Compare as 15 melhores 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 fornecem suporte adicional, recursos e escalabilidade de nível empresarial, com as principais ferramentas como:
  • Toda orquestração: Stonebranch e RunMyJobs
  • Orquestração de fluxo de trabalho: Shipyard
  • 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 empresariais de orquestração de dados selecionadas

As ferramentas de código aberto e empresariais selecionadas estão representadas abaixo:

Descubra como selecionamos essas ferramentas.

Os recursos abaixo são baseados em plataformas de avaliação B2B.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC é uma plataforma centralizada de orquestração e automação de serviços (SOAP) que orquestra pipelines de dados de forma eficiente, permitindo fluxo de dados em tempo real em ambientes de TI híbridos. Stonebranch UAC oferece:

• Designer de fluxo de trabalho 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-construídas para conectar-se com Hadoop, Snowflake, Kubernetes e muito mais.
• Gerenciamento do ciclo de vida para dar suporte a pipelines como código com versionamento e promoção Dev/Test/Prod.

Prós

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

Contras

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

2. RunMyJobs

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

RunMyJobs oferece:

• SaaS arquitetura que minimiza a necessidade de instalação e manutenção
• Recurso de balanceamento de carga automatizado que gerencia operações em nuvem
• Agentes leves e auto-atualizáveis para gerenciar servidores e executar scripts
• Integrações, tais como:
  • Conector SAP Datasphere para orquestrar a preparação de dados para tarefas como otimização IBP
  • Databricks integração para adicionar etapas de análise avançada aos fluxos de trabalho ETL
  • Oracle Fusion e SAP Analytics Cloud para dar suporte ao fluxo de dados corporativo e à automação de relatórios.
  • Agente nativo do OpenVMS para integrar trabalhos em lote legados em fluxos de trabalho nativos da nuvem

Prós

• RunMyJobs oferece uma interface GUI amigável, suporte ao fornecedor 24/7 e guias de solução de problemas abrangentes.
• Os usuários apreciam suas capacidades multiplataforma, flexibilidade na criação de fluxos de trabalho e tempo de atividade confiável desde a migração do MS Orchestrator.
• RunMyJobs é elogiado por sua automação de fluxos de trabalho complexos, conformidade com ITIL e ISO20000 e sua capacidade de executar trabalhos paralelos com balanceamento de carga.

Contras

• Os usuários relatam problemas com alterações manuais de horário de verão e integração complexa com ferramentas de gerenciamento de incidentes.
• Os usuários expressam a necessidade de melhor documentação, 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

ActiveBatch suporta automação avançada de carga de trabalho para orquestrar fluxos de dados e automatizar processos ETL, com forte integração entre sistemas empresariais como ERP e CRM. Seus recursos incluem:

• Conectores pré-construídos para Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop e muito mais.
• Uma low-code/no-code interface para projetar fluxos de trabalho complexos que abrangem ambientes de nuvem, locais e híbridos.
• Auto-remediação, alertas personalizáveis e monitoramento proativo de SLA.
• Orquestração ETL ponta a ponta e gerenciamento de pipeline de dados com agendamento, monitoramento e alertas em tempo real.
• Integração de sistemas legados, incluindo OpenVMS, permitindo que trabalhos em lote sejam incorporados em fluxos de trabalho de dados modernos e multiplataforma com controle e visibilidade centralizados.

Prós

• A ferramenta é amigável, oferecendo recursos de arrastar e soltar para criação de fluxos de trabalho, etapas pré-definidas para automação de tarefas e suporte a várias linguagens de programação e plataformas de nuvem.
• Muitos usuários apreciam as capacidades de integração da ferramenta, o mecanismo de tratamento de erros e a opção de visibilidade em tempo real do status.

Contras

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

4. Fortra’s JAMS

Fortra’s JAMS otimiza as operações por meio de automação centralizada de carga de trabalho e agendamento de tarefas, ajudando a unificar o processamento de dados entre sistemas e aplicações. 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.
• REST API e módulo PowerShell que utiliza APIs para construir integrações e conectores para qualquer aplicação ou serviço.

Prós

• Gerenciamento centralizado de trabalhos: JAMS centraliza o gerenciamento de trabalhos, aumentando a eficiência de agendamento e automação para processamento de dados.

Contras

Funcionalidade de pesquisa: As capacidades de pesquisa no JAMS são relatadas como inadequadas, exigindo que os usuários realizem consultas ao banco de dados para tarefas em vez de ter uma função de pesquisa direta.

5. Azure data factory

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

Azure Fata Factory permite aos usuários:

• Criar pipelines de dados
• Configurar transformações de dados
• Orquestrar movimentações de dados entre as plataformas de nuvem da Azure.

