En İyi 15 Veri Orkestrasyon Aracını Karşılaştırın

Veri orkestrasyon araçları şunları içerir:

• Açık kaynak araçlar, esneklik ve topluluk odaklı geliştirme sunar ve en iyi örnekler şunlardır:
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Ticari araçlar, ek destek, özellikler ve kurumsal düzeyde ölçeklenebilirlik sunar ve en iyi araçlar şunlardır:
  • Tüm orkestrasyon: Stonebranch ve RunMyJobs
  • İş akışı orkestrasyonu: Shipyard
  • ETL orkestrasyonu: Keboola ve Rivery

Veri boru hatlarınızı ve veri ambarlarınızı orkestra etmeye başlamak için önde gelen veri orkestrasyon araçlarını keşfedin:

Not: WLA, iş yükü otomasyonu anlamına gelir.

Kısa listeye alınmış kurumsal veri orkestrasyon araçları

Kısa listeye alınmış açık kaynak ve kurumsal veri araçları aşağıda gösterilmiştir:

Bu araçları nasıl kısa listeye aldığımızı keşfedin.

Aşağıdaki özellikler B2B inceleme platformlarına dayanmaktadır.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC, veri boru hatlarını verimli bir şekilde orkestra eden ve karmaşık IT ortamlarında gerçek zamanlı veri akışını mümkün kılan merkezi bir SOAP platformudur. Stonebranch UAC şunları sunar:

• Sürükle-bırak iş akışı tasarımcısı iş akışı oluşturma ve yönetimini kolaylaştırır.
• Yerleşik yönetilen dosya aktarımı güvenli, şifrelenmiş ve hata toleranslı veri hareketi sağlar.
• Önceden oluşturulmuş entegrasyonlar Hadoop, Snowflake, Kubernetes ve daha fazlasıyla bağlantı kurar.
• Yaşam döngüsü yönetimi sürümlendirme ve Dev/Test/Prod yükseltme ile boru hatlarını kod olarak destekler.

Artıları

• Araç sezgisel bir grafik arayüz sunar ve ekiplerin iş akışlarını yönetmesini, görevleri otomatikleştirmesini ve özel KPI'ları entegre etmesini sağlar.
• Stonebranch UAC destek ekibi, kullanıcıların diğer platformlardan geçiş yapmalarına ve AWS gibi ortamlarda uygulamaları kurmalarına yardımcı olur.

Eksileri

• Kullanıcılar, tek bir diyagramda birden fazla katmanlı iç içe iş akışlarının görüntülenmesinin eksik olduğunu, bağlantılı süreçlerin görselleştirilmesini zorlaştırdığını düşünür.
• Ürünün kimlik doğrulama yöntemleri temel kimlik doğrulamasıyla sınırlıdır, bazı kullanıcılar bunun eski moda olduğunu düşünür ve hata mesajları çok genel kabul edilir, bu da müşteri desteğine bağımlılığa yol açar.

2. RunMyJobs

RunMyJobs, bulut yerli uygulamalardan eski sistemlere kadar çeşitli platformlarda iş akışlarını otomatikleştirerek ve veri aktarımlarını koordine ederek BT işlemlerini basitleştirir. RunMyJobs, ETL boru hatlarını yönetir, ETL boru hattı orkestrasyonunu basitleştirir ve büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işleme sürecini ele alır.

RunMyJobs şunları sunar:

• SaaS mimarisi kurulum ve bakım ihtiyacını en aza indirir
• Otomatik yük dengeleme özelliği bulut işlemlerini yönetir
• Hafif ve kendini güncelleyen ajanlar sunucuları yönetmek ve komut dosyalarını çalıştırmak için
• Entegrasyonlar, örneğin:
  • SAP Datasphere bağlayıcısı IBP optimizasyonu gibi görevler için veri hazırlığı iş akışlarını orkestra etmek için
  • Databricks entegrasyonu ETL iş akışlarına gelişmiş analitik adımlar eklemek için
  • Oracle Fusion ve SAP Analytics Cloud kurumsal çapta veri akışı ve raporlama otomasyonunu desteklemek için.
  • Yerel OpenVMS ajanı eski toplu işleri bulut yerli iş akışlarına entegre etmek için

Artıları

• RunMyJobs kullanıcı dostu bir GUI arayüzü, 24/7 satıcı desteği ve kapsamlı sorun giderme kılavuzları sunar.
• Kullanıcılar, platformlar arası yeteneklerini, iş akışı oluşturmada esnekliğini ve MS Orchestrator'dan geçişten bu yana güvenilir çalışma süresini takdir eder.
• RunMyJobs, karmaşık iş akışlarının otomasyonu, ITIL ve ISO20000'e uyumu ve yük dengeleme ile paralel işleri çalıştırabilme yeteneği için övgü alır.

