Einführung in Data Orchestration: Ablauf und Vorteile

Ein wesentlicher Bestandteil erfolgreicher Unternehmen ist es, Daten zu sammeln, Unstimmigkeiten zu erkennen und zu beheben, die Daten in einer integrierten Plattform zu speichern und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten.

Stell dir vor, all diese Aufgaben bei jedem Projekt manuell zu erledigen. Über 40% der Beschäftigten verbringen mindestens ein Viertel ihrer Arbeitswoche mit Datenerfassung und -eingabe. Fehler bei der Dateneingabe oder Datenkorruption sind dabei keine Seltenheit.

Genau hier spielt Data Orchestration ihre Stärken aus. In diesem Artikel erfährst du, was Data Orchestration genau ist und warum sie so wichtig ist. Außerdem stellen wir einige gängige Tools vor, mit denen du direkt loslegen kannst.

Was ist Data Orchestration?

Data Orchestration ist eine Methode bzw. ein Tool zur Steuerung datenbezogener Aktivitäten. Dazu gehören das Sammeln von Daten, Qualitätsprüfungen, die Bewegung von Daten zwischen Systemen, das Automatisieren von Workflows und mehr.

Einfach gesagt: Bei der Data Orchestration werden isolierte Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, aufbereitet und für Analysen bereitgestellt.

Data Engineers müssen dafür keine individuellen Skripte für ETL-Aufgaben mehr schreiben. Stattdessen sammeln und organisieren Orchestrierungstools die Daten, sodass Analytics-Tools direkt darauf zugreifen können.

Data Orchestration macht es einfacher, indem sie:

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• Unterschiedliche Datenquellen zusammenführt
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• Workflow-Ereignisse in der richtigen Reihenfolge ausführt
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• Daten in das gewünschte Format transformiert
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• Den Datenfluss zwischen verschiedenen Speicherplattformen automatisiert
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Warum ist Data Orchestration wichtig?

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Vor der Data Orchestration mussten Data Engineers unstrukturierte Daten manuell aus APIs, Tabellenkalkulationen und Datenbanken ziehen. Anschließend bereinigten sie die Daten, standardisierten das Format und überführten sie in Zielsysteme. ⁤⁤

Laut einer aktuellen Studie finden 95% der Unternehmen diesen Prozess herausfordernd, insbesondere bei unstrukturierten Daten. Data Orchestration kann diese Aufgaben jedoch automatisieren. Der Prozess steuert die Bereinigung und Aufbereitung der Daten und stellt die richtige Reihenfolge des Datenflusses zwischen Systemen sicher.

Wir wissen, dass Data Orchestration Daten zentralisiert. Aber was, wenn du dir kein einziges großes Speichersystem leisten kannst? In diesem Fall vereinfacht Data Orchestration das Abrufen der Daten direkt aus den jeweiligen Speicherorten – oft in Echtzeit. Das bedeutet letztlich: Du brauchst kein einziges riesiges Speichersystem.

Außerdem verbessert Data Orchestration die Datenqualität. Ein Beispiel ist die Datentransformation. Ziel dieses Schritts ist es, Daten in ein Standardformat zu überführen und so Konsistenz und Genauigkeit über alle beteiligten Systeme hinweg sicherzustellen.

Ein weiterer großer Pluspunkt ist die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu steuern und zu verarbeiten. Dynamische Preisgestaltung, Börsenhandel und -prognosen sowie das Tracking von Kundenverhalten sind Bereiche, in denen Echtzeitverarbeitung entscheidend ist – und die Orchestrierung macht genau das einfacher.

Schließlich ist Data Orchestration unverzichtbar für alle, die mit Big Data und häufigem Datenstreaming arbeiten – insbesondere für Unternehmen mit mehreren Speichersystemen.

So funktioniert Data Orchestration

Die drei zentralen Schritte sind Datenerfassung, -aufbereitung und -aktivierung. Schauen wir sie uns genauer an.

