Orquestación de datos en términos sencillos [+5 herramientas].

Las empresas dependen de los datos para prosperar en este mundo digital que avanza rápidamente. Las empresas recopilan con regularidad distintos tipos de datos, como interacciones con los clientes, ventas, ingresos, datos de la competencia, datos de sitios web, etc. 

Gestionar estos datos puede ser una tarea de enormes proporciones. Y si no se hace bien, puede causar un enorme desatino. 

Aquí es donde entra en juego la orquestación de datos. 

La orquestación de datos le ayuda a gestionar y organizar eficazmente todos sus datos cruciales. 

Ayuda a las empresas a aprovechar el poder de los datos y obtener una ventaja competitiva en el mercado. 

En este artículo hablaré de la orquestación de datos y de cómo puede ayudar a su organización.

¡Empecemos!

¿Qué es la orquestación de datos?

El proceso de recopilar, transformar, integrar y gestionar eficazmente datos procedentes de múltiples fuentes se conoce como orquestación de datos. 

El principal objetivo de la orquestación de datos es racionalizar los datos procedentes de diferentes fuentes de forma eficaz y eficiente para que las empresas puedan sacar el máximo partido de estos datos. Se trata de un proceso crucial que es fundamental en el mundo moderno impulsado por los datos.

La orquestación de datos le ayuda a obtener una visión clara de su negocio, clientes, mercado y competidores, lo que le ayuda a tomar decisiones informadas y lograr los resultados deseados. 

En términos más sencillos, la orquestación de datos actúa como un director de orquesta que lee y recopila datos de diversas fuentes de datos. Esto garantiza que todos los datos representen la visión general del rendimiento de tu empresa.  

Ventajas de la orquestación de datos

La orquestación de datos ofrece varias ventajas a las organizaciones, que se enumeran a continuación.

Favorece la toma de decisiones

Puede disponer de un conjunto de datos unificado y bien presentado mediante la orquestación de datos. Esto te ayuda a tomar mejores decisiones, ya que con esta técnica puedes interpretar fácilmente incluso los datos más desordenados y sin descifrar. 

Mejor experiencia del cliente

Con un mejor conocimiento del comportamiento, las preferencias y los comentarios de sus clientes, podrá prestarles un mejor servicio. La orquestación de datos le permitirá centrar sus esfuerzos en objetivos concretos, lo que se traducirá en una mejora de los resultados. experiencia del cliente. 

Mayor eficiencia operativa

La orquestación de datos ayuda a reducir las horas de trabajo que antes dedicaba a recopilar y unificar datos manualmente. Así se reducen los esfuerzos manuales, se minimizan los silos de datos y se racionalizan 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 adicionales y pagar solo por lo que necesitas y utilizas. 

Ventaja competitiva

Aprovechando la información que obtiene con la orquestación de datos, le resultará más fácil tomar decisiones mejores y más rápidas que sus competidores. Puede adelantarse a sus competidores aprovechando oportunidades ocultas y respondiendo de forma proactiva a las tendencias del mercado. 

Escalabilidad

La orquestación de datos puede gestionar las cargas crecientes a medida que aumenta el volumen de datos. Por lo tanto, cuando su negocio se expanda, la orquestación de datos se adaptará a los cambios acostumbrados.

¿Cómo funciona la orquestación de datos?

El proceso de orquestación de datos implica la gestión y coordinación de datos en toda la organización. Así, incluye la recopilación de datos de distintas fuentes, su transformación en un único dato simplificado y la automatización del flujo de trabajo.

La orquestación de datos le permite tomar decisiones empresariales fundamentadas utilizando los datos como guía. De este modo, mejorará la eficiencia de sus operaciones y facilitará la colaboración entre los distintos equipos y departamentos de su organización. 

Esto permite un movimiento, análisis y entrega de datos sin fisuras y le ayuda a tomar decisiones con conocimiento de causa. 

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 los datos con eficacia.

Profundicemos en cada una de estas fases:

#1. Recogida de datos

El proceso de orquestación de datos comienza con la fase de recopilación de datos. Esta es la base de todo el proceso, en el que los datos se recopilan de muchas fuentes. Estas fuentes pueden ser tan diversas como bases de datos, API, aplicaciones y archivos externos.