Eksileri

• Kullanıcılar, manuel yaz saati uygulaması değişiklikleriyle ilgili sorunlar ve olay yönetimi araçlarıyla karmaşık entegrasyon bildirir.
• Kullanıcılar, özellikle pratik örneklerle birlikte daha iyi belgelendirme ihtiyacı duyar.

Aşağıdaki görsel, RunMyJobs'ın şirket içi ortamlar, işletim sistemi görevleri, API adaptörleri ve bulut servis sağlayıcıları arasında çeşitli veri akışlarını ve sistem aktivitelerini nasıl koordine edip entegre edebileceğini gösterir:

3. ActiveBatch

ActiveBatch ERP ve CRM gibi kurumsal sistemlerde güçlü entegrasyonla veri akışlarını orkestra etmek ve ETL süreçlerini otomatikleştirmek için gelişmiş iş yükü otomasyonunu destekler. Özellikleri şunları içerir:

• Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop ve daha fazlası için önceden oluşturulmuş bağlayıcılar.
• Bulut, şirket içi ve karma ortamlar arasında uzanan karmaşık iş akışlarını tasarlamak için düşük kod/hiç kod olmayan arayüz.
• Otomatik düzeltme, özelleştirilebilir uyarılar ve proaktif SLA izleme.
• Uçtan uca ETL orkestrasyonu ve gerçek zamanlı zamanlama, izleme ve uyarı ile veri boru hattı yönetimi.
• Eski sistem entegrasyonu, OpenVMS dahil, toplu işlerin merkezi kontrol ve görünürlük ile modern, platformlar arası veri iş akışlarına dahil edilmesini sağlar.

Artıları

• Araç kullanıcı dostudur, iş akışı oluşturma için sürükle-bırak özellikleri, görev otomasyonu için önceden tanımlanmış adımlar ve çeşitli programlama dilleri ve bulut platformları için destek sunar.
• Birçok kullanıcı, aracın entegrasyon yeteneklerini, hata işleme mekanizmasını ve durum hakkında gerçek zamanlı görünürlük seçeneğini takdir eder.

Eksileri

• ActiveBatch'in kurulum süreci karmaşıktır ve ek kaynaklar gerektirir.

4. Fortra'nın JAMS

Fortra'nın JAMS, sistemler ve uygulamalar arasında veri işleme birleştirmeye yardımcı olarak merkezi iş yükü otomasyonu ve iş zamanlaması aracılığıyla işlemleri kolaylaştırır. Şunları sunar:

• Güvenli Dosya Aktarım Çözümleri GoAnywhere Execution Method ile, JAMS GoAnywhere MFT ile entegre olarak güvenli, şifrelenmiş ve güvenilir veri aktarımlarını kolaylaştırır.
• REST API ve PowerShell modülü herhangi bir uygulama veya hizmete entegrasyonlar ve bağlayıcılar oluşturmak için API'leri kullanır.

Artıları

• Merkezi iş yönetimi: JAMS iş yönetimini merkezileştirir, veri işleme için zamanlama ve otomasyon verimliliğini artırır.

Eksileri

Arama işlevi: JAMS'taki arama özellikleri yetersiz olarak bildirilir, kullanıcıların doğrudan bir arama işlevi yerine görevler için veritabanı sorguları yapması gerekir. 

5. Azure veri fabrikası

Azure Data Factory, SQL, Hadoop ve REST API'leri gibi hizmetler için yerel destekle şirket içi ve bulut sistemlerden veri entegre ederek ölçeklenebilir ETL ve ELT süreçlerini mümkün kılar.

Azure Fata Factory kullanıcıların:

• Veri boru hatları tasarlamasına
• Veri dönüşümlerini ayarlamasına
• Azure bulut platformları arasında veri hareketlerini orkestra etmesine olanak tanır.

Azure Data Factory, iş akışları oluşturmak için görsel bir arayüz sunar, ayrıca gerçek zamanlı izleme, hata işleme ve kapsamlı entegrasyon seçenekleri sunar.

