O que é orquestração de dados?
A orquestração de dados é o processo de coordenação, gerenciamento e otimização de fluxos de trabalho de dados em vários sistemas, aplicativos e fontes de dados. Envolve a integração perfeita de dados de várias plataformas e formatos, garantindo a qualidade, consistência e segurança dos dados ao longo do ciclo de vida.
Uma plataforma de orquestração de dados ajuda as organizações a gerenciar e simplificar o processo de orquestração de dados. Ela fornece um ambiente centralizado para projetar, automatizar e monitorar fluxos de trabalho de dados, garantindo o fluxo suave de dados entre sistemas, aplicativos e processos.
Benefícios do uso de uma orquestração de dados
As plataformas de orquestração de dados oferecem vários benefícios que melhoram significativamente as capacidades de gerenciamento e análise de dados de uma organização. Aqui estão alguns benefícios principais do uso desta plataforma:
- Integração de dados simplificada: As ferramentas de orquestração de dados facilitam a integração perfeita de dados de fontes díspares, incluindo bancos de dados, aplicativos, interfaces de programação de aplicativos (APIs) e sistemas de arquivos. Elas fornecem conectores, adaptadores e capacidades de transformação que simplificam o processo de reunir dados de diferentes sistemas.
- Melhoria na qualidade e consistência dos dados: As plataformas de orquestração de dados oferecem recursos para limpeza, validação e transformação de dados, que ajudam a melhorar a qualidade e consistência dos dados. Ao impor regras de governança de dados e realizar verificações de qualidade de dados, essas plataformas identificam e resolvem problemas como registros duplicados, valores ausentes e inconsistências.
- Processamento e análise de dados acelerados: As plataformas de orquestração de dados permitem que as organizações processem e analisem dados em tempo real ou quase em tempo real. Essas plataformas aceleram a tomada de decisões baseada em dados e permitem que as organizações permaneçam ágeis e competitivas, reduzindo a latência entre a captura e a análise de dados.
- Aumento da eficiência e produtividade: As organizações podem automatizar e simplificar fluxos de trabalho de dados complexos com software de orquestração de dados. Ao automatizar processos de integração, transformação e distribuição de dados, as organizações podem melhorar a eficiência operacional, economizar tempo e liberar recursos para se concentrar em tarefas de maior valor, como análise e interpretação de dados.
Elementos básicos de uma plataforma de orquestração de dados
Uma plataforma de orquestração de dados geralmente consiste em vários elementos-chave que trabalham juntos para facilitar a coordenação, automação e otimização de fluxos de trabalho de dados. Aqui estão os elementos básicos comumente encontrados em software de orquestração de dados:
- Designer de fluxo de trabalho: Esta interface visual ou ferramenta permite que os usuários projetem, configurem e gerenciem fluxos de trabalho de dados. Ela permite que os usuários definam a sequência de etapas de processamento de dados, transformações e ações necessárias para um fluxo de trabalho de dados específico.
- Integração de dados: Essas ferramentas podem conectar e integrar dados de fontes diversas, incluindo bancos de dados, aplicativos, arquivos, APIs e plataformas de streaming. Este elemento permite que a plataforma extraia, transforme e carregue (ETL) dados de várias fontes em um formato unificado adequado para processamento posterior.
- Transformação e enriquecimento: As ferramentas de orquestração de dados têm funções para transformar, limpar e enriquecer dados. Este elemento permite que os usuários apliquem transformações de dados, realizem cálculos, apliquem regras de negócios e limpem dados para garantir sua qualidade e consistência.
- Manuseio de erros e monitoramento: Este recurso contém mecanismos para lidar e relatar erros ou exceções que ocorrem durante o processamento de dados. A plataforma deve fornecer capacidades robustas de manuseio de erros e monitoramento em tempo real de fluxos de trabalho de dados para acompanhar seu progresso, identificar problemas e iniciar ações corretivas.
Melhores práticas de orquestração de dados
Para fazer a orquestração de dados funcionar, siga estas melhores práticas:
- Planeje e defina requisitos: Defina claramente seus objetivos e metas de orquestração de dados. Compreenda as fontes de dados, formatos e destinos envolvidos. Identifique as transformações de dados específicas e regras de negócios necessárias. Determine a frequência e o agendamento dos processos de orquestração de dados. Considere requisitos de escalabilidade, segurança e conformidade.
- Projete e implemente fluxos de trabalho: Projete fluxos de trabalho de dados que descrevam a sequência de tarefas e transformações. Aproveite ferramentas visuais ou construtores de fluxo de trabalho para criar fluxos de trabalho claros e gerenciáveis. Garanta validação, limpeza e enriquecimento adequados de dados em cada etapa. Incorpore mecanismos de manuseio de erros e gerenciamento de exceções. Equilibre automação e intervenção humana com base na complexidade e criticidade das tarefas.
- Monitore e otimize: Implemente mecanismos de monitoramento e alerta para acompanhar o fluxo e o desempenho dos dados. Monitore continuamente a qualidade e integridade dos dados ao longo do processo de orquestração. Revise e otimize regularmente os fluxos de trabalho de dados para eficiência e eficácia. Identifique e resolva gargalos, erros ou problemas de desempenho prontamente. Colete e analise métricas para medir o sucesso dos processos de orquestração de dados.
- Fomente a colaboração e governança: Estabeleça uma governança de dados para garantir consistência e conformidade. Defina propriedade de dados, funções e responsabilidades. Fomente a colaboração entre diferentes equipes envolvidas na orquestração de dados. Facilite a comunicação e o compartilhamento de conhecimento entre as partes interessadas. Documente e mantenha uma documentação clara dos fluxos de trabalho de dados, transformações e políticas.
Orquestração de dados vs. governança de dados
Orquestração de dados e governança de dados são dois conceitos distintos, mas inter-relacionados, no gerenciamento de dados.
Orquestração de dados refere-se à coordenação, automação e otimização de fluxos de trabalho e processos de dados. Foca no gerenciamento do fluxo de dados de ponta a ponta em vários sistemas, aplicativos e processos dentro de uma organização. A orquestração de dados envolve tarefas como integração, transformação, movimentação e processamento de dados. Tem como objetivo garantir que os dados sejam gerenciados, sincronizados e disponibilizados de forma eficiente e eficaz para os sistemas e partes interessadas certos no momento certo.
Por outro lado, governança de dados é o gerenciamento e controle geral dos ativos de dados de uma organização. Envolve a definição e aplicação de políticas, processos e padrões para garantir a qualidade, segurança, privacidade e conformidade dos dados. A governança de dados foca no estabelecimento de uma estrutura para o gerenciamento de dados que inclui administração de dados, classificação, linhagem, segurança, privacidade e conformidade. Tem como objetivo garantir que os dados sejam gerenciados, protegidos e usados de forma adequada, alinhada aos objetivos organizacionais e requisitos regulatórios.
Shalaka Joshi
Shalaka is a Senior Research Analyst at G2, with a focus on data and design. Prior to joining G2, she has worked as a merchandiser in the apparel industry and also had a stint as a content writer. She loves reading and writing in her leisure.
