En İyi 15 Veri Orkestrasyon Aracını Karşılaştırın

Veri orkestrasyon araçları şunları içerir:

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

Veri pipeline'larınızı ve veri ambarlarınızı orkestre etmeye başlamak için önde gelen veri orkestrasyon araçlarını keşfedin:

Not: WLA, iş yükü otomasyonunun kısaltmasıdır.

Kısa listeye alınan kurumsal veri orkestrasyon araçları

Kısa listeye alınan açık kaynaklı ve kurumsal veri araçları aşağıda gösterilmektedir:

Bu araçları nasıl kısa listeye aldığımızı keşfedin.

Aşağıdaki özellikler B2B inceleme platformlarına dayanmaktadır.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC, hybrid BT ortamlarında gerçek zamanlı veri akışı sağlayarak veri pipeline'larını verimli şekilde orkestre eden merkezi bir hizmet orkestrasyonu ve otomasyon platformudur (SOAP). Stonebranch UAC şunları sunar:

• Sürükle-bırak iş akışı tasarımcısı, iş akışı oluşturma ve yönetimini basitleştirmek için.
• Yerleşik yönetilen dosya aktarımı, güvenli, şifreli ve hataya dayanıklı veri hareketi için.
• Hazır entegrasyonlar; Hadoop, Snowflake, Kubernetes ve daha fazlasıyla bağlantı kurmak için.
• Yaşam döngüsü yönetimi; sürümleme ve Dev/Test/Prod ilerletmesiyle pipeline-as-code'u desteklemek için.

Avantajlar

• Araç sezgisel bir grafik arayüz sağlar ve ekiplerin iş akışlarını yönetmesine, görevleri otomatikleştirmesine ve özel KPI'ları entegre etmesine olanak tanır.
• Stonebranch UAC'nin destek ekibi, kullanıcıların diğer platformlardan geçiş yapmasına ve AWS gibi ortamlarda uygulama kurmasına yardımcı olur.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar, çok katmanlı iç içe iş akışlarının tek bir diyagramda gösterimini yetersiz buluyor; bu da birbirine bağlı süreçlerin görselleştirilmesini zorlaştırıyor.
• Ürünün kimlik doğrulama yöntemleri yalnızca temel kimlik doğrulamayla sınırlıdır; bazı kullanıcılar bunun güncelliğini yitirdiğini düşünüyor. Hata mesajları da çok genel bulunuyor ve bu durum müşteri desteğine bağımlılığa yol açıyor.

2. RunMyJobs

RunMyJobs, farklı platformlar arasında iş akışlarını otomatikleştirerek ve veri aktarımlarını koordine ederek BT operasyonlarını basitleştirir; bulut tabanlı uygulamalardan eski sistemlere kadar. RunMyJobs, ETL pipeline orkestrasyonunu basitleştirerek ve büyük hacimli verileri verimli şekilde işleme sürecini yöneterek ETL iş akışlarını yönetir.

RunMyJobs şunları sunar:

• SaaS mimarisi, kurulum ve bakım ihtiyacını en aza indirir
• Otomatik yük dengeleme özelliği, bulut operasyonlarını yönetir
• Hafif ve kendini güncelleyen ajanlar, sunucuları yönetmek ve script çalıştırmak için
• Entegrasyonlar, örneğin:
  • SAP Datasphere bağlayıcısı; IBP optimizasyonu gibi görevler için veri hazırlığını orkestre etmek için
  • Databricks entegrasyonu, ETL iş akışlarına gelişmiş analitik adımları eklemek için
  • Oracle Fusion ve SAP Analytics Cloud, kurumsal genelinde veri akışını ve raporlama otomasyonunu desteklemek için.
  • Yerel OpenVMS ajanı, eski toplu işleri bulut tabanlı iş akışlarına entegre etmek için

Avantajlar

• RunMyJobs; kullanıcı dostu GUI arayüzü, 24/7 satıcı desteği ve kapsamlı sorun giderme kılavuzları sunar.
• Kullanıcılar; platformlar arası yeteneklerini, iş akışı oluşturmadaki esnekliğini ve MS Orchestrator'dan geçişten bu yana güvenilir çalışma süresini takdir ediyor.
• RunMyJobs; karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmesi, ITIL ve ISO20000 uyumluluğu ve yük dengelemeyle paralel işler çalıştırabilmesi nedeniyle övülüyor.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar; manuel yaz saati değişiklikleri ve olay yönetimi araçlarıyla karmaşık entegrasyon konusunda sorunlar bildiriyor.
• Kullanıcılar, özellikle uygulamalı örneklerle birlikte daha iyi dokümantasyon ihtiyacı olduğunu belirtiyor.

