronta i 15 migliori strumenti di orchestrazione dati

Gli strumenti di orchestrazione dati includono:

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

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

Nota: WLA è l'abbreviazione di automazione del carico di lavoro.

Strumenti di orchestrazione dati aziendali selezionati

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

Scopri come abbiamo selezionato questi strumenti.

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

1. Stonebranch

Stonebranch UAC è una piattaforma centralizzata di orchestrazione e automazione dei servizi (SOAP) che orchestra le pipeline di dati in modo efficiente, consentendo un flusso di dati in tempo reale attraverso ambienti IT ibridi. Stonebranch UAC offre:

• Progettazione flussi di lavoro 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 per supportare pipeline-as-code con versionamento 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 di applicazioni su ambienti come AWS.

Contro

• Gli utenti trovano carente la visualizzazione di flussi di lavoro nidificati a più livelli in un unico diagramma, rendendo difficile la visualizzazione di 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 dall'assistenza clienti.

2. RunMyJobs

RunMyJobs semplifica le operazioni IT automatizzando i flussi di lavoro e coordinando i trasferimenti di dati su piattaforme diverse, dalle app 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 riduce al minimo la necessità di installazione e manutenzione
• Funzionalità di bilanciamento del carico automatizzato 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 con Databricks per aggiungere passaggi di analisi avanzata ai flussi di lavoro ETL
  • Oracle Fusion e SAP Analytics Cloud per supportare il flusso di dati aziendale e l'automazione del reporting.
  • Agente OpenVMS nativo per integrare i job batch legacy in 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 multipiattaforma, la flessibilità nella creazione di flussi di lavoro e l'affidabilità dell'uptime dalla migrazione da MS Orchestrator.
• RunMyJobs è apprezzato per l'automazione di flussi di lavoro complessi, la conformità a ITIL e ISO20000 e la sua capacità di eseguire job paralleli con bilanciamento del carico.

Contro

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

L'immagine qui sotto mostra come RunMyJobs può coordinare e integrare vari flussi di dati e attività di sistema, integrandosi tra ambienti on-premises, attività del sistema operativo, adattatori API e fornitori 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 i sistemi aziendali come ERP e CRM. Le sue funzionalità includono:

• Connettori predefiniti per Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop e altro ancora.
• Un'interfaccia low-code/no-code per progettare flussi di lavoro complessi che abbracciano ambienti cloud, 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 schedulazione, monitoraggio e avvisi in tempo reale.
• Integrazione di sistemi legacy, incluso OpenVMS, consentendo di incorporare i job batch in flussi di lavoro di dati moderni e multipiattaforma con controllo e visibilità centralizzati.

Pro

• Lo strumento è user-friendly, offrendo 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 dello stato.

Contro

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

4. Fortra's JAMS

Fortra's JAMS semplifica le operazioni attraverso l'automazione centralizzata del carico di lavoro e la schedulazione dei job, aiutando a unificare l'elaborazione dei dati tra sistemi e applicazioni. Offre:

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

Pro

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

Contro

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

5. Azure data factory

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

Azure Data Factory consente agli utenti di:

• Progettare pipeline di dati
• Impostare trasformazioni dei dati
• Orchestrare i movimenti dei dati attraverso le piattaforme cloud di 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 ampie opzioni di integrazione.

Pro

• Azure Data Factory consente di copiare dati da vari tipi di sorgenti, eseguire pacchetti SSIS e SSMS, rendendolo uno strumento ETL ed ELT facile da usare.
• Azure Data Factory è user-friendly con funzionalità drag & drop per la creazione di pipeline, l'automazione su piattaforme e dispone di 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 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 ragioni chiare
  • Difficoltà di integrazione con servizi non Azure
  • Mancanza di flessibilità nello spostare le pipeline tra ambienti.
• Molti utenti hanno menzionato problemi con l'usabilità di Azure Data Factory, tra cui:
  • Una curva di apprendimento ripida
  • Interfaccia utente confusa
  • Mancanza di notifiche di errore intuitive
  • Documentazione obsoleta.

Questa immagine da Azure Data Factory dimostra la sua capacità di monitorare le esecuzioni di pipeline attivate in 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 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 di Google Cloud come BigQuery.
• Orchestrare flussi di lavoro di dati complessi, applicare trasformazioni ed elaborare dati da varie sorgenti con provisioning e monitoraggio automatici 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 adatta agli sviluppatori grazie a:
  • La capacità di creare app personalizzate
  • Progettare API basate sul framework Apache Beam.
• Anche la sua scalabilità, la rapida elaborazione di grandi quantità di dati e il sistema di supporto sono evidenziati positivamente dagli utenti.

