En İyi 15 Veri Orkestrasyon Aracını Karşılaştırın

Veri orkestrasyon araçları şunları içerir:

• Açık kaynak araçlar, esneklik ve topluluk odaklı geliştirme sunar, en iyi örneklerle:
  • Apache Airflow
  • Luigi
• Ticari araçlar, ek destek, özellikler ve kurumsal düzeyde ölçeklenebilirlik sağlar, aşağıdaki gibi en iyi araçlarla:
  • 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.

Öne çıkan kurumsal veri orkestrasyon araçları

Öne çıkan açık kaynak ve kurumsal veri araçları aşağıda grafikte gösterilmiştir:

Bu araçları nasıl öne çıkardığımızı keşfedin.

Aşağıdaki özellikler B2B inceleme platformlarına dayanmaktadır.

1. Stonebranch

Stonebranch UAC, veri pipeline'larını verimli bir şekilde orkestre eden ve hibrit BT ortamlarında gerçek zamanlı veri akışı sağlayan merkezi bir servis orkestrasyon ve otomasyon platformu (SOAP)dur. Stonebranch UAC şunları sunar:

• Sürükle-bırak iş akışı tasarımcısı, iş akışı oluşturma ve yönetimini basitleştirir.
• Yerleşik yönetilen dosya transferi, güvenli, şifreli ve hataya dayanıklı veri hareketi sağlar.
• Önceden oluşturulmuş entegrasyonlar, Hadoop, Snowflake, Kubernetes ve daha fazlasıyla bağlantı kurar.
• Yaşam döngüsü yönetimi, sürümleme ve Dev/Test/Prod yükseltmesi ile pipeline'ları kod olarak destekler.

Artılar

• 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, kullanıcılara diğer platformlardan geçiş yapma ve AWS gibi ortamlarda uygulama kurma konusunda yardımcı olur.

Eksiler

• Kullanıcılar, çok katmanlı iç içe iş akışlarının tek bir diyagramda gösterimini yetersiz bulmakta, bu da birbirine bağlı süreçlerin görselleştirilmesini zorlaştırmaktadır.
• Ürünün kimlik doğrulama yöntemleri temel kimlik doğrulama ile sınırlıdır, bazı kullanıcılar bunun güncelliğini yitirdiğini düşünmektedir ve hata mesajları çok genel olarak değerlendirilmekte, bu da müşteri desteğine bağımlılığa yol açmaktadır.

2. RunMyJobs

RunMyJobs, bulut tabanlı uygulamalardan eski sistemlere kadar farklı platformlar arasında iş akışlarını otomatikleştirerek ve veri transferlerini koordine ederek BT operasyonlarını basitleştirir. RunMyJobs, ETL pipeline orkestrasyonunu basitleştirerek ve büyük hacimli verileri verimli bir 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 kendi kendini güncelleyen ajanlar, sunucuları yönetmek ve script çalıştırmak için
• Aşağıdakiler gibi entegrasyonlar:
  • SAP Datasphere bağlayıcısı, IBP optimizasyonu gibi görevler için veri hazırlığını orkestre eder
  • Databricks entegrasyonu, ETL iş akışlarına gelişmiş analitik adımları eklemek için
  • Oracle Fusion ve SAP Analytics Cloud, kurumsal çapta veri akışını ve raporlama otomasyonunu desteklemek için.
  • Yerel OpenVMS ajanı, eski toplu işleri bulut tabanlı iş akışlarına entegre etmek için

Artılar

• RunMyJobs, kullanıcı dostu bir 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 etmektedir.
• RunMyJobs, karmaşık iş akışlarının otomasyonu, ITIL ve ISO20000 ile uyumluluğu ve yük dengeleme ile paralel işleri çalıştırma yeteneği nedeniyle övülmektedir.

Eksiler

• Kullanıcılar, manuel yaz saati değişiklikleri ve olay yönetimi araçlarıyla karmaşık entegrasyon konusunda sorunlar bildirmektedir.
• Kullanıcılar, özellikle pratik örneklerle birlikte daha iyi dokümantasyon ihtiyacını ifade etmektedir.

