Les entreprises dépendent des données pour prospérer dans ce monde numérique en évolution rapide. Les entreprises collectent régulièrement différents types de données, notamment les interactions avec les clients, les ventes, les revenus, les données des concurrents, les données du site Web, etc.
La gestion de ces données peut être une tâche ardue. Et si ce n’est pas fait correctement, cela pourrait causer une énorme erreur.
C’est là qu’intervient l’orchestration des données.
L’orchestration des données vous aide à gérer et à organiser efficacement toutes vos données cruciales.
Il aide les entreprises à exploiter la puissance des données et à acquérir un avantage concurrentiel sur le marché.
Dans cet article, je parlerai de l’orchestration des données et de la manière dont elle peut aider votre organisation.
Commençons!
Table des matières
Qu’est-ce que l’orchestration des données ?
Le processus de collecte, de transformation, d’intégration et de gestion efficaces des données provenant de plusieurs sources est connu sous le nom d’orchestration des données.
L’objectif principal de l’orchestration des données est de rationaliser les données provenant de différentes sources de manière efficace et efficiente afin que les entreprises puissent tirer le meilleur parti de ces données. Il s’agit d’un processus crucial qui est essentiel dans le monde moderne axé sur les données.
L’orchestration des données vous aide à obtenir des informations claires sur votre entreprise, vos clients, votre marché et vos concurrents, ce qui vous aide à prendre des décisions éclairées et à obtenir les résultats souhaités.
En termes plus simples, l’orchestration des données agit comme un conducteur qui lit et collecte des données à partir de diverses sources de données. Cela garantit que toutes les données représentent l’aperçu des performances de votre entreprise.
Avantages de l’orchestration des données
L’orchestration des données offre plusieurs avantages aux organisations, comme indiqué ci-dessous.
Stimule la prise de décision
Vous pouvez disposer d’un ensemble de données unifié et bien présenté grâce à l’orchestration des données. Cela vous aide à faire de meilleurs choix, car vous pouvez facilement interpréter même les données les plus aléatoires et non déchiffrées avec cette technique.
Meilleure expérience client
Avec une meilleure compréhension du comportement, des préférences et des commentaires de vos clients, vous pouvez mieux les servir. L’orchestration des données vous permettra de déployer des efforts ciblés, menant à une expérience client améliorée.
Efficacité opérationnelle améliorée
L’orchestration des données permet de réduire les heures de travail, que vous consacriez auparavant à la collecte et à l’unification manuelles des données. Cela réduit les efforts manuels, minimise les silos de données et rationalise les données automatiquement et sans effort.
Économique
L’orchestration des données basée sur le cloud offre des options de stockage et de traitement flexibles. Ainsi, vous pouvez éviter des frais supplémentaires et ne payer que ce dont vous avez besoin et que vous utilisez.
Avantage compétitif
En tirant parti des informations que vous obtenez grâce à l’orchestration des données, il vous devient plus facile de prendre des décisions meilleures et plus rapides que vos concurrents. Vous pouvez garder une longueur d’avance sur vos concurrents en libérant des opportunités cachées et en répondant de manière proactive aux tendances du marché.
Évolutivité
L’orchestration des données peut gérer les charges croissantes à mesure que le volume de données augmente. Par conséquent, lorsque votre entreprise se développe, l’orchestration des données s’adaptera aux changements habituels.
Comment fonctionne l’orchestration des données ?
Le processus d’orchestration des données implique la gestion et la coordination des données au sein de votre organisation. Ainsi, cela inclut la collecte de données provenant de différentes sources, leur transformation en une seule donnée simplifiée et l’automatisation du flux de travail.
L’orchestration des données vous donne le pouvoir de prendre des décisions commerciales éclairées en utilisant les données comme guide. Par conséquent, améliorez l’efficacité de vos opérations et facilitez la collaboration entre les différentes équipes et départements de votre organisation.
Cela permet un déplacement, une analyse et une livraison fluides des données et vous aide à prendre des décisions éclairées.
Phases de l’orchestration des données
L’orchestration des données est un processus complexe qui implique une série de phases interconnectées. Chaque phase est essentielle à la collecte, au traitement et à l’analyse efficaces des données.
Approfondissons chacune de ces phases :
#1. Collecte de données
Le parcours d’orchestration des données commence par la phase de collecte des données. C’est le fondement de l’ensemble du processus, où les données sont recueillies à partir de nombreuses sources. Ces sources peuvent être aussi diverses que des bases de données, des API, des applications et des fichiers externes.
Les données que vous collectez peuvent englober des données structurées, qui suivent un format spécifique, et des données non structurées, qui n’ont pas de modèle ou de formulaire prédéfini. La qualité, l’exactitude et la pertinence des données collectées à ce stade influencent considérablement les étapes suivantes de l’orchestration des données.
