Was ist Datenorchestrierung? Definition, Prozess und Vorteile

Der moderne datengesteuerte Ansatz bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Ein paar Zu den wichtigsten gehören bessere Einblicke, fundiertere Entscheidungsfindung und weniger Vertrauen in Vermutungen.  

Es können jedoch einige unerwünschte Szenarien auftreten in der Prozess von Generieren, Sammeln und Analysieren von Daten. Ein solches Szenario betrifft Organisationsdaten, die über mehrere Speicherorte verstreut sind. In solchen Fällen landen die Daten jeder Abteilung oft in Silos und weitgehend für andere Teams unbrauchbar. Diese Verlagerung schwächt das Datenmanagement und die Datennutzung. Letztlich verhindert sie auch, dass Geschäftsdaten größte treibende Ressource es sein kann. 

Die Lösung hierfür liegt in der Datenorchestrierung. Lassen Sie uns mehr darüber erfahren. 

Was ist Datenorchestrierung? 

Datenorchestrierung ist ein automatisierter Prozess, der Daten aus unterschiedlichen Datenquellen kombiniert und organisiert. Dadurch werden fragmentierte Daten umfassender, aktueller und zuverlässiger. 

Der Datenorchestrierungsprozess ist funktional nicht auf die Datenbewegung beschränkt. Er umfasst viele Teilprozesse, die sich um verschiedene datenbezogene Anforderungen kümmern – wie etwa das Synchronisieren von Metadaten, das Auslösen von Datenladevorgängen und das Durchführen von Qualitätsprüfungen. 

Standardisierung stellt sicher, dass alle orchestrierten Daten einheitlich formatiert sind. Dieser einheitliche Ansatz ermöglicht es Unternehmen, von einem unterbrechungsfreien Datenfluss zwischen Speichersystemen und Datenanalysetools zu profitieren und so die Daten für die Echtzeitanalyse bereitzuhalten. 

Datenorchestrierung wird oft mit Datenpipeline-Orchestrierung verwechselt, und die beiden Begriffe werden sogar verwendet austauschbar. Dies jedoch ist ungenau, und der Unterschied zwischen den beiden ist nicht nur semantischer Natur. 

Die Datenpipeline-Orchestrierung ist fokussierter als die Datenorchestrierung. Sie beschränkt sich auf die Aufgaben im Zusammenhang mit dem Aufbau, Betrieb und Verwalten einer Datenpipeline. Es ist auch kontextbezogener als die allgemeine Datenorchestrierung, da es an die Betriebslogik im Kern einer bestimmten Pipeline gebunden ist. Da die Datenpipeline-Orchestrierung eine miteinander verbundene Ereigniskette ausführt in einem bestimmten Sequenz, es erfüllt die einzigartigen Datenanforderungen einer Pipeline ist entworfen erfüllen.

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Was sind die Vorteile der Datenorchestrierung? 

• Erhöhte Effizienz: Unternehmen generieren große Datenmengen und manuelle Prozesse sind langsam, ineffizient und anfällig für menschliche Fehler. Im Gegensatz dazu schafft die Datenorchestrierung durch Automatisierung effizientere Arbeitsabläufe. Dies beschleunigt die Datenverarbeitung und minimiert Fehler. Darüber hinaus wird das Datenpersonal frei, um höherwertige Aufgaben zu übernehmen, die den ROI für das Unternehmen steigern.

• Skalierbarkeit: Die Datenmengen eines Unternehmens wachsen parallel zu seinem Wachstum. Datenorchestrierungsplattformen sind so konzipiert, dass sie leicht skalierbar sind. Sie bewältigen zunehmende Datenmengen und komplexere Arbeitsabläufe und halten mit dem Unternehmen Schritt, ohne dass sich die Leistung ändert.

• Zeitersparnis: Durch Echtzeitzugriff sorgt die Datenorchestrierung dafür, dass Analysten immer mit den aktuellsten Daten arbeiten. Sie müssen sich keine Gedanken über Engpässe, Betriebsverzögerungen oder die Zeit machen, die für die Datenintegration und -aufbereitung benötigt wird.