Contro

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

7. Prefect

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

• Creare e gestire flussi di lavoro utilizzando API e interfaccia utente.
• Orchestrare attività, schedulare l'esecuzione dei job e gestire gli errori.
• Sistema di monitoraggio e avvisi per mantenere le pipeline di dati.

Pro

• Prefect è apprezzato per la sua configurazione semplice, il design nativo Python e l'approccio di 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, gestione di più versioni di una pipeline.

Contro

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

L'immagine qui sotto mostra le capacità di Prefect:

8. Rivery

Rivery è una piattaforma di orchestrazione 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, schedulare e automatizzare flussi di lavoro di dati complessi.

Gli utenti di Rivery possono:

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

Pro

• Gli utenti di Rivery apprezzano la sua automazione delle sfide ETL comuni, 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 apprezzato, 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 conoscenze di SQL.

Contro

• Gli utenti hanno riscontrato difficoltà nella gestione di più ambienti e variabili a causa dell'interfaccia utente di Rivery e hanno sperimentato bug minori.
• Il prodotto manca di alcune integrazioni e di una funzionalità per il tracciamento dei rilasci delle 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 in quanto non sono user-friendly.

Il video qui sotto mostra come Rivery può fungere da 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 semplificare le operazioni sui dati per gli utenti aziendali.

Gli utenti possono:

• Creare, schedulare e gestire pipeline di dati con interfaccia visiva
• Orchestrare flussi di lavoro di dati e automatizzare i processi ETL attraverso una schedulazione flessibile, la gestione degli errori e il monitoraggio in tempo reale.

Pro

• Keboola fornisce una gamma di connettori e consente un'architettura di pipeline ETL flessibile.
• La configurazione di Keboola è facile 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.

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 complicata l'interfaccia sandbox.
• Gli utenti criticano la velocità di elaborazione delle pipeline di dati in quanto necessita di miglioramenti per gestire i requisiti di dati incrementali.

L'immagine qui sotto mostra una panoramica della piattaforma Keboola:

10. Zapier

Zapier è una piattaforma progettata per l'automazione del flusso di lavoro e l'orchestrazione IA, 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, consentendo la creazione di pipeline di dati sofisticate end-to-end.

Ecco alcune delle caratteristiche uniche di Zapier:

• Modelli predefiniti per una rapida implementazione del flusso di lavoro.
• Automazione basata su IA e agenti IA 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 dati open-source

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

Apache Airflow

Apache Airflow è una piattaforma open-source per la creazione, la schedulazione e il monitoraggio di 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:

• Interfaccia utente web per il monitoraggio e il debugging.
• Creazione di flussi di lavoro basati su Python con gestione delle dipendenze delle attività.
• Grafi Aciclici Diretti (DAG) per la struttura della pipeline.
• Architettura scalabile e distribuita per grandi carichi di lavoro.
• Plugin e librerie di operatori.

Dagster

Dagster è una piattaforma open-source per la gestione delle pipeline di dati, incentrata su risorse di dati, osservabilità e integrazione. Introduce gli Asset Definiti dal Software (SDA) per flussi di lavoro riutilizzabili e il controllo delle pipeline. La sua interfaccia web (Dagit) consente agli utenti di visualizzare, eseguire il debug e monitorare le pipeline, rendendolo adatto per 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 data-aware con gestione e versionamento degli asset.
• Supporto per il test delle pipeline per garantire la qualità dei dati.
• Architettura modulare per l'esecuzione locale o distribuita.
• Strumenti visivi per il debugging e il monitoraggio.

Mage

Mage è uno strumento di integrazione dati open-source incentrato sulla creazione e gestione di pipeline di dati in tempo reale e batch con complessità minima. La sua interfaccia low-code e il supporto multilingue (Python, SQL e R) lo rendono accessibile a team diversi. Mage si distingue per un'interfaccia utente interattiva a notebook, che offre feedback immediato e test senza interruzioni per uno sviluppo semplificato.

Caratteristiche principali:

• Monitoraggio e avvisi per affrontare proattivamente i problemi della pipeline.
• Supporto multilingue per costruire pipeline utilizzando Python, SQL o R.
• Notebook interattivi per testare ed eseguire il debug del 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 della 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'orchestrazione di attività con dipendenze intricate, garantendo un'esecuzione efficiente dei processi batch. Il design leggero ed estensibile di Luigi lo rende uno strumento di riferimento per pipeline di dimensioni medio-piccole.

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 una codifica minima.
• Elaborazione batch per job ETL e grandi flussi di lavoro di dati.
• Integrazione con Hadoop, Spark e altri strumenti di big data.

Flyte

Flyte è una piattaforma open-source nativa per 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 per Kubernetes
• Integrazioni con diversi strumenti di dati e ML per flessibilità.
• Multitenancy per consentire lo sviluppo decentralizzato su un'infrastruttura condivisa.
• Esecuzione dinamica per supportare pipeline tolleranti ai guasti e ad alta disponibilità.