Aşağıdaki görsel; RunMyJobs'ın şirket içi ortamlar, işletim sistemi görevleri, API adaptörleri ve bulut hizmeti sağlayıcıları genelinde entegrasyon sağlayarak çeşitli veri akışlarını ve sistem etkinliklerini nasıl koordine edip entegre ettiğini göstermektedir:

3. ActiveBatch

ActiveBatch, veri akışlarını orkestre etmek ve ETL süreçlerini otomatikleştirmek için gelişmiş iş yükü otomasyonunu destekler ve ERP ile CRM gibi kurumsal sistemlerle güçlü entegrasyon sağlar. Özellikleri şunlardır:

• Hazır bağlayıcılar; Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop ve daha fazlası için.
• Düşük kodlu/kodsuz bir arayüz; bulut, şirket içi ve hybrid ortamları kapsayan karmaşık iş akışları tasarlamak için.
• Otomatik düzeltme, özelleştirilebilir uyarılar ve proaktif SLA izleme.
• Uçtan uca ETL orkestrasyonu ve veri pipeline yönetimi; gerçek zamanlı planlama, izleme ve uyarı ile.
• Eski sistem entegrasyonu, OpenVMS dahil; toplu işlerin merkezi kontrol ve görünürlükle modern, çapraz platform veri iş akışlarına dahil edilmesini sağlar.

Avantajlar

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

Dezavantajlar

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

4. Fortra’s JAMS

Fortra’s JAMS, merkezi iş yükü otomasyonu ve iş planlama yoluyla operasyonları kolaylaştırır, sistemler ve uygulamalar arasında veri işlemeyi birleştirmeye yardımcı olur. Şunları sunar:

• Güvenli Dosya Aktarım Çözümleri; GoAnywhere Execution Method aracılığıyla JAMS, güvenli, şifreli ve güvenilir veri aktarımlarını kolaylaştırmak için GoAnywhere MFT ile entegre olur.
• REST API ve PowerShell modülü; herhangi bir uygulama veya hizmete entegrasyon ve bağlayıcı oluşturmak için API'lerden yararlanır.

Avantajlar

• Merkezi iş yönetimi: JAMS iş yönetimini merkezileştirerek veri işleme için planlama ve otomasyon verimliliğini artırır.

Dezavantajlar

Arama işlevselliği: JAMS'taki arama yeteneklerinin yetersiz olduğu bildiriliyor; kullanıcılar basit bir arama işlevi yerine görevler için veritabanı sorguları yapmak zorunda kalıyor.

5. Azure data factory

Azure Data Factory; şirket içi ve bulut sistemlerden veri entegre ederek ölçeklenebilir ETL ve ELT süreçleri sağlar; SQL, Hadoop ve REST API'ler gibi hizmetler için yerel destek sunar.

Azure Fata Factory kullanıcıların şunları yapmasına olanak tanır:

• Veri pipeline'ları tasarlama
• Veri dönüşümlerini ayarlama
• Azure bulut platformları arasında veri hareketlerini orkestre etme.

Azure Data Factory; iş akışları oluşturmak için görsel bir arayüzün yanı sıra gerçek zamanlı izleme, hata işleme ve kapsamlı entegrasyon seçenekleri sunar.

