Strumenti di DataOps

Nell’odierno mondo basato sui dati, le organizzazioni raccolgono e processano più dati che mai. Gestire questi dati in modo efficace è cruciale per ottenere preziose intuizioni e prendere decisioni aziendali informate. Qui entra in gioco DataOps – una pratica collaborativa di gestione dei dati che mira a migliorare la qualità e ridurre i tempi di ciclo della analisi dei dati. Gli strumenti di DataOps sono importanti per automatizzare e coordinare le diverse parti della pipeline dei dati per supportare le pratiche di DataOps.

In questo articolo analizzeremo le basi degli strumenti di DataOps, esploreremo alcune opzioni open-source e commerciali popolari, e discuteremo delle loro capacità principali. Se Lei lavora con i dati, è importante conoscere gli strumenti di DataOps.

Questi strumenti possono aiutare a migliorare i processi dei dati e ottenere risultati migliori. Questo vale sia per gli ingegneri dei dati, che per gli scienziati dei dati e gli analisti aziendali.

Che Cos’è il DataOps Tools?

Gli strumenti di DataOps sono soluzioni software che facilitano l’implementazione delle pratiche di DataOps. Aiutano ad automatizzare e snellire il ciclo di vita dei dati, dall’ingestione e trasformazione all’analisi e reportistica. Utilizzando strumenti di DataOps, le organizzazioni possono migliorare la qualità dei dati, aumentare l’efficienza e favorire la collaborazione tra i team di dati e gli stakeholder.

Gli strumenti di DataOps comprendono una vasta gamma di funzionalità, tra cui:

• Ingestione e integrazione dei dati
• Trasformazione e preparazione dei dati
• Gestione della qualità dei dati
• Sicurezza e governance dei dati
• Orchestrazione dei flussi di lavoro
• Monitoraggio e allerta

Sfruttando queste capacità, gli strumenti di DataOps permettono alle organizzazioni di costruire pipeline di dati robuste e affidabili che forniscono dati attendibili per l’analisi e il processo decisionale.

Strumenti Open-Source di DataOps

Gli strumenti di DataOps open-source hanno guadagnato significativa popolarità per la loro flessibilità, economicità e sviluppo guidato dalla comunità. Ecco alcuni strumenti di DataOps open-source notevoli:

Apache Airflow

Apache Airflow è un potente strumento di orchestrazione che permette di definire, pianificare e monitorare complessi pipeline di dati. Airflow permette di creare flussi di lavoro dinamici attraverso diversi sistemi e tecnologie utilizzando i suoi numerosi operatori e design flessibili.

Si può utilizzare Airflow per creare una pipeline di dati. Airflow può essere utilizzato per creare una pipeline di dati. Questa pipeline può raccogliere dati da varie fonti come database e API.

È possibile trasformare i dati utilizzando SQL o Python. Infine, è possibile memorizzare i dati elaborati in un data warehouse. L’interfaccia online di Airflow mostra un’immagine della pipeline, rendendo semplice monitorare e risolvere i problemi.

Apache NiFi

Apache NiFi è una piattaforma robusta di integrazione e elaborazione dei dati che consente l’ingestione, la trasformazione e la distribuzione dei dati in tempo reale. NiFi rende facile creare flussi di dati con la sua interfaccia drag-and-drop e una vasta gamma di processori. Inoltre, aiuta a tracciare l’origine dei dati.

NiFi può aiutare a raccogliere dati in tempo reale dai dispositivi IoT. Può anche pulire e migliorare i dati. Inoltre, può inviare i dati a varie destinazioni come database o code di messaggi. Le caratteristiche di programmazione basate sui flussi di NiFi e la provenienza dei dati ne fanno uno strumento perfetto per gestire complesse attività di integrazione dei dati.

Great Expectations

Great Expectations è un framework di gestione della qualità dei dati che aiuta a definire, convalidare e documentare le aspettative di qualità dei dati. Fornisce un modo dichiarativo per specificare regole di qualità dei dati e genera rapporti completi sulla qualità dei dati. Con Great Expectations, si possono definire aspettative come controlli del tipo di dati, intervalli di valore e vincoli di unicità.

Ad esempio, si può affermare che una colonna in una tabella di database dovrebbe contenere solo valori interi positivi. Great Expectations può controllare i dati rispetto alle aspettative e generare rapporti su eventuali problemi, aiutando a individuare presto i problemi di qualità dei dati.

Strumenti Commerciali di DataOps

Mentre gli strumenti open-source offrono grande flessibilità, gli strumenti di DataOps commerciali forniscono funzionalità di livello aziendale, supporto e capacità di integrazione. Ecco alcuni strumenti commerciali di DataOps notevoli:

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric è una piattaforma completa di integrazione e governance dei dati che permette un DataOps end-to-end. Ha molti connettori per importare dati. Ha anche potenti strumenti per trasformare i dati. Inoltre, include funzionalità integrate per garantire la qualità e la governance dei dati.

È possibile utilizzare Talend Data Fabric per creare una pipeline di dati. Questa pipeline può estrarre dati da varie app cloud. Si possono poi modificare i dati utilizzando strumenti visuali o codice.

Inoltre, è possibile verificare la qualità dei dati utilizzando funzionalità integrate di profilazione e pulizia. L’ambiente collaborativo e le funzionalità di controllo delle versioni di Talend facilitano il lavoro di squadra e le pratiche di sviluppo agile.

Piattaforma Intelligente di Informatica

La Piattaforma Intelligente di Informatica è una piattaforma unificata di DataOps che combina capacità di integrazione, qualità, governance e sicurezza dei dati. Sfrutta l’IA e il machine learning per automatizzare i compiti di gestione dei dati e fornire raccomandazioni intelligenti. Con Informatica, è possibile costruire pipeline di dati end-to-end che gestiscono sia il processing di dati batch che i dati in tempo reale.

