A abordagem moderna baseada em dados traz uma série de benefícios. Alguns os principais incluem melhores insights, tomada de decisão mais informada e menos dependência de suposições.  

No entanto, alguns cenários indesejáveis ​​podem ocorrer em o processo de gerar, acumular e analisar dados. Um desses cenários envolve dados organizacionais espalhados por vários locais de armazenamento. Nesses casos, os dados de cada departamento muitas vezes acabam isolados e largamente inutilizável por outras equipes. Esse deslocamento enfraquece o gerenciamento e a utilização de dados. Em última análise, também evita que os dados empresariais sejam o poderoso recurso que pode ser. 

A solução para isso está na orquestração de dados. Vamos aprender mais sobre isso. 

O que é Orquestração de Dados? 

A orquestração de dados é um processo automatizado que combina e organiza dados de fontes de dados diferentes. Torna os dados fragmentados mais abrangentes, atualizados e confiáveis. 

O processo de orquestração de dados não está funcionalmente limitado à movimentação de dados. Ele compreende muitos subprocessos que atendem a diferentes requisitos relacionados a dados – como sincronização de metadados, acionamento de carregamentos de dados e execução de verificações de qualidade. 

Padronização garante que todos os dados submetidos à orquestração sejam formatados uniformemente. Esta abordagem unificada permite que as organizações beneficiem de um fluxo de dados ininterrupto entre sistemas de armazenamento e ferramentas de análise de dados, mantendo os dados prontos para análise em tempo real. 

A orquestração de dados é frequentemente confundida com a orquestração de pipeline de dados, e os dois termos são até usados de forma intercambiável. No entanto, isso é impreciso, e a diferença entre os dois não é apenas semântica. 

A orquestração de pipeline de dados é mais focada do que a orquestração de dados. Está limitado às tarefas relacionadas à construção, operação e gerenciando um pipeline de dados. Também é mais contextual do que a orquestração geral de dados, pois está vinculada à lógica operacional no centro de um pipeline específico. Como a orquestração do pipeline de dados executa uma cadeia interconectada de eventos em um específico sequência, ele atende aos requisitos de dados exclusivos que um pipeline é projetado para cumprir.

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Quais são os benefícios da orquestração de dados? 

• Maior eficiência: As organizações geram muitos dados e os processos manuais são lentos, ineficientes e propensos a erros humanos. Por outro lado, a orquestração de dados cria fluxos de trabalho mais eficientes por meio da automação. Isso acelera o processamento de dados e minimiza erros. Além disso, isso libera a equipe de dados para realizar tarefas de maior valor que geram ROI para o negócio.

• Escalabilidade: Os volumes de dados de uma organização se expandem simultaneamente com seu crescimento, e as plataformas de orquestração de dados são projetadas para serem facilmente dimensionadas. Eles acomodam dados crescentes e fluxos de trabalho mais complexos, acompanhando o negócio sem quaisquer alterações no desempenho.

• Economia de tempo: Através da acessibilidade em tempo real, a orquestração de dados garante que os analistas trabalhem sempre com os dados mais atuais. Eles não precisam se preocupar com gargalos, atrasos operacionais ou com o tempo que pode levar para integração e preparação de dados.

• Eliminando Silos de Dados: Silos de dados são inevitáveis ​​durante eventos que desencadeiam grandes reestruturações. Por exemplo, fusões e aquisições podem resultar num influxo de dados organizacionais e de clientes. No entanto, os silos também podem resultar facilmente de operações comerciais regulares — normalmente quando a colaboração, o acesso e a interoperabilidade não são priorizados. Uma empresa deve lidar com silos de dados se quiser aproveitar ao máximo seus dados. A orquestração de dados cria efetivamente uma única fonte de verdade, ao mesmo tempo que elimina silos de dados e a necessidade de migração manual.

• Conformidade e Governança: Centralizando diferentes fontes de dados facilita a conformidade, proporcionando às empresas uma compreensão profunda dos seus dados e do seu âmbito. Eles podem monitorar o fluxo de dados de vários pontos de venda, documentar e demonstrar fontes de dados conforme necessário e garantir que os dados sejam processados ​​corretamente. A centralização também torna mais fácil para uma empresa implementar uniformemente a sua estrutura de governação de dados.

