Compare as 15 principais ferramentas de orquestração de dados

As ferramentas de orquestração de dados incluem:

• Ferramentas de código aberto , que oferecem flexibilidade e desenvolvimento orientado pela comunidade, com os principais exemplos:
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Ferramentas comerciais , que oferecem suporte adicional, recursos e escalabilidade de nível empresarial, com ferramentas de ponta como:
  • Toda a orquestração: RunMyJobs e Stonebranch
  • Orquestração de fluxo de trabalho: Estaleiro
  • Orquestração ETL: Keboola e Rivery

Descubra as principais ferramentas de orquestração de dados para começar a orquestrar seus pipelines de dados e data warehouses:

Nota: WLA é a abreviação de automação de carga de trabalho .

Ferramentas de orquestração de dados empresariais pré-selecionadas

As ferramentas de dados de código aberto e empresariais pré-selecionadas estão listadas abaixo:

Descubra como selecionamos essas ferramentas .

As funcionalidades abaixo são baseadas em plataformas de avaliação B2B.

1. Galho de Pedra

O Stonebranch UAC é uma plataforma SOAP centralizada que orquestra pipelines de dados de forma eficiente, permitindo o fluxo de dados em tempo real em ambientes de TI híbridos. O Stonebranch UAC oferece:

• Designer de fluxo de trabalho do tipo "arrastar e soltar" para simplificar a criação e o gerenciamento de fluxos de trabalho.
• Transferência de arquivos gerenciada integrada para movimentação de dados segura, criptografada e tolerante a falhas.
• Integrações pré-configuradas para conectar-se com Hadoop, Kubernetes e muito mais.
• Gerenciamento do ciclo de vida para dar suporte a pipelines como código com versionamento e promoção de ambientes de Desenvolvimento/Teste/Produção.

Prós

• A ferramenta oferece uma interface gráfica intuitiva e permite que as equipes gerenciem fluxos de trabalho, automatizem tarefas e integrem KPIs personalizados.
• A equipe de suporte da Stonebranch UAC auxilia os usuários na migração de outras plataformas e na configuração de aplicativos em ambientes como a AWS.

Contras

• Os usuários consideram que a exibição de fluxos de trabalho aninhados em várias camadas em um único diagrama é deficiente, dificultando a visualização de processos interconectados.
• Os métodos de autenticação do produto são limitados à autenticação básica, que alguns usuários consideram obsoleta, e suas mensagens de erro são consideradas muito genéricas, o que leva a uma dependência do suporte ao cliente.

2. ExecutarMeusTrabalhos

O RunMyJobs simplifica as operações de TI automatizando fluxos de trabalho e coordenando transferências de dados entre diversas plataformas, desde aplicativos nativos da nuvem até sistemas legados. O RunMyJobs gerencia fluxos de trabalho ETL, simplificando a orquestração de pipelines ETL e lidando com o processo de processamento de grandes volumes de dados de forma eficiente.

RunMyJobs oferece:

• Arquitetura SaaS que minimiza a necessidade de instalação e manutenção.
• Recurso de balanceamento de carga automatizado que gerencia operações em nuvem.
• Agentes leves e com atualização automática para gerenciar servidores e executar scripts.
• Integrações, tais como:
  • Conector SAP Datasphere para orquestrar a preparação de dados para tarefas como otimização de IBP (Planejamento Integrado de Negócios).
  • Integração Databricks para adicionar etapas de análise avançada a fluxos de trabalho ETL
  • Oracle Fusion e SAP Analytics Cloud para dar suporte ao fluxo de dados em toda a empresa e à automação de relatórios.
  • Agente OpenVMS nativo para integrar trabalhos em lote legados em fluxos de trabalho nativos da nuvem.

Prós

• O RunMyJobs oferece uma interface gráfica amigável, suporte do fornecedor 24 horas por dia, 7 dias por semana, e guias abrangentes de solução de problemas.
• Os usuários apreciam seus recursos multiplataforma, a flexibilidade na criação de fluxos de trabalho e o tempo de atividade confiável desde a migração do MS Orchestrator.
• O RunMyJobs é elogiado por sua automação de fluxos de trabalho complexos, conformidade com ITIL e ISO20000 e sua capacidade de executar trabalhos em paralelo com balanceamento de carga.

Contras

• Usuários relatam problemas com as mudanças manuais do horário de verão e integração complexa com ferramentas de gerenciamento de incidentes.
• Os usuários expressam a necessidade de uma documentação melhor, especialmente com exemplos práticos.

