Aby prosperować w tym szybko rozwijającym się cyfrowym świecie, firmy polegają na danych. Firmy regularnie zbierają różne rodzaje danych, w tym informacje o interakcjach z klientami, sprzedaży, przychodach, danych konkurencji, danych ze stron internetowych itp.
Zarządzanie tymi danymi może być trudnym zadaniem. A jeśli nie zostanie to zrobione dobrze, może spowodować ogromny błąd.
W tym miejscu pojawia się orkiestracja danych.
Orkiestracja danych pomaga efektywnie zarządzać wszystkimi kluczowymi danymi i organizować je.
Pomaga firmom wykorzystać moc danych i uzyskać przewagę konkurencyjną na rynku.
W tym artykule omówię orkiestrację danych i to, jak może ona pomóc Twojej organizacji.
Zaczynajmy!
Spis treści:
Co to jest orkiestracja danych?
Proces wydajnego gromadzenia, przekształcania, integrowania i zarządzania danymi z wielu źródeł jest znany jako orkiestracja danych.
Głównym celem orkiestracji danych jest skuteczne i wydajne usprawnienie danych z różnych źródeł, tak aby firmy mogły jak najlepiej wykorzystać te dane. Jest to kluczowy proces, który ma kluczowe znaczenie we współczesnym świecie napędzanym danymi.
Orkiestracja danych pomaga uzyskać jasny wgląd w działalność, klientów, rynek i konkurencję, co pomaga podejmować świadome decyzje i osiągać pożądane wyniki.
Mówiąc prościej, orkiestracja danych działa jak dyrygent, który odczytuje i gromadzi dane z różnych źródeł danych. Dzięki temu wszystkie dane przedstawiają przegląd wyników Twojej firmy.
Korzyści z orkiestracji danych
Orkiestracja danych oferuje organizacjom kilka korzyści, które wymieniono poniżej.
Poprawia podejmowanie decyzji
Możesz mieć ujednolicony i dobrze zaprezentowany zestaw danych poprzez aranżację danych. Pomaga to w dokonywaniu lepszych wyborów, ponieważ dzięki tej technice można z łatwością interpretować nawet najbardziej przypadkowe i nieodszyfrowane dane.
Lepsza obsługa klienta
Dzięki lepszemu zrozumieniu zachowań, preferencji i opinii klientów możesz lepiej im służyć. Orkiestracja danych pozwoli Ci podjąć ukierunkowane działania, co zapewni lepszą obsługę klienta.
Zwiększona wydajność operacyjna
Orkiestracja danych pomaga zredukować liczbę godzin pracy, które wcześniej poświęcałeś na ręczne zbieranie i ujednolicenie danych. Zmniejsza to wysiłek ręczny, minimalizuje silosy danych oraz usprawnia dane automatycznie i bez wysiłku.
Ekonomiczny
Orkiestracja danych w chmurze oferuje elastyczne opcje przechowywania i przetwarzania. W ten sposób możesz uniknąć dodatkowych opłat i płacić tylko za to, czego potrzebujesz i używasz.
Przewaga konkurencyjna
Wykorzystując wgląd uzyskany dzięki orkiestracji danych, łatwiej jest podejmować lepsze i szybsze decyzje niż konkurencja. Możesz wyprzedzić konkurencję, uwalniając ukryte możliwości i proaktywnie reagując na trendy rynkowe.
Skalowalność
Orkiestracja danych może obsłużyć rosnące obciążenia w miarę wzrostu ilości danych. W związku z tym, gdy Twoja firma się rozwinie, orkiestracja danych dostosuje się do zwyczajowych zmian.
Jak działa orkiestracja danych?
Proces orkiestracji danych obejmuje zarządzanie i koordynację danych w całej organizacji. Obejmuje to zatem zbieranie danych z różnych źródeł, przekształcanie ich w pojedyncze uproszczone dane i automatyzację przepływu pracy.
Orkiestracja danych umożliwia podejmowanie świadomych decyzji biznesowych przy użyciu danych jako przewodnika. Tym samym poprawiając efektywność działania i ułatwiając współpracę między różnymi zespołami i działami Twojej organizacji.
Umożliwia to bezproblemowe przenoszenie, analizę i dostarczanie danych oraz pomaga podejmować świadome decyzje.
Fazy aranżacji danych
Orkiestracja danych to złożony proces, który obejmuje szereg połączonych ze sobą faz. Każda faza ma kluczowe znaczenie dla skutecznego gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych.