Azure Data Factory fornece uma interface visual para criar fluxos de trabalho, juntamente com monitoramento em tempo real, tratamento de erros e opções de integração extensas.

Prós

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

Contras

• Os usuários acham desafiador achatar 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 na integração com serviços não Azure
  • Falta de flexibilidade para mover 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 atividades do pipeline:

6. Google Cloud Dataflow

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

• Criar pipelines de dados para processamento de dados em tempo real e integrar com outros serviços do Google Cloud como o BigQuery.
• Orquestrar fluxos de trabalho de dados complexos, aplicar transformações e processar dados de várias fontes com provisionamento automático de recursos e monitoramento.

Prós

• O Google Dataflow oferece carregamento fácil de dados tanto em lote quanto em streaming, 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.
• Sua escalabilidade, processamento rápido 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, particularmente para iniciantes.
• Os usuários expressam insatisfação com a API limitada para aplicativos de terceiros.
• Alguns usuários reclamaram sobre recursos inconsistentes entre os SDKs de Java e Python.
• Para alguns usuários, o desempenho lento do sistema e a conectividade foram os principais problemas.

7. Prefect 

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

• Criar e gerenciar fluxos de trabalho usando API e interface do usuário (UI).
• Orquestrar tarefas, agendar a execução de trabalhos e tratar erros.
• Monitorar e alertar o sistema para manter pipelines de dados.

Prós

• Prefect é apreciado por sua configuração simples, design nativo em Python e abordagem de código limpo.
• Os usuários destacam a usabilidade do Prefect em várias plataformas e a comunidade solidária.
• O produto oferece automação fácil de pipelines de dados, gerenciamento de múltiplas versões de um pipeline.

Contras

• Prefect carece de integração abrangente com ferramentas de governança de dados e suporte versátil a linguagens.
• Os usuários acham a documentação do Prefect inconsistente e suas mudanças frequentes de API difíceis de acompanhar.
• Alguns usuários relataram dificuldade com alterações no layout do site, manuseio de filas e limitações com concorrência e paralelismo.

A imagem abaixo mostra as capacidades do Prefect:

8. Rivery

Rivery é uma plataforma de orquestração de dados baseada em nuvem projetada para construir e gerenciar pipelines de dados. Ela foca na integração de dados e ETL, fornecendo uma interface visual para criar, agendar e automatizar fluxos de trabalho de dados complexos.

Os usuários do Rivery podem:

• Construir pipelines de dados arrastando e soltando tarefas em um fluxo de trabalho visual
• Agendar, monitorar e definir alertas para gerenciar o processo de orquestração
• Integrar 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 gerenciar esquema de destino e extração incremental de sistemas como Salesforce ou NetSuite.
• O suporte responsivo e profissional do produto é elogiado, juntamente com suas capacidades de integração e gerenciamento de pipelines de dados.
• Os usuários acham a interface de usuário do Rivery intuitiva e sua curva de aprendizado plana, permitindo a criação de sistemas ETL escaláveis em algumas horas com conhecimento de SQL.

Contras

• Os usuários encontraram dificuldades em gerenciar múltiplos ambientes e variáveis devido à interface do Rivery e experimentaram pequenos bugs.
• O produto carece de certas integrações e de uma funcionalidade para rastrear lançamentos de API.
• A documentação poderia ser melhorada.
• Alguns usuários expressaram dificuldade em gerenciar dependências entre processos.
• Alguns usuários reclamam das mensagens de erro, pois não são amigáveis.

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

• Criar, agendar e gerenciar pipelines de dados com interface visual
• Orquestrar fluxos de trabalho de dados e automatizar processos ETL por meio de agendamento flexível, tratamento de erros e monitoramento em tempo real.

Prós

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

Contras

• Os usuários acham as mensagens de erro do Keboola confusas e seus extratores limitados em personalização, levando a downloads excessivos de dados.
• Os usuários acham a interface da sandbox complicada.
• Os usuários criticam a velocidade do processamento de pipelines de dados, pois precisa de melhorias para lidar com requisitos de dados incrementais.

A imagem abaixo mostra uma visão geral da plataforma Keboola:

10. Zapier

Zapier é uma plataforma projetada para automação de fluxo de trabalho e orquestração de IA, permitindo que os usuários conectem diversas aplicações e otimizem processos operacionais. Facilita a orquestração de dados automatizando a movimentação e transformação de dados entre esses aplicativos conectados, permitindo a criação de pipelines de dados sofisticados e ponta a ponta.