• Beseitigung von Datensilos: Datensilos sind bei Ereignissen, die größere Umstrukturierungen auslösen, unvermeidlich. Fusionen und Übernahmen können beispielsweise zu einem Zustrom von Unternehmens- und Kundendaten führen. Silos können jedoch auch leicht aus dem regulären Geschäftsbetrieb entstehen – typischerweise, wenn Zusammenarbeit, Zugriff und Interoperabilität keine Priorität haben. Ein Unternehmen muss sich mit Datensilos befassen, wenn es seine Daten optimal nutzen möchte. Datenorchestrierung schafft effektiv eine einzige Quelle der Wahrheit und beseitigt Datensilos und die Notwendigkeit einer manuellen Migration.

• Compliance und Governance: Zentralisierung verschiedener Datenquellen erleichtert die Einhaltung von Vorschriften, indem Unternehmen ein umfassendes Verständnis ihrer Daten und ihres Umfangs erhalten. Sie können den Datenfluss aus verschiedenen Quellen überwachen, Datenquellen bei Bedarf dokumentieren und nachweisen und sicherstellen, dass die Daten korrekt verarbeitet werden. Die Zentralisierung erleichtert es einem Unternehmen auch, sein Data-Governance-Framework einheitlich umzusetzen.

Datenorchestrierung vs. ETL 

• Geltungsbereich

Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) zielt in erster Linie darauf ab, Daten aus einer bestimmten Quelle zu extrahieren, sie in das erforderliche Format zu konvertieren und sie dann in ein System zu laden. Im Allgemeinen ist dieses Zielsystem ein Data Warehouse.

Die Datenorchestrierung umfasst ETL-Prozesse, ihre Funktionalität geht jedoch über Extraktion, Transformation und Laden hinaus. Sie hat auch einen Datenverwaltungsaspekt, da sie komplexe Datenworkflows koordiniert, an denen mehrere Systeme und Plattformen beteiligt sind. 

• Flexibilität

Traditionelles ETL ist nicht von Natur aus flexibel. Jede Flexibilität in den Prozessen resultiert aus der Verwendung eines modularen Designansatzes oder von No-Code-Tools. Ohne diese Elemente umfasst ETL starr strukturierte Workflows, die für bestimmte Quell- und Zielsysteme entwickelt wurden. Änderungen an diesen Quellen oder zugrunde liegenden Datenstrukturen erfordern umfangreiche Anpassungen in einem manuellen ETL-Prozess.

Datenorchestrierung ist von Natur aus eine flexiblere Lösung für den Umgang mit sich ändernden Datenanforderungen. Sie unterstützt dynamische Workflows, die sich schnell an sich entwickelnde Datenanforderungen und -quellen anpassen. Diese Funktion ermöglicht es einem Unternehmen auch, eine agile Datenverarbeitung durchzuführen.

• In Bearbeitung

Beim herkömmlichen ETL werden Daten stapelweise verarbeitet. Dabei werden die Daten in regelmäßigen Abständen, die vom Benutzer festgelegt werden, vorbereitet, transformiert und verschoben. Es eignet sich besser für Anwendungsfälle, die keine Echtzeitverarbeitung erfordern.

Andererseits arbeitet die Datenorchestrierung in Echtzeit, um einen sofortigen Datenfluss und schnelle Analysen sicherzustellen. Dies ist besonders nützlich, wenn die Zeit drängt und ein schneller Zugriff auf Erkenntnisse ein Muss ist.

• Integration

ETL kann zwar in verschiedene Datenquellen und -ziele integriert werden, neue Integrationen erfordern jedoch eine benutzerdefinierte Entwicklung. Außerdem ist es auf strukturierte oder relationale Datenformate beschränkt.

Die Datenorchestrierung bietet umfassendere Integrationsmöglichkeiten und verarbeitet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Sie verbindet problemlos lokale und Legacy-Systeme, Cloud-Lösungen und verschiedene Datenquellen.

