Las empresas dependen de los datos para prosperar en este mundo digital que avanza rápidamente. Las empresas recopilan diferentes tipos de datos con regularidad, incluidas las interacciones con los clientes, las ventas, los ingresos, los datos de la competencia, los datos del sitio web, etc.
La gestión de estos datos puede ser una tarea desalentadora. Y si no se hace bien, podría causar un gran error.
Aquí es donde entra la orquestación de datos.
La orquestación de datos lo ayuda a administrar y organizar todos sus datos cruciales de manera efectiva.
Ayuda a las empresas a aprovechar el poder de los datos y obtener una ventaja competitiva en el mercado.
En este artículo, hablaré sobre la orquestación de datos y cómo puede ayudar a su organización.
¡Empecemos!
Tabla de contenido
¿Qué es la orquestación de datos?
El proceso de recopilar, transformar, integrar y administrar datos de múltiples fuentes de manera eficiente se conoce como orquestación de datos.
El objetivo principal de la orquestación de datos es optimizar los datos de diferentes fuentes de manera efectiva y eficiente para que las empresas puedan aprovechar al máximo estos datos. Es un proceso crucial que es fundamental en el mundo moderno basado en datos.
La orquestación de datos lo ayuda a obtener información clara sobre su negocio, clientes, mercado y competidores, lo que lo ayuda a tomar decisiones informadas y lograr los resultados deseados.
En términos más simples, la orquestación de datos actúa como un conductor que lee y recopila datos de varias fuentes de datos. Esto garantiza que todos los datos representen la descripción general del rendimiento de su empresa.
Beneficios de la orquestación de datos
La orquestación de datos ofrece varios beneficios a las organizaciones, como se indica a continuación.
Impulsa la toma de decisiones
Puede tener un conjunto de datos unificado y bien presentado a través de la orquestación de datos. Esto lo ayuda a tomar mejores decisiones, ya que puede interpretar fácilmente incluso los datos más desordenados y sin descifrar con esta técnica.
Mejor experiencia del cliente
Con una mejor comprensión del comportamiento, las preferencias y los comentarios de sus clientes, puede brindarles un mejor servicio. La orquestación de datos le permitirá realizar esfuerzos específicos, lo que conducirá a una mejor experiencia del cliente.
Eficiencia operativa mejorada
La orquestación de datos ayuda a reducir las horas de trabajo, que antes solía dedicar a recopilar y unificar datos manualmente. Esto reduce los esfuerzos manuales, minimiza los silos de datos y optimiza los datos de forma automática y sin esfuerzo.
Económico
La orquestación de datos basada en la nube ofrece opciones flexibles de almacenamiento y procesamiento. Así, puedes evitar cargos extras y pagar solo por lo que requieres y usas.
Ventaja competitiva
Al aprovechar los conocimientos que obtiene con la orquestación de datos, le resulta más fácil tomar decisiones mejores y más rápidas que sus competidores. Puede mantenerse por delante de sus competidores liberando oportunidades ocultas y respondiendo de manera proactiva a las tendencias del mercado.
Escalabilidad
La orquestación de datos puede manejar las cargas crecientes a medida que crece el volumen de datos. Por lo tanto, cuando su negocio se expanda, la orquestación de datos se adaptará a los cambios habituales.
¿Cómo funciona la orquestación de datos?
El proceso de orquestación de datos implica administrar y coordinar datos en toda su organización. Por lo tanto, incluye recopilar datos de diferentes fuentes, transformarlos en un solo dato simplificado y automatizar el flujo de trabajo.
La orquestación de datos le permite darle el poder de tomar decisiones comerciales informadas utilizando los datos como su guía. Por lo tanto, mejora la eficiencia de su operación y facilita la colaboración entre los diferentes equipos y departamentos de su organización.
Esto permite el movimiento, el análisis y la entrega de datos sin interrupciones y lo ayuda a tomar decisiones informadas.
Fases de la orquestación de datos
La orquestación de datos es un proceso complejo que implica una serie de fases interconectadas. Cada fase es fundamental para recopilar, procesar y analizar datos de manera eficaz.
Profundicemos en cada una de estas fases:
#1. Recopilación de datos
El viaje de orquestación de datos comienza con la fase de recopilación de datos. Esta es la base de todo el proceso, donde se recopilan datos de muchas fuentes. Estas fuentes pueden ser tan diversas como bases de datos, API, aplicaciones y archivos externos.
Los datos que recopila pueden abarcar datos estructurados, que siguen un formato específico, y datos no estructurados, que carecen de un modelo o formulario predefinido. La calidad, la precisión y la relevancia de los datos recopilados en esta etapa influyen significativamente en las etapas posteriores de orquestación de datos.