A imagem abaixo mostra como o RunMyJobs pode coordenar e integrar vários fluxos de dados e atividades do sistema, integrando ambientes locais, tarefas do sistema operacional, adaptadores de API e provedores de serviços em nuvem:

3. ActiveBatch

O ActiveBatch oferece suporte à automação avançada de cargas de trabalho para orquestrar fluxos de dados e automatizar processos ETL, com forte integração a sistemas corporativos como ERP e CRM. Seus recursos incluem:

• Conectores pré-configurados para Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, DataStage, Hadoop e muito mais.
• Uma interface de baixo código/sem código para projetar fluxos de trabalho complexos que abrangem ambientes de nuvem, locais e híbridos.
• Correção automática , alertas personalizáveis e monitoramento proativo de SLA.
• Orquestração ETL de ponta a ponta e gerenciamento de pipeline de dados com Agendamento, monitoramento e alertas em tempo real.
• Integração com sistemas legados , incluindo OpenVMS, permitindo que tarefas em lote sejam incorporadas em fluxos de trabalho de dados modernos e multiplataforma, com controle e visibilidade centralizados.

Prós

• A ferramenta é fácil de usar, oferecendo recursos de arrastar e soltar para a criação de fluxos de trabalho, etapas predefinidas para a automação de tarefas e suporte para várias linguagens de programação e plataformas em nuvem.
• Muitos usuários apreciam os recursos de integração da ferramenta, o mecanismo de tratamento de erros e a opção de visualização do status em tempo real.

Contras

• O processo de instalação do ActiveBatch é complexo e requer recursos adicionais.

4. Fortra's JAMS

O JAMS da Fortra otimiza as operações por meio da automação centralizada de cargas de trabalho e agendamento de tarefas, ajudando a unificar o processamento de dados em todos os sistemas e aplicativos. Ele oferece:

• Soluções de transferência segura de arquivos por meio do método de execução GoAnywhere: o JAMS integra-se ao GoAnywhere MFT para facilitar transferências de dados seguras, criptografadas e confiáveis.
• API REST e módulo PowerShell que utiliza APIs para criar integrações e conectores para qualquer aplicativo ou serviço.

Prós

• Gerenciamento centralizado de tarefas: o JAMS centraliza o gerenciamento de tarefas, aprimorando o agendamento e a eficiência da automação para o processamento de dados.

Contras

Funcionalidade de busca: Os recursos de busca do JAMS são considerados inadequados, exigindo que os usuários realizem consultas ao banco de dados para encontrar tarefas, em vez de contar com uma função de busca direta.

5. Fábrica de dados do Azure

O Azure Data Factory permite processos ETL e ELT escaláveis, integrando dados de sistemas locais e na nuvem, com suporte nativo para serviços como SQL, Hadoop e APIs REST.

O Azure Fata Factory permite que os usuários:

• Projetar fluxos de dados
• Configurar transformações de dados
• Orquestre movimentações de dados em plataformas de nuvem Azure.

O Azure Data Factory oferece uma interface visual para a criação de fluxos de trabalho, além de monitoramento em tempo real , tratamento de erros e amplas opções de integração.

Prós

• O Azure Data Factory permite copiar dados de vários tipos de fontes e executar pacotes SSIS e SSMS, tornando-se uma ferramenta ETL e ELT fácil de usar.
• O Azure Data Factory é fácil de usar, com funcionalidade de arrastar e soltar para criar pipelines, automatizar processos em diversas plataformas e possui uma ampla gama de conectores para vários servidores.
• Os usuários apreciam a interface do usuário, as atualizações frequentes de recursos, as capacidades de automação e a possibilidade de criar pipelines ETL complexos sem código.

Contras

• Os usuários encontram dificuldades em simplificar JSON complexo e mapear atributos aninhados no Azure Data Factory.
• Alguns usuários relataram limitações no Azure Data Factory, tais como:
  • Erros sem motivos claros
  • Dificuldade de integração com serviços que não sejam do Azure
  • Falta de flexibilidade na movimentação de pipelines entre ambientes.
• Muitos usuários mencionaram problemas com a usabilidade do Azure Data Factory, incluindo:
  • Uma curva de aprendizado íngreme
  • Interface de usuário confusa
  • Falta de notificações de erro intuitivas
  • Documentação desatualizada.