Aşağıdaki görsel, RunMyJobs'un şirket içi ortamlar, işletim sistemi görevleri, API adaptörleri ve bulut hizmet sağlayıcıları arasında entegrasyon sağlayarak çeşitli veri akışlarını ve sistem aktivitelerini nasıl koordine edip entegre edebileceğini göstermektedir:

3. ActiveBatch

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

• Önceden oluşturulmuş bağlayıcılar, Informatica PowerCenter, SAP Crystal Reports, IBM DataStage, Hadoop ve daha fazlası için.
• Low-code/no-code arayüzü, bulut, şirket içi ve hibrit ortamları kapsayan karmaşık iş akışları tasarlamak için.
• Otomatik düzeltme, özelleştirilebilir uyarılar ve proaktif SLA izleme.
• Uçtan uca ETL orkestrasyonu ve gerçek zamanlı zamanlama, izleme ve uyarı ile veri pipeline'ı yönetimi .
• Eski sistem entegrasyonu, OpenVMS dahil, toplu işlerin merkezi kontrol ve görünürlükle modern, platformlar arası veri iş akışlarına dahil edilmesini sağlar.

Artılar

• 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 etmektedir.

Eksiler

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

4. Fortra's JAMS

Fortra's JAMS, merkezi iş yükü otomasyonu ve iş zamanlaması yoluyla operasyonları kolaylaştırarak sistemler ve uygulamalar arasında veri işlemeyi birleştirmeye yardımcı olur. Şunları sunar:

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

Artılar

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

Eksiler

Arama işlevselliği: JAMS'deki arama yetenekleri yetersiz olarak bildirilmekte, kullanıcıların basit bir arama işlevi yerine görevler için veritabanı sorguları yapmasını gerektirmektedir.

5. Azure data factory

Azure Data Factory, SQL, Hadoop ve REST API'leri gibi hizmetler için yerel destekle, şirket içi ve bulut sistemlerinden verileri entegre ederek ölçeklenebilir ETL ve ELT süreçleri sağlar.

Azure Data Factory kullanıcılara şunları yapma imkanı verir:

• Veri pipeline'ları tasarlama
• Veri dönüşümleri 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.

Artılar

• Azure Data Factory, çeşitli kaynak türlerinden veri kopyalamaya, SSIS ve SSMS paketlerini çalıştırmaya olanak tanıyarak kullanımı kolay bir ETL ve ELT aracı haline gelir.
• Azure Data Factory, pipeline oluşturmak için sürükle-bırak işlevselliği, platformlar arası otomasyon ve çeşitli sunucular için geniş bağlayıcı yelpazesi ile kullanıcı dostudur.
• Kullanıcılar, kullanıcı arayüzünü, sık özellik güncellemelerini, otomasyon yeteneklerini ve kod olmadan karmaşık ETL pipeline'ları oluşturma becerisini takdir etmektedir.

Eksiler

• Kullanıcılar, Azure Data Factory'de karmaşık JSON'u düzleştirmeyi ve iç içe öznitelikleri eşlemeyi zor bulmaktadır.
• Bazı kullanıcılar Azure Data Factory'de aşağıdaki gibi sınırlamalar bildirmiştir:
  • Açık nedenleri olmayan hatalar
  • Azure dışı hizmetlerle entegrasyonda zorluk
  • Pipeline'ları ortamlar arasında taşımada esneklik eksikliği.
• Birçok kullanıcı Azure Data Factory'nin kullanılabilirliğiyle ilgili aşağıdaki sorunları belirtmiştir:
  • Dik bir öğrenme eğrisi
  • Kafa karıştırıcı kullanıcı arayüzü
  • Sezgisel olmayan hata bildirimleri
  • Güncelliğini yitirmiş dokümantasyon.

Azure Data Factory'den alınan bu görüntü, belirli bir zaman aralığında tetiklenen pipeline çalışmalarını izleme yeteneğini göstermektedir. Kullanıcılar, pipeline aktivitelerini yönetmek ve takip etmek için zaman aralığını ayarlayabilir ve duruma, pipeline adına veya açıklamaya göre filtreleyebilir:

6. Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow, Google Cloud'dan 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 oluşturma ve BigQuery gibi diğer Google Cloud hizmetleriyle entegrasyon.
• Karmaşık veri iş akışlarını orkestre etme, dönüşümler uygulama ve otomatik kaynak sağlama ve izleme ile çeşitli kaynaklardan veri işleme.

Artılar

• Google Dataflow, hem toplu hem de akış halinde kolay veri yükleme, büyük veri işleme ve ayrıca veri taşıma imkanı sunar.
• Kullanıcılar, aşağıdaki nedenlerle geliştirici dostu arayüzünü takdir etmektedir:
  • Özel uygulamalar oluşturma yeteneği
  • Apache Beam framework'üne dayalı API'ler tasarlama.
• Ölçeklenebilirliği, büyük miktarda veriyi hızlı işlemesi ve destek sistemi de kullanıcılar tarafından olumlu şekilde vurgulanmaktadır.