Avantajlar

• Azure Data Factory; çeşitli kaynak türlerinden veri kopyalamaya, SSIS ve SSMS paketlerini çalıştırmaya olanak tanır; böylece kullanımı kolay bir ETL ve ELT aracıdır.
• Azure Data Factory; pipeline oluşturmak için sürükle-bırak işlevi, platformlar arasında otomasyonu ve çeşitli sunucular için geniş bağlayıcı yelpazesi ile kullanıcı dostudur.
• Kullanıcılar; arayüzü, sık özellik güncellemelerini, otomasyon yeteneklerini ve kod yazmadan karmaşık ETL pipeline'ları oluşturabilmeyi takdir ediyor.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar, Azure Data Factory'de karmaşık JSON'u düzleştirmeyi ve iç içe öznitelikleri eşlemeyi zor buluyor.
• Bazı kullanıcılar Azure Data Factory'de aşağıdakiler gibi kısıtlar bildirdi:
  • Net nedenleri olmayan hatalar
  • Azure dışı hizmetlerle entegrasyonda zorluk
  • Pipeline'ları ortamlar arasında taşımada esneklik eksikliği.
• Birçok kullanıcı Azure Data Factory'nin kullanılabilirliğiyle ilgili aşağıdakiler de dahil sorunlar belirtti:
  • Dik bir öğrenme eğrisi
  • Kafa karıştırıcı kullanıcı arayüzü
  • Sezgisel olmayan hata bildirimleri
  • Güncel olmayan dokümantasyon.

Azure Data Factory'den alınan bu görsel; belirli bir zaman aralığında tetiklenen pipeline çalıştırmalarını izleme yeteneğini göstermektedir. Kullanıcılar; durum, pipeline adı veya notlara göre filtreleme yaparak ve zaman aralığını ayarlayarak pipeline etkinliklerini yönetip izleyebilir:

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 sağlar. Google Dataflow kullanıcıları şunları yapabilir:

• Gerçek zamanlı veri işleme için veri pipeline'ları oluşturabilir ve BigQuery gibi diğer Google Cloud hizmetleriyle entegre edebilir.
• Karmaşık veri iş akışlarını orkestre edebilir, dönüşümler uygulayabilir ve otomatik kaynak sağlama ve izleme ile çeşitli kaynaklardan veri işleyebilir.

Avantajlar

• Google Dataflow; hem toplu hem akış halinde kolay veri yükleme, büyük veri işleme ve ayrıca veri taşıma sunar.
• Kullanıcılar, aşağıdaki nedenlerle geliştirici dostu arayüzünü takdir ediyor:
  • Özel uygulamalar oluşturabilme
  • Apache Beam framework'ünü temel alan API'ler tasarlayabilme.
• Ölçeklenebilirliği, büyük miktarda veriyi hızlı işlemesi ve destek sistemi de kullanıcılar tarafından olumlu şekilde vurgulanıyor.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar platformun dokümantasyonunu yetersiz, öğrenme eğrisini ise özellikle yeni başlayanlar için dik buluyor.
• Kullanıcılar, üçüncü taraf uygulamalar için sınırlı API'den memnuniyetsizlik duyuyor.
• Bazı kullanıcılar Java ve Python SDK'ları arasındaki tutarsız özelliklerden şikâyet etti.
• Bazı kullanıcılar için yavaş sistem performansı ve bağlantı sorunları başlıca problemlerdi.

7. Prefect

Prefect; karmaşık iş akışları 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 planlamak için esnek ve genişletilebilir bir framework sağlar.

• API ve UI kullanarak iş akışları oluşturma ve yönetme.
• Görevleri orkestre etme, iş yürütmeyi planlama ve hataları işleme.
• Veri pipeline'larını korumak için izleme ve uyarı sistemi.

Avantajlar

• Prefect; basit kurulumu, Python'a özgü tasarımı ve temiz kod yaklaşımı nedeniyle takdir ediliyor.
• Kullanıcılar; Prefect'in çeşitli platformlardaki kullanılabilirliğini ve destekleyici topluluğunu vurguluyor.
• Ürün; veri pipeline'larının kolay otomasyonunu ve bir pipeline'ın birden çok sürümünün yönetimini sunar.

Dezavantajlar

• Prefect; veri yönetişimi araçlarıyla kapsamlı entegrasyondan ve çok yönlü dil desteğinden yoksundur.
• Kullanıcılar; Prefect'in dokümantasyonunu tutarsız buluyor ve sık API değişikliklerine ayak uydurmayı zorlaştırıyor.
• Bazı kullanıcılar; site düzeni değişiklikleri, kuyrukları yönetme ve eşzamanlılık ile paralellik kısıtları konusunda zorluk bildirdi.

