数据编排的简单解释 [+5个工具]

企业在这个快速发展的数字化世界中依赖数据才能蓬勃发展。公司定期收集不同类型的数据，包括客户互动、销售、收入、竞争对手数据、网站数据等等。

管理这些数据可能是一项艰巨的任务。如果处理不当，可能会造成巨大的失误。

这就是数据编排的作用。

数据编排帮助您有效地管理和组织所有关键数据。

它帮助企业利用数据的力量，在市场上获得竞争优势。

在本文中，我将讨论数据编排以及它如何帮助您的组织。

让我们开始吧！

什么是数据编排？

从多个来源高效地收集、转换、整合和管理数据的过程被称为数据编排。

数据编排的主要目标是有效地对来自不同来源的数据进行流线型处理，以便企业可以充分利用这些数据。这是现代数据驱动世界中至关重要的过程。

数据编排帮助您清晰地了解您的业务、客户、市场和竞争对手，从而帮助您做出明智的决策并实现预期的结果。

简单来说，数据编排就像一个指挥家，从各种数据源中读取和收集数据。这确保所有数据都代表了公司的绩效概览。

数据编排的好处

数据编排为组织提供了多种好处，如下所示。

提升决策能力

通过数据编排，您可以获得统一和良好呈现的数据集。这有助于您做出更好的选择，因为您可以轻松解读甚至最混乱和难以理解的数据。

提升客户体验

通过更好地了解客户的行为、偏好和反馈，您可以更好地为他们服务。数据编排将使您能够进行有针对性的努力，从而提供更好的客户体验。

提高运营效率

数据编排有助于减少您以前用于手动收集和统一数据的工时。这减少了手动工作的工作量，减少了数据孤立，并自动和轻松地流线型处理数据。

经济实惠

基于云的数据编排提供了灵活的存储和处理选项。因此，您可以避免额外费用，只支付您所需和使用的部分。

竞争优势

借助数据编排获得的洞察力，您可以比竞争对手更好、更快地做出决策。通过发掘隐藏的机会并积极地响应市场趋势，您可以保持领先地位。

可扩展性

数据编排可以处理随着数据量增长而增加的负载。因此，当您的业务扩展时，数据编排将适应习惯性的变化。

数据编排是如何工作的？

数据编排的过程涉及管理和协调组织中的数据。因此，它包括从不同来源收集数据，将其转化为单一简化的数据，并自动化工作流程。

数据编排使您能够利用数据作为指南做出明智的业务决策。因此，提高您的运营效率并促进组织的不同团队和部门之间的协作。

这使得数据的移动、分析和传递变得无缝，并帮助您做出明智的决策。

数据编排的阶段

数据编排是一个复杂的过程，涉及一系列相互关联的阶段。每个阶段都对有效收集、处理和分析数据至关重要。

让我们深入了解每个阶段：

#1. 数据收集

数据编排的旅程始于数据收集阶段。这是整个过程的基础，数据从多个来源收集。这些来源可以是各种各样的数据库、api、应用程序和外部文件。

您收集的数据可能包括结构化数据（遵循特定格式）和非结构化数据（没有预定义的模型或形式）。在此阶段收集的数据的质量、准确性和相关性对数据编排的后续阶段有着重要影响。

