Datenorchestrierung

Was ist Datenorchestrierung?

Datenorchestrierung ist der Prozess der Koordination, Verwaltung und Optimierung von Daten-Workflows über verschiedene Systeme, Anwendungen und Datenquellen hinweg. Es beinhaltet die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Plattformen und Formaten, wobei die Datenqualität, Konsistenz und Sicherheit während des gesamten Lebenszyklus gewährleistet werden.

Eine Datenorchestrierungsplattform hilft Organisationen, den Prozess der Datenorchestrierung zu verwalten und zu optimieren. Sie bietet eine zentrale Umgebung, um Daten-Workflows zu entwerfen, zu automatisieren und zu überwachen, und sorgt für einen reibungslosen Datenfluss über Systeme, Anwendungen und Prozesse hinweg.

Datenorchestrierung Software

Software, die datenorchestrierung als Funktion oder Begriff erwähnt.

Azure Data Factory

Openprise

ZoomInfo Operations

IBM Cloud Pak for Integration

Astro by Astronomer

Syncari

Vorteile der Nutzung einer Datenorchestrierung

Datenorchestrierungsplattformen bieten mehrere Vorteile, die die Datenverwaltung und Analysefähigkeiten einer Organisation erheblich verbessern. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Nutzung dieser Plattform:

• Vereinfachte Datenintegration: Datenorchestrierungstools erleichtern die nahtlose Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen, einschließlich Datenbanken, Anwendungen, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Dateisystemen. Sie bieten Konnektoren, Adapter und Transformationsmöglichkeiten, die den Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Systemen vereinfachen.
• Verbesserte Datenqualität und Konsistenz: Datenorchestrierungsplattformen bieten Funktionen zur Datenbereinigung, -validierung und -transformation, die helfen, die Datenqualität und -konsistenz zu verbessern. Durch die Durchsetzung von Daten-Governance-Regeln und die Durchführung von Datenqualitätsprüfungen identifizieren und beheben diese Plattformen Probleme wie doppelte Datensätze, fehlende Werte und Inkonsistenzen.
• Beschleunigte Datenverarbeitung und -analyse: Datenorchestrierungsplattformen ermöglichen es Organisationen, Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Plattformen beschleunigen datengetriebene Entscheidungsprozesse und ermöglichen es Organisationen, agil und wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie die Latenzzeit zwischen Datenerfassung und -analyse reduzieren.
• Erhöhte Effizienz und Produktivität: Organisationen können komplexe Daten-Workflows mit Datenorchestrierungssoftware automatisieren und optimieren. Durch die Automatisierung von Datenintegrations-, Transformations- und Verteilungsprozessen können Organisationen die betriebliche Effizienz verbessern, Zeit sparen und Ressourcen freisetzen, um sich auf höherwertige Aufgaben wie Datenanalyse und -interpretation zu konzentrieren.

Grundlegende Elemente einer Datenorchestrierungsplattform

Eine Datenorchestrierungsplattform besteht typischerweise aus mehreren Schlüsselelementen, die zusammenarbeiten, um die Koordination, Automatisierung und Optimierung von Daten-Workflows zu erleichtern. Hier sind die grundlegenden Elemente, die üblicherweise in Datenorchestrierungssoftware zu finden sind:

• Workflow-Designer: Diese visuelle Schnittstelle oder dieses Tool ermöglicht es Benutzern, Daten-Workflows zu entwerfen, zu konfigurieren und zu verwalten. Es ermöglicht Benutzern, die Abfolge der Datenverarbeitungsschritte, Transformationen und Aktionen zu definieren, die für einen bestimmten Daten-Workflow erforderlich sind.

• Datenintegration: Diese Tools können Daten aus verschiedenen Quellen verbinden und integrieren, einschließlich Datenbanken, Anwendungen, Dateien, APIs und Streaming-Plattformen. Dieses Element ermöglicht es der Plattform, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL) und in ein einheitliches Format zu bringen, das für die nachgelagerte Verarbeitung geeignet ist.