Przyjrzyjmy się bliżej każdej z tych faz:
# 1. Gromadzenie danych
Proces aranżacji danych rozpoczyna się od fazy gromadzenia danych. To podstawa całego procesu, w którym dane są zbierane z wielu źródeł. Źródła te mogą być tak różne, jak bazy danych, interfejsy API, aplikacje i pliki zewnętrzne.
Gromadzone dane mogą obejmować dane strukturalne, które mają określony format, oraz dane nieustrukturyzowane, które nie mają wstępnie zdefiniowanego modelu ani formy. Jakość, dokładność i aktualność zebranych na tym etapie danych znacząco wpływa na kolejne etapy orkiestracji danych.
Dlatego tak ważne jest, aby dysponować solidnymi strategiami i narzędziami gromadzenia danych, aby zapewnić gromadzenie odpowiednich danych wysokiej jakości.
#2. Pozyskiwanie danych
Faza pozyskiwania danych obejmuje importowanie i ładowanie zebranych danych do scentralizowanej lokalizacji przechowywania, zazwyczaj hurtowni danych.
Ta centralna lokalizacja działa jak centralny punkt, w którym gromadzą się dane z różnych źródeł. Ta konsolidacja usprawnia zarządzanie i przetwarzanie danych, umożliwiając ich efektywne przetwarzanie i wykorzystywanie.
Aby zapewnić dokładny transfer wszystkich istotnych danych do centralnej lokalizacji przechowywania, konieczne jest, aby proces pozyskiwania danych odbywał się bezproblemowo i bez błędów.
#3. Integracja i transformacja danych
Trzecia faza orkiestracji danych polega na integracji i przekształceniu zebranych danych, aby nadawały się do analizy. Integracja danych pobiera dane z różnych źródeł i łączy je w celu przedstawienia spójnej, znaczącej informacji.
Ten proces ma kluczowe znaczenie dla wyeliminowania silosów danych i zapewnienia dostępności i użyteczności wszystkich danych.
Jeśli chodzi o transformację danych, musisz obsłużyć brakujące wartości, zająć się niespójnościami danych i przekonwertować dane do standardowego formatu w celu ułatwienia analizy. Ten kluczowy proces ułatwia poprawę jakości danych i zwiększa ich przydatność do analizy.
#4. Przechowywanie i zarządzanie danymi
Po zintegrowaniu i przekształceniu danych następna faza polega na przechowywaniu tych danych w odpowiednim systemie przechowywania.
Duże ilości danych mogą wymagać rozproszonych systemów pamięci masowej, podczas gdy dane o dużej szybkości mogą wymagać możliwości przetwarzania w czasie rzeczywistym. Proces zarządzania danymi obejmuje konfigurowanie kontroli dostępu do danych, definiowanie zasad zarządzania danymi i organizowanie danych w celu umożliwienia wydajnej analizy.
Zapewnienie, że dane są bezpiecznie przechowywane, odpowiednio zorganizowane i łatwo dostępne do analizy, ma kluczowe znaczenie na tym etapie.
#5. Przetwarzanie i analiza danych
Przetwarzanie i analiza danych obejmuje wykonywanie przepływów danych w celu wykonywania różnych zadań związanych z przetwarzaniem danych. Zadania te mogą obejmować filtrowanie, sortowanie, agregowanie i łączenie zestawów danych.
W zależności od wymagań biznesowych masz dwie opcje przetwarzania — strumieniowe przetwarzanie w czasie rzeczywistym lub przetwarzanie wsadowe. Po przetworzeniu dane stają się gotowe do analizy z wykorzystaniem różnych platform, takich jak business intelligence, narzędzia do wizualizacji danych czy uczenie maszynowe.
Ten krok ma ogromne znaczenie w wydobywaniu cennych spostrzeżeń z danych i wspieraniu podejmowania decyzji na podstawie danych.
#6. Przenoszenie i dystrybucja danych
W zależności od potrzeb biznesowych może być konieczne przeniesienie danych do różnych systemów w określonych celach.
Przenoszenie danych obejmuje bezpieczne przesyłanie lub replikację danych do partnerów zewnętrznych lub innych systemów w organizacji. Ta faza gwarantuje, że dane są dostępne tam, gdzie ich potrzebujesz, niezależnie od tego, czy są one przeznaczone do dalszego przetwarzania, analizy czy raportowania.
