Qu’est-ce que l’orchestration des données ? Définition, processus et avantages

L’approche moderne basée sur les données présente de nombreux avantages. Quelques-uns les principaux incluent de meilleures informations, une prise de décision plus éclairée et moins de recours aux conjectures.  

Cependant, certains scénarios indésirables peuvent se produire le processus de générer, accumuler et analyser des données. Un de ces scénarios implique des données organisationnelles dispersées sur plusieurs emplacements de stockage. Dans de tels cas, les données de chaque service finissent souvent par être cloisonnées et principalement inutilisable par les autres équipes. Ce déplacement affaiblit la gestion et l’utilisation des données. En fin de compte, cela empêche également les données d'entreprise d'être le solide ressource que cela peut être. 

La solution à ce problème réside dans l’orchestration des données. Apprenons-en davantage. 

Qu’est-ce que l’orchestration des données ? 

L'orchestration des données est un processus automatisé qui combine et organise les données provenant de sources de données disparates. Cela rend les données fragmentées plus complètes, à jour et fiables. 

Le processus d'orchestration des données ne se limite pas fonctionnellement au mouvement des données. Il comprend de nombreux sous-processus qui répondent à différentes exigences liées aux données, telles que la synchronisation des métadonnées, le déclenchement du chargement des données et l'exécution de contrôles de qualité. 

Standardisation garantit que toutes les données soumises à l’orchestration sont formatées de manière uniforme. Cette approche unifiée permet aux organisations de bénéficier d'un flux de données ininterrompu entre les systèmes de stockage et les outils d'analyse de données, gardant ainsi les données prêtes pour une analyse en temps réel. 

L'orchestration des données est souvent confondue avec l'orchestration des pipelines de données, et les deux termes sont même utilisés de façon interchangeable. Cependant, ceci est inexact, et la différence entre les deux n’est pas seulement sémantique. 

L’orchestration des pipelines de données est plus ciblée que l’orchestration des données. Il se limite aux tâches liées à la construction, à l'exploitation et à gérer un pipeline de données. C'est également plus contextuel que l'orchestration générale des données puisqu'il est lié à la logique opérationnelle au cœur d'un pipeline spécifique. Puisque l'orchestration du pipeline de données exécute une chaîne d'événements interconnectés dans un séquence, il répond aux exigences de données uniques d'un pipeline est conçu à accomplir.

Quels sont les avantages de l’orchestration des données ? 

• Efficacité accrue: Les organisations génèrent beaucoup de données et les processus manuels sont lents, inefficaces et sujets aux erreurs humaines. En revanche, l’orchestration des données crée des flux de travail plus efficaces grâce à l’automatisation. Cela accélère le traitement des données et minimise les erreurs. De plus, cela permet au personnel chargé des données d'entreprendre des tâches à plus forte valeur ajoutée qui génèrent un retour sur investissement pour l'entreprise.

• Évolutivité: Les volumes de données d'une organisation augmentent parallèlement à sa croissance, et les plateformes d'orchestration de données sont conçues pour évoluer facilement. Ils s'adaptent à des données croissantes et à des flux de travail plus complexes, permettant ainsi de suivre le rythme d'une entreprise sans aucun changement dans les performances.

• Gain de temps: Grâce à l'accessibilité en temps réel, l'orchestration des données garantit que les analystes travaillent toujours avec les données les plus récentes. Ils n'ont pas à se soucier des goulots d'étranglement, des retards opérationnels ou du temps que peuvent prendre l'intégration et la préparation des données.

• Éliminer les silos de données : Silos de données sont inévitables lors d’événements qui déclenchent des restructurations majeures. Par exemple, les fusions et acquisitions peuvent entraîner un afflux de données organisationnelles et clients. Cependant, les silos peuvent aussi facilement résulter d'opérations commerciales régulières, généralement lorsque la collaboration, l'accès et l'interopérabilité ne sont pas prioritaires. Une entreprise doit éliminer les silos de données si elle veut exploiter pleinement ses données. L'orchestration des données crée efficacement une source unique de vérité tout en supprimant les silos de données et le besoin de migration manuelle.

• Conformité et gouvernance : Centraliser différentes sources de données facilite la conformité en donnant aux entreprises une compréhension approfondie de leurs données et de leur portée. Ils peuvent surveiller le flux de données provenant de divers points de vente, documenter et démontrer les sources de données si nécessaire et garantir que les données sont traitées correctement. La centralisation permet également à une entreprise de mettre en œuvre plus facilement et de manière uniforme son cadre de gouvernance des données.