Esta imagem do Azure Data Factory demonstra sua capacidade de monitorar execuções de pipeline acionadas dentro de um período de tempo especificado. Os usuários podem ajustar o intervalo de tempo e filtrar por status, nome do pipeline ou anotação para gerenciar e rastrear as atividades do pipeline:

6. Google Fluxo de dados na nuvem

O Cloud Dataflow é um serviço de processamento de dados baseado em nuvem da Cloud. Ele fornece um modelo unificado para processar dados em larga escala em tempo real ou em lotes. Os usuários do Cloud Dataflow podem:

• Crie pipelines de dados para processamento de dados em tempo real e integre-os com outros serviços em nuvem, como o BigQuery.
• Orquestre fluxos de trabalho de dados complexos, aplique transformações e processe dados de diversas fontes com provisionamento e monitoramento automáticos de recursos.

Prós

• O Dataflow oferece carregamento de dados fácil, tanto em lote quanto em fluxo contínuo, processamento de big data e também migração de dados.
• Os usuários apreciam sua interface amigável para desenvolvedores devido a:
  • A capacidade de criar aplicativos personalizados
  • Projetar APIs baseadas no framework Apache Beam.
• A sua escalabilidade, o rápido processamento de grandes quantidades de dados e o sistema de suporte também são destacados positivamente pelos usuários.

Contras

• Os usuários consideram a documentação da plataforma insuficiente e a curva de aprendizado íngreme, principalmente para iniciantes.
• Os usuários expressam insatisfação com a API limitada para aplicativos de terceiros.
• Alguns usuários reclamaram das inconsistências entre os recursos dos SDKs para Java e Python.
• Para alguns usuários, o baixo desempenho do sistema e a conectividade eram os principais problemas.

7. Prefeito

O Prefect é uma ferramenta de orquestração de dados de código aberto para criar, gerenciar e monitorar fluxos de trabalho complexos. Ele oferece uma estrutura flexível e extensível para definir e agendar fluxos de trabalho com recursos como repetição de tarefas, tratamento de erros e monitoramento abrangente.

• Crie e gerencie fluxos de trabalho usando API e interface de usuário.
• Orquestrar tarefas, agendar a execução de trabalhos e lidar com erros.
• Sistema de monitoramento e alerta para manter o fluxo de dados.

Prós

• O Prefect é apreciado por sua configuração simples, design nativo do Python e abordagem de código limpo.
• Os usuários destacam a facilidade de uso do Prefect em diversas plataformas, bem como a comunidade de suporte.
• O produto oferece fácil automação de fluxos de dados e gerenciamento de múltiplas versões de um mesmo fluxo.

Contras

• O Prefect carece de integração abrangente com ferramentas de governança de dados e de suporte versátil a idiomas.
• Os usuários consideram a documentação do Prefect inconsistente e as frequentes mudanças na API difíceis de acompanhar.
• Alguns usuários relataram dificuldades com alterações no layout do site, gerenciamento de filas e limitações com concorrência e paralelismo.

A imagem abaixo ilustra as capacidades do Prefeito:

8. Rivery

Rivery é uma plataforma de orquestração de dados baseada na nuvem, projetada para criar e gerenciar pipelines de dados. Ela se concentra na integração de dados e em ETL (Extração, Transformação e Carga), fornecendo uma interface visual para criar, agendar e automatizar fluxos de trabalho de dados complexos.

Os usuários do Rivery podem:

• Crie fluxos de dados arrastando e soltando tarefas em um fluxo de trabalho visual.
• Agende, monitore e configure alertas para gerenciar o processo de orquestração.
• Integre-se com fontes e destinos de dados para automatizar tarefas de extração, transformação e carregamento de dados em diferentes plataformas.

Prós

• Os usuários do Rivery apreciam sua automação de desafios comuns de ETL, como o gerenciamento de esquemas de destino e a extração incremental de sistemas como Salesforce ou NetSuite.
• O suporte ágil e profissional do produto é elogiado, assim como suas capacidades de integração e gerenciamento de fluxos de dados.
• Os usuários consideram a interface do Rivery intuitiva e sua curva de aprendizado suave, permitindo a criação de sistemas ETL escaláveis em poucas horas, apenas com conhecimento de SQL.