Selezione degli strumenti di orchestrazione dati

Abbiamo selezionato le aziende per questo benchmark sulla base di due criteri chiave:

• Il numero di dipendenti: 30+ dipendenti sul loro profilo LinkedIn.
• Presenza su 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 attraverso diverse sorgenti e sistemi per garantire un movimento e una coerenza dei dati senza soluzione di continuità. Comporta 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 dati è una categoria nell'ambito degli strumenti di orchestrazione per semplificare le attività di gestione fornendo funzionalità come la progettazione del flusso di lavoro, la schedulazione, il monitoraggio e la gestione degli errori. Questi strumenti aiutano a mantenere la qualità dei dati, a ridurre l'intervento manuale e a supportare 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 il ML

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 isolati. I dati isolati non sono completamente accessibili ad altri dipartimenti e creano barriere informative tra i reparti.

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

Preparazione e trasformazione dei dati

Gli strumenti di orchestrazione dati raccolgono dati da diversi tipi di sorgenti e queste possono contenere diversi tipi di dati. In questo caso, non tutti i dati raccolti possono essere utilizzati nello stesso sistema, quindi devono essere gestiti in modo diverso. I dati provenienti da sistemi diversi vengono trasformati in un formato compatibile e coerente da uno strumento di orchestrazione per garantire che funzionino 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 ingresso e ne standardizzano 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 interno standard. 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 unica e unificata di tutti i dati del profilo cliente. Ingerisce 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 sorgenti 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 quotidianamente dai team dell'azienda. 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.

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 vengano estratti dai sistemi sorgente prima che inizi la trasformazione.
• Le trasformazioni attendano il completamento con successo delle pipeline a monte.
• I caricamenti non riusciti attivino automaticamente tentativi o avvisi.

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 da diverse sorgenti per creare una vista unificata.

Differenze

• Ambito: L'ETL è un processo specifico che prevede l'estrazione di dati dalle sorgenti, la loro trasformazione in un formato desiderato e il caricamento in un sistema di destinazione. 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 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.

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FAQs

Cos'è il moderno stack di dati?

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

• Infrastruttura dati si riferisce all'architettura che supporta le operazioni sui 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.
• Strumenti di catalogo dati svolgono un ruolo cruciale nell'organizzazione e nella documentazione dei dataset, fornendo una risorsa centralizzata per i metadati e garantendo una facile individuazione 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 la gestione dell'accesso, della qualità e della conformità dei dati in un'organizzazione stabilendo politiche, standard e procedure per l'uso dei dati. Strumenti per l'osservabilità dei dati, come Monte Carlo o Great Expectations, possono aiutare a monitorare la qualità e il lignaggio dei dati.
• Ingegneria dei dati comprende i processi e le tecniche utilizzate per preparare i dati per l'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 l'uso nella business intelligence e nell'analisi.

Alcuni degli strumenti utilizzati nel MDS includono:

• Strumenti di orchestrazione dati collegano vari componenti del MDS, garantendo che i dati fluiscano senza soluzione di continuità, vengano trasformati correttamente e siano disponibili per l'analisi in modo affidabile e automatizzato.
• Strumenti di integrazione dati che estraggono, caricano e trasformano i dati da varie sorgenti in un repository centrale.
• Strumenti di data warehousing che sono soluzioni di archiviazione centralizzate per supportare l'analisi dei dati su larga scala.
• Strumenti di business intelligence (BI) e analisi che consentono l'esplorazione, la visualizzazione e il reporting dei dati.
• Strumenti di osservabilità dei dati che possono monitorare e garantire la qualità, il lignaggio 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 dei dati. Ciò consente alle aziende di estrarre intuizioni attuabili in modo rapido ed efficiente. Ecco i principali vantaggi:

1. Maggiore efficienza

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

2. Scalabilità migliorata

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

3. Qualità dei dati migliorata

• Standardizza, pulisce e convalida i dati provenienti da diverse sorgenti, garantendo coerenza e accuratezza.
• Fornisce 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 applicare rigorosi protocolli di sicurezza e garantire la conformità.
• Facilita il controllo degli accessi, consentendo agli utenti autorizzati di recuperare dati sensibili.

5. Tempo di insight più rapido

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

6. Collaborazione migliorata

• 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 un'interruzione minima.
• Supporta migrazioni incrementali, garantendo l'integrità dei dati e riducendo la complessità.

Ulteriori letture

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

• Top Software di Automazione IT: Benchmarking dei Fornitori
• Top Strumenti di Automazione DevOps: Valutazione delle Metriche POC

Fonti esterne

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  note   = {AIMultiple. Consultato il 24 Giugno 2026}
}

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, specializzata in process mining e automazione IT.

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