Data-Warehouse-Architekt: Überblick, Fähigkeiten, Gehalt, Rollen & mehr

Ein Data-Warehouse-Architekt ist für den Entwurf und die Wartung von Datenverwaltungslösungen verantwortlich, die ein Unternehmen oder eine Organisation unterstützen. Sie analysieren den Datenbedarf eines Unternehmens, entwickeln Datenbankverwaltungslösungen und stellen Datenverwaltungssoftware zum Speichern und Abrufen von Daten aus der Cloud oder Maschine bereit.

Überblick

Data-Warehouse-Architekten arbeiten mit konventionellen Data-Warehouse-Technologien, um Pläne zu entwickeln, die eine Organisation oder ein Unternehmen am besten unterstützen. Sie berücksichtigen Kundenbedürfnisse oder Arbeitgeberziele und arbeiten an der Entwicklung einer spezifischen Architektur oder eines Plans, der beibehalten wird, um den speziell angegebenen Zwecken zu dienen.

Um Data-Warehouse-Architekt zu werden , benötigt man einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie (IT) oder Technische Informatik und mehrjährige Erfahrung in der Arbeit mit Datenmanagement oder Softwarearchitektur. Optionale Qualifikationen wie die Zertifizierung zum Certified Data Management Professional (CDMP) können ebenfalls erworben werden.

Laut Salaryexpert können erfahrene Data-Warehouse-Architekten im Jahresdurchschnitt 22 Lakhs INR pro Jahr verdienen, und Anfänger verdienen Rs. 15 Lakhs pro Jahr. Die Gehälter können jedoch je nach Standort und Erfahrung variieren.

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Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um ein Data Warehouse-Architekt zu werden?

Neben Berufserfahrung und fachspezifischen Kenntnissen sollten angehende Data-Warehouse-Architekten über folgende Hard- und Softskills verfügen:

Schwierige Fähigkeiten:

• Datenspeicherung
• Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)
• Datenmodellierung
• Informatik
• Anforderungsanalyse
• Datenbank Design
• Business Intelligence (BI)
• SQL Server-Integrationsdienste (SSIS)
• Hadoop
• Datenbanken
• Oracle-Datenbank

Soft Skills:

• Führungskompetenz
• Organisatorische Fähigkeiten
• Detail orientiert

Das obige Bild stellt alle notwendigen Fähigkeiten dar, die erforderlich sind, um ein Data-Warehouse-Architekt zu werden .

Datenarchitekten müssen eine Vielzahl von Programmiersprachen und fortschrittlichen Technologien im Zusammenhang mit Big Data, KI, IoT und der Cloud kennen. Sie müssen außerdem über starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten verfügen und scharfe Geschäftseinblicke aufweisen. Die Data-Warehouse-Architektur im Data Mining sollte effektive Techniken ermöglichen, um den Geschäftserfolg voranzutreiben.

Arten von Data Warehouse-Architekturen

Die Data-Warehouse-Architektur gibt es in drei verschiedenen Varianten:

• Single-Tier-Architektur: Diese Architektur verringert die Datenmenge, die in einem Data Warehouse gespeichert wird, indem ein kleinerer Datensatz erstellt wird.Es trägt zur Verbesserung der Datenqualität und zur Verringerung der Datenduplizierung bei. Die Verwaltungsstruktur sollte einfach und die Hardware- und Softwareplattformen anpassbar sein.
• Zweischichtige Architektur: Die Datenbank- und die Anwendungsschicht sind in dieser Konfiguration separate Schichten.Die erste Ebene ist die Clientebene, die Berichtersteller und Abfragetools für Endbenutzer umfasst. Die zweite Schicht ist die Datenbankserverschicht, die alle Rohdaten enthält.
• Dreischichtige Architektur: Dies ist die am weitesten verbreitete Architektur eines Data Warehouse.Es besteht aus drei Ebenen – oben, Mitte und unten. Die Datenbankserver befinden sich in der untersten Ebene, hauptsächlich ein relationales Datenbanksystem. Die Daten werden mithilfe von Back-End-Tools bereinigt, transformiert und in diese Schicht integriert.

Eine Data-Warehouse-Architektur besteht aus fünf Komponenten:

• Datenbank
• ETL-Tools (Transformationslast extrahieren)
• Metadaten
• Abfrage-Tools
• DataMarts

(Ein Data Mart ist eine kleinere Version eines Data Warehouse, das bestimmten Geschäftsbereichen oder Teams wie Finanzen oder Marketing dient.)

Prinzipien des Data Warehousing

Dies sind einige Richtlinien, die Sie beim Erstellen eines Data Warehouse beachten sollten.