Aşağıdaki görsel Prefect'in yeteneklerini göstermektedir:

8. Rivery

Rivery; veri pipeline'ları oluşturmak ve yönetmek için tasarlanmış bulut tabanlı bir veri orkestrasyon platformudur. Karmaşık veri iş akışlarını oluşturmak, planlamak ve otomatikleştirmek için görsel bir arayüz sunarak veri entegrasyonu ve ETL'ye odaklanır.

Rivery kullanıcıları şunları yapabilir:

• Görsel bir iş akışına görevleri sürükleyip bırakarak veri pipeline'ları oluşturma
• Orkestrasyon sürecini yönetmek için planlama, izleme ve uyarılar ayarlama
• Farklı platformlarda veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme görevlerini otomatikleştirmek için veri kaynakları ve hedefleriyle entegre olma.

Avantajlar

• Rivery kullanıcıları; hedef şema yönetimi ve Salesforce veya NetSuite gibi sistemlerden artımlı çıkarma gibi yaygın ETL zorluklarının otomasyonunu takdir ediyor.
• Ürünün hızlı ve profesyonel desteği, entegrasyon ve veri pipeline yönetimi yetenekleriyle birlikte övülüyor.
• Kullanıcılar; Rivery'nin kullanıcı arayüzünü sezgisel ve öğrenme eğrisini düz buluyor; SQL bilgisiyle birkaç saat içinde ölçeklenebilir ETL sistemleri oluşturulmasına olanak tanıyor.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar; Rivery'nin arayüzü nedeniyle birden çok ortamı ve değişkeni yönetmede zorluklar yaşadı ve küçük hatalarla karşılaştı.
• Ürün; belirli entegrasyonlardan ve API sürümlerini izleme işlevinden yoksundur.
• Dokümantasyon geliştirilebilir.
• Bazı kullanıcılar süreçler arasındaki bağımlılıkları yönetmede zorluk yaşadı.
• Bazı kullanıcılar; hata mesajlarının kullanıcı dostu olmadığından şikâyet ediyor.

Aşağıdaki video, Rivery'nin bir DataOps yönetim aracı olarak nasıl hizmet verebileceğini gösteriyor:

9. Keboola

Keboola; verileri entegre eden, dönüştüren ve orkestre eden bir veri platformudur. Karmaşık veri iş akışlarının oluşturulmasını basitleştirir ve iş kullanıcıları için veri operasyonlarını kolaylaştırmayı hedefleyerek işleme görevlerini otomatikleştirir.

Kullanıcılar şunları yapabilir:

• Görsel arayüzle veri pipeline'ları oluşturma, planlama ve yönetme
• Esnek planlama, hata işleme ve gerçek zamanlı izleme yoluyla veri iş akışlarını orkestre etme ve ETL süreçlerini otomatikleştirme.

Avantajlar

• Keboola; çeşitli bağlayıcılar sunar ve esnek ETL pipeline mimarisine olanak tanır.
• Keboola'nın kurulumu kolaydır ve dönüşümler için çoklu dil desteğiyle altyapıdan bağımsızdır.
• Kullanıcılar; Keboola'nın destek ekibini ve veri güvenliği standartlarını takdir ediyor.

Dezavantajlar

• Kullanıcılar; Keboola'nın hata mesajlarını belirsiz buluyor ve çıkarıcılarının özelleştirmede sınırlı olduğunu, bunun da aşırı veri indirmeye yol açtığını belirtiyor.
• Kullanıcılar sandbox arayüzünü karmaşık buluyor.
• Kullanıcılar; artımlı veri gereksinimlerini karşılamak için iyileştirilmesi gerektiğinden veri pipeline işleme hızını eleştiriyor.

Aşağıdaki görsel Keboola platformuna genel bir bakış göstermektedir:

10. Zapier

Zapier; iş akışı otomasyonu ve yapay zekâ orkestrasyonu için tasarlanmış, kullanıcıların farklı uygulamaları bağlamasına ve operasyonel süreçleri kolaylaştırmasına olanak tanıyan bir platformdur. Bağlı uygulamalar arasında verilerin hareketini ve dönüşümünü otomatikleştirerek veri orkestrasyonunu kolaylaştırır; böylece gelişmiş, uçtan uca veri pipeline'ları oluşturulabilir.