Par conséquent, il est crucial de disposer de stratégies et d’outils de collecte de données robustes pour garantir la collecte de données pertinentes et de haute qualité.
#2. Ingestion de données
La phase d’ingestion des données implique l’importation et le chargement des données collectées dans un emplacement de stockage centralisé, généralement un entrepôt de données.
Cet emplacement central agit comme un point focal où les données provenant de différentes sources sont réunies. Cette consolidation rationalise la gestion et le traitement des données, vous permettant de les gérer et de les utiliser efficacement.
Pour garantir le transfert précis de toutes les données pertinentes vers l’emplacement de stockage central, il est impératif que le processus d’ingestion des données se déroule de manière transparente et sans erreur.
#3. Intégration et transformation des données
La troisième phase de l’orchestration des données consiste à intégrer et à transformer les données collectées pour les rendre utilisables pour l’analyse. L’intégration de données prend des données de diverses sources et les fusionne pour présenter une information cohérente et significative.
Ce processus est crucial pour éliminer les silos de données et garantir que toutes les données sont accessibles et utilisables.
En ce qui concerne la transformation des données, vous devez gérer les valeurs manquantes, résoudre les incohérences des données et convertir les données dans un format standardisé pour une analyse plus facile. Ce processus crucial facilite l’amélioration de la qualité des données et améliore leur aptitude à l’analyse.
#4. Stockage et gestion des données
Une fois les données intégrées et transformées, la phase suivante consiste à stocker ces données dans un système de stockage approprié.
De gros volumes de données peuvent nécessiter des systèmes de stockage distribués, tandis que les données à grande vitesse peuvent nécessiter des capacités de traitement en temps réel. Le processus de gestion des données comprend la mise en place de contrôles d’accès aux données, la définition de politiques de gouvernance des données et l’organisation des données pour permettre une analyse efficace.
Il est essentiel de s’assurer que les données sont stockées en toute sécurité, organisées de manière adéquate et facilement accessibles pour l’analyse au cours de cette phase.
#5. Traitement et analyse des données
Le traitement et l’analyse des données impliquent l’exécution de workflows de données pour effectuer diverses tâches de traitement de données. Ces tâches peuvent inclure le filtrage, le tri, l’agrégation et la jointure d’ensembles de données.
En fonction des besoins de votre entreprise, vous disposez de deux options de traitement : les méthodes de traitement par flux en temps réel ou par lots. Une fois les données traitées, elles sont prêtes à être analysées à l’aide de diverses plateformes telles que l’informatique décisionnelle, les outils de visualisation de données ou l’apprentissage automatique.
Cette étape revêt une importance immense pour extraire des informations précieuses des données et habiliter la prise de décision basée sur les données.
#6. Mouvement et distribution des données
Selon les besoins de votre entreprise, vous devrez peut-être déplacer les données vers différents systèmes à des fins spécifiques.
Le déplacement des données implique la transmission ou la réplication sécurisée des données vers des partenaires externes ou d’autres systèmes au sein de l’organisation. Cette phase garantit que les données sont disponibles là où vous en avez besoin, que ce soit pour un traitement ultérieur, une analyse ou un reporting.
#7. Gestion des flux de travail
L’automatisation des flux de travail réduit les interventions manuelles et les erreurs, améliorant ainsi l’efficacité des données.
La plupart des outils d’orchestration de données offrent des fonctionnalités pour surveiller les workflows de données et faciliter des opérations fluides et efficaces. Cette phase joue un rôle crucial pour garantir le bon déroulement de l’ensemble du processus d’orchestration des données.
#8. Sécurité des données
Pour activer la sécurité des données, vous devez établir des contrôles d’accès et des mécanismes d’authentification. Ces mesures protègent les informations précieuses contre tout accès non autorisé et aident à maintenir la conformité aux réglementations sur les données et aux politiques internes.
En préservant l’intégrité et la confidentialité des données tout au long de leur cycle de vie, vous pouvez maintenir un environnement sécurisé pour les informations sensibles. Cette phase est essentielle pour maintenir la confiance des clients et prévenir les intentions malveillantes.
#9. Surveillance et optimisation des performances
Une fois le processus d’orchestration des données en place, la surveillance des workflows de données et des performances de traitement est essentielle. Il permet d’identifier les goulots d’étranglement, les problèmes d’utilisation des ressources et les défaillances potentielles.
Cette phase implique l’analyse des mesures de performance et l’optimisation des processus pour améliorer l’efficacité. Cette surveillance et cette optimisation continues contribuent à rendre le processus d’orchestration des données efficace et efficient.
#dix. Rétroaction et amélioration continue
L’orchestration des données est un processus répétitif. Cela implique de recueillir les commentaires continus des analystes de données, des parties prenantes et des utilisateurs métier pour identifier les domaines d’amélioration et les nouvelles exigences et affiner les workflows de données existants.