Orquestração de dados vs. ETL 

• Objetivo

Extrair, transformar, carregar (ETL) visa principalmente extrair dados de uma fonte especificada, transformá-los no formato necessário e, em seguida, carregá-los em um sistema. Geralmente, esse destino ou sistema alvo é um data warehouse.

A orquestração de dados envolve processos ETL, mas sua funcionalidade vai além da extração, transformação e carregamento. Também possui um aspecto de gerenciamento de dados, pois coordena fluxos de trabalho de dados complexos envolvendo vários sistemas e plataformas. 

• Flexibilidade

O ETL tradicional não é inerentemente flexível. Qualquer flexibilidade em seus processos resulta do uso de uma abordagem de design modular ou de ferramentas sem código. Sem esses elementos, o ETL envolve fluxos de trabalho rigidamente estruturados, projetados para sistemas de origem e destino específicos. Mudanças nessas fontes ou estruturas de dados subjacentes exigem ajustes extensivos em um processo ETL manual.

A orquestração de dados é inerentemente uma solução mais flexível para lidar com as mudanças nas necessidades de dados. Ele oferece suporte a fluxos de trabalho dinâmicos que se adaptam rapidamente à evolução dos requisitos e fontes de dados. Esse recurso também permite que uma organização adote um processamento ágil de dados.

• Tratamento

O ETL tradicional processa dados em lotes. Ele prepara, transforma e move os dados periodicamente em intervalos especificados pelo usuário. É mais adequado para casos de uso que não precisam de processamento em tempo real.

Por outro lado, a orquestração de dados funciona em tempo real para garantir fluxo imediato de dados e análises rápidas. Isso o torna especialmente útil quando o tempo é essencial e o acesso rápido aos insights é essencial.

• Integração

Embora o ETL possa ser integrado a diferentes fontes e destinos de dados, novas integrações exigem desenvolvimento personalizado. Também está limitado a formatos de dados estruturados ou relacionais.

A orquestração de dados fornece recursos de integração mais amplos e lida com dados estruturados e não estruturados. Ele conecta prontamente sistemas locais e legados, soluções em nuvem e diversas fontes de dados.

• Escalabilidade

A orquestração de dados oferece escalabilidade impressionante, pois pode lidar facilmente com o crescimento de dados e fontes novas e diferentes.

O processamento baseado em lote do ETL pode prejudicar a escalabilidade, resultando em gargalos de desempenho quando confrontado com demandas crescentes.

Como funciona a orquestração de dados: o processo 

• Ingestão de Dados: o processo de orquestração de dados começa com a coleta de dados. As ferramentas coletam dados de diferentes fontes e os ingerem no sistema de orquestração para processamento adicional. 

• Transformação de Dados: depois que os dados são ingeridos, eles passam por transformações que os limpam, normalizam e enriquecem. As tarefas comuns durante este estágio incluem desduplicação, conversões de formatos de dados e implementação de regras de negócios para melhorar a consistência dos dados. 

• Integração de Dados: as integrações com outras fontes de dados transformam os dados transformados em um conjunto de dados unificado e coeso. Esta fase pode envolver a fusão de dados de diferentes fontes ou a reconciliação de quaisquer informações conflitantes. 

• Ativação de dados: Durante a última etapa da orquestração dos dados, os dados processados ​​são entregues no destino desejado, prontos para serem operacionalizados. Este destino normalmente é uma plataforma analítica. 

Quais são os desafios na orquestração de dados? 

• Segurança: Proteger os dados durante todo o processo de orquestração exige um esforço considerável, principalmente para criptografar dados em trânsito e em repouso e gerenciar com eficiência os controles de acesso. Também pode ser um desafio gerir os direitos de acesso para que os dados sensíveis sejam acessíveis apenas ao pessoal autorizado, especialmente em grandes organizações. 

• Dificuldades Operacionais: a orquestração de dados envolve a organização detalhada e a coordenação de diversas tarefas em fluxos de trabalho complexos. Estas tarefas dependem frequentemente umas das outras, criando uma rede de interdependências que pode ser difícil de gerir, especialmente em ambientes de grande escala. As organizações precisam implementar sistemas abrangentes para identificar, registrar e recuperar erros que possam ocorrer nesses pipelines de dados. A indisponibilidade desses sistemas pode resultar em potencial perda ou corrupção de dados. 

• Desafios de Integração: Quando existe uma grande variedade de fontes de dados e plataformas, as discrepâncias nos seus protocolos podem complicar a integração, tornando-a tecnicamente exigente e demorada. 