#7. Zarządzanie przepływem pracy
Automatyzacja przepływów pracy ogranicza ręczne interwencje i błędy, zwiększając w ten sposób wydajność danych.
Większość narzędzi do orkiestracji danych oferuje funkcje monitorowania przepływów danych i ułatwiające płynne i wydajne operacje. Ta faza odgrywa kluczową rolę w zagwarantowaniu sprawnego przebiegu całego procesu orkiestracji danych.
#8. Ochrona danych
Aby zapewnić bezpieczeństwo danych, należy ustanowić kontrolę dostępu i mechanizmy uwierzytelniania. Środki te chronią cenne informacje przed nieautoryzowanym dostępem i pomagają zachować zgodność z przepisami dotyczącymi danych i politykami wewnętrznymi.
Zabezpieczając integralność i prywatność danych przez cały cykl ich życia, możesz zachować bezpieczne środowisko dla poufnych informacji. Ta faza ma kluczowe znaczenie dla utrzymania zaufania klientów i zapobiegania złośliwym intencjom.
#9. Monitorowanie i optymalizacja wydajności
Po wdrożeniu procesu orkiestracji danych niezbędne jest monitorowanie przepływów danych i wydajności przetwarzania. Pomaga identyfikować wąskie gardła, problemy z wykorzystaniem zasobów i potencjalne awarie.
Ta faza obejmuje analizę wskaźników wydajności i optymalizację procesów w celu zwiększenia wydajności. To ciągłe monitorowanie i optymalizacja pomagają uczynić proces orkiestracji danych wydajnym i efektywnym.
#10. Informacje zwrotne i ciągłe doskonalenie
Orkiestracja danych to powtarzalny proces. Obejmuje ciągłe zbieranie informacji zwrotnych od analityków danych, interesariuszy i użytkowników biznesowych w celu zidentyfikowania obszarów wymagających ulepszeń i nowych wymagań oraz udoskonalania istniejących przepływów pracy z danymi.
Ta pętla informacji zwrotnych zapewnia ciągłą ewolucję i ulepszanie procesu orkiestracji danych, co pozwala sprostać zmieniającym się potrzebom Twojej firmy.
Przypadki użycia orkiestracji danych
Orkiestracja danych znajduje zastosowanie w różnych branżach w różnych przypadkach użycia.
Handel elektroniczny i handel detaliczny
Orkiestracja danych pomaga branży handlu elektronicznego i handlu detalicznego zarządzać dużymi ilościami danych produktów, informacji o zapasach i interakcji z klientami. Pomaga im również integrować dane ze sklepów internetowych, systemów punktów sprzedaży i platform zarządzania łańcuchem dostaw.
Opieka zdrowotna i nauki przyrodnicze
Orkiestracja danych odgrywa kluczową rolę w branży opieki zdrowotnej i nauk przyrodniczych. Pomaga im bezpiecznie zarządzać, integrować i analizować elektroniczną dokumentację medyczną, dane urządzeń medycznych i badania zasobów. Pomaga również w interoperacyjności danych, udostępnianiu danych pacjentów i postępach w badaniach medycznych.
Sektor finansowy
Usługi finansowe obejmują różnorodne dane finansowe, takie jak rejestry transakcji, dane rynkowe, informacje o klientach itp. W ten sposób, korzystając z orkiestracji danych, organizacje z sektora finansowego mogą usprawnić zarządzanie ryzykiem, wykrywanie oszustw i zgodność z przepisami.
Zasoby ludzkie
Działy HR mogą korzystać z orkiestracji danych w celu konsolidacji i analizowania danych pracowników, wskaźników wydajności i informacji rekrutacyjnych. Pomaga również w zarządzaniu talentami, zaangażowaniu pracowników i planowaniu siły roboczej.
mediów i rozrywki
Sektor mediów i rozrywki obejmuje dystrybucję treści na różnych platformach. Branża medialna może bez wysiłku tworzyć ukierunkowane reklamy, silniki rekomendacji treści i analizować odbiorców poprzez aranżację danych.
Zarządzanie łańcuchem dostaw
Zarządzanie łańcuchem dostaw obejmuje dane od dostawców, operatorów logistycznych i systemy magazynowe. Tutaj orkiestracja danych pomaga zintegrować wszystkie te dane i umożliwia śledzenie produktów w czasie rzeczywistym.
