Was ist Datenarchitektur? Komponenten, Frameworks, Eigenschaften & Gehalt

Was ist Datenarchitektur?

Datenarchitektur ist ein standardisierter Prozess einer Organisation zur Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Daten. Es beschreibt die Organisationsstruktur von Datenbeständen zusammen mit den Ressourcen des Datenmanagements. Die richtige Organisation der Daten hilft den Personen, die die Daten benötigen. Es umfasst alle Regeln, Richtlinien, Modelle und Standards zur Pflege der Daten in der Organisation.

Die Datenarchitektur bildet die Grundlage einer Geschäftsstrategie mit dem Ziel, Geschäftsanforderungen in Daten- und Systemanforderungen zu übersetzen. Es regelt auch die Verwaltung und den Datenfluss im gesamten Unternehmen.

Früher spielte das II-System die Rolle der Datenversorgung. Jeder Unternehmensstratege, der die Daten benötigt, müsste sich an die IT-Abteilung wenden. Die IT würde dann ein geeignetes System zur Bereitstellung der Daten erstellen. Der Prozess war ziemlich zeitaufwändig und langwierig. Außerdem würde der Stratege Daten erhalten, die anscheinend anders waren als die angeforderten. Daher gab es aufgrund der damit verbundenen Schwierigkeiten beim Zugriff auf die richtigen Daten eine Grenze in der Geschäftsstrategie.

In der heutigen Zeit hat sich das Datenwachstum verändert. Mit der Verfügbarkeit von Daten in Echtzeit aus verschiedenen Quellen ist die Datenanalyse zu einer entscheidenden Sache für Unternehmensorganisationen geworden. Möglich wird dies durch die Data-Mining-Architektur , die dabei hilft, wesentliche Daten zu identifizieren und zu analysieren. Die Unternehmensstrategen haben begonnen, mehr Daten zu fordern, um einen schnelleren Einblick in die Daten zu erhalten, was durch die richtige Speicherung und Verwaltung der Daten möglich ist.

Wenn die Daten gut strukturiert und organisiert sind, wissen die Experten, welche Informationen aus den Daten wichtig sind, um das Unternehmenswachstum voranzutreiben. Eines der Hauptziele eines Datenarchitekturdesigns besteht darin, dass der Geschäftsstratege und das technische Fachwissen gemeinsam an den Daten arbeiten können.

Die Entwicklung der Datenarchitektur ist das Ergebnis der Entwicklung der Cloud-Technologie. Durch die Entwicklung der Cloud-Technologie hat sich Big Data in die reale Welt verlagert.

Deswegen,

• Die Datenarchitektur vermittelt eine Vorstellung davon, was in einem Unternehmen passiert.
• Die Daten des Unternehmens werden besser verstanden.
• Ein geeigneter Prozess für die Übertragung von Daten von der Quelle zur Analyse und Entscheidungsfindung ist definiert.
• Gewährleistet die Sicherheit der Daten.
• Alle Teams in einer Organisation haben die Möglichkeit, Entscheidungen anhand der Daten zu treffen.

Wer ist ein Datenarchitekt?

Der Kopf hinter der Datenarchitektur ist der Datenarchitekt. Es ist die Aufgabe des Datenarchitekten, alle Anforderungen eines Unternehmens in die Anforderungen auf der Grundlage der Daten und des Systems zu übersetzen. Um die Unternehmensziele zu erreichen, erstellt der Datenarchitekt eine Roadmap, die die technischen Details definiert.