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Datenerfassung und -aufbereitung

Daten sind selten direkt aus einer CSV-Datei perfekt für die Analyse. Zunächst musst du Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen wie Websites, APIs und Datenbanken sammeln.

Die erste Phase der Orchestrierung umfasst daher das Einsammeln der Daten aus diesen Quellen, Integritäts- und Genauigkeitsprüfungen und die Vorbereitung für den nächsten Schritt.

Datentransformation

Verschiedene Systeme speichern dasselbe Feld eines Datasets unterschiedlich. Dein Customer-Relationship-Management-(CRM)-System könnte Kunden-IDs als Zahlen speichern, während die Finanzdatenbank sie als Strings ablegt.

Um solche Inkonsistenzen zu vermeiden, setzen Orchestrierungstools Transformer ein, die Formate standardisieren und so konsistente, verlässliche Daten sicherstellen.

Datenaktivierung

In der letzten Phase werden die Daten operativ nutzbar gemacht. Aktivierte Daten sind aufbereitete Daten, die sofort von Analytics-Teams oder -Tools verwendet werden können.

Diese Daten lassen sich leicht analysieren, um Muster, Trends und Herausforderungen in Marketing, Finanzen, Vertrieb und Support zu erkennen.

Die Erkenntnisse nutzt du, um personalisierte Inhalte zu erstellen, individuelle Preismodelle anzubieten und gezielten Zielgruppen exzellenten Service zu liefern.

Wichtige Aspekte der Data Orchestration

Orchestrierung eröffnet viele Möglichkeiten in Datenorganisation und Analyse. Folgende Faktoren werden dadurch wesentlich vereinfacht:

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Automatisierung

Der Hauptzweck von Data Orchestration ist die Automatisierung der vielen Aufgaben im Umgang mit großen Datenmengen. Bei der Datenintegration etwa automatisieren Orchestrierungstools das Sammeln und Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen.

Während der Transformation wandeln die Tools verschiedene Datenformate in ein einheitliches, konsistentes Format um. Sie automatisieren außerdem die Bewegung der Daten zwischen Systemen und Pipelines.

Kurz: Data Orchestration automatisiert das Zusammenführen, Standardisieren, Bereinigen und die Pflege korrekter Daten.

Datenintegration

Integration bedeutet, Daten aus mehreren Quellen in einem zentralen Repository zusammenzuführen, um eine einheitliche Sicht zu erhalten. Orchestrierung erleichtert dies, indem sie Daten in festen Intervallen oder per definiertem Trigger einsammelt.

Du kannst z. B. eine Regel festlegen, dass das Tool bei jedem Update in der Pipeline automatisch Daten erfasst und integriert.

Datenfluss-Management

Data Orchestration automatisiert Workflows, indem Aufgaben über Pipelines hinweg geplant werden. Sie steuert den Datenfluss zwischen Systemen und koordiniert die richtige Abfolge der Schritte.

Wie stellt sie die richtige Reihenfolge sicher? Orchestrierungstools erlauben es dir, eigene Trigger zu definieren und Aufgaben zu terminieren.

Beispielsweise kannst du eine feste Reihenfolge wie Pipeline 1 → Pipeline 2 → Pipeline 3 definieren oder Bedingungen setzen: Wenn Daten Kriterium X erfüllen, weiter zu Pipeline 2, sonst zu Pipeline 3.

Data Governance

Data Governance bedeutet, Verfügbarkeit, Qualität und Sicherheit der Unternehmensdaten sicherzustellen – je nach Branche, Domäne und Region unterschiedlich ausgeprägt.

Eine Richtlinie könnte etwa vorsehen, nur notwendige Daten zu extrahieren, zu speichern und nach Nutzung zu löschen.

Data Orchestration verfolgt Herkunft, Speicherort und Transformationen der Daten über den gesamten Lebenszyklus. Diese Protokolle helfen dir, Governance-Richtlinien und Vorschriften wie DSGVO und CCPA einzuhalten.