İşte Zapier'in benzersiz özelliklerinden bazıları:

• Hızlı iş akışı dağıtımı için hazır şablonlar.
• İş akışları içinde yapay zekâ destekli otomasyon ve yapay zekâ ajanları.
• İş akışı oluşturma ve yönetimi için birleşik platform.
• Kolay bağlantı için kodsuz arayüz.
• Kritik süreç gözetimi için döngüde insan kontrolü.

Açık kaynaklı veri orkestrasyon araçları

İşte GitHub yıldızlarına göre en iyi açık kaynaklı veri orkestrasyon araçlarının listesi:

Apache Airflow

Apache Airflow; iş akışlarını Yönlendirilmiş Döngüsüz Graflar (DAG'lar) olarak oluşturmak, planlamak ve izlemek için açık kaynaklı bir platformdur. Python tabanlı tasarımı esneklik sunar; web arayüzü ise görselleştirme ve yönetimi basitleştirir. Airflow; Hadoop, Spark ve Kubernetes gibi araçlarla entegre olur ve büyük ölçekli iş akışları için ölçeklenebilirlik sağlar.

Öne çıkan özellikler:

• İzleme ve hata ayıklama için web arayüzü.
• Görev bağımlılığı yönetimiyle Python tabanlı iş akışı oluşturma.
• Pipeline yapısı için Yönlendirilmiş Döngüsüz Graflar (DAG'lar).
• Büyük iş yükleri için ölçeklenebilir, dağıtık mimari.
• Eklentiler ve operatör kütüphaneleri.

Dagster

Dagster; veri varlıkları, gözlemlenebilirlik ve entegrasyona odaklanarak veri pipeline'larını yönetmek için açık kaynaklı bir platformdur. Yeniden kullanılabilir iş akışları ve pipeline kontrolü için Yazılım Tanımlı Varlıklar (Software-Defined Assets, SDA) sunar. Web arayüzü (Dagit), kullanıcıların pipeline'ları görselleştirmesine, hata ayıklamasına ve izlemesine olanak tanır; bu da onu ETL, analitik ve makine öğrenimi için uygun kılar. Dagster; hem yerel hem dağıtık yürütmeyi destekleyerek dağıtım esnekliği sağlar.

Öne çıkan özellikler:

• dbt, SQL ve Pandas gibi framework'lerle entegrasyon.
• Varlık yönetimi ve sürümleme ile veriye duyarlı orkestrasyon.
• Veri kalitesini sağlamak için pipeline testi desteği.
• Yerel veya dağıtık yürütme için modüler mimari.
• Hata ayıklama ve izleme için görsel araçlar.

Mage

Mage; gerçek zamanlı ve toplu veri pipeline'larını minimum karmaşıklıkla oluşturmaya ve yönetmeye odaklanan açık kaynaklı bir veri entegrasyon aracıdır. Düşük kodlu arayüzü ve çoklu dil desteği (Python, SQL ve R) onu çeşitli ekipler için erişilebilir kılar. Mage; anında geri bildirim ve sorunsuz test sunan etkileşimli notebook arayüzüyle öne çıkar ve geliştirmeyi hızlandırır.

Öne çıkan özellikler:

• Pipeline sorunlarını proaktif olarak ele almak için izleme ve uyarılar.
• Python, SQL veya R kullanarak pipeline oluşturmak için çoklu dil desteği.
• Kodu gerçek zamanlı olarak test etmek ve hata ayıklamak için etkileşimli notebook'lar.
• AWS veya GCP gibi platformlarda Terraform ile pipeline dağıtmak için bulut entegrasyonu.
• Pipeline çıktılarını sürümlemek, bölümlemek ve kataloglamak için veri varlık olarak.

Luigi

Luigi; karmaşık veri iş akışları oluşturmak ve yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir Python framework'üdür. İlk olarak Spotify tarafından geliştirilmiştir; karmaşık bağımlılıklara sahip görevleri orkestre etmede başarılıdır ve toplu süreçlerin verimli yürütülmesini sağlar. Luigi'nin hafif ve genişletilebilir tasarımı, onu küçük ve orta ölçekli pipeline'lar için ideal bir araç yapar.

Öne çıkan özellikler:

• Hata işleme ve izleme ile iş akışı yönetimi.
• Görev yürütme sırasını otomatik yönetmek için bağımlılık çözümleme.
• Minimum kodlama ile görev tanımını basitleştirmek için Python API.
• ETL işleri ve büyük veri iş akışları için toplu işleme.
• Hadoop, Spark ve diğer büyük veri araçlarıyla entegrasyon.