Artıları

• Azure Data Factory, çeşitli kaynak türlerinden veri kopyalama, SSIS & SSMS paketlerini çalıştırma imkanı sunarak kullanımı kolay bir ETL & ELT aracıdır.
• Azure Data Factory, boru hatları oluşturmak için sürükle & bırak işlevselliğiyle kullanıcı dostudur, platformlar arası otomasyon sağlar ve çeşitli sunucular için geniş bir bağlayıcı yelpazesi sunar.
• Kullanıcılar, kullanıcı arayüzünü, sık güncel özellik güncellemelerini, otomasyon yeteneklerini ve kod olmadan karmaşık ETL boru hatları oluşturabilme yeteneğini takdir eder.

Eksileri

• Kullanıcılar, JSON dosyalarını düzleştirmekte ve Azure Data Factory'de iç içe öznitelikleri eşleştirmekte zorluk çeker.
• Bazı kullanıcılar Azure Data Factory'de sınırlamalar bildirdi, örneğin:
  • Açık nedenleri olmayan hatalar
  • Non-Azure hizmetleriyle entegrasyon zorluğu
  • Ortamlar arasında boru hatlarını taşıma esnekliğinin olmaması.
• Birçok kullanıcı, Azure Data Factory'nin kullanılabilirliğiyle ilgili sorunlardan bahsetti, bunlara şunlar dahildir:
  • Yüksek öğrenme eğrisi
  • Karışık kullanıcı arayüzü
  • Sezgisel olmayan hata bildirimleri
  • Güncel olmayan belgeler.

Azure Data Factory'den alınan bu görüntü, belirli bir zaman diliminde tetiklenen boru hattı çalıştırmalarını izleme yeteneğini gösterir. Kullanıcılar, boru hattı aktivitelerini yönetmek ve izlemek için zaman aralığını ve duruma, boru hattı adına veya açıklamaya göre filtreleme yapabilir:

6. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow, Google Cloud tarafından sunulan bulut tabanlı bir veri işleme hizmetidir. Büyük ölçekli verileri gerçek zamanlı veya toplu olarak işlemek için birleşik bir model sunar. Google Dataflow kullanıcıları şunları yapabilir:

• Gerçek zamanlı veri işleme için veri boru hatları oluşturmak ve BigQuery gibi diğer Google Cloud hizmetleriyle entegre olmak.
• Otomatik kaynak sağlama ve izleme ile çeşitli kaynaklardan veri toplamak, dönüşümler uygulamak ve karmaşık veri iş akışlarını orkestra etmek.

Artıları

• Google Dataflow, toplu ve akış halinde kolay veri yükleme, büyük veri işleme ve ayrıca veri geçişini sunar.
• Kullanıcılar, aşağıdaki nedenlerle geliştirici dostu arayüzünden memnunlardır:
  • Özel uygulamalar oluşturabilme
  • Apache Beam çerçevesine dayalı API'ler tasarlayabilme.
• Ölçeklenebilirliği, büyük miktarda veriyi hızlı işleme ve destek sistemi de kullanıcılar tarafından olumlu olarak vurgulanır.

Eksileri

• Kullanıcılar, platformun belgelerinin yetersiz olduğunu ve özellikle yeni başlayanlar için öğrenme eğrisinin dik olduğunu düşünür.
• Kullanıcılar, üçüncü taraf uygulamalar için sınırlı API'den memnuniyetsizlik duyar.
• Bazı kullanıcılar, Java ve Python SDK'ları arasındaki özelliklerin tutarsızlığından şikayet etti.
• Bazı kullanıcılar için, yavaş sistem performansı ve bağlantı sorunları büyük sorunlardı.

7. Prefect 

Prefect, karmaşık iş akışlarını oluşturmak, yönetmek ve izlemek için açık kaynaklı bir veri orkestrasyon aracıdır. Görev yeniden denemeleri, hata işleme ve kapsamlı izleme gibi özelliklerle iş akışlarını tanımlamak ve zamanlamak için esnek ve genişletilebilir bir çerçeve sunar.

• API ve kullanıcı arayüzü kullanarak iş akışları oluşturun ve yönetin.
• Görevleri orkestra edin, iş yürütmesini zamanlayın ve hataları işleyin.
• Veri boru hatlarını korumak için izleme ve uyarı sistemi.

Artıları

• Prefect, basit kurulumu, Python yerli tasarımı ve temiz kod yaklaşımı için takdir edilir.
• Kullanıcılar, çeşitli platformlarda Prefect'in kullanılabilirliğini ve destekleyici topluluğu vurgular.
• Ürün, veri boru hatlarının kolay otomasyonunu, bir borunun birden fazla sürümünün yönetimini sunar.

