什麼是數據編排？
概述
數據編排是跨多個系統、應用程式和存儲位置組織、協調和管理各種與數據相關的任務和工作流的過程。它涉及自動移動、轉換和集成來自不同來源的數據，以確保在正確的時間正確的使用者或應用程式可以使用正確的數據。
在當今數據驅動的業務環境中，組織需要處理來自各種來源的大量數據，包括資料庫、雲存儲、物聯網設備和第三方應用程式。數據編排充當指揮者，將這些不同的數據流協調成組織的一個有凝聚力、高效且有價值的資源。
數據編排的主要目標是在整個組織內創建無縫的數據流，打破數據孤島，並確保數據在所有相關系統和部門之間保持一致、準確且可訪問。這種編排使企業能夠根據其數據環境的全面視圖做出更明智的決策，提高運營效率並推動創新。
數據編排
數據編排如何使企業受益？
數據編排為各行各業的企業提供了許多好處。以下是一些主要優勢：
- 改進決策： 通過整合和組織來自多個源的數據，數據編排提供了組織資訊的整體視圖。這種全面的視角使領導者能夠做出更明智的 、數據驅動的決策。通過訪問來自整個企業的最新、準確的數據，決策者可以更有效地識別趨勢、發現機會並應對挑戰。
- 提高運營效率： 數據編排可以自動執行許多與數據相關的任務，否則如果手動完成這些任務，這些任務將非常耗時且容易出錯。這種自動化減少了 IT 團隊和數據科學家的工作量，使他們能夠專注於更具戰略性的計劃。通過簡化數據工作流程，企業可以更高效地運營，降低成本並提高生產力。
- 提高數據品質和一致性： 數據編排工具通常包括用於數據清理、驗證和轉換的功能。這些功能有助於確保數據在所有系統中準確、一致且格式正確。高質量的數據對於可靠的分析、報告和決策至關重要。
- 更快地獲得洞察： 通過數據編排，企業可以減少收集、處理和分析數據所需的時間。通過自動化數據管道和集成各種數據源，組織可以更快地生成見解，從而更快地響應市場變化和客戶需求。
- 可擴展性和靈活性： 隨著業務的增長和數據需求的發展，數據編排解決方案可以進行擴展，以適應不斷增長的數據量和新的數據源。這種可擴展性確保了數據基礎設施能夠支持組織的發展，而無需進行重大改革或中斷。
數據編排策略的關鍵組成部分是什麼？
全面的數據編排策略通常包括幾個關鍵元件：
- 數據集成： 這涉及將來自各種來源的數據合併到一個統一的視圖中。 數據整合工具 和技術用於從不同系統中提取數據，將其轉換為通用格式，並將其載入到目標系統或資料倉庫中。
- 數據管道管理： 數據管道是將數據從源移動到目標的數據處理步驟序列。數據編排策略包括設計、實施和管理這些管道，以確保整個組織中的數據高效流動。
- 元數據管理： 元數據提供有關正在編排的數據的上下文和資訊。強大的 元數據管理系統 對於理解數據沿襲、確保數據品質以及促進數據發現和治理至關重要。
- 數據品質管理： 此元件側重於維護所有系統中數據的準確性、完整性和一致性。它包括用於數據清理、驗證和擴充的過程。
- 資料治理： 數據編排策略應包含 數據治理 策略，以確保遵守法規、維護 數據安全性並 管理整個組織的數據訪問許可權。
- 監控和優化： 持續監控數據工作流 和管道對於快速識別和解決問題至關重要。此元件還涉及優化數據處理以獲得更好的性能和效率。
- 數據目錄： 數據目錄充當有關組織數據資產的資訊的集中存儲庫。它可以幫助用戶發現、理解和訪問他們工作所需的數據。
數據編排如何支援數位化轉型計劃？
數據編排在支援數位化轉型計劃方面發揮著至關重要的作用，它使組織能夠更有效地利用其數據資產。方法如下：
- 實現數據驅動的文化： 數據編排使整個組織的員工在日常工作中更容易訪問和使用數據。這種可訪問性培養了一種數據驅動的文化，在這種文化中，各級的決策都由相關的最新資訊提供資訊。
- 支援高級分析和 AI： 通過提供統一且一致的數據視圖，數據編排為高級分析和人工智慧計劃奠定了基礎。這些技術需要大量高質量的數據，而數據編排有助於提供這些數據。
- 促進雲遷移： 隨著組織 將其運營遷移到雲中，數據編排有助於管理混合雲和多雲環境的複雜性。它確保數據可以在本地系統和各種雲平台之間無縫流動。
- 提升客戶體驗： 數據編排使組織能夠 通過集成來自各個接觸點的數據來創建客戶的 360 度檢視。這種全面的檢視使企業能夠個人化其產品並提高客戶滿意度。
- 加速創新： 通過更快地訪問各種數據集，企業可以更快地進行實驗，測試新想法，並更快地將創新產品和服務推向市場。
- 提高運營敏捷性： 數據編排通過提供即時或近乎實時的數據洞察，使組織能夠更快地適應不斷變化的市場條件。在當今快節奏的商業環境中，這種敏捷性至關重要。
在現代數據環境中，數據編排可以解決哪些挑戰？
數據編排解決了現代數據環境中的幾個關鍵挑戰：
- 數據孤島： 許多組織都在與數據孤島作鬥爭，在這種孤島中，信息被隔離在不同的部門或系統中。數據編排通過集成來自各種來源的數據來打破這些孤島，從而提供組織資訊的統一視圖。
- 數據量和種類： 數據量的指數級增長和數據類型（結構化、半結構化和非結構化）的日益多樣化可能會使傳統的數據管理方法不堪重負。數據編排提供了有效處理這種複雜性的工具和流程。
- 實時數據處理： 現在，許多業務流程都需要即時或近乎實時的數據處理。通過數據編排，可以創建高效的數據管道，這些管道可以處理流數據並提供及時的見解。
- 數據質量問題： 不一致或不準確的數據會導致決策失誤和運營效率低下。數據編排包括數據品質管理流程，以確保所有系統中的數據乾淨、一致且可靠。
- 合規性和安全性： 隨著監管要求和網路安全威脅的增加，組織需要確保其數據得到適當的管理和保護。數據編排策略包含治理和安全措施來解決這些問題。
- 技能差距： 許多組織都面臨著熟練的數據專業人員的短缺。數據編排工具通常包括使用者友好的介面和自動化功能，可以幫助彌合這一技能差距，並使更廣泛的使用者更容易訪問數據管理。
數據編排與 DataOps 和 Data Fabric 等概念有何關係？
數據編排與 DataOps 和 Data Fabric 等概念密切相關，並經常與 DataOps 和 Data Fabric 等概念集成：
數據運營： DataOps 是一種數據管理方法，強調協作、自動化和數據的持續交付。數據編排是 DataOps 的關鍵元件，它提供用於自動化數據工作流的工具和流程，並確保數據在整個組織中的順暢流動。雖然 DataOps 涵蓋更廣泛的組織和文化方面，但數據編排側重於數據管理流程的技術實現。
數據結構：Data Fabric 是一種架構，它通過使用智慧和自動化系統來促進各種數據管道和雲環境的端到端集成。數據編排可以看作是實現 Data Fabric 的關鍵元素。它提供了用於管理和協調結構內數據流的機制，確保數據在不同的環境和應用程式中可訪問和可用。
DataOps 和 Data Fabric 概念都旨在創建更敏捷、更高效和集成的數據生態系統。數據編排是一種基礎技術，它通過提供用於自動化和管理複雜數據工作流的必要工具來支持這些方法。
數據編排如何滿足企業公司的特定需求？
企業公司通常擁有複雜的大規模數據環境，需要複雜的數據編排解決方案。以下是數據編排滿足企業特定需求的一些關鍵方式：
- 處理複雜的遺留系統： 許多企業公司的遺留系統對其運營至關重要，但與現代數據平臺集成具有挑戰性。數據編排提供了工具和技術，將這些遺留系統與新技術聯繫起來，確保可以將寶貴的歷史數據整合到當前的分析和決策過程中。
數據編排平臺可以創建連接器或 API，使舊系統能夠與現代數據倉庫或雲平臺進行通信。這種集成使企業能夠利用其現有投資，同時逐步實現其數據基礎設施的現代化。 - 支援全球運營： 企業公司通常在多個地理區域運營，每個地理區域都有自己的數據中心、法規和業務流程。資料編排通過以下方式説明管理這種複雜性：
- 協調不同時區和區域之間的數據流。
- 確保遵守各種數據保護法規（例如，歐洲的 GDPR、加利福尼亞州的 CCPA）。
- 提供全球運營的統一視圖，同時尊重本地數據主權要求。
- 海量數據的可擴充性： 企業需要處理來自各種來源的大量數據。面向企業的數據編排解決方案必須具有高度可擴充性，才能處理：
- 分析 PB 級甚至 EB 級的數據。
- 數十萬個併發數據管道。
- 來自數百萬個物聯網設備或使用者交互的實時數據流。
企業級數據編排平臺使用分散式計算架構，可以動態分配資源以有效地管理這些海量工作負載。 - 高級安全和治理： 企業公司，尤其是受監管行業的企業，需要強大的安全性和治理功能。企業數據編排包括：
- 細粒度的訪問控制和基於角色的許可權。
- 對所有數據訪問和移動進行審計跟蹤。
- 數據沿襲跟蹤，用於了解數據的來源和轉換。
- 對靜態數據和傳輸中的數據進行加密。
- 與企業身份管理系統集成。
- 多雲和混合雲支援： 許多企業使用多個雲供應商以及本地基礎設施。企業數據編排解決方案必須能夠：
- 在不同的雲平臺（例如 AWS、Azure、Google Cloud）之間無縫行動數據。
- 編排本地數據中心和雲環境之間的數據流。
- 出於成本、性能和合規性原因優化數據放置。
- 支援多種數據類型和用例： 企業通常具有廣泛的數據類型和用例。資料編排平臺需要支援：
- 來自關係資料庫的結構化數據。
- 半結構化數據，如 JSON 或 XML。
- 非結構化數據，例如文本文檔、圖像和視頻。
- 來自IoT設備或即時事務的流式傳輸數據。
- 用於大規模分析的批處理。
- 與企業軟體生態系統集成： 企業公司經常使用各種專門的軟體解決方案。資料編排平臺需要與以下裝置整合：
- 高可用性和災難恢復： 對於企業來說，數據是關鍵任務。資料編排解決方案必須提供：
- 高可用性配置，確保數據連續流。
- 強大的災難恢復功能，具有地理冗餘。
- 自動化故障轉移和恢復過程，以最大程度地減少停機時間。
- 自訂和可擴充性： 每個企業都有獨特的要求。企業數據編排平臺應提供：
- 用於自定義集成的 API 和 SDK。
- 創建和部署自定義資料轉換和規則的能力。
- 靈活適應特定行業或監管要求。
- 變更管理和版本控制： 在大型企業中，對數據管道的更改可能會產生深遠的影響。資料編排解決方案應提供：
- 數據管道和編排工作流的版本控制。
- 在生產部署之前測試環境以驗證更改。
- 出現問題時的回滾功能。
- 性能監控和優化： 企業需要對其數據運營有詳細的瞭解。進階資料編排平臺提供：
- 即時監控數據管道性能。
- 預測性維護，可在潛在問題發生之前發現它們。
- 自動化優化建議，提高數據流轉效率。
通過滿足這些企業特定的需求，數據編排成為在大型、複雜的組織環境中有效管理和利用數據資產的關鍵組成部分。它使企業能夠保持敏捷性和創新性，儘管其規模和複雜性很大，將潛在的數據挑戰轉化為競爭優勢。
如何 OpenText 幫助進行數據編排？
在 OpenText，我們瞭解有效的數據編排在當今的企業環境中發揮的關鍵作用。我們的解決方案旨在滿足大型組織的複雜數據管理需求，使他們能夠充分利用其資訊資產的全部潛力。
我們的數據編排方法是全面的，並且是為應對企業級客戶面臨的獨特挑戰而量身定製的。方法如下 OpenText 說明進行資料編排：
統一資訊管理： OpenText™ Extended ECM 是我們 的企業內容管理平臺 ，也是我們數據編排能力的基礎。它使客戶能夠將內容服務與領先的企業應用程式集成，從而為所有企業資訊創建單一事實來源。這種集成對於打破數據孤島和確保整個組織內的資訊訪問一致至關重要。
智慧自動化： 這 OpenText™ Magellan Platform 將人工智慧和分析功能的數據發現 引入數據編排流程。我們的解決方案可以自動對各種來源的數據進行分類、提取和豐富，使我們的客戶更容易從他們的資訊資產中獲得有價值的見解。
企業資訊安全： OpenText™ 數據隱私和保護解決方案 為組織提供了一個具有彈性和受保護的數據生態系統，以管理數據訪問、實施策略並監控數據使用方式的合規性。數據安全可以降低財務風險，並有助於實現對隱私要求的遵守。數據安全態勢管理通過分類標記、數據敏感性和財務風險建模、使用情況監控和數據保護，提供了在任何地方（跨雲存儲庫、資料庫、應用程式和檔共享）發現和分類數據的能力。
雲原生架構： OpenText Cloud 為我們的數據編排解決方案提供靈活的雲端部署選項。無論我們的客戶喜歡公有雲、私有雲還是混合雲環境，我們都可以在不同的基礎設施之間無縫編排數據流。這種雲原生方法確保了可擴展性和性能，即使對於最大的企業數據量也是如此。
集成能力： 我們認識到，企業環境通常包括遺留系統和現代應用程式的混合。這 OpenText™ AppWorks™ Platform 提供了一個低代碼應用程式開發平臺 ，用於創建自定義集成和工作流，確保所有系統，無論年齡或複雜程度如何，都可以參與數據編排過程。
合規性和治理： 對於我們的許多企業客戶來說，監管合規性是一個關鍵問題。 OpenText InfoArchive 是一個現代資訊歸檔平臺 ，可幫助組織管理數據保留、歸檔和處置，作為整體數據編排策略的一部分。這確保了我們的客戶能夠保持對行業法規的遵守，同時優化他們的數據管理流程。
業務流程優化： 我們的數據編排解決方案不僅僅局限於行動數據。跟 OpenText 流程自動化平臺，我們通過確保在正確的時間向正確的人提供正確的資訊，幫助客戶 優化和自動化他們的業務流程 。這樣可以提高決策和運營效率。
即時分析： 通過 OpenText Analytics Cloud 平臺上，我們使用 人工智慧和分析來實現對編排數據的即時分析。這使我們的企業客戶能夠從他們的數據流中獲得即時的洞察力，從而在快節奏的商業環境中支援敏捷決策。
全球支持和專業知識： 作為資訊管理領域的全球領導者， OpenText 為每個數據編排項目帶來豐富的經驗和專業知識。我們的全球支援網路確保我們的企業客戶無論在何處運營，都能得到及時的幫助和指導。
持續創新： 在 OpenText，我們致力於保持在數據編排技術的最前沿。 我們不斷投資於研發，以增強我們的產品，確保我們的客戶始終能夠獲得最先進的數據編排功能。
通過選擇 OpenText 在數據編排方面，我們的企業客戶將獲得一個在管理複雜資訊環境方面具有深厚專業知識的合作夥伴。我們與每個組織密切合作，制定量身定製的數據編排策略，使其符合其特定的業務目標，使他們能夠釋放數據資產的全部價值，並推動整個運營的數字化轉型。
