データオーケストレーション ​

Workatoは、シンプルさを維持しながらデータオーケストレーションプロセスを効率化するよう設計された、強力で柔軟なdata orchestrationプラットフォームを提供します。 ハイパーオートメーションをサポートするプラットフォームとして、Workatoはシームレスな構築エクスペリエンスとユーザーインターフェイス（UI）を提供しながら、ユーザーが幅広いタスクを達成できるようにします。 これにより、市民開発者は堅牢なデータオーケストレーション機能を犠牲にすることなく、データオーケストレーションを構築できます。

Workatoを使用すると、組織内のさまざまなソース、アプリケーション、システムからのデータを組み合わせて調和させ、データを変換し、データベースやデータウェアハウスにロードして、ビジネスと顧客の理解に役立つInsightsを収集できる効果的なデータパイプラインを構築できます。

オーケストレーションアクティビティの監視 ​

データオーケストレーションダッシュボードを開くには、プラットフォーム > Data Orchestrationに移動します。 このダッシュボードを使用して、パイプライン実行のステータスと期間を監視し、データ取り込みパイプラインのトラブルシューティングを行うことができます。 ワークスペース内のオーケストレーションワークフロー全体にわたる履歴アクティビティ、実行結果、データ量メトリクスが表示されます。

データオーケストレーションダッシュボード

ダッシュボードには、成功、失敗、停止した実行の数を含む、パイプラインアクティビティの30日間のサマリーが表示されます。 また、日次の行数と平均実行時間の推移も追跡します。 これらのメトリクスを使用して、通常とは異なるパターンを特定し、パイプラインが一貫して実行されているか、頻繁に失敗しているか、予期せず停止しているかを判断できます。

Run activity ​

Run activityタイムラインでは、過去30日間のパイプラインの動作を確認できます。 このチャートには、ステータスごとにグループ化された1日あたりの合計実行数が表示されます。 また、平均実行時間を表示し、処理されたデータ量の変化を強調表示します。

データオーケストレーションの実行アクティビティ

パイプラインアクティビティタイムライン ​

Run activityタイムラインで日付を選択すると、その日付のパイプラインアクティビティタイムラインが開きます。 このビューを使用して、パイプライン間で実行を比較できます。 このビューは24時間にわたり、各パイプラインの行が含まれます。

各バーは、1つ以上の実行を含む同期アクティビティを表します。 バーの幅は同期の合計時間を示し、色は結果を示します。 バーにカーソルを合わせると、タイミング、結果の分布、合計実行数、抽出およびロードされた行数などの実行詳細を表示できます。

特定の日付の実行アクティビティを表示

ダッシュボードデータのフィルタリング ​

フィルターを使用して、期間やパイプラインステータス（Active、Inactive、Only failed runsなど）でダッシュボードビューを絞り込むことができます。

データオーケストレーションダッシュボードのフィルタリング

デフォルトでは、ダッシュボードに過去30日間のすべてのパイプラインとステータスが表示されます。

パイプラインのトラブルシューティング ​

パイプラインアクティビティタイムライン内の任意の同期アクティビティをクリックして、そのパイプラインのObject runsタブを開きます。 このビューには、選択した期間のすべてのオブジェクトレベルの実行が一覧表示されます。

オブジェクト実行を表示

このタブを使用して、オブジェクト実行ステータスの追跡、実行履歴の確認、パイプラインアクティビティの分析、失敗のトラブルシューティングを行うことができます。

失敗した実行を特定して解決する方法については、データパイプラインのトラブルシューティングセクションを参照してください。

Workatoデータオーケストレーションの強み ​

データオーケストレーションプラットフォームとして、Workatoには次の強みがあります。

• LCNC（Low-Code/No-Code）

• Workatoはローコード/ノーコードの基盤上に構築されており、ユーザーは最小限のコーディングで強力なデータオーケストレーションワークフローを作成できます。 このアプローチは、シンプルさを犠牲にすることなく柔軟性を提供し、さまざまな技術的背景を持つユーザーにとって汎用性の高いプラットフォームとなります。

• 柔軟性

• Workatoのレシピベースの構造の柔軟性により、特定のニーズに合わせたデータオーケストレーションプロセスを設計して実行できます。 ワークフローをカスタマイズし、任意のシステムに接続し、複雑なワークフローを自動化し、またはデータ変換をOrchestrateできます。Workatoの柔軟性により、カスタマイズ可能なソリューションが実現します。

• スケーラブル

• Workatoは、データオーケストレーションワークフローで大容量データを拡張して処理する機能を提供する一括アクションとトリガーを提供します。

• 再利用可能なコンポーネント

• データオーケストレーションパイプラインでレシピ関数などの再利用可能なコンポーネントを使用すると、効率的で保守しやすいデータオーケストレーションワークフローを構築できます。 このアプローチにより、多数のレシピを管理するオーバーヘッドが削減され、より効率的で整理されたデータオーケストレーションプロセスが促進されます。

• オブザーバビリティ

• オブザーバビリティは、Workatoのデータオーケストレーションソリューションの重要な側面です。 ログサービスとジョブレポートを活用することで、ユーザーはデータオーケストレーションパイプラインのパフォーマンスとステータスに関するInsightsを得ることができます。 これにより透明性が確保され、プロアクティブな監視と問題解決が容易になります。

• パフォーマンス

• Workatoは、一括操作とfile storage機能を通じて高いパフォーマンスを提供します。 これらの機能は、データオーケストレーションタスクの効率的な実行に寄与し、大規模データセットでも最適なパフォーマンスを確保します。

ETL/ELT ​

Extract, Transform, and Load（ETL）とExtract, Load, and Transform（ELT）は、データオーケストレーションとデータウェアハウジングで使用されるプロセスであり、さまざまなソースからデータを抽出、変換、ロードして、データウェアハウスやデータレイクなどのターゲット送信先に移動します。

一括とバッチの比較 ​

一括/バッチアクション/トリガーはWorkato全体で利用できます。 一括処理では、単一のジョブで大量のデータを処理でき、特にETL/ELTに適しています。 バッチ処理はバッチサイズとメモリ制約によって制限されるため、一般にETL/ELTのコンテキストにはあまり適していません。

Extract, Transform, and Load（ETL） ​

ETLは抽出フェーズから始まり、データベース、ファイル、API、Webサービスなど、複数の異種ソースからデータを取得します。 この生データは、ターゲットシステム（通常はデータウェアハウス）にロードされる前に、クレンジングやフィルタリングなどの変換フェーズにかけられます。

Extract, Load, and Transform（ELT） ​

ETLと同様に、ELTは抽出フェーズから始まり、さまざまなソースからデータが抽出されます。 ELTは、抽出されたデータをデータレイクや分散ストレージなどのターゲットシステムにロードすることに重点を置いています。 データがロードされると、変換はターゲットシステム内で行われます。