Strumenti DataOps: Governance e Sicurezza dei Dati

Nell’odierno mondo guidato dai dati, le organizzazioni stanno raccogliendo e processando più dati che mai. Gestire efficacemente questi dati è cruciale per derivare insight preziosi e prendere decisioni aziendali informate. È qui che entra in gioco DataOps – una pratica collaborativa di gestione dei dati che mira a migliorare la qualità e ridurre il tempo del ciclo delle analisi dei dati. Gli strumenti DataOps sono importanti per automatizzare e coordinare diverse parti della pipeline dei dati per supportare le pratiche DataOps.

In questo articolo, approfondiremo i fondamenti degli strumenti DataOps, esploreremo alcune opzioni open-source e commerciali popolari e discuteremo delle loro capacità chiave. Se lavora con i dati, è importante conoscere gli strumenti DataOps.

Se lavora con i dati, è importante conoscere gli strumenti DataOps. Questi strumenti possono aiutarla a migliorare i suoi processi di dati e ottenere risultati migliori. Questo vale per ingegneri dei dati, scienziati dei dati e analisti aziendali.

Che Cos’è unul DataOps?

Gli strumenti DataOps sono soluzioni software che facilitano l’implementazione delle pratiche DataOps. Aiutano ad automatizzare e semplificare il ciclo di vita dei dati, dalla raccolta e trasformazione all’analisi e reporting. Usando gli strumenti DataOps, le organizzazioni possono migliorare la qualità dei dati, aumentare l’efficienza e favorire la collaborazione tra i team di dati e le parti interessate.

Gli strumenti DataOps comprendono una vasta gamma di funzionalità, inclusi:

• Raccolta e integrazione dei dati
• Trasformazione e preparazione dei dati
• Gestione della qualità dei dati
• Sicurezza e governance dei dati
• Orchestrazione dei workflow
• Monitoraggio e alert

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

Strumenti DataOps Open-Source

Gli strumenti DataOps open-source hanno guadagnato notevole popolarità grazie alla loro flessibilità, convenienza economica e sviluppo guidato dalla comunità. Ecco alcuni strumenti DataOps open-source degni di nota:

Apache Airflow

Apache Airflow è un potente strumento di orchestrazione che consente di definire, programmare e monitorare pipeline di dati complesse. Airflow permette di creare workflow dinamici attraverso diversi sistemi e tecnologie utilizzando i suoi numerosi operatori e il design flessibile.

Può usare 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.

Può trasformare i dati usando SQL o Python. Infine, può memorizzare i dati processati 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 processamento dati che abilita l’ingestione, trasformazione e distribuzione dati in tempo reale. NiFi rende facile creare flussi di dati con la sua interfaccia drag-and-drop e la sua vasta gamma di processori. Aiuta anche a tracciare l’origine dei dati.

NiFi può aiutare a raccogliere dati in tempo reale da dispositivi IoT. Può anche pulire e migliorare i dati. Inoltre, può inviare i dati a varie destinazioni come database o code di messaggi. Le funzionalità di programmazione basata su flussi e tracciabilità dei dati di NiFi lo rendono perfetto per gestire compiti complessi di integrazione dei dati.

Great Expectations

Great Expectations è un framework di gestione della qualità dei dati che aiuta a definire, validare e documentare le aspettative di qualità dei dati. Fornisce un modo dichiarativo per specificare le regole di qualità dei dati e genera report completi sulla qualità dei dati. Con Great Expectations, può definire aspettative come controlli di tipo di dati, intervalli di valori e vincoli di unicità.

Ad esempio, può affermare che una colonna in una tabella di database dovrebbe contenere solo valori interi positivi. Great Expectations può verificare i dati rispetto alle aspettative e fornire report su eventuali problemi, aiutandola a trovare i problemi di qualità dei dati in anticipo.

Strumenti DataOps Commerciali

Pur offrendo grande flessibilità, gli strumenti open-source possono non essere sufficienti per ogni esigenza. Gli strumenti DataOps commerciali offrono caratteristiche a livello aziendale, supporto e capacità di integrazione. Ecco alcuni noti strumenti DataOps commerciali:

Talend Data Fabric

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

Può usare Talend Data Fabric per creare una pipeline di dati. Questa pipeline può estrarre dati da varie app nel cloud. Può poi modificare i dati usando strumenti visivi o codice.

Inoltre, può verificare la qualità dei dati usando le funzionalità integrate di profiling 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.