Los datos que se recopilan pueden abarcar datos estructurados, que siguen un formato específico, y datos no estructurados, que carecen de un modelo o forma predefinidos. La calidad, precisión y pertinencia de los datos recopilados en esta fase influyen significativamente en las fases posteriores de la orquestación de datos.

Por lo tanto, es crucial contar con estrategias y herramientas sólidas de recopilación de datos para garantizar la recogida de datos pertinentes y de alta calidad.

#2. Ingesta de datos

La fase de ingesta de datos consiste en importar y cargar los datos recopilados en una ubicación de almacenamiento centralizada, normalmente un almacén de datos. 

Esta ubicación central actúa como punto de convergencia de datos procedentes de distintas fuentes. Esta consolidación agiliza la gestión y el tratamiento de los datos, permitiéndole manejarlos y utilizarlos con eficacia. 

Para garantizar la transferencia precisa de todos los datos pertinentes a la ubicación de almacenamiento central, es imprescindible que el proceso de ingestión de datos se realice sin problemas ni errores.

#3. Integración y transformación de datos

La tercera fase de la orquestación de datos consiste en integrar y transformar los datos recopilados para hacerlos utilizables para el análisis. La integración de datos toma datos de diversas fuentes y los fusiona para presentar una información coherente 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, es necesario gestionar los valores que faltan, abordar las incoherencias de los datos y convertirlos a un formato estandarizado para facilitar el análisis. Este proceso crucial facilita la mejora de la calidad de los datos y aumenta su idoneidad para el análisis.

#4. Almacenamiento y gestión de datos

Una vez integrados y transformados los datos, la siguiente fase consiste en almacenarlos 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 sitio gestión de datos incluye el establecimiento de controles de acceso a los datos, la definición de políticas de gobernanza de datos y la organización de los datos para permitir un análisis eficaz.

Durante esta fase es fundamental garantizar que los datos se almacenan de forma segura, se organizan adecuadamente y son fácilmente accesibles para su análisis.

#5. Tratamiento y análisis de datos

El procesamiento y el análisis de datos implican la ejecución de flujos de trabajo de datos para llevar a cabo diversas tareas de procesamiento de datos. Estas tareas pueden incluir el filtrado, la clasificación, la agregación y la unión de conjuntos de datos.

En función de los requisitos de su empresa, tiene dos opciones de procesamiento: métodos de flujo en tiempo real o de procesamiento por lotes. Una vez procesados, los datos están listos para su análisis mediante diversas plataformas, como la inteligencia empresarial, las herramientas de visualización de datos o el aprendizaje automático. 

Este paso es muy importante para extraer información valiosa de los datos y facilitar la toma de decisiones basadas en ellos.

#6. Movimiento y distribución de datos

En función de las necesidades de su empresa, puede que necesite trasladar los datos a distintos sistemas con fines específicos. 

El movimiento de datos implica transmitir o replicar los datos de forma segura a socios externos o a otros sistemas de la organización. Esta fase garantiza que los datos estén disponibles donde se necesiten, ya sea para su posterior procesamiento, análisis o elaboración de informes.

#7. Gestión del flujo de trabajo

La automatización de los flujos de trabajo reduce la intervención manual y los errores, mejorando así la eficiencia de los datos.

La mayoría de las herramientas de orquestación de datos ofrecen funciones para supervisar los flujos de trabajo de datos y facilitar operaciones fluidas y eficientes. Esta fase desempeña un papel crucial para garantizar que todo el proceso de orquestación de datos se desarrolle sin problemas.

#8. Seguridad de los datos

Para hacer posible la seguridad de los datos, debe establecer controles de acceso y mecanismos de autenticación. Estas medidas protegen la información valiosa de accesos no autorizados y ayudan a mantener el cumplimiento de la normativa sobre 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 fundamental para mantener la confianza de los clientes y evitar intenciones maliciosas.

#9. Supervisión y optimización del rendimiento

Una vez puesto en marcha el proceso de orquestación de datos, es esencial supervisar los flujos de trabajo de datos y el rendimiento del procesamiento. Ayuda a identificar cuellos de botella, problemas de utilización de recursos y posibles fallos.

Esta fase implica el análisis de las métricas de rendimiento y la optimización de los procesos para mejorar la eficiencia. Esta supervisión y optimización continuas ayudan a que el proceso de orquestación de datos sea eficiente y eficaz.

