🎊 数据编排简要说明 [+5 工具]

企业需要数据才能在这个快速发展的数字世界中取得成功。企业定期收集各种类型的数据，包括客户互动、销售、收入、竞争对手数据和网站数据。

管理这些数据可能是一项艰巨的任务。如果做得不正确，可能会导致重大失败。

这就是数据编排发挥作用的地方。

数据编排可帮助您有效地管理和组织所有重要数据。

它帮助企业利用数据的力量并在市场上获得竞争优势。

本文介绍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？有效收集、转换、集成和管理来自多个来源的数据的过程称为数据编排。

一位商人站在电脑屏幕前，屏幕上显示着图表。数据编排的主要目的是有效且高效地简化来自各种来源的数据，以便企业能够充分利用这些数据。这是当今数据驱动世界中的一个关键过程。

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

简而言之，数据编排充当从各种数据源读取和收集数据的指挥者。这确保所有数据代表公司业绩的概览。

数据编排的好处一个穿着西装的男人指着满是图标的屏幕。数据编排为组织提供了多种好处，包括：

促进决策通过数据编排，您可以获得统一且清晰呈现的数据集。使用这种技术，即使是最随意和未破译的数据也可以轻松解释，帮助您做出更好的选择。

改善客户体验更深入地了解客户行为、偏好和反馈可以让您以更好的方式为客户提供服务。数据编排可以实现有针对性的工作并改善客户体验。

提高工作效率数据编排可以减少以前手动收集和集成数据所花费的劳动时间。这减少了手动工作量，最大限度地减少了数据孤岛，并自动轻松地简化了数据。

经济基于云的数据编排提供灵活的存储和处理选项。因此，您可以避免额外费用，只需支付您需要的费用。

竞争优势数据编排提供的见解使您能够比竞争对手更快地更轻松地做出更好的决策。通过释放隐藏的机会并主动响应市场趋势，保持领先于竞争对手。

可扩展性数据编排可以处理随着数据量增加而增加的负载。因此，随着您的业务增长，数据编排会适应熟悉的变化。

数据编排如何工作？ 一名男子指着屏幕上的图表。数据编排过程涉及管理和协调整个组织的数据。因此，它涉及从各种来源收集数据，将其转换为单一的、简化的数据，以及自动化工作流程。

数据编排允许您使用数据作为指导来做出明智的业务决策。因此，它提高了运营效率并促进组织内不同团队和部门之间的协作。

这可以实现无缝的数据移动、分析和分发，从而做出明智的决策。

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。每个阶段对于有效收集、处理和分析数据都很重要。

让我们更详细地了解每个阶段。

#1.数据收集数据编排工作从数据收集阶段开始。这是整个过程的基础，数据是从许多来源收集的。这些来源包括数据库、API、应用程序和外部文件。

一位女士正在看着电脑屏幕，上面有许多图标。您收集的数据可以包括遵循特定格式的结构化数据和缺乏预定义模型或格式的非结构化数据。此阶段收集的数据的质量、准确性和相关性对后续阶段的数据编排具有重大影响。

因此，拥有强大的数据收集策略和工具非常重要，以确保您收集高质量的相关数据。

#2.摄取数据数据摄取阶段涉及将收集的数据导入并加载到中央存储位置（通常是数据仓库）。

这个中心位置充当来自不同来源的数据汇聚的中心点。这种集成简化了数据管理和处理，使您能够有效地处理和利用数据。

为了准确地将所有相关数据传输到中央存储位置，数据摄取过程必须无缝且无错误地运行。

＃3。数据整合与转换数据编排的第三阶段对收集到的数据进行集成和转换，以便将其用于分析。数据集成从不同来源获取数据并将其组合起来以呈现一致且有意义的信息。

数据整合-此过程对于消除数据孤岛并确保所有数据均可访问和可用非常重要。

在数据转换方面，必须将数据转换为标准化格式，以处理缺失值、解决数据不一致问题并便于分析。这一重要过程有助于提高数据质量并使其更适合分析。

＃4。数据存储和管理数据集成和转换后，下一阶段是将这些数据存储在适当的存储系统中。

大量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。数据管理流程包括设置数据访问控制、定义数据治理策略以及组织数据以实现高效分析。

