O que é orquestração de dados?

A orquestração de dados consiste no gerenciamento e coordenação de fluxos de dados entre diferentes sistemas, processos e ferramentas. Ela ajuda a organizar e simplificar as etapas do pipeline de dados, incluindo coleta, ingestão, transformação, integração e armazenamento de dados.

Por meio de um processo de orquestração de dados bem-sucedido, as informações fluem de forma confiável e eficiente para vários destinos e estão prontas para análise de dados e outros usos no momento da chegada. Esses recursos essenciais a tornam uma prática de gerenciamento de dados crítica na era das cargas de trabalho de big data e da tomada de decisão baseada em dados. 

Os engenheiros de dados contam com ferramentas de orquestração de dados e plataformas de orquestração para agilizar a migração de dados e apoiar a escalabilidade das iniciativas de dados corporativos. A automação é fundamental para muitas soluções modernas de orquestração de dados. Ela permite que tarefas de dados, como integração e transformação de dados, sejam executadas em uma ordem lógica sem intervenção humana. 

Para aproveitar o poder de seus volumes de dados crescentes, as empresas devem navegar por ecossistemas de dados cada vez mais complexos. Seus dados geralmente têm origem em diferentes fontes e em formatos de dados variados. 

Também são comumente armazenados em repositórios baseados na nuvem e no local, como data lakes e data warehouses, em todo o mundo. E, em muitas organizações, os dados são usados em diferentes ferramentas por diferentes equipes e funcionários: sistemas de CRM para equipes de vendas, plataformas de análise de dados para profissionais de marketing e assim por diante. De acordo com uma pesquisa da IDC de 2024 com líderes de TI e de linha de negócios, os dados operacionais vêm de 35 sistemas diferentes e são integrados, em média, a 18 repositórios de dados analíticos distintos.¹

Esses ambientes de dados complexos são propensos a silos de dados, dados de baixa qualidade e outros problemas que criam gargalos em pipelines de dados e introduzem erros na análise posterior. A orquestração de dados eficaz pode ajudar as empresas a superar esses desafios e liberar valor de seus dados.

A orquestração de dados ajuda as empresas a usar seus dados para obter insights valiosos, tomada de decisão informada e inovação. Benefícios específicos:

A orquestração de dados e a integração de dados são conceitos intimamente relacionados, mas não idênticos. Embora ambas permitam a consolidação e unificação de dados para casos de uso de análise de dados, a integração de dados é mais granular, enquanto a orquestração de dados é uma prática abrangente. 

A orquestração de dados otimiza a movimentação de dados entre diferentes sistemas e processos. A integração de dados é um desses processos, que utiliza diferentes métodos (como extrair, transformar e carregar, ou ETL) para combinar e harmonizar dados de diferentes fontes e, em seguida, carregá-los em um sistema de destino.

A orquestração de dados ajuda as organizações a lidar com a enorme complexidade de seus ecossistemas de dados. A prática em si é comumente dividida em três etapas básicas:

• Organização: os dados são coletados de uma variedade de fontes internas e externas e, em seguida, organizados (frequentemente em um local central) para que estejam prontos para a transformação.
  
  
• Transformação: os dados brutos são convertidos em um formato unificado, limpos e validados para confirmar a consistência e a precisão.
  
  
• Ativação: os dados são disponibilizados para análise, encaminhamento para ferramentas de dashboards e outros fins.

Subjacentes às etapas básicas da orquestração de dados estão várias funções essenciais. Entre elas:  

• Definição de dependências de tarefas e sequenciamento de tarefas
• Automatização de fluxos de trabalho de dados
• Monitoramento e envio de alertas

A orquestração de dados geralmente começa com a definição de tarefas de processamento de dados e a especificação de sua ordem de execução em pipelines de dados e fluxos de trabalho. Ela ajuda a garantir que, quando uma tarefa depender do resultado de outra, esta última seja concluída primeiro. Esse sequenciamento de tarefas (ou seja, baseado em dependências) ajuda as organizações a evitar falhas de pipelines dispendiosas.

Para projetar e organizar sequências de tarefas, engenheiros de dados frequentemente usam gráficos acíclicos direcionados, ou DAGs, gráficos em que os nós estão ligados por conexões unidirecionais que não formam nenhum ciclo. Diferentes nós em um DAG podem representar diferentes processos de dados, como ingestão de dados e transformação de dados, e a sequência na qual eles devem ser executados. As edges que conectam os nós representam as dependências entre os processos.

Uma alternativa aos DAGs na definição e ordenação de tarefas é uma abordagem centrada em código. Uma abordagem popular centrada em código usa a linguagem de programação de código aberto Python para criar funções para gerenciamento de fluxo de trabalho, uma configuração muitas vezes considerada melhor para acomodar fluxos de trabalho dinâmicos.

A orquestração de dados moderna automatiza vários fluxos de trabalho de dados, como ETL, ELT (extrair, carregar, transformar) e transformação de dados em data warehouses, para garantir consistência e minimizar ou eliminar a intervenção humana. Uma pessoa pode iniciar uma tarefa automatizada de dados, mas as tarefas também podem ser agendadas por meio de três tipos de gatilhos:²

• Gatilhos baseados em tempo: as tarefas são executadas em intervalos ou horários prescritos.
  