Najlepsze platformy orkiestracji danych
Teraz, gdy masz już pojęcie o orkiestracji danych, porozmawiajmy o najlepszych platformach do orkiestracji danych.
# 1. Flyte
Flyte to wszechstronna platforma do orkiestracji przepływów pracy zaprojektowana w celu bezproblemowego ujednolicenia danych, uczenia maszynowego (ML) i danych analitycznych. Ten oparty na chmurze system do uczenia maszynowego i przetwarzania danych może pomóc w niezawodnym i skutecznym zarządzaniu danymi.
Flyte zawiera open source, programowanie strukturalne i rozwiązanie rozproszone. Umożliwia stosowanie współbieżnych, skalowalnych, łatwych w utrzymaniu przepływów pracy do zadań związanych z uczeniem maszynowym i przetwarzaniem danych.
Jednym z unikalnych aspektów Flyte jest wykorzystanie buforów protokołów jako języka specyfikacji do definiowania tych przepływów pracy i zadań, co czyni go elastycznym i dającym się dostosować rozwiązaniem do różnych potrzeb w zakresie danych.
Kluczowe cechy
- Ułatwia szybkie eksperymentowanie przy użyciu oprogramowania klasy produkcyjnej
- Zaprojektowany z myślą o skalowalności, aby sprostać zmieniającym się obciążeniom i potrzebom w zakresie zasobów
- Umożliwia praktykom danych i naukowcom niezależne tworzenie przepływów pracy przy użyciu zestawu Python SDK
- Zapewnia niezwykle elastyczne przepływy pracy w zakresie danych i uczenia maszynowego z kompleksowym pochodzeniem danych i komponentami wielokrotnego użytku
- Oferuje scentralizowaną platformę do zarządzania cyklem życia przepływów pracy
- Wymaga minimalnych nakładów na konserwację
- Wspierany przez tętniącą życiem społeczność
- Oferuje szereg integracji usprawniających proces opracowywania przepływów pracy
#2. Prefekt
Poznać Prefekt, najnowocześniejsze rozwiązanie do zarządzania przepływem pracy oparte na silniku przepływu pracy Prefect Core typu open source. Dzięki zaawansowanym funkcjom reprezentuje najnowocześniejszą technologię zarządzania przepływami pracy.
Prefect został zaprojektowany specjalnie, aby pomóc Ci w bezproblemowej obsłudze złożonych zadań związanych z danymi, z prostotą i wydajnością jako podstawowymi zasadami. Mając do dyspozycji Prefect, możesz bez wysiłku organizować funkcje Pythona w łatwe do zarządzania jednostki pracy, jednocześnie ciesząc się wszechstronnymi możliwościami monitorowania i koordynacji.
Jedną z niezwykłych cech Prefect jest jego zdolność do tworzenia solidnych i dynamicznych przepływów pracy, co pozwala płynnie dostosowywać się do zmian w ich środowisku. W przypadku wystąpienia jakichkolwiek nieoczekiwanych zdarzeń, Prefect płynnie odzyskuje sprawność, zapewniając bezproblemowe zarządzanie danymi.
Ta zdolność adaptacji sprawia, że Prefect jest idealnym wyborem w sytuacjach, w których elastyczność ma kluczowe znaczenie. Dzięki automatycznym ponawianiu prób, rozproszonemu wykonywaniu, harmonogramowaniu, buforowaniu i nie tylko, Prefect staje się nieocenionym narzędziem zdolnym do sprostania wszelkim wyzwaniom związanym z danymi, jakie możesz napotkać.
Kluczowe cechy
- Automatyzacja zapewniająca obserwowalność i kontrolę w czasie rzeczywistym
- Tętniąca życiem społeczność oferująca wsparcie i dzielenie się wiedzą
- Obszerna dokumentacja do tworzenia zaawansowanych aplikacji danych
- Forum dyskusyjne, na którym można znaleźć odpowiedzi na pytania związane z prefektem
#3. Sterowanie-M
Sterowanie-M to solidne rozwiązanie, które łączy, automatyzuje i koordynuje przepływy pracy aplikacji i danych w lokalnych, prywatnych i publicznych środowiskach chmurowych.
