Согласно отчету Gartner, более 87% организаций не способны использовать данные для бизнес-аналитики и анализа данных. Одной из причин этого может быть невозможность извлечь правильные данные из хранилищ данных. Поскольку эти хранилища представляют собой таблицы данных и ограничивают перенос данных в другие местоположения, миграция данных становится действительно сложной задачей.

Кроме того, организациям приходится обрабатывать гораздо больше операций, им не хватает управления данными. Могут быть различные сценарии, которые ограничивают компании или организации в извлечении и анализе своих данных. Оркестрация данных — это одно из решений, которое помогает в процессе извлечения разрозненных данных из нескольких хранилищ данных или местоположений данных, их объединения и организации, а также автоматизации потока данных в инструменты анализа данных. В этой статье мы познакомимся с оркестровкой данных. Вопросы, которые будут обсуждаться в статье, перечислены ниже.

Содержание

  • Что такое оркестровка данных?
  • Необходимость оркестрации данных
  • Части оркестровки данных
  • Проблемы, решаемые оркестровкой данных
  • Преимущества оркестрации данных

Что такое оркестровка данных?

Оркестрация данных — это процесс автоматизации потока данных, начиная с объединения всех данных и заканчивая их подготовкой и предоставлением для анализа данных. Говоря простыми словами, мы можем сказать, что оркестрация данных — это управляемый процесс разделения больших хранилищ данных. Основным мотивом оркестрации данных должна быть автоматизация и оптимизация данных для улучшения процесса принятия решений на основе данных в компании.

Некоторое программное обеспечение/платформы, такие как Apache Airflow, Metaflow, K2view и Prefect, помогают выполнять оркестровку данных путем подключения систем хранения, а инструменты анализа данных могут легко получить доступ к данным. Однако это программное обеспечение или платформы представляют собой совершенно новую технологию и не действуют как система хранения данных.

Если говорить о традиционных способах, то они могут включать следующие трудоемкие этапы подготовки данных из большого хранилища:

  1. Используйте пользовательские сценарии для извлечения данных в форматах CSV, Excel, JSON или базы данных.
  2. Проверка и очистка данных.
  3. Преобразование данных является обязательным.
  4. Загрузите в целевое место назначения.

Оркестровка данных — это способ исключить эти трудоемкие процессы из процесса подготовки данных.

Необходимость организации данных

Приведенные выше этапы обработки данных могут быть примерными, когда количество систем данных невелико. Тем не менее, когда речь идет о крупных предприятиях с несколькими системами данных, оркестровка данных становится идеальной. Используя эту технологию, нам не нужно объединять несколько систем данных вместе. Вместо этого оркестровка данных обеспечивает доступ к необходимым данным в нужном формате и в нужное время.

Используя оркестровку данных, можно легко и быстро получить доступ к данным, доступным из нескольких источников данных. Это также лучше, потому что нам не требуется никакого центрального хранилища данных для обработки больших объемов данных.

Мы можем думать об оркестровке данных как об ETL (процесс извлечения, преобразования, загрузки), но у ETL есть специальный письменный сценарий для отслеживания и обработки данных. Оркестровка данных больше связана с автоматизацией этапов ETL. Есть несколько частей оркестровки данных. Давайте посмотрим на них.

Части оркестровки данных

Оркестровку данных можно разделить на 4 части:

  1. Подготовка. Эта часть включает в себя процесс проверки целостности и правильности данных. Кроме того, в этой части можно выполнить маркировку данных, обозначение данных и включение сторонних данных в существующие данные.
  2. Преобразование: эта часть включает в себя преобразование и форматирование данных. Например, имена людей могут быть записаны в разных форматах, таких как [фамилия] [имя] или [имя] [фамилия]. Итак, здесь мы должны сделать все это в одном формате.
  3. Очистка. Эта часть включает в себя процессы очистки данных, идентификацию и исправление поврежденных, неточных, дублирующихся и выпадающих данных.
  4. Синхронизация. Эта часть включает в себя непрерывные обновления на пути данных от источника данных к местам назначения, чтобы можно было поддерживать согласованность. Эта часть похожа на ваши фотографии, видео и контакты, синхронизированные на всех ваших устройствах с помощью Google Диска.

Проблемы, решаемые оркестровкой данных

Оркестровка данных стала актуальной, когда обработка больших данных стала более сложной. Люди сталкиваются с различными проблемами при обработке больших данных с помощью ETL. Эти проблемы включают в себя:

  • Разрозненные источники данных. В крупных организациях, когда данные поступают из нескольких источников данных, они не готовы к анализу. Здесь важную роль играет организация данных, автоматизирующая процесс обслуживания данных и проверки качества.
  • Хранилища данных. Есть больше шансов получить необходимые данные изолированными в таком месте или организации, откуда доступ к данным для последующих процессов затруднен. Здесь оркестровка помогает устранить разрозненность и сделать данные более доступными. Это разделение бункеров выполняется с помощью DAG (прямой ациклический граф), который представляет взаимосвязь между задачами и системами данных.
  • Проверка данных. Поскольку мы хорошо разбираемся в данных, мы знаем, что очистка и систематизация данных — это трудоемкие процессы. Оркестрация данных помогает избежать таких затрат времени, когда данные требуются для анализа.

Преимущества оркестровки данных

Оркестровка данных может обеспечить следующие преимущества:

  • Масштабируемость. Будучи экономичным способом автоматизации синхронизации данных между хранилищами данных, оркестрация данных помогает организациям масштабировать использование данных.
  • Мониторинг. Оркестровка данных позволяет создавать системы оповещения и мониторинга внутри нее, что помогает инженерам данных отслеживать поток данных в системах, где ETL использует сложные сценарии и разрозненные стандарты мониторинга.
  • Управление данными. Оркестрация помогает пользователям отслеживать данные о клиентах, поскольку данные собираются по всей системе. Например, обработка данных из разных географических регионов с разными правилами и положениями о конфиденциальности и безопасности.
  • Анализ информации в реальном времени. Одним из основных преимуществ оркестровки данных является возможность анализа данных в реальном времени. Также до сих пор это самый быстрый способ извлечения и обработки данных.

Заключительные слова

В этом блоге мы увидели, как оркестровка данных делает данные более полезными, точным, эффективным и быстрым способом. Из-за оркестровки данных стало обычным делом оставлять наши данные фрагментированными и разрозненными. Вместе с этим мы прошлись по его частям и посмотрели, как каждая часть стоит и работает. Поскольку бум этой технологии пришелся на 2010 год, она находится в стадии разработки, и мы можем часто наблюдать изменения. Нас не удивит, если в будущем ETL будет заменена оркестровкой данных. Поэтому отслеживание развития таких технологий становится очень необходимым для тех, кто зависит от данных.