Cette boucle de rétroaction garantit que le processus d’orchestration des données évolue et s’améliore en permanence, répondant ainsi aux besoins changeants de votre entreprise.
Cas d’utilisation de l’orchestration des données
L’orchestration des données trouve une application dans diverses industries pour une variété de cas d’utilisation.
Commerce électronique et vente au détail
L’orchestration des données aide l’industrie du commerce électronique et de la vente au détail à gérer de gros volumes de données produit, d’informations d’inventaire et d’interaction client. Il les aide également à intégrer les données des magasins en ligne, des systèmes de point de vente et des plateformes de gestion de la chaîne d’approvisionnement.
Santé et sciences de la vie
L’orchestration des données joue un rôle essentiel dans l’industrie de la santé et des sciences de la vie. Il les aide à gérer, intégrer et analyser en toute sécurité les dossiers de santé électroniques, les données sur les dispositifs médicaux et les études de ressources. Il contribue également à l’interopérabilité des données, au partage des données des patients et aux progrès de la recherche médicale.
Secteur financier
Les services financiers comprennent diverses données financières telles que les enregistrements de transactions, les données de marché, les informations sur les clients, etc. Ainsi, en utilisant l’orchestration des données, les organisations du secteur financier peuvent améliorer leur gestion des risques, la détection des fraudes et la conformité réglementaire.
Ressources humaines
Les services RH peuvent utiliser l’orchestration des données pour consolider et analyser les données des employés, les mesures de performance et les informations de recrutement. Il aide également à la gestion des talents, à l’engagement des employés et à la planification de la main-d’œuvre.
Médias et divertissement
Le secteur des médias et du divertissement englobe la distribution de contenu sur diverses plateformes. L’industrie des médias peut facilement créer des publicités ciblées, des moteurs de recommandation de contenu et des analyses d’audience grâce à l’orchestration des données.
Gestion de la chaîne logistique
La gestion de la chaîne d’approvisionnement comprend les données des fournisseurs, des prestataires logistiques et des systèmes d’inventaire. Ici, l’orchestration des données aide à intégrer toutes ces données et permet un suivi en temps réel des produits.
Meilleures plateformes d’orchestration de données
Maintenant que vous avez une idée de l’orchestration des données, parlons des meilleures plates-formes d’orchestration des données.
#1. Flyte
Flyte est une plate-forme complète d’orchestration de flux de travail conçue pour unifier de manière transparente les données, l’apprentissage automatique (ML) et les données d’analyse. Ce système basé sur le cloud pour l’apprentissage automatique et le traitement des données peut vous aider à gérer les données avec fiabilité et efficacité.
Flyte intègre une programmation open-source, structurée et une solution distribuée. Il vous permet d’utiliser des flux de travail simultanés, évolutifs et faciles à gérer pour les tâches d’apprentissage automatique et de traitement des données.
L’un des aspects uniques de Flyte est son utilisation de tampons de protocole comme langage de spécification pour définir ces flux de travail et ces tâches, ce qui en fait une solution flexible et adaptable pour divers besoins de données.
Principales caractéristiques
- Facilite l’expérimentation rapide à l’aide d’un logiciel de production
- Conçu dans un souci d’évolutivité pour gérer l’évolution des charges de travail et des besoins en ressources
- Permet aux praticiens des données et aux scientifiques de créer des flux de travail indépendamment à l’aide du SDK Python
- Fournit des workflows de données et de ML extrêmement flexibles avec un lignage des données de bout en bout et des composants réutilisables
- Offre une plate-forme centralisée pour gérer le cycle de vie des workflows
- Nécessite un minimum de maintenance
- Soutenu par une communauté dynamique pour le soutien
- Offre une gamme d’intégrations pour un processus de développement de flux de travail rationalisé
#2. Préfet
Rencontrer Préfet, la solution de gestion de flux de travail à la pointe de la technologie pilotée par le moteur de flux de travail open source Prefect Core. Il représente la pointe de la gestion des flux de travail avec ses capacités avancées.
Prefect est spécialement conçu pour vous aider à gérer de manière transparente des tâches complexes impliquant des données, avec la simplicité et l’efficacité comme principes fondamentaux. Avec Prefect à votre disposition, organisez sans effort vos fonctions Python en unités de travail gérables tout en bénéficiant de capacités complètes de surveillance et de coordination.
L’une des caractéristiques remarquables de Prefect est sa capacité à créer des flux de travail robustes et dynamiques, vous permettant de vous adapter en douceur aux changements de leur environnement. En cas d’événements inattendus, Prefect récupère gracieusement, assurant une gestion transparente des données.
