Los mejores 5 Orquestación de Datos para usar en 2025
Herramientas que coordinan y automatizan flujos de trabajo de datos complejos, asegurando un movimiento, transformación y procesamiento de datos fluido entre sistemas.

Dagster
Probar DagsterProbar DagsterDagster es una herramienta que ayuda a organizar y ejecutar tus flujos de trabajo de datos automáticamente. Piensa en ella como un gestor inteligente para todas tus tareas de datos. En lugar de ejecutar scripts manualmente o recordar qué archivos dependen de otros, Dagster se encarga de esto por ti.

Prefecto
Probar PrefectoProbar PrefectoPrefect es un sistema de gestión de flujos de trabajo basado en Python que convierte funciones normales en pipelines de datos listos para producción. Escribes tu código en Python normal, agregas algunos marcadores simples (llamados decoradores) y Prefect se encarga automáticamente de la programación, el monitoreo y la recuperación de errores.

Apache Airflow
Probar Apache AirflowProbar Apache AirflowApache Airflow es una herramienta que te ayuda a crear y gestionar flujos de trabajo automatizados para el procesamiento de datos. Piénsalo como un coordinador inteligente que ejecuta tus tareas en el orden correcto, en el momento adecuado, y maneja los problemas cuando ocurren.

Kestra es una plataforma de orquestación de flujos de trabajo que convierte tus tareas y procesos en flujos de trabajo automatizados. Piénsalo como crear una receta: enumeras lo que debe suceder y cuándo, y Kestra se asegura de que todo funcione en el orden correcto y en el momento adecuado.

Molino de viento
ProbarProbar Molino de vientoWindmill es una plataforma para desarrolladores que combina código con la creación visual de flujos de trabajo. Puedes escribir scripts en Python, TypeScript, Go, Bash o SQL, y la plataforma crea automáticamente interfaces de usuario para ellos. A diferencia de las herramientas tradicionales de bajo código, Windmill te permite usar código real mientras proporciona herramientas visuales para quienes no son desarrolladores.
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