O que é Orquestração de Dados?

A orquestração de dados é o processo automatizado de coordenação, organização e gerenciamento de dados de várias fontes para garantir que sejam confiáveis, consistentes e prontos para análise. Vai além de simplesmente mover dados entre sistemas. Em vez disso, ele integra fluxos de trabalho de dados para atender a diversos requisitos, como sincronização de metadados, acionamento de carregamentos de dados e realização de verificações de qualidade, ao mesmo tempo em que padroniza os formatos de dados para uso contínuo.

Por exemplo, um provedor de serviços de saúde pode usar a orquestração de dados para unificar dados de registros de pacientes, resultados de laboratório e sistemas de agendamento de consultas, garantindo que todos os departamentos tenham acesso a uma única fonte de verdade atualizada.

Por que não apenas ETL?

O ETL (Extract, Transform, Load) se concentra em extrair dados de fontes, transformá-los para atender às necessidades de negócios e carregá-los em sistemas de destino, como data warehouses. A orquestração de dados vai além do ETL, gerenciando todo o ecossistema de dados coordenando fluxos de trabalho entre sistemas, integrando processos de ETL com outras operações, como análises em tempo real e verificações de qualidade.

Orquestração de dados vs. ETL: uma comparação detalhada

Aspecto	ETL	Data Orchestration
Escopo	Extrai, transforma e carrega dados em sistemas de destino.	Gerencia fluxos de trabalho em ecossistemas de dados inteiros, incluindo processos ETL.
Flexibilidade	Fluxos de trabalho rígidos; requer retrabalho significativo para alterações em fontes ou formatos.	Adapta-se rapidamente às necessidades de dados em evolução, com fluxos de trabalho dinâmicos e integrações flexíveis.
Processamento	Opera em modo batch, ideal para atualizações periódicas de dados.	Os fluxos de dados em tempo real permitem insights imediatos e tomadas de decisão rápidas.
Integração	Concentra-se em dados estruturados; Novas integrações geralmente exigem soluções personalizadas.	Lida com dados estruturados e não estruturados, integrando sistemas locais, plataformas de nuvem e muito mais.
Escalabilidade	Limitado pelo processamento baseado em batch, que pode criar gargalos à medida que o volume de dados aumenta.	Projetado para escalabilidade perfeita, acomodando volumes e complexidade de dados crescentes.

Por que a orquestração de dados é importante?

Quebrando silos de dados

• Os dados nas organizações geralmente existem em sistemas, departamentos ou formatos isolados, dificultando o uso abrangente. A orquestração de dados integra essas fontes fragmentadas em um pipeline unificado, criando uma única fonte de verdade para todas as equipes.
• Exemplo: uma empresa de varejo unifica dados de clientes de seu CRM, dados de vendas de um ERP e análise da web para obter insights abrangentes sobre o comportamento do cliente.

Automatizando fluxos de trabalho

• O gerenciamento manual de fluxos de trabalho de dados em grande escala não é apenas demorado, mas também propenso a erros. A automação garante consistência, reduz erros humanos e acelera o processamento de dados.
• Exemplo: em vez de atualizar manualmente o estoque, um fluxo de trabalho automatizado sincroniza os níveis de vendas e estoque em tempo real, melhorando a precisão e a eficiência.

Permitindo decisões mais inteligentes

• Dados precisos, oportunos e consistentes capacitam as organizações a tomar decisões melhores e orientadas por dados.
• Exemplo: Um profissional de saúde integra e analisa os dados do paciente para prever as necessidades de atendimento e priorizar casos críticos.

Conformidade e Governança

• A orquestração centralizada garante visibilidade, manuseio seguro de dados e conformidade com regulamentos como LGPD, GPDR e HIPAA.
• Exemplo: uma organização de saúde monitora o acesso aos dados do paciente e aplica fluxos de trabalho seguros em todos os sistemas.