To narzędzie zapewnia terminową i spójną realizację zadań za każdym razem, dzięki czemu jest niezawodnym rozwiązaniem, jeśli wymagasz spójnego i wydajnego zarządzania danymi. Dzięki spójnemu interfejsowi i szerokiej gamie wtyczek użytkownicy mogą łatwo zarządzać wszystkimi swoimi operacjami, w tym przesyłaniem plików, aplikacjami, źródłami danych i infrastrukturą.
Możesz szybko udostępnić Control-M w chmurze, korzystając z przejściowych funkcji usług w chmurze. Dzięki temu jest to wszechstronne i dające się dostosować rozwiązanie do różnych potrzeb w zakresie danych.
Kluczowe cechy
- Zaawansowane możliwości operacyjne dla rozwoju i operacji
- Proaktywne zarządzanie umowami SLA z inteligentną analizą predykcyjną
- Solidne wsparcie dla audytów, zgodności i zarządzania
- Sprawdzona stabilność umożliwiająca skalowanie od dziesiątek do milionów zadań bez przestojów
- Podejście Jobs-as-Code do skalowania współpracy Dev i Ops
- Uproszczone przepływy pracy w środowiskach hybrydowych i wielochmurowych
- Bezpieczne, zintegrowane, inteligentne przenoszenie i widoczność plików
#4. Datacoral
Datacoral jest wiodącym dostawcą kompleksowej infrastruktury danych dla Big Data. Może gromadzić dane z różnych źródeł w czasie rzeczywistym bez ręcznego nakładu pracy. Po zebraniu danych automatycznie porządkuje je w wybranym silniku zapytań.
Po uzyskaniu cennych spostrzeżeń możesz wykorzystać dane do różnych celów i je opublikować. Język jest skoncentrowany na danych, umożliwiając dostęp w czasie rzeczywistym do źródeł danych dla dowolnego silnika zapytań. Służy również jako narzędzie do monitorowania aktualności danych i zapewniania integralności danych, dzięki czemu jest idealnym rozwiązaniem, jeśli potrzebujesz niezawodnego i wydajnego zarządzania danymi.
Kluczowe cechy
- Bezkodowe złącza danych zapewniają bezpieczny i niezawodny dostęp do danych
- Architektura zorientowana na metadane, zapewniająca pełny obraz danych
- Konfigurowalna ekstrakcja danych z pełnym wglądem w świeżość i jakość danych
- Bezpieczna instalacja w Twoim VPC
- Nieszablonowe kontrole jakości danych
- Łączniki CDC dla baz danych, takich jak PostgreSQL i MySQL
- Stworzony do skalowania z uproszczoną platformą do integracji danych i potoków opartych na chmurze
#5. sztylet
sztylet to platforma orkiestracji nowej generacji typu open source do opracowywania, produkcji i monitorowania zasobów danych.
Narzędzie podchodzi do inżynierii danych od podstaw, obejmując cały cykl rozwoju, od wstępnego rozwoju i wdrożenia po bieżące monitorowanie i obserwowalność. Dagster to kompletne i wszechstronne rozwiązanie, jeśli potrzebujesz skutecznego i niezawodnego zarządzania danymi.
Kluczowe cechy
- Zapewnia zintegrowany rodowód i obserwowalność
- Wykorzystuje deklaratywny model programowania w celu łatwiejszego zarządzania przepływem pracy
- Oferuje najlepszą w swojej klasie testowalność dla niezawodnych i dokładnych przepływów pracy
- Dagster Cloud do wdrożeń bezserwerowych lub hybrydowych, natywnych rozgałęzień i gotowych rozwiązań CI/CD
- Integruje się z narzędziami, których już używasz, i można je wdrożyć w Twojej infrastrukturze
Wniosek
Orkiestracja danych to doskonały sposób na usprawnienie i optymalizację całego procesu zarządzania danymi. Upraszcza sposób, w jaki firmy obsługują swoje dane, od ich gromadzenia i przygotowywania po analizę i efektywne wykorzystanie.
Orkiestracja danych umożliwia firmom płynną współpracę z różnymi źródłami danych, aplikacjami i zespołami. W rezultacie doświadczysz szybszego i bardziej precyzyjnego podejmowania decyzji, poprawisz produktywność i poprawisz ogólną wydajność.
Dlatego wybierz dowolne z powyższych narzędzi do orkiestracji danych w oparciu o swoje preferencje i wymagania i czerp z nich korzyści.
Możesz także zapoznać się z niektórymi narzędziami do orkiestracji kontenerów dla DevOps