• Das erste Prinzip ist, dass die Datenqualität entscheidend ist. Die Benutzer, die sich bei der Entscheidungsfindung darauf verlassen, müssen den Daten in einem Data Warehouse vertrauen.
• Die zweite Idee ist, getrennte Systeme zu schaffen. Das bedeutet, dass Betriebssysteme in wechselseitigem Kontakt mit dem Data Warehouse stehen sollten, um Daten ein- und auszugeben.
• Das dritte Konzept besteht darin, einen unveränderlichen Staging-Bereich einzurichten, in dem Daten aufbewahrt werden können, bevor sie geändert und in das Data Warehouse gestellt werden.

Weitere Konzepte umfassen die Verwendung von Schemata zur logischen Gruppierung von Dingen, die Verwendung konsistenter und aussagekräftiger Namen für Objekte in einem Warehouse, die Konsolidierung von Datenquellen, die Bereinigung schlechter Daten und die Vereinfachung und Konsistenz. Durch die Einhaltung dieser Prinzipien kann ein gut organisiertes und zuverlässiges Data Warehouse aufgebaut werden.

Wie hält man ein Data Warehouse organisiert?

Um ein Data Warehouse organisiert zu halten, müssen Best Practices befolgt werden, die sicherstellen, dass das Warehouse die Anforderungen der Beteiligten erfüllt, skalierbar ist und einfach gewartet werden kann.

Dies sind einige Best Practices für die Organisation eines Data Warehouse:

• Sie sollten ein Datenmodell und ein Datenflussdiagramm haben.
• Einschließlich Data Governance.
• Erstellen Sie Benutzerrollen.
• Erkennen des Data-Warehouse-Schemadesigns
• Beginnen Sie mit der Implementierung robuster Master Data Management (MDM)-Prozesse.
• Nehmen Sie sich Zeit und Mühe, um Ihre Daten zu standardisieren.

Ein paar Begriffe solltest du schon kennengelernt haben. Lassen Sie uns eine klare Vorstellung davon bekommen.

Datenmodelle : sind Abstraktionen von realen Dingen, Systemen oder Prozessen, die zum Organisieren, Beschreiben und Analysieren von Daten verwendet werden.Sie sollen Benutzern dabei helfen, Datenverknüpfungen und -strukturen zu verstehen, und bieten einen Rahmen für die Gestaltung von Informationssystemen.

Datenmodelle können konzeptioneller, logischer oder physischer Natur sein und aus verschiedenen Gründen verwendet werden, darunter Datenanalyse, Datenbankdesign, Softwareentwicklung und Geschäftsmodellierung.

Entitäten, Merkmale und Beziehungen stellen Datenteile in einem Datenmodell dar.

• Entitäten repräsentieren reale Dinge oder Konzepte, während Attribute die Qualitäten dieser Entitäten erklären.
• Beziehungen beschreiben die Verbindungen zwischen Dingen und wie sie miteinander interagieren.

ETL (Extract, Transform, Load): ETL ist die Aufgabe, Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren, in ein analysebereites Format zu verarbeiten und in ein Data Warehouse zu bringen.Als Data Warehouse-Architekt sollten Sie ETL-Prozesse und -Technologien gründlich verstehen und in der Lage sein, ETL-Workflows zu entwerfen, zu erstellen und zu verwalten.

Datenbankdesign: Ein Data-Warehouse-Architekt muss mit Ideen und Techniken zum Datenbankdesign wie Normalisierung, Indizierung und Partitionierung vertraut sein.Diese Fähigkeit ist erforderlich, um effiziente und skalierbare Datenbanken zu erstellen und zu verwalten, die große Datenmengen verarbeiten können.

Programmierung: Programmierkenntnisse sind für Data-Warehouse-Architekten wichtig , da sie häufig benutzerdefinierte Skripte, Abfragen und Anwendungen entwickeln müssen, um ETL-Prozesse zu automatisieren, die Datenbankleistung zu optimieren und Datenmodelle zu erstellen.Kenntnisse in SQL, Python und Java sind sehr wünschenswert.

Business Intelligence: Business Intelligence (BI) ist der Prozess der Verwendung von Datenanalysetools und -techniken, um Erkenntnisse und Wert aus Daten zu extrahieren.Ein Data-Warehouse-Architekt muss BI-Konzepte und -Tools gut verstehen und in der Lage sein, Datenstrukturen zu entwerfen und zu implementieren, die BI-Berichte und -Analysen unterstützen.