Flyte

Flyte; veri işleme ve makine öğreniminde (ML) karmaşık iş akışlarını orkestre etmek için açık kaynaklı, Kubernetes'e özgü bir platformdur. Ölçeklenebilirlik, tekrarlanabilirlik ve iş birliği için tasarlanmıştır; üretime hazır pipeline'ların geliştirilmesini ve yönetimini basitleştirir.

Öne çıkan özellikler:

• Kubernetes'e özgü tasarım
• Esneklik için çeşitli veri ve ML araçlarıyla entegrasyonlar.
• Paylaşılan bir altyapı üzerinde merkezi olmayan geliştirmeyi sağlamak için çoklu kiracılık.
• Hataya dayanıklı ve yüksek erişilebilirlikli pipeline'ları desteklemek için dinamik yürütme.

Veri orkestrasyon araçlarını tarama

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

• Çalışan sayısı: LinkedIn profillerinde 30+ çalışan.
• B2B inceleme sitelerinde varlık: kurumsal araçlar için tüm platformlarda 10+ inceleme.

Veri orkestrasyonu nedir?

Veri orkestrasyonu; kesintisiz veri hareketi ve tutarlılık sağlamak için farklı kaynaklar ve sistemler arasındaki veri iş akışlarını koordine etme, entegre etme ve otomatikleştirme sürecidir. İş içgörüleri için doğru ve zamanında veri sunmak amacıyla veri pipeline'larını, dönüşümleri ve bağımlılıkları yönetmeyi içerir.

Veri orkestrasyon aracı; iş akışı tasarımı, planlama, izleme ve hata işleme gibi özellikler sunarak yönetim görevlerini kolaylaştırmak için orkestrasyon araçları altında bir kategoridir. Bu araçlar; veri kalitesini korumaya, manuel müdahaleyi azaltmaya ve veri mühendisleri, analistler ile veri bilimcileri arasındaki iş birliğini desteklemeye yardımcı olur.

Veri orkestrasyonuyla ilgili diğer kavramları öğrenin:

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

Verilerinizi orkestre etmek için 4 adım

Veri toplama

Bir müşteri bir kuruluşun hizmeti veya ürünüyle etkileşime geçtiğinde, her temas noktası yeni veri üretebilir. Üretilen veriler silolarda veya silolanmış şekilde saklanabilir. Silolanmış veriler diğer departmanlar tarafından tam olarak erişilebilir değildir ve departmanlar arasında bilgi engelleri oluşturur.

Veri orkestrasyon araçları; çeşitli kaynaklardan gerçek zamanlı verileri otomatik olarak toplar, erişimi merkezileştirir ve veri yönetişimini destekler. Kuruluş genelindeki veri sistemlerini birbirine bağlar; gelen verilerin yönetişim kurallarına uymasını sağlar ve uyumsuz kaynakları engeller.

Veri hazırlama ve dönüştürme

Veri orkestrasyon araçları farklı türdeki kaynaklardan veri toplar ve bu kaynaklar farklı türde veriler içerebilir. Bu durumda toplanan tüm veriler aynı sistemde kullanılamaz; bu nedenle farklı şekilde ele alınmaları gerekir. Farklı sistemlerden gelen veriler, belirli bir görevde çalışmasını sağlamak için bir orkestrasyon aracı tarafından uyumlu ve tutarlı bir biçime 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 bir veri şemasına göre kontrol edilmeli ve dönüştürülmelidir. Aykırı değerler varsa orkestrasyon araçları tarafından kaldırılır.

Veri birleştirme

Toplanan veriler uyumlu ve tutarlı bir biçime dönüştürüldükten sonra orkestrasyon sistemi, tüm müşteri profili verilerinin tek ve birleşik bir görünümünü oluşturur. Müşteri verilerini gerçek zamanlı olarak alır ve müşteri profilinin güncel durumunu göstermek için verileri güncel tutar.