Informatica Intelligent Data Platform

Informatica Intelligent Data Platform è una piattaforma unificata di DataOps che combina integrazione, qualità, governance e sicurezza dei dati. Sfrutta l’AI e il machine learning per automatizzare i compiti di gestione dei dati e fornire raccomandazioni intelligenti. Con Informatica, può costruire pipeline di dati end-to-end che gestiscono sia il processamento batch che in tempo reale dei dati.

Può usare Informatica per unire dati da diversi database. Può anche usarlo per verificare la qualità dei dati. Successivamente, può inviare i dati puliti a un data warehouse nel cloud per l’analisi. Le funzionalità AI di Informatica, come la gestione automatica della deriva dello schema e la tracciabilità dei dati, migliorano la produttività e garantiscono la fiducia nei dati.

DataKitchen

DataKitchen è una piattaforma DataOps che si concentra sull’abilitazione di processi DataOps end-to-end. Fornisce una suite di strumenti per l’orchestrazione delle pipeline di dati, il testing e il deployment, insieme a funzionalità di collaborazione e governance. Con DataKitchen, può definire “ricette” riutilizzabili che racchiudono i passaggi e le dipendenze del processamento dati.

Queste ricette possono essere controllate a livello di versioni, testate e distribuite in diversi ambienti. Il framework di testing di DataKitchen le permette di validare la qualità dei dati e garantire l’affidabilità delle sue pipeline di dati.

Capacità Chiave degli Strumenti DataOps

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

1. Integrazione dei Dati: Gli strumenti DataOps consentono l’integrazione senza soluzione di continuità dei dati provenienti 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 ulteriori elaborazioni.
2. Trasformazione dei Dati: Gli strumenti DataOps offrono potenti capacità di trasformazione dei dati per pulire, arricchire e modellare i dati. Supportano varie tecniche di trasformazione, inclusi 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: Garantire la qualità dei dati è un aspetto critico per DataOps. Gli strumenti DataOps forniscono funzionalità di gestione della qualità dei dati per validare i dati rispetto a regole predefinite, rilevare anomalie e gestire le incoerenze dei dati. offrono capacità di profilazione dei dati per comprendere le caratteristiche dei dati e identificare i problemi di qualità in anticipo.
4. Orchestrazione dei Workflow: Gli strumenti DataOps abilitano l’orchestrazione di workflow di dati complessi, permettendo di definire dipendenze, pianificare i task e gestire i fallimenti in modo armonioso. Forniscono interfacce visive per progettare e monitorare i workflow, rendendo più facile gestire pipeline di dati end-to-end.
5. Collaborazione e Controllo delle Versioni: Gli strumenti DataOps favoriscono la collaborazione tra i team di dati fornendo capacità di controllo delle versioni per pipeline di dati, modelli e artefatti. Permettono a più utenti di lavorare sullo stesso progetto simultaneamente, tracciare le modifiche e gestire diverse versioni del codice della pipeline.
6. Monitoraggio e Alert: Gli strumenti DataOps offrono funzionalità di monitoraggio e alert per tracciare la salute e le prestazioni delle pipeline di dati. Forniscono dashboard e metriche per visualizzare il progresso delle pipeline, rilevare strozzature e ricevere alert su fallimenti o anomalie. Questo abilita la risoluzione proattiva dei problemi e garantisce l’affidabilità dei workflow dei dati.

Conclusione

Gli strumenti DataOps sono essenziali per implementare le pratiche 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 il lavoro di squadra tra i team di dati.

Sfruttando gli strumenti DataOps, le organizzazioni possono snellire i loro workflow di dati, ridurre gli sforzi manuali e fornire dati affidabili più rapidamente. Poiché i dati diventano sempre più critici per il successo aziendale, adottare strumenti DataOps non è più una scelta ma una necessità.

Quando seleziona gli strumenti DataOps, consideri i requisiti specifici della sua organizzazione, la tecnologia 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 garantire che lo strumento sia in linea con i suoi obiettivi DataOps e possa adattarsi al suo paesaggio dati in evoluzione.

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

Abbracciare gli strumenti DataOps è un passo significativo verso l’ottimizzazione dei suoi workflow di dati e il successo basato sui dati. Automattando e orchestrando le pipeline di dati, garantendo la qualità dei dati e promuovendo la collaborazione, gli strumenti DataOps consentono alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro asset di dati e prendere decisioni informate con fiducia.

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