Aqui estão alguns dos recursos exclusivos do Zapier:

• Modelos pré-construídos para implantação rápida de fluxos de trabalho.
• Automação com tecnologia de IA e agentes de IA nos fluxos de trabalho.
• Plataforma unificada para criação e gerenciamento de fluxos de trabalho.
• Interface sem código para conectividade fácil.
• Controles com supervisão humana para monitoramento de processos críticos.

Ferramentas de orquestração de dados de código aberto

Aqui está uma lista das principais ferramentas de orquestração de dados de código aberto com estrelas do GitHub:

Apache Airflow

Apache Airflow é uma plataforma de código aberto para criação, agendamento e monitoramento de fluxos de trabalho como Grafos Acíclicos Dirigidos (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, fornecendo escalabilidade para fluxos de trabalho em larga escala.

Principais recursos:

• Interface web para monitoramento e depuração.
• Criação de fluxo de trabalho baseada em Python com gerenciamento de dependências de tarefas.
• Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs) para estrutura de pipeline.
• Arquitetura distribuída escalável para grandes cargas de trabalho.
• Plugins e bibliotecas de operadores.

Dagster

Dagster é uma plataforma de código aberto para gerenciar pipelines de dados, com foco em ativos de dados, observabilidade e integração. Ele introduz Ativos Definidos por Software (SDAs) para fluxos de trabalho reutilizáveis e controle de pipeline. Sua interface web (Dagit) permite aos usuários visualizar, depurar e monitorar pipelines, tornando-o adequado para ETL, análises e aprendizado de máquina. O Dagster suporta execução local e distribuída, oferecendo flexibilidade de implantação.

Principais recursos:

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

Mage

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 equipes diversas. Mage se destaca com uma interface de notebook interativa, oferecendo feedback instantâneo e testes contínuos para desenvolvimento simplificado.

Principais recursos:

• Monitoramento e alertas para resolver proativamente problemas de pipeline.
• Suporte a múltiplas linguagens para construir pipelines usando Python, SQL ou R.
• Notebooks interativos para testar e depurar código em tempo real.
• Integração com nuvem para implantar pipelines com Terraform em plataformas como AWS ou GCP.
• Dados como ativos para versionar, particionar e catalogar saídas de 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 intrincadas, garantindo a execução eficiente de processos em lote. O design leve e extensível do Luigi o torna uma ferramenta ideal para pipelines de pequena e média escala.

Principais recursos:

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

Flyte

Flyte é uma plataforma nativa do Kubernetes de código aberto 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 recursos:

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

Seleção de ferramentas de orquestração de dados

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

• O número de funcionários: 30+ funcionários em seu perfil do LinkedIn.
• Presença em sites de avaliação B2B: 10+ avaliações em todas as plataformas para ferramentas empresariais.

O que é orquestração de dados?

Orquestração de dados é o processo de coordenar, integrar e automatizar fluxos de trabalho de dados entre diferentes fontes e sistemas para garantir movimentação e consistência de dados sem interrupções. Envolve o gerenciamento de pipelines de dados, transformações e dependências para fornecer dados precisos e oportunos para insights de negócios.

Uma ferramenta de orquestração de dados é uma categoria dentro das ferramentas de orquestração para simplificar 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.

Conheça outros conceitos relevantes para orquestração de dados, tais como:

• Automação de TI e orquestração de TI para conhecer ferramentas mais amplas utilizadas em aplicações de TI.
• Aprendizado de máquina e governança de dados para conhecer 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. Os dados gerados podem ser armazenados em silos ou isolados. Dados em silos não são totalmente acessíveis a outros departamentos e criam barreiras de informação entre departamentos. 

As ferramentas de orquestração de dados coletam automaticamente dados em tempo real de várias fontes, centralizando o acesso e apoiando a 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, 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, por isso precisam ser processados de maneira diferente. Dados de sistemas diversos são transformados em um formato compatível e consistente por uma ferramenta de orquestração para garantir que funcionem em uma tarefa específica. Se as propriedades dos dados coletados não estiverem padronizadas, as ferramentas de orquestração verificam as propriedades dos dados recebidos e padronizam suas propriedades e valores.

Por exemplo, nomes de 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 dados do cliente em tempo real e mantém os dados atualizados para mostrar o estado atual do perfil do cliente.

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

Ativação 

Uma vez criado o perfil de dados unificado, a orquestração de dados disponibiliza essas informações para as ferramentas usadas pelas equipes da empresa diariamente. 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 dados em seu sistema. 

O que é orquestração ETL?