• Skalierbarkeit

Die Datenorchestrierung bietet eine beeindruckende Skalierbarkeit, da sie Datenwachstum und neue, unterschiedliche Quellen problemlos bewältigen kann.

Die stapelbasierte Verarbeitung von ETL kann die Skalierbarkeit beeinträchtigen und bei steigenden Anforderungen zu Leistungsengpässen führen.

So funktioniert die Datenorchestrierung: Der Prozess 

• Datenaufnahme: Der Datenorchestrierungsprozess beginnt mit der Datenerfassung. Tools sammeln Daten aus verschiedenen Quellen und nehmen sie zur weiteren Verarbeitung in das Orchestrierungssystem auf. 

• Datenumwandlung: Nach der Aufnahme werden die Daten Transformationen unterzogen, die sie bereinigen, normalisieren und anreichern. Zu den üblichen Aufgaben in dieser Phase gehören Deduplizierung, Datenformatkonvertierungen und die Implementierung von Geschäftsregeln zur Verbesserung der Datenkonsistenz. 

• Datenintegration: Durch Integrationen mit anderen Datenquellen werden die transformierten Daten zu einem einheitlichen, zusammenhängenden Datensatz. In dieser Phase können Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt oder widersprüchliche Informationen abgeglichen werden. 

• Datenaktivierung: Während der letzten Phase der Datenorchestrierung werden die verarbeiteten Daten an das gewünschte Ziel übermittelt und sind bereit zur Operationalisierung. Dieses Ziel ist in der Regel eine Analyseplattform. 

Was sind die Herausforderungen bei der Datenorchestrierung? 

• Sicherheit: Die Sicherung von Daten während des gesamten Orchestrierungsprozesses erfordert erheblichen Aufwand, vor allem für die Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand sowie für die effiziente Verwaltung von Zugriffskontrollen. Auch die Verwaltung von Zugriffsrechten, sodass vertrauliche Daten nur autorisiertem Personal zugänglich sind, kann eine Herausforderung sein, insbesondere in großen Organisationen. 

• Operative Schwierigkeiten: Datenorchestrierung umfasst die detaillierte Organisation und Koordination verschiedener Aufgaben innerhalb komplexer Arbeitsabläufe. Diese Aufgaben sind oft voneinander abhängig, wodurch ein Netz von Abhängigkeiten entsteht, dessen Verwaltung insbesondere in großen Umgebungen eine Herausforderung sein kann. Unternehmen müssen umfassende Systeme implementieren, um Fehler, die in diesen Datenpipelines auftreten können, zu identifizieren, aufzuzeichnen und zu beheben. Die Nichtverfügbarkeit dieser Systeme kann zu potenziellem Datenverlust oder -beschädigung führen. 

• Integrationsherausforderungen: Bei einer Vielzahl von Datenquellen und Plattformen können Abweichungen in den Protokollen die Integration erschweren und sie technisch anspruchsvoll und zeitaufwändig machen. 

• Kostenmanagement: Die Implementierung und Wartung eines Datenorchestrierungssystems kann eine erhebliche Investition darstellen. Unternehmen müssen die Vorteile von Effizienz und Automatisierung gegen die damit verbundenen Kosten abwägen, insbesondere wenn Budgetprobleme auftreten. 

• Änderungsmanagement: Sich entwickelnde Geschäftsanforderungen erfordern eine kontinuierliche Optimierung und Aktualisierung von Datenworkflows und -orchestrierung. Diese Aufgaben erfordern die Zusammenarbeit zwischen Datenteams und Geschäftspartnern. Auch die Verwaltung der Datenherkunft ist ein Problem, da Unternehmen die Datenherkunft pflegen und den Transformationsverlauf jedes einzelnen Datenbits nachverfolgen müssen, um Rechenschaftspflicht und Transparenz zu gewährleisten. 

Wie helfen Datenorchestrierungstools? 

Datenorchestrierungstools bewältigen die oben genannten Herausforderungen und vereinfachen die Orchestrierung durch eine Reihe von Funktionen und Fähigkeiten, wobei sie häufig künstliche Intelligenz (KI) nutzen. 

