Orchestration des données

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

L'orchestration des données est le processus de coordination, de gestion et d'optimisation des flux de travail de données à travers divers systèmes, applications et sources de données. Elle implique l'intégration transparente des données provenant de différentes plateformes et formats, en garantissant la qualité, la cohérence et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie.

Une plateforme d'orchestration des données aide les organisations à gérer et à rationaliser le processus d'orchestration des données. Elle fournit un environnement centralisé pour concevoir, automatiser et surveiller les flux de travail de données, assurant le bon déroulement des données à travers les systèmes, applications et processus.

Logiciel Orchestration des données

Logiciel mentionnant orchestration des données comme fonctionnalité ou terme.

Azure Data Factory

Openprise

ZoomInfo Operations

IBM Cloud Pak for Integration

Astro by Astronomer

Syncari

Avantages de l'utilisation d'une orchestration des données

Les plateformes d'orchestration des données offrent plusieurs avantages qui améliorent considérablement les capacités de gestion et d'analyse des données d'une organisation. Voici quelques avantages clés de l'utilisation de cette plateforme :

• Intégration de données rationalisée : Les outils d'orchestration des données facilitent l'intégration transparente des données provenant de sources disparates, y compris les bases de données, les applications, les interfaces de programmation d'applications (API) et les systèmes de fichiers. Ils fournissent des connecteurs, des adaptateurs et des capacités de transformation qui simplifient le processus de rassemblement des données de différents systèmes.
• Amélioration de la qualité et de la cohérence des données : Les plateformes d'orchestration des données offrent des fonctionnalités de nettoyage, de validation et de transformation des données, qui aident à améliorer la qualité et la cohérence des données. En appliquant des règles de gouvernance des données et en effectuant des contrôles de qualité des données, ces plateformes identifient et résolvent des problèmes tels que les enregistrements en double, les valeurs manquantes et les incohérences.
• Accélération du traitement et de l'analyse des données : Les plateformes d'orchestration des données permettent aux organisations de traiter et d'analyser les données en temps réel ou quasi réel. Ces plateformes accélèrent la prise de décision basée sur les données et permettent aux organisations de rester agiles et compétitives en réduisant la latence entre la capture et l'analyse des données.
• Augmentation de l'efficacité et de la productivité : Les organisations peuvent automatiser et rationaliser des flux de travail de données complexes avec des logiciels d'orchestration des données. En automatisant les processus d'intégration, de transformation et de distribution des données, les organisations peuvent améliorer l'efficacité opérationnelle, gagner du temps et libérer des ressources pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, telles que l'analyse et l'interprétation des données.

Éléments de base d'une plateforme d'orchestration des données

Une plateforme d'orchestration des données se compose généralement de plusieurs éléments clés qui travaillent ensemble pour faciliter la coordination, l'automatisation et l'optimisation des flux de travail de données. Voici les éléments de base que l'on trouve couramment dans les logiciels d'orchestration des données :

• Concepteur de flux de travail : Cette interface visuelle ou cet outil permet aux utilisateurs de concevoir, configurer et gérer des flux de travail de données. Il permet aux utilisateurs de définir la séquence des étapes de traitement des données, des transformations et des actions requises pour un flux de travail de données spécifique.

• Intégration de données : Ces outils peuvent se connecter et intégrer des données provenant de sources diverses, y compris les bases de données, les applications, les fichiers, les API et les plateformes de streaming. Cet élément permet à la plateforme d'extraire, de transformer et de charger (ETL) des données de diverses sources dans un format unifié adapté au traitement en aval.

• Transformation et enrichissement : Les outils d'orchestration des données ont des fonctions pour transformer, nettoyer et enrichir les données. Cet élément permet aux utilisateurs d'appliquer des transformations de données, d'effectuer des calculs, d'appliquer des règles métier et de nettoyer les données pour garantir leur qualité et leur cohérence.
• Gestion des erreurs et surveillance : Cette fonctionnalité contient des mécanismes pour gérer et signaler les erreurs ou exceptions qui se produisent lors du traitement des données. La plateforme doit fournir des capacités robustes de gestion des erreurs et une surveillance en temps réel des flux de travail de données pour suivre leur progression, identifier les problèmes et initier des actions correctives.

Meilleures pratiques pour l'orchestration des données

Pour que l'orchestration des données fonctionne, suivez ces meilleures pratiques :

• Planifiez et définissez les exigences : Définissez clairement vos objectifs et buts d'orchestration des données. Comprenez les sources de données, les formats et les destinations impliqués. Identifiez les transformations de données spécifiques et les règles métier requises. Déterminez la fréquence et la planification des processus d'orchestration des données. Prenez en compte les exigences de scalabilité, de sécurité et de conformité.

• Concevez et implémentez des flux de travail : Concevez des flux de travail de données qui décrivent la séquence des tâches et des transformations. Utilisez des outils visuels ou des créateurs de flux de travail pour créer des flux de travail clairs et gérables. Assurez une validation, un nettoyage et un enrichissement appropriés des données à chaque étape. Incorporez des mécanismes de gestion des erreurs et des exceptions. Équilibrez l'automatisation et l'intervention humaine en fonction de la complexité et de la criticité des tâches.

• Surveillez et optimisez : Mettez en place des mécanismes de surveillance et d'alerte pour suivre le flux et la performance des données. Surveillez en continu la qualité et l'intégrité des données tout au long du processus d'orchestration. Révisez et optimisez régulièrement les flux de travail de données pour l'efficacité et l'efficacité. Identifiez et résolvez rapidement les goulots d'étranglement, les erreurs ou les problèmes de performance. Collectez et analysez des métriques pour mesurer le succès des processus d'orchestration des données.

• Favorisez la collaboration et la gouvernance : Établissez un cadre de gouvernance des données pour assurer la cohérence et la conformité. Définissez la propriété des données, les rôles et les responsabilités. Favorisez la collaboration entre les différentes équipes impliquées dans l'orchestration des données. Facilitez la communication et le partage des connaissances entre les parties prenantes. Documentez et maintenez une documentation claire des flux de travail de données, des transformations et des politiques.

Orchestration des données vs. gouvernance des données

L'orchestration des données et la gouvernance des données sont deux concepts distincts mais interconnectés dans la gestion des données.

L'orchestration des données se réfère à la coordination, l'automatisation et l'optimisation des flux de travail et des processus de données. Elle se concentre sur la gestion du flux de données de bout en bout à travers divers systèmes, applications et processus au sein d'une organisation. L'orchestration des données implique des tâches telles que l'intégration, la transformation, le déplacement et le traitement des données. Elle vise à garantir que les données sont gérées, synchronisées et mises à disposition de manière efficace et efficiente aux bons systèmes et parties prenantes au bon moment.

En revanche, la gouvernance des données est la gestion et le contrôle globaux des actifs de données d'une organisation. Elle implique la définition et l'application de politiques, de processus et de normes pour garantir la qualité, la sécurité, la confidentialité et la conformité des données. La gouvernance des données se concentre sur l'établissement d'un cadre de gestion des données qui inclut la gestion des données, la classification, la traçabilité, la sécurité, la confidentialité et la conformité. Elle vise à garantir que les données sont gérées, protégées et utilisées de manière appropriée, en accord avec les objectifs organisationnels et les exigences réglementaires.