#10. Feedback y mejora continua

La orquestación de datos es un proceso repetitivo. Implica recibir continuamente información de los analistas de datos, las partes interesadas y los usuarios empresariales para identificar áreas de mejora y nuevos requisitos, y perfeccionar los flujos de trabajo de datos existentes. 

Este bucle de retroalimentación garantiza que el proceso de orquestación de datos evolucione y mejore continuamente, satisfaciendo así las necesidades cambiantes de su empresa.

Casos de uso de la orquestación de datos

La orquestación de datos se aplica en diversos sectores y para distintos casos de uso.

Comercio electrónico y venta al por menor

La orquestación de datos ayuda al comercio electrónico y al sector minorista a gestionar grandes volúmenes de datos de productos, información de inventario e interacción con los clientes. También les ayuda a integrar datos de tiendas online, sistemas de punto de venta y plataformas de gestión de la cadena de suministro.

Sanidad y ciencias de la vida

La orquestación de datos desempeña un papel vital en el sector sanitario y de las ciencias de la vida. Les ayuda a gestionar, integrar y analizar de forma segura historiales médicos electrónicos, datos de dispositivos médicos y estudios de recursos. También contribuye a la interoperabilidad de los datos, el intercambio de datos de pacientes y los avances en la investigación médica.

Sector financiero

Los servicios financieros incluyen datos financieros diversos, como registros de transacciones, datos de mercado, información sobre clientes, etc. Así, mediante la orquestación de datos, las organizaciones del sector financiero pueden mejorar su gestión de riesgosLa protección de datos, la detección del fraude y el cumplimiento de la normativa.

Recursos Humanos

Los departamentos de RR.HH. pueden utilizar la orquestación de datos para consolidar y analizar los datos de los empleados, las métricas de rendimiento y la información sobre contratación. También ayuda en la gestión del talento, el compromiso de los empleados y la planificación de la plantilla.

Medios de comunicación y entretenimiento

El sector de los medios de comunicación y el entretenimiento abarca la distribución de contenidos a través de diversas plataformas. Gracias a la orquestación de datos, el sector de los medios de comunicación puede realizar sin esfuerzo anuncios orientados, motores de recomendación de contenidos y análisis de audiencias.

Gestión de la cadena de suministro

La gestión de la cadena de suministro comprende datos de proveedores, proveedores logísticos y sistemas de inventario. En este caso, la orquestación de datos ayuda a integrar todos estos datos y permite el seguimiento de los productos en tiempo real. 

Mejores plataformas de orquestación de datos

Ahora que ya tiene una idea de la orquestación de datos, hablemos de las mejores plataformas de orquestación de datos. 

#1. Flyte

Flyte es una plataforma integral de orquestación de flujos de trabajo diseñada para unificar datos sin fisuras, aprendizaje automático (ML) y datos analíticos. Este sistema basado en la nube para el aprendizaje automático y el procesamiento de datos puede ayudarle a gestionar los datos con fiabilidad y eficacia.  

Flyte incorpora una solución de código abierto, programación estructurada y distribuida. Permite utilizar flujos de trabajo concurrentes, 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 buffers de protocolo como lenguaje de especificación para definir estos flujos de trabajo y tareas, lo que lo convierte en una solución flexible y adaptable a diversas necesidades de datos.

Características principales

• Facilita la experimentación rápida con software de producción
• Diseñado teniendo en cuenta la escalabilidad para gestionar cargas de trabajo y necesidades de recursos cambiantes.
• Permite a los profesionales y científicos de datos crear flujos de trabajo de forma independiente utilizando el SDK de Python.
• Proporciona flujos de trabajo de datos y ML extremadamente flexibles 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 unos gastos de mantenimiento mínimos
• Con el apoyo de una comunidad dinámica
• Ofrece una serie de integraciones para agilizar el proceso de desarrollo del flujo de trabajo

#2. Prefecto

Conozca PrefectoPrefect Core, la solución de gestión de flujos de trabajo de última generación basada en el motor de flujos de trabajo de código abierto Prefect Core. Representa la vanguardia en la gestión de flujos de trabajo gracias a sus capacidades avanzadas. 

Prefect está diseñado específicamente para ayudarle a manejar sin problemas tareas complejas que implican datos, con la simplicidad y la eficiencia como sus principios fundamentales. Con Prefect a su disposición, organice sin esfuerzo sus funciones Python en unidades de trabajo manejables, al tiempo que disfruta de amplias capacidades de supervisión y coordinación. 