Cette adaptabilité fait de Prefect un choix idéal pour les situations où la flexibilité est cruciale. Avec les tentatives automatiques, l’exécution distribuée, la planification, la mise en cache, etc., Prefect devient un outil inestimable capable de relever tous les défis liés aux données que vous pourriez rencontrer.
Principales caractéristiques
- Automatisation pour une observabilité et un contrôle en temps réel
- Une communauté dynamique pour le soutien et le partage des connaissances
- Documentation complète pour la création d’applications de données puissantes
- Forum de discussion pour les réponses aux questions relatives aux préfets
#3. Contrôle-M
Contrôle-M est une solution robuste qui connecte, automatise et orchestre les workflows d’applications et de données dans des environnements de cloud sur site, privés et publics.
Cet outil garantit l’achèvement des travaux en temps opportun et cohérent à chaque fois, ce qui en fait une solution fiable si vous avez besoin d’une gestion des données cohérente et efficace. Avec une interface cohérente et une large gamme de plug-ins, les utilisateurs peuvent facilement gérer toutes leurs opérations, y compris les transferts de fichiers, les applications, les sources de données et l’infrastructure.
Vous pouvez rapidement provisionner Control-M sur le cloud, en utilisant les fonctionnalités transitoires des services basés sur le cloud. Cela en fait une solution polyvalente et adaptable pour divers besoins de données.
Principales caractéristiques
- Capacités opérationnelles avancées pour le développement et les opérations
- Gestion proactive des SLA avec analyse prédictive intelligente
- Prise en charge robuste des audits, de la conformité et de la gouvernance
- Stabilité éprouvée pour passer de dizaines à des millions de travaux sans aucun temps d’arrêt
- Approche Jobs-as-Code pour faire évoluer la collaboration Dev et Ops
- Workflows simplifiés dans les environnements hybrides et multi-cloud
- Déplacement et visibilité sécurisés, intégrés et intelligents des fichiers
#4. Datacoral
Datacoral est l’un des principaux fournisseurs d’une pile complète d’infrastructures de données pour le Big Data. Il peut collecter des données provenant de diverses sources en temps réel sans effort manuel. Une fois que vous avez collecté des données, il organise automatiquement ces données dans un moteur de requête de votre choix.
Après avoir obtenu des informations précieuses, vous pouvez utiliser les données à diverses fins et les publier. Le langage est axé sur les données, permettant un accès en temps réel aux sources de données pour n’importe quel moteur de requête. Il sert également d’outil pour surveiller la fraîcheur des données et assurer l’intégrité des données, ce qui en fait une solution idéale si vous avez besoin d’une gestion des données fiable et efficace.
Principales caractéristiques
- Connecteurs de données sans code pour un accès sécurisé et fiable aux données
- Architecture axée sur les métadonnées pour une image complète des données
- Extraction de données personnalisable avec une visibilité totale sur la fraîcheur et la qualité des données
- Installation sécurisée dans votre VPC
- Vérifications de la qualité des données prêtes à l’emploi
- Connecteurs CDC pour des bases de données comme PostgreSQL et MySQL
- Conçu pour évoluer avec un cadre simplifié pour les intégrations de données et les pipelines basés sur le cloud
#5. Dagster
Dagster est une plate-forme d’orchestration open source de nouvelle génération pour le développement, la production et la surveillance d’actifs de données.
L’outil aborde l’ingénierie des données à partir de zéro, couvrant l’ensemble du cycle de vie du développement, du développement initial et du déploiement à la surveillance et à l’observabilité continues. Dagster est une solution complète et globale si vous avez besoin d’une gestion de données efficace et fiable.
Principales caractéristiques
- Fournit une lignée et une observabilité intégrées
- Utilise un modèle de programmation déclaratif pour faciliter la gestion du flux de travail
- Offre la meilleure testabilité de sa catégorie pour des flux de travail fiables et précis
- Dagster Cloud pour les déploiements sans serveur ou hybrides, la ramification native et la CI/CD prête à l’emploi
- S’intègre aux outils que vous utilisez déjà et peut être déployé sur votre infrastructure
Conclusion
L’orchestration des données est un excellent moyen de rationaliser et d’optimiser l’ensemble du processus de gestion des données. Il simplifie la façon dont les entreprises gèrent leurs données, de la collecte et de la préparation à l’analyse et à l’utilisation efficaces.
L’orchestration des données permet aux entreprises de collaborer en toute fluidité avec différentes sources de données, applications et équipes. En conséquence, vous ferez l’expérience d’une prise de décision plus rapide et plus précise, d’une productivité améliorée et de performances globales améliorées.
Par conséquent, choisissez l’un des outils d’orchestration de données ci-dessus en fonction de vos préférences et de vos exigences et profitez de leurs avantages.
Vous pouvez également explorer certains outils d’orchestration de conteneurs pour DevOps