因此，必须拥有强大的数据收集策略和工具，以确保收集高质量、相关的数据。

#2. 数据导入

数据导入阶段涉及将收集到的数据导入到一个集中存储位置，通常是数据仓库。

这个集中位置作为一个焦点，将来自不同来源的数据汇集在一起。这样的整合简化了数据的管理和处理，使您能够有效地处理和利用它。

为了确保所有相关数据准确地传输到中央存储位置，数据导入过程必须无缝进行且不出错。

#3. 数据整合和转换

数据编排的第三阶段涉及整合和转换收集到的数据，使其可用于分析。数据整合将数据从各种来源整合在一起，呈现一个连贯、有意义的信息。

这个过程对于消除数据孤立和确保所有数据可访问和可用非常重要。

谈到数据转换，你需要处理缺失值，处理数据不一致性，并将数据转换为标准化格式，以便更容易进行分析。这个关键过程有助于改善数据质量，并增强其适用性。

#4. 数据存储和管理

在集成和转换数据之后，下一步是将这些数据存储在适当的存储系统中。

大量的数据可能需要分布式存储系统，而高速数据可能需要实时处理能力。数据管理过程包括设置数据访问控制、定义数据治理政策和组织数据以实现高效分析。

在这个阶段，确保数据安全存储、充分组织和易于访问以进行分析非常重要。

#5. 数据处理和分析

数据处理和分析包括执行数据工作流来执行各种数据处理任务。这些任务可能包括过滤、排序、聚合和连接数据集。

根据您的业务需求，您有两种处理选项-实时流或批处理方法。在数据处理后，可以使用各种平台（如商业智能、数据可视化工具或机器学习）对数据进行分析。

这一步骤在从数据中提取有价值的见解并基于数据进行决策方面具有重要意义。

#6. 数据移动和分发

根据您的业务需求，您可能需要将数据移动到不同的系统以实现特定目的。

数据移动涉及安全传输或复制数据到外部合作伙伴或组织内的其他系统。这个阶段确保数据在需要的地方可用，无论是用于进一步处理、分析还是报告。

#7. 工作流管理

自动化工作流减少了人工干预和错误，从而提高了数据效率。

大多数数据编排工具提供监控数据工作流和促进平稳高效运作的功能。这个阶段在确保整个数据编排过程顺利运行方面起着关键作用。

#8. 数据安全

为了实现数据安全，您必须建立访问控制和身份验证机制。这些措施保护有价值的信息免受未经授权的访问，并帮助满足数据法规和内部政策的合规性要求。

通过在整个数据生命周期中保护数据的完整性和隐私，您可以为敏感信息维护一个安全的环境。这个阶段对于维护客户信任和防止恶意意图非常重要。

#9. 监控和性能优化

一旦数据编排过程就位，监控数据工作流程和处理性能至关重要。这有助于识别瓶颈、资源利用问题和潜在故障。

这个阶段涉及分析性能指标和优化过程以提高效率。这种持续的监控和优化有助于使数据编排过程更加高效和有效。

#10. 反馈和持续改进

数据编排是一个重复的过程。它涉及从数据分析师、利益相关者和业务用户那里获取持续的反馈，以确定改进的领域和新的需求，并优化现有的数据工作流程。

这个反馈循环确保数据编排过程不断演变和改进，从而满足企业不断变化的需求。

数据编排的应用案例

数据编排在各个行业都有各种各样的应用案例。

电子商务和零售

数据编排帮助电子商务和零售行业管理大量的产品数据、库存信息和客户互动。它还帮助它们整合来自在线商店、销售点系统和供应链管理平台的数据。

医疗保健和生命科学

数据编排在医疗保健和生命科学行业中起着至关重要的作用。它帮助他们安全地管理、整合和分析电子健康记录、医疗设备数据和资源研究。它还有助于数据互操作性、患者数据共享和医学研究的进展。

金融业

金融服务包括各种各样的金融数据，如交易记录、市场数据、客户信息等。因此，通过使用数据编排，金融行业的组织可以改善风险管理、欺诈检测和合规性。

人力资源

人力资源部门可以使用数据编排来 consol. data and analyze employee data, performance metrics, and recruitment information. it also helps in talent management, employee engagement, and workforce planning.

媒体和娱乐

媒体和娱乐行业涵盖了各种平台上的内容分发。媒体行业可以通过数据编排轻松进行定向广告、内容推荐引擎和受众分析。

供应链管理

供应链管理包括来自供应商、物流提供商和库存系统的数据。在这里，数据编排帮助整合所有这些数据，并实现产品的实时跟踪。

最佳数据编排平台

现在您对数据编排有了一些了解，让我们来谈谈最佳的数据编排平台。

#1. flyte

flyte 是一个全面的工作流编排平台，旨在无缝统一数据、机器学习（ml）和分析数据。这个基于云的机器学习和数据处理系统可以帮助您以可靠和高效的方式管理数据。

flyte采用开源的结构化编程和分布式解决方案。它使您能够使用并发、可扩展、易于维护的工作流来处理机器学习和数据处理任务。

flyte的一个独特之处在于它使用协议缓冲区作为规范语言来定义这些工作流和任务，使其成为满足各种数据需求的灵活和适应性强的解决方案。

关键特点

• 利用生产级软件进行快速实验
• 设计时考虑可伸缩性，以处理变化的工作负载和资源需求
• 使数据从业者和科学家能够使用python sdk独立构建工作流
• 提供了极其灵活的数据和ml工作流，具有端到端数据血缘和可重用组件
• 提供了一个集中管理工作流生命周期的平台
• 需要最小的维护开销
• 得到一个充满活力的社区的支持
• 提供一系列对流畅的工作流开发过程进行集成的方法