Eksiler

• Kullanıcılar, platformun dokümantasyonunu yetersiz ve öğrenme eğrisini özellikle yeni başlayanlar için dik bulmaktadır.
• Kullanıcılar, üçüncü taraf uygulamalar için sınırlı API'den memnuniyetsizliklerini ifade etmektedir.
• Bazı kullanıcılar Java ve Python SDK'ları arasındaki tutarsız özelliklerden şikayet etmiştir.
• Bazı kullanıcılar için yavaş sistem performansı ve bağlantı sorunları başlıca problemlerdi.

7. Prefect

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

• API ve kullanıcı arayüzü kullanarak iş akışları oluşturma ve yönetme.
• Görevleri orkestre etme, iş yürütmeyi zamanlama ve hataları işleme.
• Veri pipeline'larını sürdürmek için izleme ve uyarı sistemi.

Artılar

• Prefect, basit kurulumu, Python tabanlı tasarımı ve temiz kod yaklaşımıyla takdir edilmektedir.
• Kullanıcılar, Prefect'in çeşitli platformlarda kullanılabilirliğini ve destekleyici topluluğu vurgulamaktadır.
• Ürün, veri pipeline'larının kolay otomasyonunu ve bir pipeline'ın birden fazla sürümünün yönetimini sunar.

Eksiler

• Prefect, veri yönetişim araçlarıyla kapsamlı entegrasyondan ve çok yönlü dil desteğinden yoksundur.
• Kullanıcılar, Prefect'in dokümantasyonunu tutarsız ve sık API değişikliklerini takip etmeyi zor bulmaktadır.
• Bazı kullanıcılar site düzeni değişiklikleri, kuyruk yönetimi ve eşzamanlılık ile paralellik sınırlamaları konusunda zorluk bildirmiştir.

Aşağıdaki görsel Prefect'in yeteneklerini göstermektedir:

8. Rivery

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

Rivery kullanıcıları şunları yapabilir:

• Görevleri görsel bir iş akışına sürükleyip bırakarak veri pipeline'ları oluşturma
• Orkestrasyon sürecini yönetmek için zamanlama, izleme ve uyarı ayarlama
• Farklı platformlar arasında veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme görevlerini otomatikleştirmek için veri kaynakları ve hedefleriyle entegrasyon.

Artılar

• Rivery kullanıcıları, hedef şema yönetimi ve Salesforce veya NetSuite gibi sistemlerden artımlı çıkarma gibi yaygın ETL zorluklarının otomasyonunu takdir etmektedir.
• Ürünün duyarlı ve profesyonel desteği, entegrasyon ve veri pipeline'ları yönetim yetenekleriyle birlikte övülmektedir.
• Kullanıcılar, Rivery'nin kullanıcı arayüzünü sezgisel ve öğrenme eğrisini düz bulmakta, SQL bilgisiyle birkaç saat içinde ölçeklenebilir ETL sistemleri oluşturmaya olanak tanımaktadır.

Eksiler

• Kullanıcılar, Rivery'nin kullanıcı arayüzü nedeniyle birden fazla ortamı ve değişkeni yönetmede zorluklar yaşamış ve küçük hatalarla karşılaşmıştır.
• Ürün, belirli entegrasyonlardan ve API sürümlerini takip etme işlevselliğinden yoksundur.
• Dokümantasyon geliştirilebilir.
• Bazı kullanıcılar süreçler arasındaki bağımlılıkları yönetmede zorluk ifade etmiştir.
• Bazı kullanıcılar, hata mesajlarının kullanıcı dostu olmamasından şikayet etmektedir.

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

9. Keboola

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

Kullanıcılar şunları yapabilir:

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

Artılar

• Keboola, bir dizi bağlayıcı sağlar ve esnek ETL pipeline mimarisine olanak tanır.
• Keboola'nın kurulumu kolaydır ve dönüşümler için birden fazla dil desteği ile altyapıdan bağımsızdır.
• Kullanıcılar, Keboola'nın destek ekibini ve veri güvenliği standartlarını takdir etmektedir.