Contras

• Os usuários encontraram dificuldades no gerenciamento de múltiplos ambientes e variáveis devido à interface do usuário do Rivery, além de terem experimentado pequenos bugs.
• O produto carece de certas integrações e de uma funcionalidade para rastrear lançamentos de API.
• A documentação poderia ser melhorada.
• Alguns usuários relataram dificuldades no gerenciamento de dependências entre processos.
• Alguns usuários reclamam das mensagens de erro, pois as consideram pouco amigáveis.

O vídeo abaixo mostra como o Rivery pode servir como uma ferramenta de gerenciamento de DataOps:

9. Keboola

Keboola é uma plataforma de dados que integra, transforma e orquestra dados. Ela simplifica a criação de fluxos de trabalho de dados complexos e automatiza tarefas de processamento, visando otimizar as operações de dados para usuários de negócios.

Os usuários podem:

• Crie, agende e gerencie fluxos de dados com interface visual.
• Orquestre fluxos de trabalho de dados e automatize processos ETL por meio de agendamento flexível, tratamento de erros e monitoramento em tempo real.

Prós

• A Keboola oferece uma variedade de conectores e permite uma arquitetura de pipeline ETL flexível.
• A configuração do Keboola é fácil e independente de infraestrutura, com suporte a vários idiomas para transformações.
• Os usuários elogiam a equipe de suporte da Keboola e seus padrões de segurança de dados.

Contras

• Os usuários consideram as mensagens de erro do Keboola pouco claras e seus extratores com opções de personalização limitadas, o que leva a downloads excessivos de dados.
• Os usuários consideram a interface do sandbox complicada.
• Os usuários criticam a velocidade de processamento do pipeline de dados, pois ela precisa ser aprimorada para lidar com o aumento gradual da demanda por dados.

A imagem abaixo mostra uma visão geral da plataforma Keboola:

10. Zapier

O Zapier é uma plataforma projetada para automação de fluxos de trabalho e orquestração de IA, permitindo que os usuários conectem diversos aplicativos e otimizem processos operacionais. Ele facilita a orquestração de dados automatizando a movimentação e a transformação de dados entre esses aplicativos conectados, possibilitando a criação de pipelines de dados sofisticados e completos.

Aqui estão alguns dos recursos exclusivos do Zapier:

• Modelos pré-configurados para implantação rápida de fluxos de trabalho.
• Automação com inteligência artificial e agentes de IA em fluxos de trabalho.
• Plataforma unificada para criação e gestão de fluxos de trabalho.
• Interface sem código para facilitar a conectividade.
• Controles com intervenção humana para supervisão de processos críticos.

Ferramentas de orquestração de dados de código aberto

Segue uma lista das principais ferramentas de orquestração de dados de código aberto com estrelas no GitHub:

Apache Fluxo de ar

O Apache Airflow é uma plataforma de código aberto para criação, agendamento e monitoramento de fluxos de trabalho como Grafos Acíclicos Direcionados (DAGs). Seu design baseado em Python oferece flexibilidade, enquanto a interface web simplifica a visualização e o gerenciamento. O Airflow integra-se com ferramentas como Hadoop, Spark e Kubernetes, proporcionando escalabilidade para fluxos de trabalho de grande escala.

Principais características:

• Interface web para monitoramento e depuração.
• Criação de fluxos de trabalho baseados em Python com gerenciamento de dependências entre tarefas.
• Grafos Acíclicos Direcionados (DAGs) para estrutura de dutos.
• Arquitetura escalável e distribuída para grandes cargas de trabalho.
• Plugins e bibliotecas de operadores.

Dagster

Dagster é uma plataforma de código aberto para gerenciamento de pipelines de dados, com foco em ativos de dados, observabilidade e integração. Ela introduz Ativos Definidos por Software (SDAs) para fluxos de trabalho reutilizáveis e controle de pipelines. Sua interface web (Dagit) permite que os usuários visualizem, depurem e monitorem pipelines, tornando-a adequada para ETL, análise de dados e aprendizado de máquina. Dagster suporta execução local e distribuída, oferecendo flexibilidade de implantação.

Principais características:

• Integração com frameworks como dbt, SQL e Pandas.
• Orquestração orientada a dados com gerenciamento de ativos e controle de versões.
• Suporte para testes de pipeline para garantir a qualidade dos dados.
• Arquitetura modular para execução local ou distribuída.
• Ferramentas visuais para depuração e monitoramento.