Por lo tanto, es crucial contar con estrategias y herramientas sólidas de recopilación de datos para garantizar la recopilación de datos relevantes y de alta calidad.
#2. Ingestión de datos
La fase de ingesta de datos implica importar y cargar los datos recopilados en una ubicación de almacenamiento centralizada, generalmente un almacén de datos.
Esta ubicación central actúa como un punto focal donde se reúnen los datos de diferentes fuentes. Esta consolidación agiliza la gestión y el procesamiento de datos, lo que le permite manejarlos y utilizarlos de manera eficaz.
Para garantizar la transferencia precisa de todos los datos relevantes a la ubicación de almacenamiento central, es imperativo que el proceso de ingesta de datos se realice sin problemas y sin errores.
#3. Integración y transformación de datos
La tercera fase de la orquestación de datos implica integrar y transformar los datos recopilados para que se puedan utilizar para el análisis. La integración de datos toma datos de varias fuentes y los fusiona para presentar una información cohesiva y significativa.
Este proceso es crucial para eliminar los silos de datos y garantizar que todos los datos sean accesibles y utilizables.
Cuando se trata de la transformación de datos, debe manejar los valores faltantes, abordar las inconsistencias de los datos y convertir los datos a un formato estandarizado para facilitar el análisis. Este proceso crucial facilita la mejora de la calidad de los datos y mejora su idoneidad para el análisis.
#4. Almacenamiento y gestión de datos
Una vez que los datos se han integrado y transformado, la siguiente fase consiste en almacenar estos datos en un sistema de almacenamiento adecuado.
Los grandes volúmenes de datos pueden requerir sistemas de almacenamiento distribuido, mientras que los datos de alta velocidad pueden requerir capacidades de procesamiento en tiempo real. El proceso de gestión de datos incluye la configuración de controles para el acceso a los datos, la definición de políticas de gobierno de datos y la organización de datos para permitir un análisis eficiente.
Garantizar que los datos se almacenen de forma segura, se organicen adecuadamente y se pueda acceder fácilmente a ellos para su análisis es fundamental durante esta fase.
#5. Procesamiento y análisis de datos
El procesamiento y análisis de datos implica la ejecución de flujos de trabajo de datos para llevar a cabo diversas tareas de procesamiento de datos. Estas tareas podrían incluir el filtrado, la clasificación, la agregación y la unión de conjuntos de datos.
Según los requisitos de su negocio, tiene dos opciones de procesamiento: flujo en tiempo real o métodos de procesamiento por lotes. Una vez que se procesan los datos, quedan listos para el análisis utilizando varias plataformas, como inteligencia comercial, herramientas de visualización de datos o aprendizaje automático.
Este paso tiene una importancia inmensa para extraer información valiosa de los datos y potenciar la toma de decisiones basada en datos.
#6. Movimiento y distribución de datos
Dependiendo de las necesidades de su negocio, es posible que deba mover los datos a diferentes sistemas para propósitos específicos.
El movimiento de datos implica la transmisión o replicación segura de datos a socios externos u otros sistemas dentro de la organización. Esta fase garantiza que los datos estén disponibles donde los necesite, ya sea para su posterior procesamiento, análisis o generación de informes.
#7. Gestión de flujo de trabajo
La automatización de los flujos de trabajo reduce la intervención manual y los errores, lo que mejora la eficiencia de los datos.
La mayoría de las herramientas de orquestación de datos ofrecen características para monitorear los flujos de trabajo de datos y facilitar operaciones eficientes y sin problemas. Esta fase juega un papel crucial para garantizar que todo el proceso de orquestación de datos funcione sin problemas.
#8. Seguridad de datos
Para habilitar la seguridad de los datos, debe establecer controles de acceso y mecanismos de autenticación. Estas medidas protegen la información valiosa del acceso no autorizado y ayudan a mantener el cumplimiento de las normas de datos y las políticas internas.
Al salvaguardar la integridad y privacidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida, puede mantener un entorno seguro para la información confidencial. Esta fase es crítica para mantener la confianza del cliente y prevenir intentos maliciosos.
#9. Monitoreo y Optimización del Desempeño
Una vez que el proceso de orquestación de datos está en su lugar, es esencial monitorear los flujos de trabajo de datos y el rendimiento del procesamiento. Ayuda a identificar cuellos de botella, problemas de utilización de recursos y fallas potenciales.
Esta fase implica analizar las métricas de rendimiento y optimizar los procesos para mejorar la eficiencia. Este monitoreo y optimización continuos ayudan a que el proceso de orquestación de datos sea eficiente y efectivo.
#10. Retroalimentación y Mejora Continua
La orquestación de datos es un proceso repetitivo. Implica recibir comentarios continuos de analistas de datos, partes interesadas y usuarios comerciales para identificar áreas de mejora y nuevos requisitos y refinar los flujos de trabajo de datos existentes.
