推动任何成功业务的关键部分，都离不开数据采集、识别并处理不一致之处、将数据存储到一体化平台，并据此做出明智决策。
但想象一下，每次开展项目都要手动完成这些任务。超过 40% 的员工至少将四分之一的工作时间花在数据收集与录入上。在此过程中，出现数据录入错误或损坏也并不罕见。
这正是数据编排大显身手之处。本文将解释什么是数据编排以及其重要性。我们还将探讨一些流行的数据编排工具，帮助您快速上手。
什么是数据编排？
数据编排是一种管理与数据相关活动的方法或工具。其任务包括数据采集、质量检查、跨系统移动数据、自动化工作流等。
简而言之，数据编排就是将分散在不同位置的孤立数据进行整合、准备，并呈现用于分析的方法。
数据工程师不再需要为ETL任务编写自定义脚本。取而代之，数据编排工具会收集并组织数据，使其可被分析工具直接访问。
数据编排通过以下方式简化流程：
- 统一异构数据源
- 按正确顺序执行工作流事件
- 将数据转换为所需格式
- 在各类存储平台之间自动化数据流转
为何数据编排如此重要？
作者供图
在数据编排出现之前，数据工程师需要从 API、电子表格和数据库中手动提取非结构化数据。随后，他们会对这些数据进行清洗、格式标准化，并将其发送到目标系统。
根据一项最新研究，95% 的企业认为这一流程很难，尤其是面对非结构化数据时。然而，数据编排可以自动化这些任务。它能控制数据清洗与准备，并确保系统间数据流的顺序正确。
我们知道数据编排可以实现数据集中化。但如果您无法负担将所有数据存入单一大型存储系统怎么办？在这种情况下，数据编排可以简化从数据原存储位置（往往是实时）抓取数据的过程。最终意味着您并不需要一个庞大的单一存储系统。
此外，数据编排还能提升数据质量。以数据转换为例，此步骤旨在将数据转换为标准格式，并确保所涉及系统间的一致性和准确性。
数据编排的另一大优势是其管理与处理实时数据的能力。动态定价策略、股票交易与预测、以及客户行为趋势，都是需要实时数据处理的领域，而数据编排能简化这些流程。
最后，对处理大数据与高频数据流任务的主体而言，尤其是管理多个存储系统的公司，数据编排必不可少。
数据编排的工作原理
数据编排的三个主要步骤包括数据收集、准备与激活。下面逐一介绍。
作者供图
数据收集与准备
从 CSV 文件中拿到的数据并不总能直接用于分析。起初，您需要从网站、API、数据库等不同来源收集原始数据。
因此，编排的第一阶段是从这些不同来源收集数据，进行完整性与准确性检查，然后为下一步做好准备。
数据转换
不同系统对同一数据集中的同一字段可能有不同表示。例如，您的客户关系管理（CRM）软件可能将客户 ID 存为数字，而财务数据库可能以字符串形式存储。
为避免这类不一致，数据编排工具会使用转换器来标准化数据格式，确保数据一致且可靠。
数据激活
这一阶段将数据投入实际使用。被激活的数据是已打磨好的数据，可供分析团队或工具直接使用。
您可以轻松分析这些数据，发现在营销、财务、销售与客户支持等部门中的模式、趋势与挑战。
您还可以据此为访客定制个性化内容、报价定制化定价方案，并为目标受众提供高品质客户服务。
数据编排的关键考量
编排在数据的组织与分析方面提供了诸多机会。以下是数据编排可优化的一些要素：
作者供图
自动化
数据编排的首要目的，是将处理海量数据所涉的各项任务自动化。例如，在数据集成中，数据编排工具会自动化地从多个来源收集并合并数据。
在数据转换阶段，工具会将不同的数据格式统一到一致的格式。它们还会自动化系统与管道间的数据移动。
总体而言，数据编排将数据汇集、格式标准化、为分析而清洗，以及维护数据准确性的相关任务自动化。
数据集成
集成涉及将分布在多个位置的数据合并到一个集中式存储库中，以获得统一的数据视图。编排通过按固定时间间隔或根据您设定的触发条件来收集数据，从而简化这一过程。
例如，您可以在编排工具中设置规则，一旦管道有更新，就自动收集并集成数据。
数据流管理
数据编排通过在管道间调度任务来自动化工作流。它自动化不同系统之间的数据流，并协调正确的操作顺序。
那么它如何确保任务按正确顺序运行？编排工具允许您定义自定义触发器来调度任务。
例如，您可以定义固定的数据流顺序，如从管道 1 到管道 2，再到 3；或设置自定义条件，例如当数据满足某些条件时进入管道 2，否则发送至管道 3。
数据治理
数据治理是指维护组织数据的可用性、质量与安全性，这一概念会因行业、领域与地域而异。
例如，仅提取与存储必要数据，并在使用后将其删除，就可被视为一项数据治理策略。
数据编排会跟踪数据来源、存储了哪些数据，以及其在生命周期内如何被转换。这些记录将帮助您遵循治理策略与法规，如 GDPR 与 CCPA。
数据验证
数据编排会定期验证您的数据质量与准确性。某些编排工具内置验证器，用于基本的质量检查。
例如，数据类型验证器会检查姓名列中的值是否以字符串类型存储。工具也允许您设置符合自身需求的自定义验证规则。
实施数据编排
我们已在前文介绍了数据编排的工作方式。下面谈谈如何启动该流程，以及选择合适数据编排工具的一些关键要点。
规划并评估您的需求
编排流程的第一步是明确目标。确定您希望通过该流程实现什么，无论是调度工作流、统一数据，还是维护高质量数据。
从评估现有数据基础设施入手，找出不一致之处，识别哪些数据任务最耗时，并检查您的分析团队或工具访问当前数据的便捷程度：是顺畅还是存在困难？
识别所有这些痛点，并定义可解决这些问题的编排目标。
选择合适的工具
确定目标后，下一步是在您的系统中寻找可实现数据编排机制的工具。以下几点将帮助您选到合适的数据编排工具：
- 选择灵活的工具，以便将来轻松更新与部署。
- 由于需要处理来自多个来源的数据，请确保所选的编排工具能够良好集成您的各类数据仓库、分析平台、管道等。
- 考虑业务增长。确保所选工具能随您的数据需求扩展。
- 具备内置编辑器且用户友好的工具，有助于您轻松设计工作流、调度任务、设置访问控制等。
数据编排的常见挑战
数据编排正成为加速与调度各类数据任务的重要资产。但它既带来优势，也伴随挑战。
以下是您在系统中实施数据编排时可能需要关注的几个挑战。
- 安全性：随着数据在编排流程中不断移动，务必实施诸如 SSL/TLS 加密、数据访问控制、多因素认证等安全措施。
- 实时数据流：对实时数据的需求与日俱增。因此，您的数据编排流程需要能够以尽可能小的延迟在管道间快速移动数据。
- 资源管理：并行执行期间，不同进程可能需要相同的计算资源或基础设施。任务优先级与恰当的资源分配是一大挑战。
- 人才需求：您需要招聘或培训熟练的数据专业人士，在系统内安装并配置数据编排工具与技术。
- 数据孤岛：财务数据常常无法让营销团队访问，HR 数据也未必对技术部门开放。这种受限的访问会限制数据管道之间的交互。
高效数据编排的策略
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1. 明确具体目标
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清晰的目标有助于让工作流与编排过程保持正轨，并与整体目标一致。
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2. 定义清晰的数据质量指标
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如果您关心数据的格式、结构与准确性，请在整个编排过程中监控这些指标，以维持数据质量。
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3. 使用托管云解决方案
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托管云解决方案指第三方服务，它们可轻松将各类数据编排工具与组织使用的其他平台连接起来。
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4. 实施数据安全措施
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实施标准安全协议与数据治理策略，确保数据在整个编排生命周期中保持安全。
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5. 选择合适的工具
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在决定编排工具时，请综合考虑可扩展性、易用性、集成能力、安全特性等因素。
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数据编排案例
当今的每一家数据驱动型公司都在使用数据编排工具与技术来高效处理大数据。以下是几个典型用例：
混合环境
许多组织的数据在云端，而计算资源在本地，或反之亦然。在这类场景下，由于本地工具需要与云服务器上的数据交互，容易产生延迟。然而，数据编排能弥合这一鸿沟，使它们像处于同一环境中一样进行通信与协作。
实时数据流
Netflix 80% 的观看时长来自其推荐系统。该推荐系统使用 Netflix Maestro（一款工作流编排器）运行 Netflix 超大规模的数据工作流。
电商场景
将客户行为、库存数据、金融交易、广告展示与产品推荐等数据分别存放在不同平台，不利于电商企业获取洞见。因此，电商企业会借助数据编排来统一这些数据，并提炼可执行的洞察。
流行编排工具概览
编排工具可自动化并优化数据编排相关的任务与技术。它们覆盖从数据收集到数据激活的全过程，降低人为错误、提升效率与速度。
市面上选择众多，因此我们为您做了功课，挑选了几款流行的数据编排工具：
作者供图
Apache Airflow
Apache Airflow 是一款开源编排工具，可使用 Python 创建、调度并监控工作流或管道。该工具以有向无环图（DAG）的形式表示工作流，用于组织任务及其在工作流内的依赖关系。
DAG 拆解：
- 有向（Directed）：任务之间存在明确的流向或关系。也就是说，任务沿既定路径相连。例如，任务 1 依赖任务 2，意味着任务 1 仅在任务 2 完成后才会运行。
- 无环（Acyclic）：确保依赖关系中不存在循环。例如，若任务 1 依赖任务 2，而任务 2 又依赖任务 1，就会形成无休止的循环。该架构避免此类循环以保证任务顺畅运行。
借助其直观的用户界面，您可以快速定位到特定 DAG，并跟踪各类任务的状态与日志。
Prefect
Prefect 是另一款基于 Python 的编排工具，用于在数据管道之间构建与自动化工作流。借助 Prefect，您可以将复杂的任务依赖与顺序拆解为结构化的子流。
Prefect 的特性包括在运行时执行任务、在混合环境中运行工作流、缓存高频执行的管道结果等。
Keboola
一款基于云的平台，可轻松设计与执行数据管道。通过 Keboola 的提取器，您可以从任意来源抓取数据并轻松加载到平台中。数据进入后，您可以使用工具的转换功能对其进行标准化。
Keboola 的“Applications”组件可执行全面的数据处理与转换任务。
Dragster
Dragster 是一款开源数据编排器，简化了数据管道的创建与维护。受 Airflow 启发，该工具允许您使用基于 Python 的领域特定语言（DSL）创建工作流 DAG。
这样一来，开发者就能使用该工具轻松定义依赖关系与转换。
结语
数据编排通过处理维护管道所需的数据收集、数据转换与数据移动等任务，简化了构建自动化数据工作流的过程。这使企业更容易处理大数据、执行 ETL 任务并扩展 ML 部署。
在本教程中，我们介绍了开始使用数据编排所需的一切。数据编排如今已被数据工程师广泛采用。若想继续学习，欢迎查阅以下资源：
推动任何成功业务的关键部分，都离不开数据采集、识别并处理不一致之处、将数据存储到一体化平台，并据此做出明智决策。
但想象一下，每次开展项目都要手动完成这些任务。超过 40% 的员工至少将四分之一的工作时间花在数据收集与录入上。在此过程中，出现数据录入错误或损坏也并不罕见。
这正是数据编排大显身手之处。本文将解释什么是数据编排以及其重要性。我们还将探讨一些流行的数据编排工具，帮助您快速上手。
什么是数据编排？
数据编排是一种管理与数据相关活动的方法或工具。其任务包括数据采集、质量检查、跨系统移动数据、自动化工作流等。
简而言之，数据编排就是将分散在不同位置的孤立数据进行整合、准备，并呈现用于分析的方法。
数据工程师不再需要为ETL任务编写自定义脚本。取而代之，数据编排工具会收集并组织数据，使其可被分析工具直接访问。
数据编排通过以下方式简化流程：
为何数据编排如此重要？
作者供图
在数据编排出现之前，数据工程师需要从 API、电子表格和数据库中手动提取非结构化数据。随后，他们会对这些数据进行清洗、格式标准化，并将其发送到目标系统。
根据一项最新研究，95% 的企业认为这一流程很难，尤其是面对非结构化数据时。然而，数据编排可以自动化这些任务。它能控制数据清洗与准备，并确保系统间数据流的顺序正确。
我们知道数据编排可以实现数据集中化。但如果您无法负担将所有数据存入单一大型存储系统怎么办？在这种情况下，数据编排可以简化从数据原存储位置（往往是实时）抓取数据的过程。最终意味着您并不需要一个庞大的单一存储系统。
此外，数据编排还能提升数据质量。以数据转换为例，此步骤旨在将数据转换为标准格式，并确保所涉及系统间的一致性和准确性。
数据编排的另一大优势是其管理与处理实时数据的能力。动态定价策略、股票交易与预测、以及客户行为趋势，都是需要实时数据处理的领域，而数据编排能简化这些流程。
最后，对处理大数据与高频数据流任务的主体而言，尤其是管理多个存储系统的公司，数据编排必不可少。
数据编排的工作原理
数据编排的三个主要步骤包括数据收集、准备与激活。下面逐一介绍。
作者供图
数据收集与准备
从 CSV 文件中拿到的数据并不总能直接用于分析。起初，您需要从网站、API、数据库等不同来源收集原始数据。
因此，编排的第一阶段是从这些不同来源收集数据，进行完整性与准确性检查，然后为下一步做好准备。
数据转换
不同系统对同一数据集中的同一字段可能有不同表示。例如，您的客户关系管理（CRM）软件可能将客户 ID 存为数字，而财务数据库可能以字符串形式存储。
为避免这类不一致，数据编排工具会使用转换器来标准化数据格式，确保数据一致且可靠。
数据激活
这一阶段将数据投入实际使用。被激活的数据是已打磨好的数据，可供分析团队或工具直接使用。
您可以轻松分析这些数据，发现在营销、财务、销售与客户支持等部门中的模式、趋势与挑战。
您还可以据此为访客定制个性化内容、报价定制化定价方案，并为目标受众提供高品质客户服务。
数据编排的关键考量
编排在数据的组织与分析方面提供了诸多机会。以下是数据编排可优化的一些要素：
作者供图
自动化
数据编排的首要目的，是将处理海量数据所涉的各项任务自动化。例如，在数据集成中，数据编排工具会自动化地从多个来源收集并合并数据。
在数据转换阶段，工具会将不同的数据格式统一到一致的格式。它们还会自动化系统与管道间的数据移动。
总体而言，数据编排将数据汇集、格式标准化、为分析而清洗，以及维护数据准确性的相关任务自动化。
数据集成
集成涉及将分布在多个位置的数据合并到一个集中式存储库中，以获得统一的数据视图。编排通过按固定时间间隔或根据您设定的触发条件来收集数据，从而简化这一过程。
例如，您可以在编排工具中设置规则，一旦管道有更新，就自动收集并集成数据。
数据流管理
数据编排通过在管道间调度任务来自动化工作流。它自动化不同系统之间的数据流，并协调正确的操作顺序。
那么它如何确保任务按正确顺序运行？编排工具允许您定义自定义触发器来调度任务。
例如，您可以定义固定的数据流顺序，如从管道 1 到管道 2，再到 3；或设置自定义条件，例如当数据满足某些条件时进入管道 2，否则发送至管道 3。
数据治理
数据治理是指维护组织数据的可用性、质量与安全性，这一概念会因行业、领域与地域而异。
例如，仅提取与存储必要数据，并在使用后将其删除，就可被视为一项数据治理策略。
数据编排会跟踪数据来源、存储了哪些数据，以及其在生命周期内如何被转换。这些记录将帮助您遵循治理策略与法规，如 GDPR 与 CCPA。
数据验证
数据编排会定期验证您的数据质量与准确性。某些编排工具内置验证器，用于基本的质量检查。
例如，数据类型验证器会检查姓名列中的值是否以字符串类型存储。工具也允许您设置符合自身需求的自定义验证规则。
实施数据编排
我们已在前文介绍了数据编排的工作方式。下面谈谈如何启动该流程，以及选择合适数据编排工具的一些关键要点。
规划并评估您的需求
编排流程的第一步是明确目标。确定您希望通过该流程实现什么，无论是调度工作流、统一数据，还是维护高质量数据。
从评估现有数据基础设施入手，找出不一致之处，识别哪些数据任务最耗时，并检查您的分析团队或工具访问当前数据的便捷程度：是顺畅还是存在困难？
识别所有这些痛点，并定义可解决这些问题的编排目标。
选择合适的工具
确定目标后，下一步是在您的系统中寻找可实现数据编排机制的工具。以下几点将帮助您选到合适的数据编排工具：
数据编排的常见挑战
数据编排正成为加速与调度各类数据任务的重要资产。但它既带来优势，也伴随挑战。
以下是您在系统中实施数据编排时可能需要关注的几个挑战。
高效数据编排的策略
1. 明确具体目标
清晰的目标有助于让工作流与编排过程保持正轨，并与整体目标一致。
2. 定义清晰的数据质量指标
如果您关心数据的格式、结构与准确性，请在整个编排过程中监控这些指标，以维持数据质量。
3. 使用托管云解决方案
托管云解决方案指第三方服务，它们可轻松将各类数据编排工具与组织使用的其他平台连接起来。
4. 实施数据安全措施
实施标准安全协议与数据治理策略，确保数据在整个编排生命周期中保持安全。
5. 选择合适的工具
在决定编排工具时，请综合考虑可扩展性、易用性、集成能力、安全特性等因素。
数据编排案例
当今的每一家数据驱动型公司都在使用数据编排工具与技术来高效处理大数据。以下是几个典型用例：
混合环境
许多组织的数据在云端，而计算资源在本地，或反之亦然。在这类场景下，由于本地工具需要与云服务器上的数据交互，容易产生延迟。然而，数据编排能弥合这一鸿沟，使它们像处于同一环境中一样进行通信与协作。
实时数据流
Netflix 80% 的观看时长来自其推荐系统。该推荐系统使用 Netflix Maestro（一款工作流编排器）运行 Netflix 超大规模的数据工作流。
电商场景
将客户行为、库存数据、金融交易、广告展示与产品推荐等数据分别存放在不同平台，不利于电商企业获取洞见。因此，电商企业会借助数据编排来统一这些数据，并提炼可执行的洞察。
流行编排工具概览
编排工具可自动化并优化数据编排相关的任务与技术。它们覆盖从数据收集到数据激活的全过程，降低人为错误、提升效率与速度。
市面上选择众多，因此我们为您做了功课，挑选了几款流行的数据编排工具：
作者供图
Apache Airflow
Apache Airflow 是一款开源编排工具，可使用 Python 创建、调度并监控工作流或管道。该工具以有向无环图（DAG）的形式表示工作流，用于组织任务及其在工作流内的依赖关系。
DAG 拆解：
借助其直观的用户界面，您可以快速定位到特定 DAG，并跟踪各类任务的状态与日志。
Prefect
Prefect 是另一款基于 Python 的编排工具，用于在数据管道之间构建与自动化工作流。借助 Prefect，您可以将复杂的任务依赖与顺序拆解为结构化的子流。
Prefect 的特性包括在运行时执行任务、在混合环境中运行工作流、缓存高频执行的管道结果等。
Keboola
一款基于云的平台，可轻松设计与执行数据管道。通过 Keboola 的提取器，您可以从任意来源抓取数据并轻松加载到平台中。数据进入后，您可以使用工具的转换功能对其进行标准化。
Keboola 的“Applications”组件可执行全面的数据处理与转换任务。
Dragster
Dragster 是一款开源数据编排器，简化了数据管道的创建与维护。受 Airflow 启发，该工具允许您使用基于 Python 的领域特定语言（DSL）创建工作流 DAG。
这样一来，开发者就能使用该工具轻松定义依赖关系与转换。
结语
数据编排通过处理维护管道所需的数据收集、数据转换与数据移动等任务，简化了构建自动化数据工作流的过程。这使企业更容易处理大数据、执行 ETL 任务并扩展 ML 部署。
在本教程中，我们介绍了开始使用数据编排所需的一切。数据编排如今已被数据工程师广泛采用。若想继续学习，欢迎查阅以下资源：