Datenvalidierung

Data Orchestration prüft deine Daten regelmäßig auf Qualität und Genauigkeit. Einige Tools bringen eingebaute Validatoren für grundlegende Checks mit.

Ein Datentyp-Validator überprüft zum Beispiel, ob die Werte in der Namensspalte als String gespeichert sind. Zudem kannst du eigene, auf deine Anforderungen zugeschnittene Validierungsregeln definieren.

Data Orchestration implementieren

Wir haben gesehen, wie Data Orchestration funktioniert. So startest du den Prozess – plus wichtige Tipps für die Toolauswahl.

Planung und Bedarfsanalyse

Definiere zuerst deine Ziele. Was willst du erreichen – Workflows terminieren, Daten vereinheitlichen oder Datenqualität sicherstellen?

Bewerte deine aktuelle Dateninfrastruktur: Wo gibt es Inkonsistenzen? Welche Aufgaben kosten besonders viel Zeit? Wie gut können dein Analytics-Team oder -Tools derzeit auf Daten zugreifen – reibungslos oder mit Hürden?

Ermittele diese Pain Points und leite daraus klare Orchestrierungsziele ab.

Die richtigen Tools auswählen

Stehen die Ziele fest, suchst du passende Tools, die Orchestrierungsmechanismen in deinen Systemen umsetzen. Achte dabei auf Folgendes:

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• Wähle ein flexibles Tool, das sich künftig leicht aktualisieren und bereitstellen lässt.
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• Da du Daten aus vielen Quellen verarbeitest, sollte das Tool nahtlos mit deinen Data Warehouses, Analytics-Plattformen, Pipelines und mehr integrieren.
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• Denke an Wachstum. Das Tool sollte mit deinen Datenanforderungen skalieren.
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• Ein nutzerfreundliches Tool mit eingebauten Editoren erleichtert das Design von Workflows, das Terminieren von Tasks, das Setzen von Zugriffsrechten u. v. m.
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Häufige Herausforderungen bei der Data Orchestration

Data Orchestration ist zum unverzichtbaren Hebel geworden, um datenbezogene Aufgaben zu beschleunigen und zu planen. Dabei bringt sie Vorteile – aber auch Herausforderungen.

Auf diese Punkte solltest du bei der Implementierung achten:

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• Sicherheit: Da Daten im Laufe der Orchestrierung bewegt werden, sind Maßnahmen wie SSL/TLS-Verschlüsselung, Zugriffssteuerung, Multi-Faktor-Authentifizierung u. a. wichtig.
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• Echtzeit-Streaming: Die Nachfrage nach Echtzeitdaten wächst. Dein Orchestrierungsprozess muss Daten mit minimaler Latenz zwischen Pipelines bewegen können.
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• Ressourcenmanagement: Bei paralleler Ausführung können mehrere Prozesse dieselben Compute-Ressourcen benötigen. Aufgaben zu priorisieren und Ressourcen richtig zuzuweisen, ist herausfordernd.
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• Talentbedarf: Du musst qualifizierte Datenprofis einstellen oder weiterbilden, um Orchestrierungstools und -techniken zu installieren und zu betreiben.
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• Datensilos: Häufig hat das Marketing keinen Zugriff auf Finanzdaten und die Technik nicht auf HR-Daten. Diese eingeschränkten Zugriffe behindern Interaktionen zwischen Datenpipelines.
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Strategien für wirksame Data Orchestration

Praxisbeispiele für Data Orchestration

Nahezu jedes datengetriebene Unternehmen nutzt heute Orchestrierungstools und -techniken, um Big Data effizient zu handhaben. Einige Anwendungsszenarien:

Hybride Umgebungen

Viele Organisationen speichern Daten in der Cloud, betreiben Rechenressourcen jedoch on-premises – oder umgekehrt. Dabei entstehen Verzögerungen, weil lokale Tools mit Cloud-Daten interagieren müssen. Data Orchestration schließt diese Lücke und ermöglicht reibungslose Zusammenarbeit, als wäre alles im selben Umfeld.