Eksileri

• Prefect, veri yönetimi araçlarıyla kapsamlı entegrasyonu ve çok yönlü dil desteğini eksik bırakır.
• Kullanıcılar, Prefect'in belgelerinin tutarsız olduğunu ve sık API değişikliklerini takip etmenin zor olduğunu düşünür.
• Bazı kullanıcılar, site düzeni değişiklikleriyle, kuyrukları işlemede ve eşzamanlılık ve paralellikle ilgili sınırlamalarda zorluk bildirdi.

Aşağıdaki görsel Prefect'in yeteneklerini gösterir:

8. Rivery

Rivery, veri boru hatlarını oluşturmak ve yönetmek için tasarlanmış bulut tabanlı bir veri orkestrasyon platformudur. Veri entegrasyonu ve ETL'ye odaklanır ve karmaşık veri iş akışlarını oluşturmak, zamanlamak ve otomatikleştirmek için görsel bir arayüz sunar.

Rivery kullanıcıları şunları yapabilir:

• Görsel iş akışına görevleri sürükleyip bırakarak veri boru hatları oluşturmak
• Zamanlamak, izlemek ve uyarı ayarlamak için orkestrasyon sürecini yönetmek
• Farklı platformlarda veri çıkarma, dönüşüm ve yükleme görevlerini otomatikleştirmek için veri kaynakları ve hedefleriyle entegre olmak.

Artıları

• Rivery kullanıcıları, Salesforce veya NetSuite gibi sistemlerden hedef şemayı yönetme ve artımlı çıkarma gibi yaygın ETL zorluklarının otomasyonundan memnun kalır.
• Ürünün duyarlı ve profesyonel desteği övgü alır, ayrıca entegrasyon ve veri boru hatları yönetimi yetenekleriyle birlikte.
• Kullanıcılar, Rivery'nin kullanıcı arayüzünün sezgisel olduğunu ve öğrenme eğrisinin düşük olduğunu düşünür, bu da sadece SQL bilgisiyle birkaç saat içinde ölçeklenebilir ETL sistemleri oluşturmayı mümkün kılar.

Eksileri

• Kullanıcılar, Rivery'nin kullanıcı arayüzü nedeniyle birden fazla ortam ve değişkenleri yönetmede zorluk çeker ve küçük hatalar yaşar.
• Ürün, belirli entegrasyonları ve API sürümlerini izleme işlevselliğini eksik bırakır.
• Belgeler geliştirilebilir.
• Bazı kullanıcılar, süreçler arasındaki bağımlılıkları yönetmede zorluk çeker.
• Bazı kullanıcılar, hata mesajlarının kullanıcı dostu olmadığından şikayet eder.

Aşağıdaki video, Rivery'nin bir DataOps yönetim aracı olarak nasıl hizmet edebileceğini gösterir:

9. Keboola

Keboola, verileri entegre eden, dönüştüren ve orkestra eden bir veri platformudur. Karmaşık veri iş akışlarının oluşturulmasını ve işleme görevlerinin otomatikleştirilmesini kolaylaştırır ve iş kullanıcıları için veri işlemlerini kolaylaştırmayı amaçlar.

Kullanıcılar şunları yapabilir:

• Görsel arayüzle veri boru hatları oluşturmak, zamanlamak ve yönetmek
• Esnek zamanlama, hata işleme ve gerçek zamanlı izleme ile veri iş akışlarını orkestra etmek ve ETL süreçlerini otomatikleştirmek.

Artıları

• Keboola, çeşitli bağlayıcılar sunar ve esnek ETL boru hattı mimarisi sağlar.
• Keboola'nın kurulumu kolaydır ve dönüşümler için çoklu dil desteğiyle altyapıdan bağımsızdır.
• Kullanıcılar, Keboola'nın destek ekibini ve veri güvenliği standartlarını takdir eder.

Eksileri

• Kullanıcılar, Keboola'nın hata mesajlarının belirsiz olduğunu ve çıkarıcılarının özelleştirme açısından sınırlı olduğunu düşünür, bu da aşırı veri indirmeye yol açar.
• Kullanıcılar, kum havuzu arayüzünün karmaşık olduğunu düşünür.
• Kullanıcılar, veri boru hattı işleme hızını eleştirir çünkü artımlı veri gereksinimlerini işlemek için geliştirilmesi gerekir.