È possibile utilizzare Informatica per unire dati da vari database. È possibile utilizzarlo anche per verificare la qualità dei dati. Successivamente, si possono inviare i dati puliti a un data warehouse cloud per l’analisi. Le caratteristiche potenziate dall’IA di Informatica, come la gestione del drift dello schema automatico e la lineage dei dati, aumentano la produttività e assicurano la fiducia nei dati.

DataKitchen

DataKitchen è una piattaforma DataOps che si concentra sull’abilitare processi end-to-end di DataOps. Fornisce una suite di strumenti per orchestrare, testare e distribuire pipeline di dati, insieme a funzionalità di collaborazione e governance. Con DataKitchen, è possibile definire “ricette” riutilizzabili che incapsulano i passaggi e le dipendenze della elaborazione dei dati.

Queste ricette possono essere controllate a livello di versione, testate e distribuite in diversi ambienti. Il framework di test di DataKitchen permette di convalidare la qualità dei dati e garantire l’affidabilità delle pipeline di dati.

Capacità Chiave degli Strumenti di DataOps

Pur variando nelle loro caratteristiche specifiche e nei casi d’uso target, gli strumenti di DataOps offrono generalmente le seguenti capacità chiave:

1. Integrazione dei dati: Gli strumenti di DataOps consentono l’integrazione senza soluzione di continuità dei dati da fonti diverse, come database, file, API, e piattaforme di streaming. Forniscono connettori e adattatori per raccogliere dati da varie fonti e convertirli in un formato coerente per il successivo processing.
2. Trasformazione dei dati: Gli strumenti di DataOps offrono potenti capacità di trasformazione dei dati per pulire, arricchire e modellare i dati. Supportano varie tecniche di trasformazione, tra cui il mapping dei dati, il filtraggio, l’aggregazione e le join. Queste trasformazioni possono essere definite utilizzando interfacce grafiche, SQL, o linguaggi di programmazione come Python o Scala.
3. Gestione della qualità dei dati: Assicurare la qualità dei dati è un aspetto critico del DataOps. Gli strumenti di DataOps offrono funzionalità di gestione della qualità dei dati per validare i dati rispetto a regole predefinite, rilevare anomalie e gestire incongruenze dei dati. Offrono capacità di profilazione dei dati per comprendere le caratteristiche dei dati e identificare problemi di qualità a monte.
4. Orchestrazione dei flussi di lavoro: Gli strumenti di DataOps consentono l’orchestrazione di complessi flussi di lavoro dei dati, permettendo di definire dipendenze, pianificare attività e gestire i fallimenti con grazia. Forniscono interfacce visive per progettare e monitorare i flussi, rendendo più facile gestire pipeline di dati end-to-end.
5. Collaborazione e controllo delle versioni: Gli strumenti di DataOps promuovono la collaborazione tra i team di dati fornendo funzionalità di controllo delle versioni per pipeline di dati, modelli e artefatti. Consentono a più utenti di lavorare sullo stesso progetto simultaneamente, tracciare i cambiamenti e gestire diverse versioni del codice della pipeline.
6. Monitoraggio e allerta: Gli strumenti di DataOps offrono funzionalità di monitoraggio e allerta per tracciare la salute e le prestazioni delle pipeline di dati. Forniscono dashboard e metriche per visualizzare il progresso della pipeline, rilevare colli di bottiglia e ricevere allerta su fallimenti o anomalie. Questo permette una risoluzione proattiva dei problemi e garantisce l’affidabilità dei flussi di lavoro dei dati.

Conclusione

Gli strumenti di DataOps sono essenziali per implementare le pratiche di DataOps e guidare il successo basato sui dati. Può scegliere tra strumenti open-source o commerciali. Questi strumenti hanno le caratteristiche necessarie per automatizzare e coordinare le pipeline di dati. Aiutano anche a mantenere la qualità dei dati e promuovere la collaborazione tra i team di dati.

Utilizzando strumenti di DataOps, le organizzazioni possono snellire i propri flussi di lavoro basati sui dati, ridurre gli sforzi manuali e fornire dati affidabili più velocemente. Poiché i dati diventano sempre più critici per il successo aziendale, adottare strumenti di DataOps non è più una scelta ma una necessità.

Quando si selezionano gli strumenti di DataOps, consideri i requisiti specifici della propria organizzazione, il stack tecnologico esistente e il budget. Valuti la facilità d’uso dello strumento, la scalabilità, le capacità di integrazione, e il supporto della comunità. È anche essenziale assicurarsi che lo strumento sia in linea con i propri obiettivi di DataOps e possa adattarsi al proprio panorama di dati in evoluzione.

Oltre agli strumenti di DataOps menzionati in questo articolo, vale la pena esplorare DataSunrise, una soluzione user-friendly e flessibile per la sicurezza, l’audit e la conformità del database. DataSunrise offre una gamma di strumenti per proteggere i dati sensibili, monitorare le attività del database e garantire la conformità normativa. Per saperne di più su DataSunrise e su come può integrare la Sua strategia di DataOps, visiti il nostro team per una demo online.

Adottare gli strumenti di DataOps è un passo significativo verso l’ottimizzazione dei flussi di lavoro dei dati e il conseguimento del successo basato sui dati. Automatizzando e orchestrando le pipeline di dati, assicurando la qualità dei dati e promuovendo la collaborazione, gli strumenti di DataOps permettono alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale delle proprie risorse di dati e prendere decisioni informate con fiducia.

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