• Automatisiertes Workflow-Management: Diese Tools bieten intuitive Schnittstellen zum Entwerfen, Planen und Verwalten von Daten-Workflows. Sie automatisieren sich wiederholende Aufgaben, reduzieren den manuellen Aufwand und minimieren Fehler. 

• Skalierbarkeit: Moderne Datenorchestrierungstools sind skalierbar und können problemlos große Datenmengen und komplexe Workflows verarbeiten. Sie nutzen die Cloud-Infrastruktur, um eine elastische Skalierbarkeit zu gewährleisten und sich an ändernde Datenanforderungen anzupassen. 

• Integrationsmöglichkeiten: Diese Tools bieten umfangreiche Integrationsoptionen und ermöglichen die Verbindung mit einer Vielzahl von Datenquellen, Cloud-Diensten und Anwendungen. Diese Flexibilität gewährleistet einen nahtlosen Datenfluss im gesamten Unternehmen. 

• Echtzeitverarbeitung: Viele Orchestrierungstools unterstützen die Echtzeit-Datenverarbeitung, sodass Unternehmen schnell auf veränderte Datenbedingungen reagieren und unmittelbare Erkenntnisse gewinnen können. 

• Datenqualitätsmanagement: Erweiterte Datenorchestrierungstools umfassen Funktionen für Datenbereinigung, Validierung und Anreicherung, wodurch Datenprobleme minimiert und Konsistenz im gesamten Workflow sichergestellt werden. 

• Überwachung und Alarmierung: Diese Tools bieten robuste Überwachungs- und Warnfunktionen, mit denen Unternehmen Daten-Workflows in Echtzeit verfolgen, Probleme identifizieren und Benachrichtigungen erhalten können, wenn Anomalien auftreten. 

• Sicherheit und Compliance: Datenorchestrierungstools integrieren Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Auditing, um vertrauliche Daten zu schützen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. 

Diese Tools bieten mehr als nur grundlegende Funktionen – sie sind mit erweiterten Analyse- und Berichtsfunktionen ausgestattet. Dies hilft Unternehmen, tief in ihre Datenprozesse einzutauchen und Engpässe und Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Einige verwenden sogar maschinelles Lernen, um die Workflow-Leistung zu verbessern und vorherzusagen.  

Darüber hinaus können Unternehmen durch die Unterstützung von Multi-Cloud- und Hybridumgebungen Daten über verschiedene Infrastruktur-Setups hinweg verwalten, was ihnen mehr Flexibilität und Ausfallsicherheit verleiht.

Zusammenfassend

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenorchestrierung für moderne Datenmanagementstrategien unverzichtbar ist und ihre Bedeutung mit zunehmenden Datenmengen und -komplexitäten nur noch weiter zunehmen wird. Unternehmen mit einem robusten Datenorchestrierungsrahmen sind besser gerüstet, um ihre Daten strategisch zu nutzen und in einem sich schnell entwickelnden Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Implementierung der Datenorchestrierung bringt zwar Herausforderungen mit sich, die Vorteile überwiegen jedoch bei weitem. Mit den richtigen Werkzeugen und Ansätzen können Unternehmen ihre Daten voll ausschöpfen, Innovationen vorantreiben und Geschäftsziele erreichen.  

Als End-to-End-Datenmanagementplattform Astera ermöglicht es Benutzern, Datenaufgaben zu orchestrieren und alltägliche Datenprozesse durch die Workflow-Orchestrierungsfunktion und den integrierten Job-Scheduler zu automatisieren. Vorgefertigte Transformationen und Funktionen ermöglichen es Benutzern, ihre Daten nach Bedarf zu ändern. Die Datenqualitätsfunktionen der Plattform machen es Benutzern leicht, sicherzustellen, dass sie nur mit zuverlässigen und genauen Daten arbeiten. Nach den erforderlichen Transformationen und Datenqualitätsmaßnahmen können Benutzer Daten zur Visualisierung auf ihre bevorzugte BI-Plattform exportieren. 

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