Mago

Mage é uma ferramenta de integração de dados de código aberto focada na criação e gerenciamento de pipelines de dados em tempo real e em lote com complexidade mínima. Sua interface de baixo código e suporte a múltiplas linguagens (Python, SQL e R) a tornam acessível para diversas equipes. Mage se destaca por uma interface de notebook interativa, oferecendo feedback instantâneo e testes simplificados para um desenvolvimento otimizado.

Principais características:

• Monitoramento e alertas para solucionar problemas de forma proativa em dutos.
• Suporte a vários idiomas para criar pipelines usando Python, SQL ou R.
• Notebooks interativos para testar e depurar código em tempo real.
• Integração com a nuvem para implantar pipelines com Terraform em plataformas como AWS ou GCP.
• Dados como ativos para versionar, particionar e catalogar as saídas do pipeline.

Luigi

Luigi é um framework Python de código aberto projetado para construir e gerenciar fluxos de trabalho de dados complexos. Originalmente desenvolvido pelo Spotify, ele se destaca na orquestração de tarefas com dependências complexas, garantindo a execução eficiente de processos em lote. O design leve e extensível do Luigi o torna uma ferramenta essencial para pipelines de pequena a média escala.

Principais características:

• Gestão de fluxo de trabalho com tratamento e monitoramento de erros.
• Resolução de dependências para gerenciar automaticamente a ordem de execução das tarefas.
• API Python para simplificar a definição de tarefas com o mínimo de código.
• Processamento em lote para tarefas ETL e fluxos de trabalho de grandes volumes de dados.
• Integração com Hadoop, Spark e outras ferramentas de big data.

Flyte

Flyte é uma plataforma de código aberto, nativa do Kubernetes, para orquestrar fluxos de trabalho complexos em processamento de dados e aprendizado de máquina (ML). Projetada para escalabilidade, reprodutibilidade e colaboração, ela simplifica o desenvolvimento e o gerenciamento de pipelines prontos para produção.

Principais características:

• Design nativo do Kubernetes
• Integrações com diversas ferramentas de dados e aprendizado de máquina para maior flexibilidade.
• Multilocação para permitir o desenvolvimento descentralizado em uma infraestrutura compartilhada.
• Execução dinâmica para suportar pipelines tolerantes a falhas e de alta disponibilidade.

Ferramentas de orquestração de dados de triagem

Selecionamos as empresas para este benchmark com base em dois critérios principais:

• Número de funcionários : mais de 30 funcionários, conforme consta em seu perfil no LinkedIn.
• Presença em sites de avaliação B2B : mais de 10 avaliações em todas as plataformas para ferramentas empresariais.

O que é orquestração de dados?

A orquestração de dados é o processo de coordenar, integrar e automatizar fluxos de trabalho de dados entre diferentes fontes e sistemas para garantir a movimentação e consistência contínuas dos dados. Envolve o gerenciamento de pipelines de dados, transformações e dependências para fornecer dados precisos e oportunos que gerem insights de negócios.

Uma ferramenta de orquestração de dados é uma categoria dentro das ferramentas de orquestração que visa otimizar tarefas de gerenciamento, fornecendo recursos como design de fluxo de trabalho, agendamento, monitoramento e tratamento de erros. Essas ferramentas ajudam a manter a qualidade dos dados, reduzir a intervenção manual e apoiar a colaboração entre engenheiros de dados, analistas e cientistas de dados.

Aprenda outros conceitos relevantes para a orquestração de dados, tais como:

• Automação e orquestração de TI para aprender ferramentas mais abrangentes utilizadas em aplicações de TI.
• Aprendizado de máquina e governança de dados para aprender suas aplicações com ML

4 passos para orquestrar seus dados

Coleta de dados

Quando um cliente interage com o serviço ou produto de uma organização, cada ponto de contato pode gerar novos dados. Esses dados gerados podem ser armazenados em silos ou isolados ao longo do tempo. Dados isolados não são totalmente acessíveis a outros departamentos e criam barreiras de informação entre eles.

As ferramentas de orquestração de dados coletam automaticamente dados em tempo real de diversas fontes, centralizando o acesso e dando suporte à governança de dados. Elas conectam sistemas de dados em toda a organização, garantindo que os dados recebidos estejam em conformidade com as regras de governança e bloqueando fontes não conformes.