Orchestration des données vs ETL 

• Domaine

Extraire, transformer, charger (ETL) vise principalement à extraire des données d'une source spécifiée, à les transformer dans le format nécessaire, puis à les charger dans un système. Généralement, cette destination ou système cible est un entrepôt de données.

L'orchestration des données implique des processus ETL, mais ses fonctionnalités s'étendent au-delà de l'extraction, de la transformation et du chargement. Il présente également un aspect de gestion des données puisqu'il coordonne des flux de données complexes impliquant plusieurs systèmes et plates-formes. 

• Flexibilité

L'ETL traditionnel n'est pas intrinsèquement flexible. Toute flexibilité dans ses processus résulte de l'utilisation d'une approche de conception modulaire ou d'outils sans code. Sans ces éléments, ETL implique des flux de travail structurés de manière rigide, conçus pour des systèmes source et destination spécifiques. Les modifications apportées à ces sources ou aux structures de données sous-jacentes nécessitent des ajustements approfondis dans un processus ETL manuel.

L'orchestration des données est intrinsèquement une solution plus flexible pour gérer l'évolution des besoins en données. Il prend en charge des flux de travail dynamiques qui s'adaptent rapidement à l'évolution des exigences et des sources de données. Cette capacité permet également à une organisation de mettre en œuvre un traitement de données agile.

• Gestion

L'ETL traditionnel traite les données par lots. Il prépare, transforme et déplace les données périodiquement à des intervalles spécifiés par l'utilisateur. Il est mieux adapté aux cas d'utilisation qui ne nécessitent pas de traitement en temps réel.

D'autre part, l'orchestration des données fonctionne en temps réel pour garantir un flux de données immédiat et des analyses rapides. Cela le rend particulièrement utile lorsque le temps presse et qu’un accès rapide aux informations est indispensable.

• ERP/WMS

Bien qu'ETL puisse s'intégrer à différentes sources et cibles de données, les nouvelles intégrations nécessitent un développement personnalisé. Il est également limité aux formats de données structurés ou relationnels.

L'orchestration des données offre des capacités d'intégration plus larges et gère les données structurées et non structurées. Il connecte facilement les systèmes sur site et existants, les solutions cloud et diverses sources de données.

• Évolutivité

L'orchestration des données offre une évolutivité impressionnante car elle peut facilement gérer la croissance des données et les nouvelles sources disparates.

Le traitement par lots d'ETL peut entraver l'évolutivité, entraînant des goulots d'étranglement en termes de performances face à des demandes croissantes.

Comment fonctionne l'orchestration des données : le processus 

• Ingestion de données: Le processus d'orchestration des données commence par la collecte des données. Les outils collectent des données provenant de différentes sources et les ingèrent dans le système d'orchestration pour un traitement supplémentaire. 

• Transformation des données: Une fois les données ingérées, elles subissent des transformations qui les nettoient, les normalisent et les enrichissent. Les tâches courantes au cours de cette étape incluent la déduplication, les conversions de format de données et la mise en œuvre de règles métier pour améliorer la cohérence des données. 

• Intégration Des Données: Les intégrations avec d'autres sources de données transforment les données transformées en un ensemble de données unifié et cohérent. Cette étape peut impliquer la fusion de données provenant de différentes sources ou le rapprochement de toute information contradictoire. 

• Activation des données: Lors de la dernière étape d’orchestration des données, les données traitées sont livrées vers la destination souhaitée, prêtes à être opérationnalisées. Cette destination est généralement une plateforme d'analyse. 

Quels sont les défis de l’orchestration des données ? 

• Sécurité : La sécurisation des données tout au long du processus d'orchestration nécessite des efforts considérables, principalement pour chiffrer les données en transit et au repos et gérer efficacement les contrôles d'accès. Il peut également s'avérer difficile de gérer les droits d'accès de manière à ce que les données sensibles ne soient accessibles qu'au personnel autorisé, en particulier dans les grandes organisations. 

• Difficultés opérationnelles: L'orchestration des données implique l'organisation détaillée et la coordination de diverses tâches au sein de flux de travail complexes. Ces tâches s'appuient souvent les unes sur les autres, créant un réseau d'interdépendances qui peut être difficile à gérer, en particulier dans les environnements à grande échelle. Les organisations doivent mettre en œuvre des systèmes complets pour identifier, enregistrer et récupérer des erreurs pouvant survenir dans ces pipelines de données. L'indisponibilité de ces systèmes peut entraîner une perte ou une corruption potentielle de données. 

• Défis d'intégration: Lorsqu'il existe un large éventail de sources de données et de plates-formes, les divergences dans leurs protocoles peuvent compliquer l'intégration, la rendant techniquement exigeante et longue. 