在此阶段，确保数据安全存储、正确组织且易于分析非常重要。

＃5。数据处理与分析数据处理和分析涉及运行数据工作流以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。

使用笔记本电脑进行数据分析的人。根据您的业务需求，有两种处理选项：实时流或批处理方法。数据处理后，可以使用商业智能、数据可视化工具和机器学习等各种平台进行分析。

此步骤对于从数据中提取有价值的见解并实现数据驱动的决策至关重要。

＃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另一个系统以实现特定目的。

数据移动涉及将数据安全地传输或复制到外部合作伙伴或组织内的其他系统。此阶段使数据在需要时可用，无论是用于进一步处理、分析还是报告。

#7.工作流程管理自动化工作流程通过减少人工干预和错误来提高数据效率。

大多数数据编排工具都提供监控数据工作流程并促进平稳高效操作的功能。这一阶段对于确保整个数据编排流程的顺利运行起着至关重要的作用。

＃8。数据安全为了保证数据安全，必须建立访问控制和身份验证机制。这些措施可保护有价值的信息免遭未经授权的访问，并有助于保持对数据法规和内部政策的遵守。

通过在整个数据生命周期中保护数据完整性和隐私，维护存储敏感信息的安全环境。此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流程到位，监控数据工作流程和处理性能就至关重要。这有助于识别瓶颈、资源利用问题和潜在故障。

此阶段包括分析绩效指标和优化流程以提高效率。这种持续的监控和优化有助于使您的数据编排流程高效且有效。

＃10。反馈和持续改进数据编排是一个迭代过程。这包括不断获取数据分析师、利益相关者和业务用户的反馈，以确定需要改进的领域和新要求，并完善现有的数据工作流程。

这种反馈循环允许数据编排流程不断发展和改进，以满足不断变化的业务需求。

使用数据编排的示例数据编排应用于各个行业的各种用例。

电子商务和零售零售业-数据编排帮助电子商务和零售行业管理大量产品数据、库存信息和客户交互。它还有助于集成来自在线商店、POS 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发挥着至关重要的作用。帮助安全地管理、集成和分析电子病历、医疗设备数据和资源研究。它还有助于数据互操作性、共享患者数据和推进医学研究。

金融部门金融服务包括交易记录、市场数据、客户信息等多种金融数据。因此，金融部门的组织可以使用数据编排来改进风险管理、欺诈检测和监管合规性。

人力资源人力资源部门可以使用数据编排来集成和分析员工数据、绩效指标和招聘信息。它还有助于人才管理、员工敬业度和劳动力规划。

媒体和娱乐媒体和娱乐 –媒体和娱乐领域包括跨各种平台的内容分发。通过数据编排，媒体行业可以轻松创建有针对性的广告、内容推荐引擎和受众分析。

供应链管理供应链管理由来自供应商、物流提供商和库存系统的数据组成。在这里，数据编排整合了所有数据并实现了产品的实时跟踪。

最好的数据编排平台现在您已经了解了数据编排，我们来谈谈最好的数据编排平台。

#1.航班构建生产环境 – 无哈希评估您的数据和 ML 工作流程。 Flyte是一个全面的工作流程编排平台，旨在无缝集成数据、机器学习 (ML) 和分析数据。这种基于云的机器学习和数据处理系统可帮助您可靠、高效地管理数据。