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

Etkinleştirme

Birleşik profil verileri oluşturulduktan sonra veri orkestrasyonu; bu bilgiyi şirket ekiplerinin günlük olarak kullandığı araçlara sunar. Dönüştürülen veriler; veri ambarları, veritabanları veya veri gölleri gibi veri depolama sistemlerine gönderilir. Buradan orkestrasyon araçları verileri tüm ekiplerin ve dahili sistemlerinin kullanımına açar. Verileri kendi sisteminize yüklemenize gerek yoktur.

ETL orkestrasyonu nedir?

ETL orkestrasyonu; çıkarma, dönüştürme ve yükleme (ETL) sürecinin koordineli yönetimidir. Örneğin ETL orkestrasyonu şunları sağlayabilir:

• Dönüştürme başlamadan önce veriler kaynak sistemlerden çıkarılır.
• Dönüşümler, yukarı akıştaki pipeline'ların başarıyla tamamlanmasını bekler.
• Başarısız yüklemeler otomatik olarak yeniden denemeleri veya uyarıları tetikler.

Veri orkestrasyonu ve ETL orkestrasyon araçları

Benzerlikler

• Veri işleme: Hem ETL orkestrasyonu hem veri orkestrasyonu, verileri analiz veya diğer iş amaçları için hazır hale getirmek üzere işlemeyi içerir.
• Otomasyon: Her iki kavram da veri yönetimi süreçlerini kolaylaştırmak ve manuel müdahaleyi azaltmak için iş akışlarını otomatikleştirmeyi vurgular.
• Veri entegrasyonu: Her ikisi de birleşik bir görünüm oluşturmak için farklı kaynaklardan gelen verileri entegre etmeye odaklanır.

Farklar

• Kapsam: ETL; kaynaklardan veri çıkarma, istenen biçime dönüştürme ve hedef sisteme yükleme işlemlerini içeren belirli bir süreçtir. Veri orkestrasyonu ise daha geniş bir kapsama sahiptir; ETL süreçlerini içerebilen ancak daha karmaşık veri pipeline'larını da yönetebilen veri iş akışlarının koordinasyonunu ve otomasyonunu kapsar.
• Amaç: ETL öncelikle veri hareketi ve dönüşümü için tasarlanmıştır; veri orkestrasyonu ise birden çok süreci veya iş akışını orkestre etmeye ve yönetmeye odaklanır. Bu; ETL'nin yanı sıra veri doğrulama, temizleme veya birleştirme gibi diğer görevleri içerebilir.
• Karmaşıklık: Veri orkestrasyonu; birden çok veri pipeline'ını içeren karmaşık bağımlılıkları ve iş akışlarını yönetebilir; ETL ise genellikle tek veri akışlarını işler.
• Araçlar: ETL orkestrasyon araçları özellikle ETL görevleri için tasarlanmıştır. Veri orkestrasyon araçları ise ETL görevlerini diğer görevlerle birlikte içerebilen karmaşık iş akışlarını orkestre etmek için bir framework sağlar.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

FAQs

Modern veri yığını nedir?

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

• Veri altyapısı; veri operasyonlarını destekleyen mimariyi ifade eder. Snowflake, BigQuery ve Amazon S3 gibi bulut tabanlı platformları ve ölçeklenebilir depolama çözümlerini içerir; bunlar verileri merkezileştirmeye ve kolay ölçeklenebilirlik sağlamaya yardımcı olur.
• Veri kataloğu araçları; dataset'leri düzenlemede ve belgelemede önemli rol oynar, meta veriler için merkezi bir kaynak sağlar ve kolay veri keşfini güvence altına alır. Bu; veri silolarını önlemek ve ekipler arası iş birliğini teşvik etmek için kritik önemdedir.
• Veri yönetişimi; veri kullanımı için politikalar, standartlar ve prosedürler belirleyerek kuruluş genelinde veri erişimini, kalitesini ve uyumluluğunu yönetme kurallarını tanımlar. Monte Carlo veya Great Expectations gibi veri gözlemlenebilirliği araçları; veri kalitesini ve kökenini izlemeye yardımcı olabilir.
• Veri mühendisliği; verileri analize hazırlamak için kullanılan süreçleri ve teknikleri kapsar. Buna Fivetran, dbt ve Apache Airflow gibi araçlarla veri entegrasyonu, dönüşümü ve orkestrasyonu dahildir. Etkili veri mühendisliği; verilerin tutarlı olmasını ve iş zekâsı ile analitikte kullanıma hazır olmasını sağlar.