Eksiler

• Kullanıcılar, Keboola'nın hata mesajlarını belirsiz ve çıkarıcılarını özelleştirme açısından sınırlı bularak aşırı veri indirmelerine yol açtığını belirtmektedir.
• Kullanıcılar sandbox arayüzünü karmaşık bulmaktadır.
• Kullanıcılar, artımlı veri gereksinimlerini karşılamak için iyileştirilmesi gerektiğinden veri pipeline'ı işleme hızını eleştirmektedir.

Aşağıdaki görüntü Keboola platformuna genel bir bakış sunmaktadır:

10. Zapier

Zapier, iş akışı otomasyonu ve yapay zeka orkestrasyonu için tasarlanmış bir platformdur ve kullanıcıların çeşitli uygulamaları birbirine bağlamasını ve operasyonel süreçleri kolaylaştırmasını sağlar. Bu bağlı uygulamalar arasında veri hareketini ve dönüşümünü otomatikleştirerek veri orkestrasyonunu kolaylaştırır ve sofistike, uçtan uca veri pipeline'larının oluşturulmasına olanak tanır.

Zapier'in benzersiz özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Hızlı iş akışı dağıtımı için önceden oluşturulmuş şablonlar.
• Yapay zeka destekli otomasyon ve iş akışlarında yapay zeka ajanları.
• İş akışı oluşturma ve yönetimi için birleşik platform.
• Kolay bağlantı için no-code arayüz.
• Kritik süreç gözetimi için insan döngüde kontrolleri.

Açık kaynak veri orkestrasyon araçları

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

Apache Airflow

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

Temel özellikler:

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

Dagster

Dagster, veri varlıklarına, gözlemlenebilirliğe ve entegrasyona odaklanan, veri pipeline'larını yönetmek için açık kaynaklı bir platformdur. Yeniden kullanılabilir iş akışları ve pipeline kontrolü için Yazılım Tanımlı Varlıklar (SDA'lar) sunar. Web arayüzü (Dagit), kullanıcıların pipeline'ları görselleştirmesine, hata ayıklamasına ve izlemesine olanak tanıyarak ETL, analitik ve makine öğrenimi için uygun hale getirir. Dagster, hem yerel hem de dağıtık yürütmeyi destekleyerek dağıtım esnekliği sunar.

Temel özellikler:

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

Mage

Mage, minimum karmaşıklıkla gerçek zamanlı ve toplu veri pipeline'ları oluşturmaya ve yönetmeye odaklanan açık kaynaklı bir veri entegrasyon aracıdır. Low-code arayüzü ve çoklu dil desteği (Python, SQL ve R), onu çeşitli ekipler için erişilebilir kılar. Mage, anında geri bildirim ve sorunsuz geliştirme için sorunsuz test sunan etkileşimli notebook kullanıcı arayüzü ile öne çıkar.

Temel özellikler:

• Pipeline sorunlarını proaktif olarak ele almak için izleme ve uyarılar.
• Python, SQL veya R kullanarak pipeline'lar oluşturmak için çoklu dil desteği.
• Gerçek zamanlı olarak kodu 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 varlık olarak veri.

Luigi

Luigi, karmaşık veri iş akışlarını oluşturmak ve yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir Python framework'üdür. Başlangıçta Spotify tarafından geliştirilen Luigi, karmaşık bağımlılıklara sahip görevleri orkestre etmede üstündür ve toplu süreçlerin verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar. Luigi'nin hafif ve genişletilebilir tasarımı, onu küçük ve orta ölçekli pipeline'lar için ideal bir araç haline getirir.

Temel özellikler:

• Hata işleme ve izleme ile iş akışı yönetimi.
• Görev yürütme sırasını otomatik olarak yönetmek için bağımlılık çözümleme.
• Minimum kodlama ile görev tanımını basitleştirmek 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) alanındaki karmaşık iş akışlarını orkestre etmek için açık kaynaklı, Kubernetes tabanlı bir platformdur. Ölçeklenebilirlik, tekrarlanabilirlik ve işbirliği için tasarlanmış olup, üretime hazır pipeline'ların geliştirilmesini ve yönetimini basitleştirir.

Temel özellikler:

• Kubernetes tabanlı tasarım
• Esneklik için çeşitli veri ve ML araçlarıyla entegrasyonlar.
• Paylaşılan bir altyapı üzerinde merkezi olmayan geliştirmeyi sağlamak için çoklu kiracı.
• Hata toleranslı ve yüksek kullanılabilirlikli pipeline'ları desteklemek için dinamik yürütme.