Este ciclo de retroalimentación garantiza que el proceso de orquestación de datos evolucione y mejore continuamente, satisfaciendo así las necesidades cambiantes de su negocio.
Casos de uso de orquestación de datos
La orquestación de datos encuentra aplicación en varias industrias para una variedad de casos de uso.
Comercio electrónico y venta al por menor
La orquestación de datos ayuda a la industria del comercio minorista y el comercio electrónico a administrar grandes volúmenes de datos de productos, información de inventario e interacción con el cliente. También les ayuda a integrar datos de tiendas en línea, sistemas de punto de venta y plataformas de gestión de la cadena de suministro.
Salud y Ciencias de la Vida
La orquestación de datos juega un papel vital en la industria de la salud y las ciencias de la vida. Les ayuda a gestionar, integrar y analizar de forma segura registros médicos electrónicos, datos de dispositivos médicos y estudios de recursos. También ayuda en la interoperabilidad de datos, el intercambio de datos de pacientes y los avances en la investigación médica.
Sector financiero
Los servicios financieros incluyen diversos datos financieros, como registros de transacciones, datos de mercado, información de clientes, etc. Por lo tanto, mediante el uso de la orquestación de datos, las organizaciones del sector financiero pueden mejorar su gestión de riesgos, detección de fraudes y cumplimiento normativo.
Recursos humanos
Los departamentos de recursos humanos pueden utilizar la orquestación de datos para consolidar y analizar los datos de los empleados, las métricas de rendimiento y la información de contratación. También ayuda en la gestión del talento, el compromiso de los empleados y la planificación de la fuerza laboral.
Medios y Entretenimiento
El sector de los medios y el entretenimiento abarca la distribución de contenido a través de varias plataformas. La industria de los medios puede crear sin esfuerzo anuncios dirigidos, motores de recomendación de contenido y análisis de audiencia a través de la orquestación de datos.
Gestión de la cadena de suministro
La gestión de la cadena de suministro comprende datos de proveedores, proveedores de logística y sistemas de inventario. Aquí, la orquestación de datos ayuda a integrar todos estos datos y permite el seguimiento en tiempo real de los productos.
Las mejores plataformas de orquestación de datos
Ahora que tiene una idea de la orquestación de datos, hablemos de las mejores plataformas de orquestación de datos.
#1. volar
volar es una plataforma integral de orquestación de flujos de trabajo diseñada para unificar sin problemas los datos, el aprendizaje automático (ML) y los datos analíticos. Este sistema basado en la nube para el aprendizaje automático y el procesamiento de datos puede ayudarlo a administrar los datos con confiabilidad y eficacia.
Flyte incorpora una solución distribuida y de programación estructurada de código abierto. Le permite utilizar flujos de trabajo simultáneos, escalables y fáciles de mantener para tareas de aprendizaje automático y procesamiento de datos.
Uno de los aspectos únicos de Flyte es su uso de búferes de protocolo como lenguaje de especificación para definir estos flujos de trabajo y tareas, lo que lo convierte en una solución flexible y adaptable para diversas necesidades de datos.
Características clave
- Facilita la experimentación rápida usando software de grado de producción
- Diseñado teniendo en cuenta la escalabilidad para manejar cargas de trabajo cambiantes y necesidades de recursos
- Capacita a los profesionales de datos y científicos para crear flujos de trabajo de forma independiente utilizando el SDK de Python
- Proporciona datos extremadamente flexibles y flujos de trabajo de ML con linaje de datos de extremo a extremo y componentes reutilizables
- Ofrece una plataforma centralizada para gestionar el ciclo de vida de los flujos de trabajo
- Requiere gastos mínimos de mantenimiento
- Respaldado por una comunidad vibrante de apoyo
- Ofrece una gama de integraciones para un proceso de desarrollo de flujo de trabajo optimizado
#2. Prefecto
Encontrarse Prefecto, la solución de gestión de flujo de trabajo de última generación impulsada por el motor de flujo de trabajo Prefect Core de código abierto. Representa la vanguardia en la gestión de flujos de trabajo con sus capacidades avanzadas.
Prefect está diseñado específicamente para ayudarlo a manejar sin problemas tareas complejas que involucran datos, con simplicidad y eficiencia como principios básicos. Con Prefect a su disposición, organice sin esfuerzo sus funciones de Python en unidades de trabajo manejables mientras disfruta de capacidades integrales de supervisión y coordinación.
Una de las características notables de Prefect es su capacidad para crear flujos de trabajo robustos y dinámicos, lo que le permite adaptarse sin problemas a los cambios en su entorno. En caso de que ocurra algún evento inesperado, Prefect se recupera correctamente, lo que garantiza una gestión de datos perfecta.