Mehrere Quellen sind erforderlich, um die Daten zu sammeln, zu speichern und dann an die Personen zu verteilen, die sie benötigen. Dies geschieht durch die Erstellung von Blaupausen des Prozesses. Die Rolle des Datenarchitekten besteht darin, eine Datenstrategie zu definieren, und kann dies tun durch:

• Geschäftsanforderungen werden in technisch benötigte Anforderungen umgewandelt.
• Die Architektur der Daten, die die verwendeten Standards für die Datenmodelle, Sicherheit, Metadaten, Referenzdaten umfasst, wird definiert. Zu den Referenzdaten gehören Produktkataloge und Daten, in denen Lieferanten und Bestände erwähnt werden.
• Es wird eine Struktur definiert, die von Entscheidungsträgern zum Erstellen und Verbessern von Datensystemen verwendet werden soll.
• Der Datenfluss durch das Unternehmen ist definiert. Es enthält die Informationen darüber, welcher Teil die Daten generiert, diese Daten verwendet und wie der Fluss verwaltet wird.

Komponenten der Datenarchitektur

Die verschiedenen Komponenten der heutigen Datenarchitektur sind:

1. Datenpipelines: Es umfasst den Prozess der Datenerfassung, ihrer Verfeinerung, Speicherung, Analyse und des Datenflusses von einem Punkt zum anderen. Der gesamte Prozess, von wo Daten gesammelt und übertragen werden und wie sie verschoben werden, wird von den Datenpipelines abgedeckt.
2. Cloud-Speicher : Die Cloud bezieht sich auf einen externen Ort, an dem die Daten gespeichert werden, auf die nur über das Internet zugegriffen werden kann.
3. APIs: Die API ermöglicht die Kommunikation zwischen dem Host und einem Requester. Die Kommunikation wird über eine IP-Adresse hergestellt. Mehrere Arten von Informationen können dem Benutzer durch die API mitgeteilt werden, wie z
4. KI- und ML-Modelle : KI und ML bieten ein automatisiertes System für die Datenarchitektur. Es können kalkulierte Entscheidungen getroffen und Vorhersagen zusammen mit Datenerfassung, Kennzeichnung usw. getroffen werden.
5. Datenstreaming: Es bezieht sich auf den Prozess eines kontinuierlichen Datenflusses von einer Quelle zu einem Ziel, der für ihre Echtzeitanalyse verarbeitet werden muss.
6. Kubernetes : Es ist die Plattform für Workloads der Rechen-, Netzwerk- und Speicherinfrastruktur
7. Cloud Computing : Es bezieht sich auf den Prozess, bei dem die Daten analysiert, gespeichert und über die Cloud verwaltet werden. Die Anwendbarkeit von Cloud Computing bietet Vorteile wie niedrige Kosten, gesicherte Daten und keine Notwendigkeit, die IT-Infrastruktur zu verwalten, da sie von der Cloud verwaltet wird.
8. Echtzeitanalyse : Es beinhaltet den Prozess der Analyse der Echtzeitdaten, um einen Einblick in die Daten zu erhalten. Basierend auf dieser Analyse können die Organisationen ihre Entscheidungen treffen.

Rahmen

Es existieren mehrere Frameworks, über die die Datenarchitektur einer Organisation aufgebaut wird.

1. DAMA-DMBOK 2

Dieses Framework ist speziell für das Datenmanagement gedacht und ist als Data Management Body of Knowledge von DAMA International bekannt. Das Framework enthält das Leitprinzip für die Verwaltung der Daten und bietet Definitionen für mehrere Terminologien, die den Standarddefinitionen folgen.

2. Zachman Framework für Unternehmensarchitektur

John Zachman hat in den 1980er Jahren das Zachman Framework bei IBM entwickelt. In der Spalte „Daten“ sind mehrere Ebenen vorhanden. Diese Schichten umfassen Architekturstandards, die für das Unternehmen wichtig sein sollen, ein semantisches Modell, ein unternehmensweites/logisches Datenmodell, tatsächliche Datenbanken und ein physisches Datenmodell.

3. Das Open Group Architecture Framework (TOGAF)

Das Framework dient der Entwicklung von Software für Unternehmen. Die Architektur der Daten und der Roadmap wird in Phase C von TOGAF erstellt.