• Transformation und Anreicherung: Datenorchestrierungstools verfügen über Funktionen zur Transformation, Bereinigung und Anreicherung von Daten. Dieses Element ermöglicht es Benutzern, Datenumwandlungen anzuwenden, Berechnungen durchzuführen, Geschäftsregeln anzuwenden und Daten zu bereinigen, um deren Qualität und Konsistenz sicherzustellen.
• Fehlerbehandlung und Überwachung: Diese Funktion enthält Mechanismen zur Behandlung und Meldung von Fehlern oder Ausnahmen, die während der Datenverarbeitung auftreten. Die Plattform sollte robuste Fehlerbehandlungsfunktionen und eine Echtzeitüberwachung der Daten-Workflows bieten, um deren Fortschritt zu verfolgen, Probleme zu identifizieren und Korrekturmaßnahmen einzuleiten.

Best Practices für die Datenorchestrierung

Um die Datenorchestrierung erfolgreich zu gestalten, befolgen Sie diese Best Practices:

• Planen und Anforderungen definieren: Definieren Sie klar Ihre Ziele und Vorgaben für die Datenorchestrierung. Verstehen Sie die beteiligten Datenquellen, Formate und Ziele. Identifizieren Sie die spezifischen Datenumwandlungen und Geschäftsregeln, die erforderlich sind. Bestimmen Sie die Häufigkeit und Planung der Datenorchestrierungsprozesse. Berücksichtigen Sie Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance-Anforderungen.

• Workflows entwerfen und implementieren: Entwerfen Sie Daten-Workflows, die die Abfolge von Aufgaben und Transformationen umreißen. Nutzen Sie visuelle Tools oder Workflow-Builder, um klare und überschaubare Workflows zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass bei jedem Schritt eine ordnungsgemäße Datenvalidierung, -bereinigung und -anreicherung erfolgt. Integrieren Sie Mechanismen zur Fehlerbehandlung und Ausnahmemanagement. Balancieren Sie Automatisierung und menschliches Eingreifen basierend auf der Komplexität und Kritikalität der Aufgaben.

• Überwachen und optimieren: Implementieren Sie Überwachungs- und Alarmierungsmechanismen, um den Datenfluss und die Leistung zu verfolgen. Überwachen Sie kontinuierlich die Datenqualität und -integrität während des Orchestrierungsprozesses. Überprüfen und optimieren Sie regelmäßig Daten-Workflows auf Effizienz und Effektivität. Identifizieren und beheben Sie Engpässe, Fehler oder Leistungsprobleme umgehend. Sammeln und analysieren Sie Metriken, um den Erfolg der Datenorchestrierungsprozesse zu messen.

• Zusammenarbeit und Governance fördern: Etablieren Sie ein Daten-Governance-Framework, um Konsistenz und Compliance sicherzustellen. Definieren Sie Datenverantwortung, Rollen und Zuständigkeiten. Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Teams, die an der Datenorchestrierung beteiligt sind. Erleichtern Sie die Kommunikation und den Wissensaustausch unter den Beteiligten. Dokumentieren und pflegen Sie eine klare Dokumentation der Daten-Workflows, Transformationen und Richtlinien.

Datenorchestrierung vs. Daten-Governance

Datenorchestrierung und Daten-Governance sind zwei unterschiedliche, aber miteinander verbundene Konzepte im Datenmanagement.

Datenorchestrierung bezieht sich auf die Koordination, Automatisierung und Optimierung von Daten-Workflows und -Prozessen. Es konzentriert sich auf die Verwaltung des End-to-End-Datenflusses über verschiedene Systeme, Anwendungen und Prozesse innerhalb einer Organisation. Datenorchestrierung umfasst Aufgaben wie Datenintegration, -transformation, -bewegung und -verarbeitung. Es zielt darauf ab, sicherzustellen, dass Daten effizient und effektiv verwaltet, synchronisiert und den richtigen Systemen und Stakeholdern zur richtigen Zeit zur Verfügung gestellt werden. 

Auf der anderen Seite ist Daten-Governance die umfassende Verwaltung und Kontrolle der Datenressourcen einer Organisation. Es beinhaltet die Definition und Durchsetzung von Richtlinien, Prozessen und Standards, um Datenqualität, Sicherheit, Datenschutz und Compliance zu gewährleisten. Daten-Governance konzentriert sich auf die Etablierung eines Rahmens für das Datenmanagement, der Datenverwaltung, Klassifizierung, Herkunft, Sicherheit, Datenschutz und Compliance umfasst. Es zielt darauf ab, sicherzustellen, dass Daten angemessen verwaltet, geschützt und in einer Weise genutzt werden, die mit den organisatorischen Zielen und regulatorischen Anforderungen übereinstimmt.