Esta adaptabilidad convierte a Prefect en una opción ideal para situaciones en las que la flexibilidad es crucial. Con reintentos automáticos, ejecución distribuida, programación, almacenamiento en caché y más, Prefect se convierte en una herramienta invaluable capaz de abordar cualquier desafío relacionado con los datos que pueda encontrar.
Características clave
- Automatización para la observabilidad y el control en tiempo real
- Una comunidad vibrante para el apoyo y el intercambio de conocimientos.
- Documentación completa para crear potentes aplicaciones de datos
- Foro de discusión para respuestas a preguntas relacionadas con Prefect
#3. Control-M
Control-M es una solución robusta que conecta, automatiza y organiza flujos de trabajo de aplicaciones y datos en entornos de nube locales, privados y públicos.
Esta herramienta garantiza la finalización del trabajo a tiempo y de forma uniforme en todo momento, lo que la convierte en una solución fiable si necesita una gestión de datos coherente y eficiente. Con una interfaz consistente y una amplia gama de complementos, los usuarios pueden administrar fácilmente todas sus operaciones, incluidas las transferencias de archivos, las aplicaciones, las fuentes de datos y la infraestructura.
Puede aprovisionar rápidamente Control-M en la nube, utilizando las características transitorias de los servicios basados en la nube. Esto lo convierte en una solución versátil y adaptable para diversas necesidades de datos.
Características clave
- Capacidades operativas avanzadas para el desarrollo y las operaciones
- Gestión proactiva de SLA con análisis predictivo inteligente
- Sólido soporte para auditorías, cumplimiento y gobierno
- Estabilidad comprobada para escalar de decenas a millones de trabajos sin tiempo de inactividad
- Enfoque de trabajos como código para escalar la colaboración de desarrollo y operaciones
- Flujos de trabajo simplificados en entornos híbridos y de varias nubes
- Visibilidad y movimiento de archivos seguro, integrado e inteligente
#4. datacoral
datacoral es un proveedor líder de una pila de infraestructura de datos completa para big data. Puede recopilar datos de varias fuentes en tiempo real sin esfuerzo manual. Una vez que recopila datos, organiza automáticamente estos datos en un motor de consulta de su elección.
Después de obtener información valiosa, puede utilizar los datos para diversos fines y publicarlos. El lenguaje se centra en los datos, lo que permite el acceso en tiempo real a las fuentes de datos para cualquier motor de consulta. También sirve como una herramienta para monitorear la actualización de los datos y garantizar la integridad de los datos, lo que la convierte en una solución ideal si necesita una administración de datos confiable y eficiente.
Características clave
- Conectores de datos sin código para un acceso seguro y confiable a los datos
- Primera arquitectura de metadatos para una imagen de datos completa
- Extracción de datos personalizable con visibilidad completa de la frescura y la calidad de los datos
- Instalación segura en su VPC
- Controles de calidad de datos listos para usar
- Conectores CDC para bases de datos como PostgreSQL y MySQL
- Creado para escalar con un marco simplificado para canalizaciones e integraciones de datos basados en la nube
#5. daga
daga es una plataforma de orquestación de código abierto de próxima generación para el desarrollo, la producción y el monitoreo de activos de datos.
La herramienta aborda la ingeniería de datos desde cero, cubriendo todo el ciclo de vida del desarrollo, desde el desarrollo inicial y la implementación hasta el monitoreo y la observabilidad continuos. Dagster es una solución completa e integral si necesita una gestión de datos eficaz y fiable.
Características clave
- Proporciona linaje integrado y observabilidad.
- Utiliza un modelo de programación declarativo para facilitar la gestión del flujo de trabajo
- Ofrece la mejor capacidad de prueba de su clase para flujos de trabajo confiables y precisos
- Dagster Cloud para implementaciones sin servidor o híbridas, bifurcación nativa y CI/CD listos para usar
- Se integra con las herramientas que ya usa y se puede implementar en su infraestructura
Conclusión
La orquestación de datos es una excelente manera de agilizar y optimizar todo el proceso de administración de datos. Simplifica la forma en que las empresas manejan sus datos, desde recopilarlos y prepararlos hasta analizarlos y utilizarlos de manera efectiva.
La orquestación de datos permite a las empresas colaborar sin problemas con diferentes fuentes de datos, aplicaciones y equipos. Como resultado, experimentará una toma de decisiones más rápida y precisa, una productividad mejorada y un rendimiento general mejorado.
Por lo tanto, elija cualquiera de las herramientas de orquestación de datos anteriores en función de sus preferencias y requisitos y obtenga sus beneficios.
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