• La gestion des coûts: La mise en œuvre et la maintenance d’un système d’orchestration de données peuvent représenter un investissement considérable. Les organisations doivent équilibrer les avantages de l’efficacité et de l’automatisation avec les coûts impliqués, en particulier lorsque des problèmes budgétaires surviennent. 

• La Gestion du changement: L'évolution des exigences commerciales nécessite une optimisation et des mises à jour continues des flux de travail et de l'orchestration des données. Ces tâches nécessitent une collaboration entre les équipes de données et les parties prenantes de l'entreprise. La gestion de la provenance des données est également une préoccupation, car les organisations doivent maintenir la traçabilité des données et retracer l'historique de transformation de chaque élément de données à des fins de responsabilité et de transparence. 

Comment les outils d’orchestration de données vous aident-ils ? 

Les outils d'orchestration de données répondent aux défis mentionnés ci-dessus et simplifient l'orchestration grâce à une gamme de fonctionnalités et de capacités, en tirant souvent parti de l'intelligence artificielle (IA) pour ce faire. 

• Gestion automatisée des flux de travail: Ces outils fournissent des interfaces intuitives pour concevoir, planifier et gérer des flux de données. Ils automatisent les tâches répétitives, réduisant ainsi l'effort manuel et minimisant les erreurs. 

• Évolutivité: Les outils modernes d'orchestration de données sont conçus pour évoluer, gérant facilement de gros volumes de données et des flux de travail complexes. Ils exploitent l’infrastructure cloud pour fournir une évolutivité élastique, s’adaptant à l’évolution des besoins en données. 

• Capacités d'intégration: Ces outils offrent des options d'intégration étendues, se connectant à une grande variété de sources de données, de services cloud et d'applications. Cette flexibilité garantit un flux de données transparent dans toute l’organisation. 

• Traitement en temps réel: De nombreux outils d'orchestration prennent en charge le traitement des données en temps réel, permettant aux organisations de réagir rapidement aux conditions changeantes des données et d'en tirer des informations immédiates. 

• Gestion de la qualité des données: Les outils avancés d'orchestration de données incluent des fonctionnalités pour nettoyage des données, validation et enrichissement, minimisant les problèmes de données et garantissant la cohérence tout au long du flux de travail. 

• Surveillance et alerte: Ces outils offrent de solides capacités de surveillance et d'alerte, permettant aux organisations de suivre les flux de données en temps réel, d'identifier les problèmes et de recevoir des notifications lorsque des anomalies se produisent. 

• Sécurité et conformité: Les outils d'orchestration de données intègrent des mesures de sécurité telles que le cryptage, les contrôles d'accès et l'audit pour protéger les données sensibles et garantir le respect des réglementations. 

Ces outils offrent plus que des fonctions de base : ils regorgent de fonctionnalités avancées d’analyse et de reporting. Cela aide les organisations à approfondir leurs processus de données, en identifiant les goulots d'étranglement et les domaines à améliorer. Certains utilisent même l’apprentissage automatique pour améliorer et prédire les performances des flux de travail.  

De plus, grâce à la prise en charge des environnements multi-cloud et hybrides, les organisations peuvent gérer les données sur diverses configurations d'infrastructure, leur offrant ainsi une plus grande flexibilité et résilience.

En résumé

En résumé, l’orchestration des données est essentielle pour les stratégies modernes de gestion des données, et son importance ne fera que croître à mesure que les volumes et la complexité des données augmentent. Les entreprises disposant d’un cadre d’orchestration de données robuste seront mieux équipées pour utiliser leurs données de manière stratégique, restant ainsi compétitives sur un marché en évolution rapide. Même si la mise en œuvre de l’orchestration des données comporte des défis, les avantages les dépassent de loin. Avec les bons outils et la bonne approche, les entreprises peuvent utiliser pleinement leurs données, stimuler l’innovation et atteindre les objectifs commerciaux.  

En tant que plateforme de gestion de données de bout en bout, Astera permet aux utilisateurs d'orchestrer les tâches de données et d'automatiser les processus de données quotidiens grâce à sa fonction d'orchestration de flux de travail et à son planificateur de tâches intégré. Les transformations et fonctions prédéfinies permettent aux utilisateurs de modifier leurs données selon leurs besoins. Les fonctionnalités de qualité des données de la plateforme permettent aux utilisateurs de s'assurer qu'ils travaillent uniquement avec des données fiables et précises. Après les transformations nécessaires et les mesures de qualité des données, les utilisateurs peuvent exporter les données vers leur plateforme BI préférée pour les visualiser. 

Découvrez comment Astera peut vous aider à orchestrer les pipelines de données. Inscrivez-vous à un essai 14-day gratuit dès aujourd’hui.