Aşağıdaki görüntü Keboola platformunun genel bir görünümünü gösterir:

10. Zapier

Zapier, kullanıcıların çeşitli uygulamaları bağlamasını ve operasyonel süreçleri kolaylaştırmasını sağlayan iş akışı otomasyonu ve AI orkestrasyonu için tasarlanmış bir platformdur. Bağlı uygulamalar arasında veri hareketini ve dönüşümünü otomatikleştirerek veri orkestrasyonunu sağlar ve sofistike, uçtan uca veri boru hatlarının oluşturulmasına olanak tanır.

Zapier'in bazı benzersiz özellikleri şunlardır:

• Hızlı iş akışı dağıtımı için önceden oluşturulmuş şablonlar.
• İş akışları içinde AI destekli otomasyon ve AI ajanları.
• İş akışı oluşturma ve yönetimi için birleşik platform.
• Kolay bağlantı için kod gerektirmeyen arayüz.
• Kritik süreç denetimi için insan devreye girmesi kontrolleri.

Açık kaynak veri orkestrasyon araçları

İşte GitHub yıldızlarıyla birlikte en iyi açık kaynak veri orkestrasyon araçlarının bir listesi:

Apache Airflow

Apache Airflow, Yönlendirilmiş Asiklik Grafikleri (DAG'ler) olarak iş akışlarını yazmak, zamanlamak ve izlemek için açık kaynaklı bir platformdur. Python tabanlı tasarımı esneklik sunar, web arayüzü ise görselleştirme ve yönetimi kolaylaştırır. Hadoop, Spark ve Kubernetes gibi araçlarla entegre olur, büyük ölçekli iş akışları için ölçeklenebilirlik sağlar.

Temel özellikler:

• İzleme ve hata ayıklama için web arayüzü.
• Görev bağımlılığı yönetimi ile Python tabanlı iş akışı oluşturma.
• Boru hattı yapısı için Yönlendirilmiş Asiklik Grafikleri (DAG'ler).
• Büyük iş yükleri için ölçeklenebilir, dağıtılmış mimari.
• Eklentiler ve operatör kütüphaneleri.

Dagster

Dagster, veri boru hatlarını yönetmek için açık kaynaklı bir platformdur ve veri varlıklarına, gözlemlenebilirliğe ve entegrasyona odaklanır. Yeniden kullanılabilir iş akışları ve boru hattı kontrolü için Yazılım Tanımlı Varlıklar (SDA'lar) sunar. Web arayüzü (Dagit), kullanıcıların boru hatlarını görselleştirmesini, hata ayıklamasını ve izlemesini sağlar, bu da ETL, analitik ve makine öğrenimi için uygundur. Yerel ve dağıtılmış yürütme için destek sunar, dağıtım esnekliği sağlar.

Temel özellikler:

• dbt, SQL ve Pandas gibi çerçevelerle entegrasyon.
• Varlık yönetimi ve sürümleme ile veriye duyarlı orkestrasyon.
• Veri kalitesini sağlamak için boru hattı testini destekler.
• Yerel veya dağıtılmış yürütme için modüler mimari.
• Hata ayıklama ve izleme için görsel araçlar.

Mage

Mage, düşük karmaşıklıkla gerçek zamanlı ve toplu veri boru hatlarını oluşturma ve yönetmeye odaklanan açık kaynaklı bir veri entegrasyon aracıdır. Düşük kod arayüzü ve çoklu dil desteği (Python, SQL ve R) çeşitli ekipler için erişilebilir hale getirir. Etkileşimli defter kullanıcı arayüzü ile anında geri bildirim ve sorunsuz test imkanı sunarak geliştirme sürecini kolaylaştırır.

Temel özellikler:

• Pipeline sorunlarını proaktif olarak ele almak için izleme ve uyarılar.
• Python, SQL veya R kullanarak boru hatları oluşturmak için çoklu dil desteği.
• Kodunuzu gerçek zamanlı olarak test etmek ve hata ayıklamak için etkileşimli defterler.
• AWS veya GCP gibi platformlarda Terraform ile boru hatlarını dağıtmak için bulut entegrasyonu.
• Sürüm, bölüm ve katalog boru hattı çıktılarını varlık olarak veri.

Luigi

Luigi, karmaşık veri iş akışlarını oluşturmak ve yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. Spotify tarafından orijinal olarak geliştirilen Luigi, karmaşık bağımlılıklara sahip görevleri orkestra etmede ve toplu süreçlerin verimli yürütülmesini sağlamada uzmandır. Hafif ve genişletilebilir tasarımı, küçük ila orta ölçekli boru hatları için vazgeçilmez bir araç haline getirir.