  
• Gatilhos baseados em dependência: as tarefas são executadas somente após a conclusão de outras tarefas especificadas.
  
  
• Gatilhos acionados por eventos: sinais do mundo real, como chamadas de APIs, ativam uma tarefa.

Embora o monitoramento de pipelines de dados seja frequentemente considerado uma prática de observabilidade de dados, ele também desempenha um papel na orquestração de dados, ajudando a garantir que os dados fluam e sejam processados conforme o esperado. 

As organizações podem monitorar vários tipos de métricas, incluindo métricas de desempenho, como latência e rendimento; métricas de utilização de recursos, como uso de CPU e memória, e métricas de qualidade de dados, como precisão, completude e consistência.³

Quando um problema no pipeline de dados é detectado, como uma falha de tarefa, as ferramentas de notificação podem enviar alertas oportunos às equipes de dados para que possam lidar com o problema rapidamente. As soluções de orquestração também podem permitir que novas tentativas para mitigar problemas, ou seja, uma tarefa com falha pode ser executada automaticamente um número especificado de vezes antes que as notificações sejam entregues.

A orquestração de dados é semelhante, mas notavelmente distinta de dois outros tipos de orquestração: orquestração de fluxos de trabalho e orquestração de processos. Ambas as práticas são mais amplas do que a orquestração de dados, e a orquestração de dados pode ser considerada um tipo de ambas.
 
A orquestração de fluxos de trabalho se concentra na coordenação e no gerenciamento de uma série de tarefas, sistemas e ferramentas interconectados para alcançar um resultado específico. Ela enfatiza a execução de ponta a ponta e a integração de fluxos de trabalho em diferentes ambientes, ajudando as tarefas a ocorrerem na ordem correta enquanto atendem às dependências.

A orquestração de processos refere-se ao gerenciamento e integração de vários processos de negócios, muitas vezes envolvendo fluxos de trabalho, pessoas e sistemas. Em vez de se concentrar no gerenciamento de fluxos de trabalho, ela envolve a coordenação de ponta a ponta de processos de negócios inteiros, promovendo o alinhamento com as metas organizacionais.

As organizações e equipes de dados podem escolher entre muitas soluções de orquestração de dados diferentes enquanto buscam simplificar a forma como processam os dados. A melhor solução para uma organização dependerá de suas prioridades específicas, como custos (códigoaberto versus comercial); necessidades de observabilidade; e integrações com outras soluções de dados populares (ferramentas de análise de dados como o dbt, plataformas de dados baseadas na nuvem como o Snowflake).

As ferramentas e plataformas de orquestração de dados mais usadas normalmente oferecem opções para conexão com outras soluções de dados, mas elas variam de outras maneiras. A seguir, uma análise mais detalhada de várias soluções de orquestração de dados:

• Apache Airflow
• AWS Step Functions
• Azure Data Factory
• Dagster
• Plataformas de DataOps da IBM
• Prefect

A solução de orquestração de dados mais conhecida, o Apache Airflow, é uma plataforma de código aberto projetada principalmente para processamento em lote. Permite o agendamento de fluxos de trabalho de dados, com fluxos de trabalho definidos como DAGs. O Airflow apresenta uma arquitetura compatível com escalonamento e execução paralela, tornando-o adequado para gerenciar pipelines complexos e de computação intensiva de dados.

O AWS Step Functions é um serviço de orquestração sem servidor da Amazon que apresenta uma interface visual para coordenar aplicações e microsserviços distribuídos. Muitas vezes, é recomendado para organizações que já dependem da infraestrutura da Amazon, mas também pode se integrar a aplicações de terceiros.

O Azure Data Factory, da Microsoft, é um serviço de integração de dados sem servidor e totalmente gerenciado que se integra nativamente com outros serviços do Azure. Apresenta uma interface de usuário visual para integração de fontes de dados e orquestração de pipelines de dados ETL e ELT.

O Dagster é conhecido por seu foco em observabilidade e qualidade de dados, com recursos como linhagem de dados e rastreamento de  metadados. Suas funcionalidades também incluem testes locais e componentes reutilizáveis para compatibilidade com produtos de dados preparados para IA e práticas modernas de engenharia de software. 

A IBM oferece uma seleção de ferramentas e plataformas de DataOps com recursos de orquestração de dados. O IBM watsonx.data intelligence fornece um catálogo de dados para automatizar a descoberta de dados e o gerenciamento da qualidade de dados. O IBM watsonx.data integration oferece um painel de controle unificado para a criação de pipelines reutilizáveis. E o IBM Cloud Pak for Data usa virtualização de dados, pipelines e conectores para combinar dados de fontes isoladas, eliminando a necessidade de movimentação física de dados.

O Prefect é uma ferramenta de orquestração de dados que vem em uma versão de código aberto e em uma solução gerenciada em nuvem com funcionalidades adicionais para empresas. Ao contrário de outras soluções de orquestração de dados, o Prefect não depende de DAGs e, em vez disso, adota uma abordagem centrada em código, que alguns preferem para uma orquestração mais dinâmica.