Kommunikation: Data-Warehouse-Architekten müssen in der Lage sein, effektiv zu kommunizieren, da sie mit Stakeholdern aus vielen Abteilungen und Hintergründen zusammenarbeiten müssen.Sie müssen in der Lage sein, erfolgreich mit Teammitgliedern und externen Partnern zusammenzuarbeiten und technische Konzepte und Lösungen an nicht-technische Stakeholder zu vermitteln.

Data Mining: Es ist der Prozess der Datenanalyse, um Muster, Korrelationen und Erkenntnisse zu entdecken, die verwendet werden können, um Geschäftsentscheidungen zu lenken.Die Data-Warehouse-Architektur im Data Mining sollte Tools wie statistische Analysesoftware, maschinelle Lernalgorithmen und Visualisierungstools umfassen.

Gehalt eines Data Warehouse-Architekten in Indien

Das Einkommen eines Data Warehouse-Architekten in Indien kann je nach Kriterien wie Erfahrung, Fähigkeiten, Standort und Unternehmensgröße variieren. Doch laut den Statistiken von Payscale India beträgt die durchschnittliche Jahresvergütung für einen Data-Warehouse-Architekten in Indien fast 1.530.000 INR.

Aufgrund der starken Nachfrage nach qualifizierten Spezialisten im Bereich Data Warehousing und Business Intelligence können Data Warehouse-Architekten in indischen Großstädten wie Bangalore, Mumbai, Delhi und Hyderabad mit besseren Löhnen rechnen. Fachleute mit besonderen Fähigkeiten in Bereichen wie ETL-Tools, Datenmodellierung und Datenbankarchitektur können auch eine höhere Bezahlung verlangen.

Eigenschaften der Data Warehouse-Architektur

Die Data-Warehouse-Architektur ist ein nützliches Werkzeug zum Speichern und Analysieren von Daten, da sie über mehrere Funktionen verfügt, darunter:

• Trennung von operativen und analytischen Systemen
• Skalierbarkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen
• Erweiterbarkeit zum Hinzufügen neuer Datenquellen und Funktionen
• Sicherheit zum Schutz sensibler Daten
• Administrierbarkeit für effizientes Management und Wartung

Jobrollen eines Data Warehouse Architect in Indien

Hier sind einige Jobrollen eines Data Warehouse-Architekten in Indien:

• Entwerfen von Data-Warehouse-Lösungen und Entwickeln spezifischer Architekturen oder Pläne, die ein Unternehmen oder eine Organisation unterstützen
• Wartung von Systemen zur Aufbewahrung von Rohdaten, Metadaten und anderen Datenbeständen
• Ausführen von Aufgaben innerhalb einer größeren Infrastruktur, die Aktivitäten wie Data Mining unterstützt, um einen Mehrwert zu schaffen
• Analysieren aller Ziele der Data Warehouse-Architektur und Identifizieren der Qualifikationsanforderungen für diese
• Entwicklung von sowohl physischen als auch logischen Datenmodellen
• Erstellung von Designs für Datenbanksysteme und Empfehlung von Leistungsverbesserungen
• Pflege und Entwicklung verschiedener Datenbankskripte und Tools zur Erleichterung des Automatisierungsprozesses
• Entwicklung verschiedener ETL-Prozesse und Erstellung von OLAP-Cubes
• Unterstützung aller Data-Warehouse-Initiativen
• Analysieren aller Data-Warehouse-Aktivitäten und Identifizieren von Schlüsselressourcen dafür
• Definieren von Metadatenstandards für das Data Warehouse, Überwachen von Prozessen und Entwickeln von Plänen zum Erfassen und Zugreifen auf alle Metadaten. Entwicklung und Umsetzung verschiedener Arbeitspläne für Projekte.

Eine Karriere im Data Warehouse in Indien

Da der schnelle Datenzufluss noch lange nicht abnimmt, warten in Indien in den kommenden Jahren viele Möglichkeiten für eine Karriere im Bereich Data Warehousing auf qualifizierte Fachkräfte. Jobportale wie Naukri.com und LinkedIn haben bereits Tausende von Stellenangeboten für Data-Warehousing-Experten, während globale Möglichkeiten das Wachstum von qualifiziertem Personal weiter antizipieren, um wertvolle Talente aus dem Land zu gewinnen.

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Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Warehousing die Zeit, die benötigt wird, um ein bestimmtes Qualitätsniveau zu liefern, erheblich reduzieren und sich gleichzeitig an dynamische Benutzeranforderungen anpassen kann. Eine gut konzipierte Data-Warehouse-Architektur kann Organisationen dabei helfen, die riesigen Datenmengen, die heute generiert werden, besser zu verwalten. Der beste Weg, ein Teil dieser Revolution zu sein, besteht darin, sich weiterzubilden, und upGrad bietet Ihnen die Möglichkeit, dasselbe zu tun!

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