Temel özellikler:

• Hata işleme ve izleme ile iş akışı yönetimi.
• Görev yürütme sırasını otomatik olarak yönetmek için bağımlılık çözümü.
• En az kodlama ile görev tanımlamayı kolaylaştırmak için Python API'si.
• ETL işleri ve büyük veri iş akışları için toplu işleme.
• Hadoop, Spark ve diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon.

Flyte

Flyte, veri işleme ve makine öğrenimi (ML) alanlarında karmaşık iş akışlarını orkestra etmek için açık kaynaklı, Kubernetes yerli bir platformdur. Ölçeklenebilirlik, tekrarlanabilirlik ve iş birliği için tasarlanmıştır ve üretim için hazır boru hatlarının geliştirilmesini ve yönetimini kolaylaştırır.

Temel özellikler:

• Kubernetes yerli tasarımı
• Esneklik için çeşitli veri ve ML araçlarıyla entegrasyonlar.
• Ortak altyapıda merkezi olmayan geliştirme için çok kiracılılık.
• Hata toleranslı ve yüksek kullanılabilirlikli boru hatları için dinamik yürütme.

Veri orkestrasyon araçlarını değerlendirme

Bu kıyaslama için şirketleri iki temel kritere göre kısa listeye aldık: 

• Çalışan sayısı: LinkedIn profillerinde 30+ çalışan.
• B2B inceleme sitelerindeki varlığı: Kurumsal araçlar için tüm platformlarda 10+ inceleme.

Veri orkestrasyonu nedir?

Veri orkestrasyonu, verilerin sorunsuz hareketi ve tutarlılığından emin olmak için farklı kaynaklar ve sistemler arasında veri iş akışlarını koordine etme, entegre etme ve otomatikleştirme sürecidir. Veri boru hatlarını, dönüşümleri ve bağımlılıkları yöneterek doğru ve zamanında verileri iş bilgileri için sunmayı içerir.

Bir veri orkestrasyon aracı, iş akışı tasarımı, zamanlama, izleme ve hata işleme gibi özellikler sunarak yönetim görevlerini kolaylaştıran bir orkestrasyon araçları kategorisidir. Bu araçlar, veri kalitesini korumaya, manuel müdahaleyi azaltmaya ve veri mühendisleri, analistler ve veri bilimciler arasında iş birliğini desteklemeye yardımcı olur.

Veri orkestrasyonuyla ilgili diğer ilgili kavramları öğrenin:

• BT otomasyonu ve BT orkestrasyonu BT uygulamalarında kullanılan daha geniş araçları öğrenmek için.
• Makine öğrenimi ve veri yönetimi ML ile uygulamalarını öğrenmek için

Verilerinizi orkestra etmek için 4 adım

Veri toplama

Bir müşteri bir kuruluşun hizmeti veya ürünüyle etkileşime girdiğinde, her temas noktası yeni veri oluşturabilir. Oluşturulan veri zamanla silolarda veya silolarda saklanabilir. Silolardaki veri diğer departmanlar tarafından tam olarak erişilebilir değildir ve departmanlar arasında bilgi bariyerleri oluşturur. 

Veri orkestrasyon araçları, çeşitli kaynaklardan gerçek zamanlı verileri otomatik olarak toplar, erişimi merkezileştirir ve veri yönetimi destekler. Kurum genelinde veri sistemlerini birbirine bağlar, gelen verilerin yönetim kurallarına uygun olmasını sağlar, uyumsuz kaynakları engeller.

Veri hazırlama ve dönüşüm

Veri orkestrasyon araçları farklı türde kaynaklardan veri toplar ve bu kaynaklar farklı türde veri içerebilir. Bu durumda, toplanan tüm veriler aynı sistemde kullanılamaz, bu yüzden farklı şekilde ele alınmaları gerekir. Farklı sistemlerden gelen veriler, belirli bir görev içinde çalışmasını sağlamak için uyumlu ve tutarlı bir forma dönüştürülür. Toplanan verilerin özellikleri standartlaştırılmamışsa, orkestrasyon araçları gelen verilerin özelliklerini kontrol eder ve özelliklerini ve değerlerini standartlaştırır.

Örneğin, müşteri adları veri değerlerinden biridir ve tüm adlar dahili standart veri şemasına göre kontrol edilmeli ve dönüştürülmelidir. Ayrıcalıklar varsa, orkestrasyon araçları tarafından kaldırılır.