Veri orkestrasyon araçlarının elenmesi

Bu kıyaslama için şirketleri iki temel kritere göre öne çıkardık:

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

Veri orkestrasyonu nedir?

Veri orkestrasyonu, sorunsuz veri hareketi ve tutarlılığı sağlamak için farklı kaynaklar ve sistemler arasında veri iş akışlarını koordine etme, entegre etme ve otomatikleştirme sürecidir. İş içgörüleri için doğru ve zamanında veri sunmak amacıyla veri pipeline'larının, dönüşümlerin ve bağımlılıkların yönetilmesini içerir.

Bir veri orkestrasyon aracı, iş akışı tasarımı, zamanlama, izleme ve hata işleme gibi özellikler sağlayarak yönetim görevlerini kolaylaştırmak için orkestrasyon araçları altındaki bir kategoridir. Bu araçlar, veri kalitesini korumaya, manuel müdahaleyi azaltmaya ve veri mühendisleri, analistler ve veri bilimcileri arasındaki işbirliğini desteklemeye yardımcı olur.

Veri orkestrasyonuyla ilgili aşağıdaki gibi diğer ilgili 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

Verinizi orkestre etmek için 4 adım

Veri toplama

Bir müşteri bir kuruluşun hizmeti veya ürünüyle etkileşime girdiğinde, her temas noktası yeni veriler üretebilir. Üretilen veriler silolarda veya silolanmış olarak saklanabilir. Silolanmış veriler 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 yönetişimini destekler. Kuruluş genelindeki veri sistemlerini birbirine bağlayarak gelen verilerin yönetişim kurallarına uymasını sağlar ve uyumsuz kaynakları engeller.

Veri hazırlama ve dönüştürme

Veri orkestrasyon araçları farklı kaynak türlerinden veri toplar ve bu kaynaklar farklı veri türleri içerebilir. Bu durumda, toplanan tüm veriler aynı sistemde kullanılamaz, bu nedenle farklı şekilde ele alınmaları gerekir. Farklı sistemlerden gelen veriler, belirli bir görev dahilinde çalışmasını sağlamak için bir orkestrasyon aracı tarafından uyumlu ve tutarlı bir formata 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 bir standart veri şemasına göre kontrol edilmeli ve dönüştürülmelidir. Aykırı değerler varsa, orkestrasyon araçları tarafından kaldırılır.

Veri birleştirme

Toplanan verileri uyumlu ve tutarlı bir formata dönüştürdükten sonra, orkestrasyon sistemi tüm müşteri profili verilerinin tek ve birleşik bir görünümünü oluşturur. Müşteri verilerini gerçek zamanlı olarak 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.

Aktivasyon

Birleşik profil verileri oluşturulduktan sonra, veri orkestrasyonu bu bilgileri şirket ekipleri tarafından günlük olarak kullanılan araçlara sunar. Dönüştürülen veriler, veri ambarları, veritabanları veya veri gölleri gibi veri depolama sistemlerine gönderilir. Buradan, orkestrasyon araçları verileri tüm ekiplere ve onların dahili sistemlerine sunar. Sisteminize veri yüklemenize gerek yoktur.

ETL orkestrasyonu nedir?

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

• Dönüştürme başlamadan önce verilerin kaynak sistemlerden çıkarılması.
• Dönüşümlerin, upstream pipeline'ların başarıyla tamamlanmasını beklemesi.
• Başarısız yüklemelerin otomatik olarak tekrar denemeleri veya uyarıları tetiklemesi.

Veri orkestrasyonu ve ETL orkestrasyon araçları karşılaştırması

Benzerlikler

• Veri işleme: Hem ETL orkestrasyonu hem de veri orkestrasyonu, verileri analiz veya diğer iş kullanımları 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 verileri entegre etmeye odaklanır.

Farklar

• Kapsam: ETL, kaynaklardan veri çıkarmayı, istenen bir formata dönüştürmeyi ve hedef sisteme yüklemeyi içeren belirli bir süreçtir. Veri orkestrasyonu 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 ETL ve veri doğrulama, temizleme veya birleştirme gibi diğer görevleri içerebilen birden fazla süreci veya iş akışını orkestre etmeye ve yönetmeye odaklanır.
• Karmaşıklık: Veri orkestrasyonu, birden fazla veri pipeline'ını içeren karmaşık bağımlılıkları ve iş akışlarını yönetebilirken, ETL tipik olarak bireysel veri akışlarını yönetir.
• Araçlar: ETL orkestrasyon araçları özellikle ETL görevleri için tasarlanmıştır. Veri orkestrasyon araçları, ETL görevlerini diğerleriyle birlikte içerebilen karmaşık iş akışlarını orkestre etmek için bir framework sağlar.

