¿Qué es la orquestación de datos? Definición, proceso y beneficios

El enfoque moderno basado en datos conlleva una serie de beneficios. Unas cuantas Los principales incluyen mejores conocimientos, una toma de decisiones más informada y menos dependencia de las conjeturas.  

Sin embargo, pueden ocurrir algunos escenarios indeseables en el proceso de generar, acumular y analizar datos. Uno de esos escenarios involucra datos organizacionales dispersos en múltiples ubicaciones de almacenamiento. En tales casos, los datos de cada departamento a menudo terminan aislados y principalmente inutilizable por otros equipos. Este desplazamiento debilita la gestión y utilización de datos. En última instancia, también evita que los datos empresariales sean los poderoso recurso que puede ser. 

La solución para esto reside en la orquestación de datos. Aprendamos más al respecto. 

¿Qué es la orquestación de datos? 

La orquestación de datos es un proceso automatizado que combina y organiza datos de fuentes de datos dispares. Hace que los datos fragmentados sean más completos, actualizados y confiables. 

El proceso de orquestación de datos no se limita funcionalmente al movimiento de datos. Comprende muchos subprocesos que atienden diferentes requisitos relacionados con los datos, como sincronizar metadatos, activar cargas de datos y realizar controles de calidad. 

Normalización garantiza que todos los datos que se someten a orquestación tengan un formato uniforme. Este enfoque unificado permite a las organizaciones beneficiarse de un flujo de datos ininterrumpido entre los sistemas de almacenamiento y las herramientas de análisis de datos, manteniendo los datos listos para el análisis en tiempo real. 

La orquestación de datos a menudo se confunde con la orquestación de canalización de datos, y los dos términos incluso se usan indistintamente Sin embargo, esto es inexacto, y la diferencia entre los dos no es sólo semántica. 

La orquestación de canalizaciones de datos está más enfocada que la orquestación de datos. Se limita a las tareas relacionadas con la construcción, operación y gestionar una canalización de datos. También es más contextual que la orquestación de datos general, ya que está ligada a la lógica operativa en el núcleo de un proceso específico. Dado que la orquestación de la canalización de datos ejecuta una cadena de eventos interconectados en un específico secuencia, satisface los requisitos de datos únicos que una tubería esta diseñado para cumplir

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¿Cuáles son los beneficios de la orquestación de datos? 

• Mayor eficiencia: Las organizaciones generan una gran cantidad de datos y los procesos manuales son lentos, ineficientes y propensos a errores humanos. Por el contrario, la orquestación de datos crea flujos de trabajo más eficientes a través de la automatización. Esto acelera el procesamiento de datos y minimiza los errores. Además, esto libera al personal de datos para que pueda realizar tareas de mayor valor que impulsen el retorno de la inversión del negocio.

• Escalabilidad: Los volúmenes de datos de una organización se expanden simultáneamente con su crecimiento y las plataformas de orquestación de datos están diseñadas para escalar fácilmente. Se adaptan a datos cada vez mayores y flujos de trabajo más complejos, manteniéndose al día con un negocio sin ningún cambio en el rendimiento.

• Ahorro de tiempo: A través de la accesibilidad en tiempo real, la orquestación de datos garantiza que los analistas siempre estén trabajando con los datos más actualizados. No tienen que preocuparse por cuellos de botella, retrasos operativos o el tiempo que podría llevar la integración y preparación de datos.

• Eliminación de silos de datos: Silos de datos son inevitables durante acontecimientos que desencadenan una reestructuración importante. Por ejemplo, las fusiones y adquisiciones pueden dar lugar a una afluencia de datos organizacionales y de clientes. Sin embargo, los silos también pueden resultar fácilmente de las operaciones comerciales habituales, normalmente cuando no se priorizan la colaboración, el acceso y la interoperabilidad. Una empresa debe abordar los silos de datos si quiere aprovecharlos al máximo. La orquestación de datos crea de manera efectiva una única fuente de verdad y, al mismo tiempo, elimina los silos de datos y la necesidad de migración manual.

• Cumplimiento y Gobernanza: Centralizar diferentes fuentes de datos facilita el cumplimiento al brindar a las empresas una comprensión profunda de sus datos y su alcance. Pueden monitorear el flujo de datos de varios medios, documentar y demostrar fuentes de datos según sea necesario y garantizar que los datos se procesen correctamente. La centralización también facilita que una empresa implemente su marco de gobierno de datos de manera uniforme.