MDS'de kullanılan araçlardan bazıları şunlardır:

• Veri orkestrasyon araçları; MDS'nin çeşitli bileşenlerini birbirine bağlar, verilerin sorunsuz akmasını, doğru şekilde dönüştürülmesini ve güvenilir ve otomatik bir şekilde analize hazır olmasını sağlar.
• Veri entegrasyon araçları; çeşitli kaynaklardan verileri merkezi bir depoya çıkaran, yükleyen ve dönüştüren araçlardır.
• Veri ambarlama araçları; büyük ölçekli veri analizini desteklemek için merkezi depolama çözümleridir.
• İş zekâsı (BI) ve analitik araçları; veri keşfi, görselleştirme ve raporlama sağlar.
• Veri Gözlemlenebilirliği araçları; veri kalitesini, kökenini ve doğruluğunu izleyip güvence altına alabilir.

Veri orkestrasyonunun 7 faydası

Veri orkestrasyonu; veri iş akışlarını otomatikleştirip kolaylaştırarak işletmelerin verilerini yönetme, işleme ve kullanma biçimini dönüştürür. Bu; şirketlerin eyleme dönüştürülebilir içgörüleri hızlı ve verimli şekilde elde etmesini sağlar. İşte başlıca faydalar:

1. Artan Verimlilik

• Tekrarlayan veri görevlerini otomatikleştirir; manuel müdahaleyi azaltır ve hataları en aza indirir.
• Kaynakları serbest bırakır; ekiplerin operasyonel darboğazlar yerine stratejik girişimlere odaklanmasını sağlar.

2. Gelişmiş Ölçeklenebilirlik

• Büyük ve karmaşık dataset'leri kolayca işler; kuruluşların performanstan ödün vermeden büyümesini sağlar.
• İş ihtiyaçları değiştikçe artan veri hacmine ve yeni veri kaynaklarına uyum sağlar.

3. Artırılmış Veri Kalitesi

• Farklı kaynaklardan gelen verileri standartlaştırır, temizler ve doğrular; tutarlılık ve doğruluk sağlar.
• Verilerin birleşik bir görünümünü sunar; siloları ortadan kaldırır ve bilinçli karar vermeyi sağlar.

4. Daha İyi Güvenlik ve Yönetişim

• Sıkı güvenlik protokollerini uygulamak ve uyumluluğu sağlamak için veri yönetimini merkezileştirir.
• Erişim kontrolünü kolaylaştırır; yetkili kullanıcıların hassas verilere erişmesini sağlar.

5. İçgörülere Daha Hızlı Ulaşma

• Toplamadan analize veri akışını kolaylaştırır; eyleme dönüştürülebilir içgörülere erişimi hızlandırır.
• İşletmelerin pazar dinamiklerine hızla yanıt vermesini ve fırsatları değerlendirmesini sağlar.

6. Gelişmiş İş Birliği

• Veri erişimini demokratikleştirir; departmanlar arasındaki ekiplerin paylaşılan dataset'ler üzerinde sorunsuz çalışmasını sağlar.
• Veri paylaşımını otomatikleştirerek ve BT ekiplerine bağımlılığı azaltarak iletişimi ve koordinasyonu geliştirir.

7. Basitleştirilmiş Bulut Geçişleri

• Şirket içi verilerin minimum kesintiyle bulut ortamlarına taşınmasını kolaylaştırır.
• Artımlı geçişleri destekler; veri bütünlüğünü korur ve karmaşıklığı azaltır.

Daha fazla bilgi

Verileri yönetmeye ve orkestre etmeye yardımcı olabilecek orkestrasyon ve otomasyon yazılımları hakkında daha fazlasını keşfedin:

• En İyi BT Otomasyon Yazılımları: Satıcı Karşılaştırması
• En İyi DevOps Otomasyon Araçları: POC Metriklerinin Değerlendirilmesi

Dış kaynaklar

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{simsek2026,
  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}
}

Değişiklik günlüğü

15 güncelleme

202620252024

1. 24 Haz

   Ticari tüm orkestrasyon araçları listesinde ActiveBatch, Stonebranch ile değiştirildi.

2. 16 Mar

   Veri düzenleme araçları listesindeki ActiveBatch, Stonebranch ile değiştirildi.

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

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

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