Veri birleştirme

Toplanan veriler uyumlu ve tutarlı bir forma dönüştürüldükten sonra, orkestrasyon sistemi tüm müşteri profili verileri için tek ve birleşik bir görünüm oluşturur. Gerçek zamanlı müşteri verilerini alır ve müşteri profilinin mevcut durumunu göstermek için verileri güncel tutar.

Web siteleri, uygulamalar ve diğer temas noktaları gibi şirketin tüm kaynaklarından toplanan tüm verileri bir araya getirir.

Etkinleştirme 

Birleştirilmiş profil verileri oluşturulduktan sonra, veri orkestrasyonu bu bilgileri şirketin ekiplerinin günlük olarak kullandığı araçlara erişilebilir hale getirir. Dönüştürülen veriler veri ambarları, veritabanları veya veri gölleri gibi veri depolama sistemlerine gönderilir. Buradan, orkestrasyon araçları verileri tüm ekiplere ve iç sistemlerine erişilebilir hale getirir. Sisteminize veri yüklemeniz gerekmez. 

ETL orkestrasyonu nedir?

ETL orkestrasyonu, extract, transform ve load (ETL) sürecinin koordine edilmiş yönetimidir. Örneğin, ETL orkestrasyonu şunları sağlayabilir:

• Veriler, dönüşüm başlamadan önce kaynak sistemlerden çıkarılır.
• Dönüşümler, yukarı akış boru hatlarının başarıyla tamamlanmasını bekler.
• Yüklemeler başarısız olduğunda otomatik olarak yeniden denemeleri veya uyarıları tetikler.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Veri orkestrasyonu vs ETL orkestrasyonu araçları

Benzerlikler

• Veri işleme: Hem ETL orkestrasyonu hem de veri orkestrasyonu, verileri analiz veya diğer iş amaçları için hazır hale getirmek için veri işlemeyi içerir.
• Otomasyon: Her iki kavram da veri yönetim süreçlerini kolaylaştırmak ve manuel müdahaleyi azaltmak için iş akışlarını otomatikleştirmeye vurgu yapar.
• Veri entegrasyonu: Her ikisi de farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirerek birleşik bir görünüm oluşturmayı amaçlar.

Farklılıklar

• Kapsam: ETL, kaynak sistemlerden veri çıkarma, istenen formata dönüştürme ve hedef sisteme yükleme içeren spesifik bir süreçtir. Veri orkestrasyonu daha geniş bir kapsama sahiptir, ETL süreçlerini içerebilecek ancak daha karmaşık veri boru hatlarını da yönetebilecek veri iş akışlarının koordinasyonunu ve otomasyonunu kapsar.
• Amaç: ETL, veri hareketi ve dönüşümü için öncelikle tasarlanmıştır, veri orkestrasyonu ise ETL ve diğer görevleri içerebilecek çoklu süreçleri veya iş akışlarını orkestra etmeye ve yönetmeye odaklanır.
• Karmaşıklık: Veri orkestrasyonu, birden fazla veri boru hattını içeren karmaşık bağımlılıkları ve iş akışlarını yönetebilir, ETL genellikle bireysel veri akışlarını işler.
• Araçlar: ETL orkestrasyon araçları özellikle ETL görevleri için tasarlanmıştır. Veri orkestrasyon araçları, ETL görevlerinin yanı sıra diğerlerini de içerebilecek karmaşık iş akışlarını orkestra etmek için bir çerçeve sağlar.

FAQs

Modern veri yığını nedir?

"Modern Veri Yığını" (MDS), veri altyapısının temel unsurlarını içeren bulut tabanlı bir veri yönetimi ve analiz yaklaşımıdır, örneğin: 

• Veri altyapısı veri işlemlerini destekleyen mimariyi ifade eder. Snowflake, BigQuery ve Amazon S3 gibi bulut tabanlı platformları ve ölçeklenebilir depolama çözümlerini içerir, bu da verileri merkezileştirmeyi ve kolay ölçeklenebilirlik sağlamayı mümkün kılar.
• Veri kataloğu araçları, veri kümelerini düzenlemek ve belgelemek için kritik bir rol oynar, meta veriler için merkezi bir kaynak sağlar ve kolay veri keşfini sağlar. Bu, veri silolarını önlemek ve ekipler arasında iş birliğini teşvik etmek için önemlidir.
• Veri yönetimi bir organizasyon genelinde veri erişimi, kalitesi ve uyumu için kuralları tanımlar ve veri kullanımına yönelik politikalar, standartlar ve prosedürler belirler. Monte Carlo veya Great Expectations gibi veri gözlemlenebilirliği araçları, veri kalitesini ve soyunu izlemeye yardımcı olabilir.
• Veri mühendisliği verileri analiz için hazırlamak için kullanılan süreçleri ve teknikleri kapsar. Bu, veri entegrasyonu, dönüşümü ve orkestrasyonunu içerir ve Fivetran, dbt ve Apache Airflow gibi araçlarla birlikte gelir. Etkin veri mühendisliği, verilerin tutarlı olmasını ve iş zekası ve analiz için kullanılabilir olmasını sağlar.