• Gestão de Custos: Implementar e manter um sistema de orquestração de dados pode ser um investimento considerável. As organizações devem equilibrar os benefícios da eficiência e da automação com os custos envolvidos, especialmente quando surgem preocupações orçamentais. 

• Gestão de Mudanças: Os requisitos de negócios em evolução exigem otimização e atualizações contínuas para orquestração e fluxos de trabalho de dados. Essas tarefas exigem colaboração entre equipes de dados e partes interessadas nos negócios. A gestão da proveniência dos dados também é uma preocupação, uma vez que as organizações devem manter a linhagem dos dados e traçar o histórico de transformação de cada bit de dados para fins de responsabilização e transparência. 

Como as ferramentas de orquestração de dados ajudam? 

As ferramentas de orquestração de dados abordam os desafios mencionados acima e simplificam a orquestração através de uma série de recursos e capacidades, muitas vezes aproveitando a Inteligência Artificial (IA) para isso. 

• Gerenciamento automatizado de fluxo de trabalho: essas ferramentas fornecem interfaces intuitivas para projetar, agendar e gerenciar fluxos de trabalho de dados. Automatizam tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. 

• Escalabilidade: ferramentas modernas de orquestração de dados são desenvolvidas em escala, lidando facilmente com grandes volumes de dados e fluxos de trabalho complexos. Eles aproveitam a infraestrutura em nuvem para fornecer escalabilidade elástica, adaptando-se às mudanças nas necessidades de dados. 

• Capacidades de Integração: essas ferramentas oferecem amplas opções de integração, conectando-se a uma ampla variedade de fontes de dados, serviços em nuvem e aplicativos. Essa flexibilidade garante um fluxo de dados contínuo em toda a organização. 

• Processamento em Tempo Real: muitas ferramentas de orquestração oferecem suporte ao processamento de dados em tempo real, permitindo que as organizações respondam rapidamente às mudanças nas condições dos dados e obtenham insights imediatos. 

• Gestão de Qualidade de Dados: Ferramentas avançadas de orquestração de dados incluem recursos para limpeza de dados, validação e enriquecimento, minimizando problemas de dados e garantindo consistência em todo o fluxo de trabalho. 

• Monitoramento e Alerta: essas ferramentas fornecem recursos robustos de monitoramento e alerta, permitindo que as organizações rastreiem fluxos de trabalho de dados em tempo real, identifiquem problemas e recebam notificações quando ocorrerem anomalias. 

• Segurança e conformidade: As ferramentas de orquestração de dados incorporam medidas de segurança como criptografia, controles de acesso e auditoria para proteger dados confidenciais e garantir a conformidade com as regulamentações. 

Essas ferramentas oferecem mais do que funções básicas – elas são carregadas com análises avançadas e recursos de relatórios. Isso ajuda as organizações a se aprofundarem em seus processos de dados, identificando gargalos e áreas de melhoria. Alguns até usam aprendizado de máquina para aprimorar e prever o desempenho do fluxo de trabalho.  

Além disso, com suporte para ambientes multinuvem e híbridos, as organizações podem gerenciar dados em diversas configurações de infraestrutura, proporcionando maior flexibilidade e resiliência.

Resumindo

Em resumo, a orquestração de dados é essencial para estratégias modernas de gestão de dados e a sua importância só aumentará à medida que o volume e a complexidade dos dados aumentarem. As empresas com uma estrutura robusta de orquestração de dados estarão mais bem equipadas para utilizar os seus dados estrategicamente, mantendo-se competitivas num mercado em rápida evolução. Embora a implementação da orquestração de dados apresente desafios, as vantagens os superam. Com as ferramentas e a abordagem certas, as empresas podem utilizar plenamente seus dados, impulsionando a inovação e atingindo as metas de negócios.  

Como uma plataforma de gerenciamento de dados ponta a ponta, Astera permite aos usuários orquestrar tarefas de dados e automatizar processos diários de dados por meio de seu recurso de orquestração de fluxo de trabalho e agendador de tarefas integrado. Transformações e funções pré-construídas permitem que os usuários modifiquem seus dados conforme necessário. Os recursos de qualidade de dados da plataforma facilitam aos usuários garantir que trabalhem apenas com dados confiáveis ​​e precisos. Seguindo as transformações e medidas de qualidade de dados necessárias, os usuários podem exportar os dados para sua plataforma de BI preferida para visualização. 

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