Orquestación de datos frente a ETL 

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Extraer, transformar, cargar (ETL) Su objetivo principal es extraer datos de una fuente específica, transformarlos al formato necesario y luego cargarlos en un sistema. Generalmente, este destino o sistema de destino es un almacén de datos.

La orquestación de datos implica procesos ETL, pero su funcionalidad se extiende más allá de la extracción, transformación y carga. También tiene un aspecto de gestión de datos, ya que coordina flujos de trabajo de datos complejos que involucran múltiples sistemas y plataformas. 

• Flexibilidad

El ETL tradicional no es inherentemente flexible. Cualquier flexibilidad en sus procesos resulta del uso de un enfoque de diseño modular o herramientas sin código. Sin estos elementos, ETL implica flujos de trabajo rígidamente estructurados diseñados para sistemas de origen y destino específicos. Los cambios en estas fuentes o estructuras de datos subyacentes requieren ajustes extensos en un proceso ETL manual.

La orquestación de datos es inherentemente una solución más flexible para manejar las necesidades de datos cambiantes. Admite flujos de trabajo dinámicos que se adaptan rápidamente a los requisitos y fuentes de datos en evolución. Esta capacidad también permite a una organización implementar un procesamiento de datos ágil.

• Tratamiento

ETL tradicional procesa datos en lotes. Prepara, transforma y mueve los datos periódicamente a intervalos especificados por el usuario. Es más adecuado para casos de uso que no necesitan procesamiento en tiempo real.

Por otro lado, la orquestación de datos funciona en tiempo real para garantizar un flujo de datos inmediato y un análisis rápido. Esto lo hace especialmente útil cuando el tiempo es esencial y es imprescindible un acceso rápido a la información.

• Integración:

Si bien ETL puede integrarse con diferentes fuentes y objetivos de datos, las nuevas integraciones requieren un desarrollo personalizado. También se limita a formatos de datos estructurados o relacionales.

La orquestación de datos proporciona capacidades de integración más amplias y maneja datos tanto estructurados como no estructurados. Conecta fácilmente sistemas locales y heredados, soluciones en la nube y diversas fuentes de datos.

• Global

La orquestación de datos ofrece una escalabilidad impresionante, ya que puede manejar fácilmente el crecimiento de datos y fuentes nuevas y dispares.

El procesamiento por lotes de ETL puede obstaculizar la escalabilidad, lo que genera cuellos de botella en el rendimiento ante demandas crecientes.

Cómo funciona la orquestación de datos: el proceso 

• Ingestión de datos: El proceso de orquestación de datos comienza con la recopilación de datos. Las herramientas recopilan datos de diferentes fuentes y los incorporan al sistema de orquestación para su procesamiento adicional. 

• Transformación de datos: Una vez ingeridos los datos, estos sufren transformaciones que los limpian, normalizan y enriquecen. Las tareas comunes durante esta etapa incluyen la deduplicación, las conversiones de formatos de datos y la implementación de reglas comerciales para mejorar la coherencia de los datos. 

• Integración de Datos: Las integraciones con otras fuentes de datos convierten los datos transformados en un conjunto de datos unificado y cohesivo. Esta etapa puede implicar fusionar datos de diferentes fuentes o conciliar cualquier información contradictoria. 

• Activación de datos: Durante la última etapa de la orquestación de datos, los datos procesados ​​se entregan al destino deseado, listos para ser operativos. Este destino suele ser una plataforma de análisis. 

¿Cuáles son los desafíos en la orquestación de datos? 

• Seguridad: Proteger los datos durante todo el proceso de orquestación requiere un esfuerzo considerable, principalmente para cifrar los datos en tránsito y en reposo y gestionar de manera competente los controles de acceso. También puede resultar complicado gestionar los derechos de acceso para que solo el personal autorizado pueda acceder a los datos confidenciales, especialmente en organizaciones grandes. 

• Dificultades operativas: La orquestación de datos implica la organización detallada y la coordinación de diversas tareas dentro de flujos de trabajo complejos. Estas tareas a menudo dependen unas de otras, lo que crea una red de interdependencias que puede resultar difícil de gestionar, especialmente en entornos de gran escala. Las organizaciones necesitan implementar sistemas integrales para identificar, registrar y recuperarse de los errores que puedan ocurrir dentro de estas canalizaciones de datos. La falta de disponibilidad de estos sistemas puede provocar una posible pérdida o corrupción de datos. 