#2. prefect

认识一下prefect，这是一款由开源prefect core工作流引擎驱动的最先进的工作流管理解决方案。它代表了工作流管理的前沿技术。

prefect专门设计用于帮助您无缝处理涉及数据的复杂任务，以简洁和高效为核心原则。拥有prefect，您可以轻松地将python函数组织成可管理的工作单位，并享受全面的监控和协调能力。

pre­fect的一个显著特点是其能够创建稳健而动态的工作流，使您能够顺利适应环境的变化。如果发生任何意外事件，prefe­ct会优雅地恢复，确保数据管理的无缝性。

这种适应性使prefect成为需要灵活性的情况下的理想选择。借助自动检索、分布式执行、调度、缓存等功能，prefect成为了解决任何与数据相关的挑战的无价工具。

关键特点

• 实时可观察性和控制的自动化
• 充满活力的社区，提供支持和知识共享
• 用于构建强大的数据应用程序的综合文档
• 用于回答prefect相关问题的讨论论坛

#3. control-m

control-m是一个强大的解决方案，可在本地、私有和公共云环境中连接、自动化和编排应用程序和数据工作流。

这个工具确保每次都能及时、一致地完成作业，如果您需要一致而高效的数据管理，它是一个可靠的解决方案。用户可以通过统一的界面和各种插件轻松管理所有操作，包括文件传输、应用程序、数据源和基础设施。

您可以使用基于云的临时特性，在云上快速部署control-m，使其成为满足各种数据需求的多功能可适应的解决方案。

主要特点

• 开发和运维的高级操作功能
• 智能预测分析的主动sla管理
• 强大的审计、合规性和治理支持
• 从数十个到数百万个作业的可靠稳定性，零停机扩展
• 面向作业的代码方法，用于扩展开发和运维的协作
• 简化混合和多云环境中的工作流程
• 安全、集成、智能的文件移动和可见性

#4. datacoral

datacoral是一家领先的大数据综合数据基础架构提供商。它可以无需人工努力实时收集来自各种来源的数据。一旦收集到数据，它会自动将这些数据整理到您选择的查询引擎中。

在获得有价值的洞察之后，您可以利用这些数据进行各种用途并发布它们。该工具以数据为中心，可以实时访问任何查询引擎的数据源。它还作为监视数据新鲜度和确保数据完整性的工具，如果您需要可靠和高效的数据管理，这是一个理想的解决方案。

主要特点

• 无代码数据连接器，用于安全可靠地访问数据
• 以元数据为核心的架构，完整的数据画面
• 可定制的数据提取，完全可见数据的新鲜度和质量
• 在您的虚拟私有云中安全安装
• 即插即用的数据质量检查
• 用于postgresql和mysql等数据库的cdc连接器
• 基于云的数据集成和流水线的简化框架，可实现扩展

#5. dagster

dagster是一个面向数据资产开发、生产和监控的下一代开源编排平台。

该工具从根本上解决数据工程问题，涵盖了从初始开发和部署到持续监控和可观察性的整个开发生命周期。dagster是一个完整而全面的解决方案，如果您需要有效和可靠的数据管理，它非常适合。

主要特点

• 提供集成的血统和可观察性
• 使用声明性编程模型，更容易管理工作流程
• 提供可靠和准确的工作流程的最佳可测试性
• dagster cloud 用于无服务器或混合部署，原生分支和开箱即用的 ci/cd
• 与您已经使用的工具集成，并可部署到您的基础架构

结论

数据编排是简化和优化整个数据管理流程的好方法。它简化了企业处理数据的方式，从收集和准备数据到有效分析和利用数据。

数据编排使企业能够与不同的数据源、应用程序和团队平稳协作。因此，您将会体验到更快、更准确的决策、提高的生产力和增强的整体性能。

因此，根据您的喜好和要求选择上述任何数据编排工具，并享受它们的好处。

您还可以探索一些用于 devops 的容器编排工具。