Una de las características destacables de Prefect es su capacidad para crear flujos de trabajo robustos y dinámicos, permitiéndole adaptarse sin problemas a los cambios en su entorno. En caso de que se produzca algún imprevisto, Prefect se recupera con elegancia, garantizando una gestión de datos sin fisuras. 

Esta adaptabilidad hace de Prefect una opción ideal para situaciones en las que la flexibilidad es crucial. Con reintentos automáticos, ejecución distribuida, programación, almacenamiento en caché y mucho más, Prefect se convierte en una herramienta inestimable capaz de hacer frente a cualquier desafío relacionado con los datos que pueda encontrar.

Características principales

• Automatización para la observabilidad y el control en tiempo real
• Una comunidad dinámica de apoyo e intercambio de conocimientos
• Documentación completa para crear potentes aplicaciones de datos
• Foro de discusión para responder a preguntas relacionadas con los prefectos

#3. Control-M

Control-M es una solución robusta que conecta, automatiza y orquesta flujos de trabajo de aplicaciones y datos en entornos locales, privados y de nube pública. 

Esta herramienta garantiza la finalización puntual y coherente de los trabajos en todo momento, lo que la convierte en una solución fiable si necesita una gestión de datos coherente y eficaz. Con una interfaz coherente y una amplia gama de complementos, los usuarios pueden gestionar 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 funciones transitorias de los servicios basados en la nube. Esto la convierte en una solución versátil y adaptable a diversas necesidades de datos.

Características principales

• Capacidades operativas avanzadas para el desarrollo y las operaciones
• Gestión proactiva de SLA con análisis predictivo inteligente
• Sólido apoyo a las auditorías, el cumplimiento y la gobernanza
• Estabilidad probada para escalar de decenas a millones de trabajos sin tiempo de inactividad.
• Enfoque Jobs-as-Code para ampliar la colaboración entre desarrollo y operaciones
• Flujos de trabajo simplificados en entornos híbridos y multicloud
• Movimiento y visibilidad de archivos seguros, integrados e inteligentes

#4. Datacoral

Datacoral es un proveedor líder de una completa pila de infraestructura de datos para big data. Puede recopilar datos de diversas fuentes en tiempo real sin esfuerzo manual. Una vez recopilados los datos, los organiza automáticamente en un motor de consulta de su elección. 

Tras obtener información valiosa, puede utilizar los datos para diversos fines y publicarlos. El lenguaje se centra en los datos y permite el acceso en tiempo real a las fuentes de datos para cualquier motor de consulta. También sirve como herramienta para supervisar la frescura de los datos y garantizar su integridad, por lo que es una solución ideal si necesita una gestión de datos fiable y eficiente.

Características principales

• Conectores de datos sin código para un acceso seguro y fiable a los datos
• Arquitectura basada en metadatos para una visión completa de los datos
• Extracción de datos personalizable con total visibilidad de la frescura y 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
• Construido para escalar con un marco simplificado para integraciones y canalizaciones de datos basadas en la nube.

#5. Dagster

Dagster es una plataforma de orquestación de código abierto de nueva generación para el desarrollo, la producción y la supervisión de activos de datos. 

La herramienta aborda la ingeniería de datos desde la base, abarcando todo el ciclo de vida del desarrollo, desde el desarrollo inicial y la implantación hasta la supervisión y la observabilidad continuas. Dagster es una solución completa e integral si necesita una gestión de datos eficaz y fiable.

Características principales

• Proporciona linaje integrado y observabilidad
• Utiliza un modelo de programación declarativo para facilitar la gestión del flujo de trabajo
• Ofrece la mejor comprobabilidad de su clase para flujos de trabajo fiables y precisos
• Dagster Cloud para despliegues sin servidor o híbridos, ramificación nativa y CI/CD out-of-the-box.
• Se integra con las herramientas que ya utiliza y puede implantarse en su infraestructura.

Conclusión

La orquestación de datos es una excelente forma de racionalizar y optimizar todo el proceso de gestión de datos. Simplifica la forma en que las empresas gestionan sus datos, desde su recopilación y preparación hasta su análisis y utilización eficaz.

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 mejora de la productividad y un mayor rendimiento general. 

Por lo tanto, elija cualquiera de las herramientas de orquestación de datos anteriores en función de sus preferencias y requisitos y benefíciese de sus ventajas.

También puede explorar algunos herramientas de orquestación de contenedores para DevOps