• Retos de Integración: Cuando existe una amplia gama de fuentes y plataformas de datos, las discrepancias en sus protocolos pueden complicar la integración, haciéndola técnicamente exigente y lenta. 

• Manejo de costos: Implementar y mantener un sistema de orquestación de datos puede suponer una inversión considerable. Las organizaciones deben equilibrar los beneficios de la eficiencia y la automatización con los costos involucrados, especialmente cuando surgen preocupaciones presupuestarias. 

• Gestión del cambio: Los requisitos comerciales en evolución requieren optimización y actualizaciones continuas para la orquestación y los flujos de trabajo de datos. Estas tareas requieren la colaboración entre los equipos de datos y las partes interesadas del negocio. La gestión de la procedencia de los datos también es una preocupación, ya que las organizaciones deben mantener el linaje de los datos y rastrear el historial de transformación de cada dato para garantizar la responsabilidad y la transparencia. 

¿Cómo ayudan las herramientas de orquestación de datos? 

Las herramientas de orquestación de datos abordan los desafíos mencionados anteriormente y simplifican la orquestación a través de una variedad de características y capacidades, a menudo aprovechando la Inteligencia Artificial (IA) para hacerlo. 

• Gestión automatizada del flujo de trabajo: estas herramientas proporcionan interfaces intuitivas para diseñar, programar y gestionar flujos de trabajo de datos. Automatizan tareas repetitivas, reduciendo el esfuerzo manual y minimizando errores. 

• Global: Las herramientas modernas de orquestación de datos están diseñadas para escalar y manejan fácilmente grandes volúmenes de datos y flujos de trabajo complejos. Aprovechan la infraestructura de la nube para proporcionar escalabilidad elástica, adaptándose a las necesidades cambiantes de los datos. 

• Capacidades de integración: Estas herramientas ofrecen amplias opciones de integración, conectándose con una amplia variedad de fuentes de datos, servicios en la nube y aplicaciones. Esta flexibilidad garantiza un flujo de datos fluido en toda la organización. 

• Procesamiento en tiempo real: Muchas herramientas de orquestación admiten el procesamiento de datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones responder rápidamente a las condiciones cambiantes de los datos y obtener información inmediata. 

• Gestión de la calidad de los datos: Las herramientas avanzadas de orquestación de datos incluyen funciones para limpieza de datos, validación y enriquecimiento, minimizando los problemas de datos y garantizando la coherencia en todo el flujo de trabajo. 

• Monitoreo y alerta: Estas herramientas brindan capacidades sólidas de monitoreo y alerta, lo que permite a las organizaciones rastrear los flujos de trabajo de datos en tiempo real, identificar problemas y recibir notificaciones cuando ocurren anomalías. 

• Seguridad y cumplimiento: Las herramientas de orquestación de datos incorporan medidas de seguridad como cifrado, controles de acceso y auditoría para proteger datos confidenciales y garantizar el cumplimiento de las regulaciones. 

Estas herramientas ofrecen más que funciones básicas: están repletas de funciones avanzadas de análisis e informes. Esto ayuda a las organizaciones a profundizar en sus procesos de datos, identificando cuellos de botella y áreas de mejora. Algunos incluso utilizan el aprendizaje automático para mejorar y predecir el rendimiento del flujo de trabajo.  

Además, con soporte para entornos híbridos y de múltiples nubes, las organizaciones pueden administrar datos en varias configuraciones de infraestructura, lo que les brinda mayor flexibilidad y resiliencia.

Resumiendo

En resumen, la orquestación de datos es esencial para las estrategias modernas de gestión de datos y su importancia solo crecerá a medida que aumenten los volúmenes y la complejidad de los datos. Las empresas con un marco sólido de orquestación de datos estarán mejor equipadas para utilizar sus datos estratégicamente y seguir siendo competitivas en un mercado en rápida evolución. Si bien la implementación de la orquestación de datos conlleva desafíos, las ventajas los superan con creces. Con las herramientas y el enfoque adecuados, las empresas pueden utilizar plenamente sus datos, impulsando la innovación y logrando objetivos comerciales.  

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