Preparação e transformação de dados

As ferramentas de orquestração de dados coletam dados de diferentes tipos de fontes, e essas fontes podem conter diferentes tipos de dados. Nesse caso, nem todos os dados coletados podem ser usados no mesmo sistema, sendo necessário tratá-los de forma diferente. Os dados provenientes de diversos sistemas são transformados em um formato compatível e consistente por uma ferramenta de orquestração para garantir seu funcionamento em uma tarefa específica. Se as propriedades dos dados coletados não forem padronizadas, as ferramentas de orquestração verificam as propriedades dos dados recebidos e padronizam suas propriedades e valores.

Por exemplo, os nomes dos clientes são um dos valores dos dados, e todos os nomes devem ser verificados e transformados com base em um esquema de dados padrão interno. Se houver valores discrepantes, eles são removidos pelas ferramentas de orquestração.

Unificação de dados

Após converter os dados coletados em um formato compatível e consistente, o sistema de orquestração cria uma visão única e unificada de todos os dados do perfil do cliente. Ele ingere os dados do cliente em tempo real e os mantém atualizados para mostrar o estado atual do perfil do cliente.

Ela reúne todos os dados coletados de todas as fontes da empresa, como sites, aplicativos e outros pontos de contato.

Ativação

Uma vez criados os dados de perfil unificados, a orquestração de dados disponibiliza essas informações para as ferramentas utilizadas diariamente pelas equipes da empresa. Os dados transformados são enviados para sistemas de armazenamento de dados, como data warehouses, bancos de dados ou data lakes. A partir daí, as ferramentas de orquestração disponibilizam os dados para todas as equipes e seus sistemas internos. Não há necessidade de carregar os dados em seu sistema.

O que é orquestração ETL?

A orquestração de ETL é o gerenciamento coordenado do processo de extração, transformação e carregamento (ETL). Por exemplo, a orquestração de ETL pode garantir:

• Os dados são extraídos dos sistemas de origem antes do início da transformação.
• As transformações aguardam a conclusão bem-sucedida dos processos upstream.
• Carregamentos com falha acionam automaticamente novas tentativas ou alertas.

Ferramentas de orquestração de dados versus ferramentas de orquestração de ETL

Semelhanças

• Processamento de dados : Tanto a orquestração ETL quanto a orquestração de dados envolvem o processamento de dados para prepará-los para análise ou outros usos comerciais.
• Automação : Ambos os conceitos enfatizam a automatização de fluxos de trabalho para otimizar os processos de gestão de dados e reduzir a intervenção manual.
• Integração de dados : Ambos se concentram na integração de dados de diferentes fontes para criar uma visão unificada.

Diferenças

• Escopo : ETL é um processo específico que envolve a extração de dados de fontes, sua transformação em um formato desejado e seu carregamento em um sistema de destino. A orquestração de dados tem um escopo mais amplo, abrangendo a coordenação e a automação de fluxos de trabalho de dados, que podem incluir processos de ETL, mas também podem gerenciar pipelines de dados mais complexos.
• Objetivo : O ETL foi projetado principalmente para movimentação e transformação de dados, enquanto a orquestração de dados se concentra em orquestrar e gerenciar múltiplos processos ou fluxos de trabalho, que podem envolver ETL e outras tarefas como validação, limpeza ou fusão de dados.
• Complexidade : A orquestração de dados pode gerenciar dependências e fluxos de trabalho complexos que envolvem múltiplos pipelines de dados, enquanto o ETL normalmente lida com fluxos de dados individuais.
• Ferramentas : As ferramentas de orquestração de ETL são projetadas especificamente para tarefas de ETL. As ferramentas de orquestração de dados fornecem uma estrutura para orquestrar fluxos de trabalho complexos, que podem incluir tarefas de ETL, entre outras.

FAQs

O que é uma pilha de dados moderna?

A “Pilha de Dados Moderna” (MDS, na sigla em inglês) é uma abordagem de gerenciamento e análise de dados baseada em nuvem que incorpora elementos-chave da infraestrutura de dados, tais como:

• A infraestrutura de dados refere-se à arquitetura que suporta as operações de dados. Ela inclui plataformas baseadas em nuvem e soluções de armazenamento escaláveis, como Azure, BigQuery e Amazon S3, que ajudam a centralizar os dados e permitem fácil escalabilidade.
• As ferramentas de catalogação de dados desempenham um papel crucial na organização e documentação de conjuntos de dados, fornecendo um recurso centralizado para metadados e garantindo a fácil descoberta de dados. Isso é fundamental para evitar silos de dados e promover a colaboração entre equipes.
• A governança de dados define regras para gerenciar o acesso, a qualidade e a conformidade dos dados em toda a organização, estabelecendo políticas, padrões e procedimentos para o uso de dados. Ferramentas de observabilidade de dados, como Monte Carlo ou Great Expectations, podem auxiliar no monitoramento da qualidade e da linhagem dos dados.
• A engenharia de dados engloba os processos e técnicas utilizados para preparar os dados para análise. Isso inclui integração, transformação e orquestração de dados, com ferramentas como Fivetran, dbt e Apache Airflow. Uma engenharia de dados eficaz garante que os dados sejam consistentes e estejam prontos para uso em inteligência de negócios e análises.

Algumas das ferramentas utilizadas no MDS incluem:

• As ferramentas de orquestração de dados conectam vários componentes do MDS, garantindo que os dados fluam perfeitamente, sejam transformados corretamente e estejam disponíveis para análise de forma confiável e automatizada.
• Ferramentas de integração de dados que extraem, carregam e transformam dados de diversas fontes em um repositório central.
• Ferramentas de data warehousing são soluções de armazenamento centralizadas para dar suporte à análise de dados em larga escala.
• Ferramentas de Business Intelligence (BI) e análise de dados que permitem a exploração, visualização e geração de relatórios.
• Ferramentas de observabilidade de dados que podem monitorar e garantir a qualidade, a linhagem e a precisão dos dados.

7 benefícios da orquestração de dados

A orquestração de dados transforma a maneira como as empresas gerenciam, processam e utilizam seus dados, automatizando e otimizando os fluxos de trabalho. Isso permite que as empresas extraiam insights acionáveis de forma rápida e eficiente. Aqui estão os principais benefícios:

1. Maior eficiência

• Automatiza tarefas repetitivas de dados, reduzindo a intervenção manual e minimizando erros.
• Libera recursos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas em vez de gargalos operacionais.

2. Escalabilidade aprimorada

• Lida com conjuntos de dados grandes e complexos com facilidade, permitindo que as organizações cresçam sem comprometer o desempenho.
• Adapta-se ao aumento do volume de dados e às novas fontes de dados à medida que as necessidades de negócios evoluem.

3. Qualidade de dados aprimorada

• Padroniza, limpa e valida dados de diversas fontes, garantindo consistência e precisão.
• Proporciona uma visão unificada dos dados, eliminando silos e permitindo a tomada de decisões informadas.

4. Melhor Segurança e Governança

• Centraliza a gestão de dados para aplicar protocolos de segurança rigorosos e garantir a conformidade.
• Facilita o controle de acesso, permitindo que apenas usuários autorizados recuperem dados confidenciais.

5. Obtenção de insights mais rápida

• Simplifica o fluxo de dados desde a coleta até a análise, acelerando o acesso a informações úteis.
• Permite que as empresas respondam rapidamente à dinâmica do mercado e aproveitem as oportunidades.

6. Colaboração aprimorada

• Democratiza o acesso aos dados, permitindo que equipes de diferentes departamentos trabalhem perfeitamente em conjuntos de dados compartilhados.
• Aprimora a comunicação e a coordenação ao automatizar o compartilhamento de dados e reduzir a dependência das equipes de TI.

7. Migrações simplificadas para a nuvem

• Facilita a transição de dados locais para ambientes de nuvem com o mínimo de interrupção.
• Suporta migrações incrementais, garantindo a integridade dos dados e reduzindo a complexidade.

Leitura complementar

Explore mais sobre softwares de orquestração e automação que podem ajudar a gerenciar e orquestrar dados:

• Os 12+ melhores softwares de automação de TI: comparação entre fornecedores
• As 15 melhores plataformas de AIOps com base em mais de 6.000 avaliações.

Fontes externas

Links de referência

1.

Enterprise ETL Automation Solution

2.

Visually monitor Azure Data Factory - Azure Data Factory | Microsoft Learn

3.

Introduction - Prefect

Mintlify

4.

Accelerate Your Data Pipelines with Keboola’s AI-Powered Templates — Blog | Keboola

Keboola

5.

GitHub - apache/airflow: Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows · GitHub

6.

Dagster: A Data-Aware Orchestration Tool

Blog do Dagster

7.

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

8.

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

Union.ai

Hazal Şimşek

Analista do setor

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Hazal é analista do setor na AIMultiple, com foco em mineração de processos e automação de TI.

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