Flyte 结合了开源结构化编程和分布式解决方案。这为机器学习和数据处理任务提供了并发、可扩展且易于维护的工作流程。

Flyte 的独特之处之一是它使用协议缓冲区作为定义这些工作流程和任务的规范语言，使其成为满足不同数据需求的灵活且适应性强的解决方案。

主要特点使用生产级软件促进快速实验。设计时考虑到可扩展性，以适应不断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 独立构建工作流程。提供高度灵活的数据和机器学习工作流程以及端到端数据沿袭和可重用组件提供用于管理工作流程生命周期的中央平台维护费用极低由充满活力的社区支持提供各种集成以简化工作流程开发过程 #2.州长隆重推出Prefect ，这是一款由开源 Prefect Core 工作流引擎提供支持的尖端工作流管理解决方案。代表了具有先进功能的工作流程管理的前沿。

州长Prefect 专为无缝处理复杂的数据相关任务而设计，以简单和高效为指导原则。有了 Prefect，您可以轻松地将 Python 函数组织成可管理的工作单元，同时利用全面的监控和调优功能。

Prefect 的显着功能之一是它能够创建强大且动态的工作流程，使其能够顺利适应环境的变化。即使发生意外事件，Prefect 也能成功恢复并确保无缝数据管理。

这种适应性使 Prefect 成为灵活性很重要的情况下的理想选择。自动重试、分布式执行、调度、缓存等功能使 Prefect 成为解决您可能遇到的任何数据相关挑战的宝贵工具。

主要特点实时观测和控制的自动化一个充满活力的支持和知识共享社区用于构建强大的数据应用程序的综合文档回答州长相关问题的论坛 ＃3。控制-M Control-M是一款强大的解决方案，可在本地、私有云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程。

该工具始终确保及时、一致地完成作业，当您需要一致、高效的数据管理时，它是一个可靠的解决方案。一致的界面和广泛的插件使用户可以轻松管理所有操作，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服务的临时功能在云上快速配置 Control-M。这使其成为满足各种数据需求的多功能且适应性强的解决方案。

主要特点先进的开发和运营运营能力通过智能预测分析进行主动 SLA 管理对审计、合规性和治理的强大支持经验证的稳定性，可将工作岗位从数千万扩大到数百万，无需停机用于扩展开发和运营协作的“作业即代码”方法简化混合和多云环境中的工作流程安全、统一、智能的文件移动和可见性 ＃4。数据珊瑚Datacoral是大数据综合数据基础设施堆栈的领先提供商。无需任何手动操作即可实时从各种来源收集数据。当您收集数据时，该数据会自动放入您选择的查询引擎中。

一旦获得有价值的见解，您就可以将这些数据用于各种目的并将其公开。这种语言以数据为中心，允许从任何查询引擎实时访问数据源。它还充当监控数据新鲜度和确保数据完整性的工具，使其成为需要可靠且高效的数据管理时的理想解决方案。

主要特点无代码数据连接器，可安全可靠地访问您的数据用于完整数据视图的元数据优先架构可定制的数据提取，可全面了解数据新鲜度和质量在 VPC 中安全安装开箱即用的数据质量检查适用于 PostgreSQL 和 MySQL 等数据库的 CDC 连接器通过基于云的数据集成和管道的简化框架进行扩展 ＃5。道格斯特Dagster是用于开发、生产和监控数据资产的下一代开源编排平台。

道格斯特该工具从头开始处理数据工程，涵盖整个开发生命周期，从初始开发和部署到持续监控和可观察性。当您需要有效且可靠的数据管理时，Dagster 是一个完整且全面的解决方案。

主要特点提供集成的沿袭和可观察性使用声明性编程模型轻松管理工作流程提供一流的可测试性，实现可靠、准确的工作流程Dagster Cloud，用于无服务器或混合部署、本机分支和开箱即用的 CI/CD与您已经使用的工具集成，并可以部署到您的基础设施中结论数据编排是简化和优化整个数据管理流程的好方法。这简化了企业处理数据的方式，从数据收集和准备到分析和有效使用。

数据编排使企业能够与不同的数据源、应用程序和团队无缝协作。其结果是更快、更准确的决策、提高的生产力和整体绩效。

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其好处。

您还可以探索一些用于 DevOps 的容器编排工具。