MDS'de kullanılan bazı araçlar şunlardır:

• Veri orkestrasyonu araçları MDS'nin çeşitli bileşenlerini birbirine bağlar, verilerin sorunsuz akışını, doğru dönüşümünü ve güvenilir ve otomatik bir şekilde analiz için kullanılabilir olmasını sağlar. 
• Veri entegrasyonu araçları çeşitli kaynaklardan veri çıkarma, yükleme ve dönüştürme için merkezi bir depoya. 
• Veri ambarı araçları büyük ölçekli veri analizini desteklemek için merkezi depolama çözümleridir. 
• İş zekası (BI) ve analitik araçları
• Veri Gözlemlenebilirliği araçları

Veri orkestrasyonunun 7 faydası

Veri orkestrasyonu, veri iş akışlarını otomatikleştirerek ve kolaylaştırarak işletmelerin verilerini nasıl yönettiğini, işlediğini ve kullandığını dönüştürür. Bu, şirketlerin hızlı ve verimli bir şekilde harekete geçirilebilir içgörüler çıkarmasını sağlar. İşte temel faydalar:

1. Verimlilik Artışı

• Tekrarlayan veri görevlerini otomatikleştirir, manuel müdahaleyi azaltır ve hataları en aza indirir.
• Kaynakları serbest bırakır, ekiplerin operasyonel darboğazlar yerine stratejik girişimlere odaklanmasına olanak tanır.

2. İyileştirilmiş Ölçeklenebilirlik

• Büyük ve karmaşık veri kümelerini kolayca işler, organizasyonların performansı tehlikeye atmadan büyümesini sağlar.
• İş ihtiyaçları gelişirken artan veri hacmine ve yeni veri kaynaklarına uyum sağlar.

3. Geliştirilmiş Veri Kalitesi

• Farklı kaynaklardan gelen verileri standartlaştırır, temizler ve doğrular, tutarlılığı ve doğruluğu sağlar.
• Verilerin birleşik bir görünümünü sağlar, siloları ortadan kaldırır ve bilinçli karar verme imkanı sunar.

4. Daha İyi Güvenlik ve Yönetim

• Katı güvenlik protokollerini uygulamak ve uyumu sağlamak için veri yönetimini merkezileştirir.
• Sadece yetkili kullanıcıların hassas verilere erişmesine izin vererek erişim kontrolünü kolaylaştırır.

5. İçgörülere Daha Hızlı Ulaşma

• Verilerin toplanmasından analizine kadar veri akışını kolaylaştırır, harekete geçirilebilir içgörülere erişimi hızlandırır.
• İşletmelerin pazar dinamiklerine hızlı yanıt vermesini ve fırsatları değerlendirmesini sağlar.

6. İyileştirilmiş İş Birliği

• Veri erişimini demokratikleştirir, departmanlardaki ekiplerin paylaşılan veri kümeleri üzerinde sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlar.
• Veri paylaşımını otomatikleştirerek ve BT ekiplerine olan bağımlılığı azaltarak iletişimi ve koordinasyonu artırır.

7. Basitleştirilmiş Bulut Geçişleri

• Kurumsal verilerin bulut ortamlarına en az kesintiyle geçişini kolaylaştırır.
• Veri bütünlüğünü koruyarak ve karmaşıklığı azaltarak kademeli geçişleri destekler.

Daha fazla okuma

Verileri yönetmenize ve orkestra etmenize yardımcı olabilecek orkestrasyon ve otomasyon yazılımları hakkında daha fazlasını keşfedin:

• En İyi 12+ BT Otomasyon Yazılımı: Satıcı Kıyaslama
• 6.000+ İncelemeye Dayalı En İyi 15 AIOps Platformu

Dış kaynaklar

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{imek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{En İyi 15 Veri Orkestrasyon Aracını Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/data-orchestration-tools}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

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

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder