数据编排作为近期比较有热度的一个话题，讨论度比较高，同时数据编排的出现也暗示着数字化进程的自动化发展。在谈及数据编排时，通常也会谈到ETL，这两个东西有相似点也有不同点。
数据编排和ETL（提取、转换、加载）都处理移动和集成数据，但它们以不同的方式进行数据管理。虽然数据编排比ETL具有明显的优势，但它们通常共同创建全面的数据策略。ETL为整合和存储大量数据提供了坚实的基础，数据编排的敏捷性通过自动化ETL进程和其他系统之间的数据移动来补充这一点。
今天就来谈下数据编排和ETL。
一、什么是数据编排？
数据编排 是一个自动化 的过程，用于将来自多个来源的数据汇集在一起，使其标准化，并为数据分析做准备。数据编排是指对数据进行整理、组织和安排的过程，以便更好地理解和利用数据。
在数据编排过程中，通常会**++包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作++**，旨在使数据呈现出更加清晰、易于分析和应用的形式。
数据编排的++目标++是提高数据的可读性和可用性，为后续的数据分析和决策提供更好的支持。
数据编排特点：
1、全面性： 涵盖了数据的整个生命周期，从数据的产生、获取、处理到使用和共享，都在数据编排的管理范围之内。
2、灵活性和可定制性： 可以根据不同的业务需求和数据场景进行灵活的配置和调整，满足企业多样化的数据处理需求。
3、自动化和智能化： 通过使用工作流引擎和自动化调度技术，可以实现数据处理流程的自动化执行，提高数据处理的效率和准确性。同时，一些数据编排平台还具备智能化的数据管理功能，如数据质量监测、自动修复等。
4、强调数据治理： 数据编排过程中非常注重数据治理，包括数据标准的制定、数据质量的管理、数据安全的保障等，确保数据的准确性、完整性和安全性。
二、数据编排与ETL关系
1、数据编排++包含++ ETL 的部分功能：ETL 是数据编排中的一种具体的数据处理方式。数据编排是一个更广泛的概念，它涵盖了对数据的获取、处理、转换、存储以及管理等一系列操作，目的是让数据能够以一种高效、准确的方式被使用和分析。ETL 主要聚焦于数据的提取、转换和加载这三个具体步骤，是数据编排过程中常见的一种数据处理操作。
2、共同目标：数据编排和 ETL 的最终目标都是为了使数据能够更好地支持业务决策和分析。它们都是为了将原始的、分散的、不规范的数据进行处理和整合，使其成为有价值的、可用于分析的信息。
三、数据编排与ETL区别
1、范围不同：
1）数据编排：是一个更宏观的概念，涉及到整个数据生命周期的管理和协调。它不仅包括数据的提取、转换和加载，还包括数据的来源管理、目标管理、数据流程的设计和监控、数据质量的管理、数据的分发和共享等方面。例如，在一个数据驱动的项目中，数据编排需要考虑从多个不同的数据源获取数据，然后根据不同的业务需求将数据分发到不同的系统或应用中，同时还要监控数据的质量和流程的执行情况。
2）ETL：主要关注数据从源系统到目标系统的转换过程，重点在于数据的提取、清洗、转换和加载这几个具体的操作步骤。其目的是将来自不同数据源的数据进行整合，使其符合目标系统的数据格式和业务规则。
2、灵活性不同
1）数据编排：具有更高的灵活性，可以根据不同的业务需求和数据场景进行定制化的设计和管理。它可以支持多种数据处理方式和技术，如 ETL、ELT（Extract-Load-Transform，即先提取加载数据，再进行转换）、数据复制、数据同步等，并且可以根据实际情况进行灵活的组合和切换。
2）ETL：通常是一种较为固定的流程，按照提取、转换、加载的顺序进行数据处理。虽然在具体的实现过程中可以根据业务需求进行一些定制化的开发，但总体上其流程和操作方式相对较为固定。
3、技术实现不同
1）数据编排：需要使用更复杂的技术架构和工具来实现，例如数据编排平台、工作流引擎、数据治理工具等。这些工具可以帮助企业实现对数据流程的可视化设计、自动化调度、监控和管理，提高数据处理的效率和质量。
2）**ETL：**通常使用专门的 ETL 工具或编写代码来实现，这些工具提供了图形化的界面或脚本语言，方便用户进行数据的提取、转换和加载操作。常见的 ETL 工具如 Informatica、Kettle、DataStage 等。