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

Tercih edilen kaynak olarak ekle

FAQs

Modern veri yığını nedir?

"Modern Veri Yığını" (MDS), aşağıdakiler gibi 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 ölçeklenebilirliğe olanak tanır.
• Veri kataloğu araçları, veri kümelerini düzenlemede ve belgelemede önemli bir rol oynar, meta veriler için merkezi bir kaynak sağlar ve kolay veri keşfini mümkün kılar. Bu, veri silolarını önlemenin ve ekipler arasında işbirliğini teşvik etmenin anahtarıdır.
• Veri yönetişimi, veri kullanımı için politikalar, standartlar ve prosedürler belirleyerek bir kuruluş genelinde veri erişimini, kalitesini ve uyumluluğunu yönetmek için kurallar tanımlar. Monte Carlo veya Great Expectations gibi veri gözlemlenebilirliği araçları, veri kalitesini ve soy takibini izlemeye yardımcı olabilir.
• Veri mühendisliği, verileri analiz için hazırlamak üzere kullanılan süreçleri ve teknikleri kapsar. Bu, Fivetran, dbt ve Apache Airflow gibi araçlarla veri entegrasyonu, dönüşümü ve orkestrasyonunu içerir. Etkili veri mühendisliği, verilerin tutarlı olmasını ve iş zekası ve analitikte kullanıma hazır olmasını sağlar.

MDS'de kullanılan araçlardan bazıları şunlardır:

• Veri orkestrasyon araçları, MDS'nin çeşitli bileşenlerini birbirine bağlayarak verilerin sorunsuz bir şekilde akmasını, doğru şekilde dönüştürülmesini ve güvenilir ve otomatik bir şekilde analiz için 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 zekası (BI) ve analitik araçları, veri keşfi, görselleştirme ve raporlamayı sağlar.
• Veri Gözlemlenebilirliği araçları, veri kalitesini, soy takibini ve doğruluğunu izleyebilir ve sağlayabilir.

Veri orkestrasyonunun 7 faydası

Veri orkestrasyonu, veri iş akışlarını otomatikleştirerek ve kolaylaştırarak işletmelerin verilerini yönetme, işleme ve kullanma şeklini dönüştürür. Bu, şirketlerin hızlı ve verimli bir şekilde eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmesini sağlar. İşte başlıca faydalar:

1. Artan Verimlilik

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

2. Gelişmiş Ölçeklenebilirlik

• Büyük ve karmaşık veri kümelerini kolaylıkla yönetir, kuruluşların performanstan ödün vermeden büyümesini sağlar.
• İş ihtiyaçları geliştikçe artan veri hacmine ve yeni veri kaynaklarına uyum sağlar.

3. Gelişmiş Veri Kalitesi

• Farklı kaynaklardan gelen verileri standartlaştırır, temizler ve doğrular, tutarlılık ve doğruluk sağlar.
• Birleşik bir veri görünümü sağlar, siloları ortadan kaldırır ve bilinçli karar vermeyi mümkün kılar.

4. Daha İyi Güvenlik ve Yönetişim

• Sıkı güvenlik protokollerini uygulamak ve uyumluluğu sağlamak için veri yönetimini merkezileştirir.
• Yetkili kullanıcıların hassas verileri almasına olanak tanıyarak erişim kontrolünü kolaylaştırır.

5. İçgörülere Daha Hızlı Ulaşma

• Verinin toplamadan analize akışını hızlandırarak eyleme dönüştürülebilir içgörülere erişimi hızlandırır.
• İşletmelerin piyasa dinamiklerine hızla yanıt vermesini ve fırsatları yakalamasını sağlar.

6. Gelişmiş İşbirliği

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

7. Basitleştirilmiş Bulut Geçişleri

• Şirket içi verilerin minimum kesinti ile bulut ortamlarına geçişini kolaylaştırır.
• Veri bütünlüğünü sağlayarak ve karmaşıklığı azaltarak artımlı geçişleri destekler.

Daha fazla bilgi

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

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

Harici 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

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, süreç madenciliği ve BT otomasyonuna odaklanan bir AIMultiple 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