Echtzeit-Streaming

80% der Streaming-Zeit bei Netflix läuft über das Empfehlungssystem. Dieses nutzt Netflix Maestro, einen Workflow-Orchestrator, um extrem großskalige Daten-Workflows zu betreiben.

E-Commerce

Wenn sich Daten zu Kundenverhalten, Beständen, Transaktionen, Anzeigen und Produktempfehlungen auf separaten Plattformen verteilen, fällt es E-Commerce-Unternehmen schwer, Erkenntnisse zu gewinnen. Deshalb setzen sie auf Orchestrierung, um Daten zu vereinen und in umsetzbare Insights zu übersetzen.

Überblick: Beliebte Orchestrierungstools

Orchestrierungstools automatisieren und verschlanken Aufgaben und Techniken der Datenorchestrierung. Sie decken alles von der Erfassung bis zur Aktivierung ab, reduzieren menschliche Fehler und erhöhen Effizienz und Tempo.

Der Markt ist unübersichtlich – wir haben für dich recherchiert und einige beliebte Tools ausgewählt:

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Apache Airflow

Apache Airflow ist ein Open-Source-Tool, mit dem du Workflows bzw. Pipelines in Python erstellst, planst und überwachst. Workflows werden als Directed Acyclic Graph (DAG) dargestellt, um Aufgaben und Abhängigkeiten zu organisieren.

DAGs kurz erklärt:

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• Directed: Eine definierte Richtung bzw. Beziehung zwischen Aufgaben. Aufgaben sind auf einem festgelegten Pfad verbunden. Beispiel: Task 1 hängt von Task 2 ab und läuft erst, wenn Task 2 abgeschlossen ist.
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• Acyclic: Es gibt keine Schleifen in den Abhängigkeiten. Wenn Task 1 von Task 2 abhängt und Task 2 von Task 1, entsteht eine Endlosschleife. Die Architektur verhindert solche Schleifen, damit Aufgaben stabil laufen.
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Dank der intuitiven Benutzeroberfläche findest du schnell bestimmte DAGs und verfolgst Status und Logs deiner Tasks.

Prefect

Prefect ist ein weiteres Python-basiertes Orchestrierungstool zum Aufbau und zur Automatisierung von Workflows zwischen Datenpipelines. Mit Prefect kannst du komplexe Abhängigkeiten und Sequenzen in übersichtliche Subflows zerlegen.

Zu den Funktionen zählen die Ausführung von Tasks zur Laufzeit, Workflows in hybriden Umgebungen, Caching häufig ausgeführter Pipeline-Ergebnisse und mehr.

Keboola

Eine Cloud-Plattform, mit der sich Datenpipelines mühelos entwerfen und ausführen lassen. Mit Keboola-Extractors holst du Daten aus beliebigen Quellen und lädst sie in die Plattform. Anschließend standardisierst du sie per Transformationen.

Die Komponente \"Applications\" in Keboola übernimmt umfassende Aufgaben der Datenmanipulation und -transformation.

Dragster

Dragster ist ein Open-Source-Orchestrator, der das Erstellen und Pflegen von Datenpipelines vereinfacht. Inspiriert von Airflow kannst du Workflow-DAGs mit einer Python-basierten domänenspezifischen Sprache (DSL) modellieren.

So definieren Entwicklerinnen und Entwickler Abhängigkeiten und Transformationen besonders leicht.

Fazit

Data Orchestration vereinfacht den Aufbau automatisierter Daten-Workflows, indem sie Datenerfassung, -transformation und -bewegung in Pipelines übernimmt. So fällt es Unternehmen leichter, Big Data zu bewältigen, ETL-Aufgaben umzusetzen und ML-Deployments zu skalieren.

In diesem Tutorial hast du alles Nötige gesehen, um mit Data Orchestration loszulegen – einer gängigen Praxis unter Data Engineers. Wenn du weiterlernen willst, schau dir diese Ressourcen an:

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• Introduction to Data Pipelines
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• Introduction to Airflow in Python
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• Understanding Modern Data Architecture
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