A orquestração ETL é o gerenciamento coordenado do processo de extrair, transformar e carregar (ETL). Por exemplo, a orquestração ETL pode garantir:

• Os dados são extraídos sistemas de origem antes do início da transformação.
• As transformações aguardam a conclusão bem-sucedida dos pipelines upstream.
• Falhas no carregamento acionam automaticamente novas tentativas ou alertas.

Orquestração de dados vs ferramentas de orquestração 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 automação de fluxos de trabalho para otimizar os processos de gerenciamento de dados e reduzir a intervenção manual.
• Integração de dados: Ambos focam 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, transformando-os em um formato desejado e carregando-os em um sistema de destino. A orquestração de dados tem um escopo mais amplo, abrangendo a coordenação e automação de fluxos de trabalho de dados, que podem incluir processos ETL, mas também podem gerenciar pipelines de dados mais complexos.
• Propósito: O ETL é projetado principalmente para movimentação e transformação de dados, enquanto a orquestração de dados foca em orquestrar e gerenciar múltiplos processos ou fluxos de trabalho, que podem envolver ETL e outras tarefas como validação, limpeza ou mesclagem de dados.
• Complexidade: A orquestração de dados pode gerenciar dependências complexas e fluxos de trabalho envolvendo vários pipelines de dados, enquanto o ETL normalmente lida com fluxos de dados individuais.
• Ferramentas: As ferramentas de orquestração ETL são projetadas especificamente para tarefas ETL. As ferramentas de orquestração de dados fornecem uma estrutura para orquestrar fluxos de trabalho complexos, que podem incluir tarefas ETL juntamente com outras.

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FAQs

O que é Modern Data Stack?

A "Modern Data Stack" (MDS) é uma abordagem de gerenciamento e análise de dados baseada em nuvem que incorpora elementos-chave da infraestrutura de dados, tais como: 

• Infraestrutura de dados  refere-se à arquitetura que suporta operações de dados. Inclui plataformas baseadas em nuvem e soluções de armazenamento escaláveis, como Snowflake, BigQuery e Amazon S3, que ajudam a centralizar dados e permitem escalabilidade fácil.
• Catálogo de dados ferramentas desempenham um papel crucial na organização e documentação de conjuntos de dados, fornecendo um recurso centralizado para metadados e garantindo fácil descoberta de dados. Isso é fundamental para evitar silos de dados e promover a colaboração entre equipes.
• Governança de dados define regras para gerenciar o acesso a dados, qualidade e conformidade em toda a organização, estabelecendo políticas, padrões e procedimentos para o uso de dados. Ferramentas para observabilidade de dados, como Monte Carlo ou Great Expectations, podem auxiliar no monitoramento da qualidade e linhagem dos dados.
• Engenharia de dados abrange os processos e técnicas usados para preparar 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 business intelligence e análises.

Algumas das ferramentas utilizadas na MDS incluem:

• Ferramentas de orquestração de dados conectam vários componentes da MDS, garantindo que os dados fluam sem problemas, 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 várias fontes em um repositório central. 
• Armazenamento de dados ferramentas que são soluções de armazenamento centralizadas para suportar análise de dados em larga escala. 
• Business intelligence (BI) e análises ferramentas que permitem exploração, visualização e relatórios de dados. 
• Observabilidade de dados ferramentas que podem monitorar e garantir a qualidade, linhagem e precisão dos dados. 

7 benefícios da orquestração de dados

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

1. Maior Eficiência

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

2. Melhor Escalabilidade

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

3. Melhor Qualidade dos Dados

• Padroniza, limpa e valida dados de diversas fontes, garantindo consistência e precisão.
• Fornece uma visão unificada dos dados, eliminando silos e permitindo tomadas de decisão informadas.

4. Melhor Segurança e Governança

• Centraliza o gerenciamento de dados para impor protocolos de segurança rigorosos e garantir conformidade.
• Facilita o controle de acesso, permitindo que usuários autorizados recuperem dados sensíveis.

5. Tempo Mais Rápido para Insights

• Agiliza o fluxo de dados desde a coleta até a análise, acelerando o acesso a insights acionáveis.
• Permite que as empresas respondam rapidamente às dinâmicas do mercado e aproveitem oportunidades.

6. Melhor Colaboração

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

7. Migrações para Nuvem Simplificadas

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

Leitura adicional

Explore mais sobre software de orquestração e automação que pode ajudar a gerenciar e orquestrar dados:

• Principais softwares de automação de TI: Benchmarking de fornecedores
• Principais ferramentas de automação DevOps: Avaliação de métricas de POC

Fontes externas

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  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Compare as 15 melhores ferramentas de orquestração de dados}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Acessado em 24 Junho 2026}
}

Links de referência

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 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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