Merkmale der Datenstruktur

Die moderne Datenarchitektur folgt bestimmten Merkmalen, die unten aufgeführt sind:

1. Benutzergesteuert

Die Datenarchitektur hat die Fähigkeit, den Benutzern die Daten so bereitzustellen, wie sie es möchten. Im Vergleich zu früher waren die Daten statisch und die Entscheidungsträger konnten die erforderlichen Daten nicht sammeln. Im vorliegenden Szenario sind die Entscheidungsträger jedoch aufgrund der Verfügbarkeit moderner Datenstrukturen in der Lage, ihre Anforderungen zu definieren und darauf zuzugreifen, um die Geschäftsziele zu erreichen.

2. Aufbauend auf gemeinsam genutzten Daten

Die moderne Architektur erfordert gemeinsame Daten durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Teilen der Organisation. Die Daten werden dann an einem Ort gesammelt.

3. Automatisiert

Früher war die Lieferung der Daten und die Pflege der Daten eine mühsame Aufgabe. Außerdem dauerte es Monate, bis die Prozesse abgeschlossen waren. Mit automatisierten Systemen können diese Prozesse innerhalb von Stunden durchgeführt werden. Darüber hinaus kann der Benutzer mit der Verfügbarkeit automatisierter Pipelines auf verschiedene Arten von Daten zugreifen.

4. KI-gesteuert

Die Automatisierung der Datenstruktur erfolgt bis auf die Ebene des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI). Mit der Anwendung von KI und ML kann jede Art von Qualitätsfehler behoben und die eingehenden Daten automatisch in Strukturen organisiert werden. Auf dieser Grundlage kann das automatisierte System verwandte Datensätze und Analysen empfehlen.

5. Elastisch

Die Organisation kann je nach Bedarf basierend auf der Datenarchitektur nach oben oder unten skalieren. Die Elastizitätseigenschaft einer Datenarchitektur führt zur Problemlösung durch den Administrator.

6. Einfach

Eine effiziente Datenstruktur sollte eine einfache Struktur zum einfachen Verschieben der Daten, einfache Datenplattformen, einfache Frameworks für die Datenzusammenstellung und einfache Analyseplattformen aufweisen.

7. Sichern

Die moderne Datenarchitektur gewährleistet Sicherheit, da sie neu auftretende Bedrohungen erkennt und Daten auf der vom Unternehmen definierten Need-to-know-Basis liefert.

Empfohlene Vorgehensweise

Die folgenden Praktiken sollten bei der Entwicklung einer Strategie für die Datenarchitektur begrüßt werden.

1. Der Prozess wird durch Zusammenarbeit vorangetrieben.

Die Zusammenarbeit zwischen dem Fachbereich und der IT eines Unternehmens spielt eine wichtige Rolle bei Entscheidungsprozessen. Daher ermöglicht eine gute Datenarchitektur die Zusammenarbeit von Zielen, die zwischen den Abteilungen geteilt werden, und ihren Ergebnissen.

Es sind die Entscheidungsträger, die bestimmen, welche Daten für eine Wirkung in ihrer Organisation unerlässlich sind. Auf dieser Grundlage baut der Datenarchitekt einen Pfad auf, der sicherstellt, dass die Daten zugänglich und beziehbar sind.

2. Priorisieren Sie Data Governance

Um effektive Entscheidungen treffen zu können, sollten die Daten von hoher Qualität sein. Außerdem beinhaltet die Data-Mining-Architektur die Verwendung hochrelevanter Daten. Darüber hinaus sollten die Daten auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens ausgerichtet sein. Daher sollten die organisatorischen Daten bereinigt werden, was die Rolle der Datenverwalter erfordert. Die internen Experten können in diesem Fall zu Data Stewards werden, um die Qualität der Daten zu verbessern.

3. Agilität erlangen.

Da das heutige Szenario neuere Technologien erfordert, muss die Datenarchitektur in der Lage sein, sich an diese Änderungen anzupassen. Daher sollte die Datenarchitektur nicht auf einer bestimmten Technologie basieren. Da sich die Datentypen mit der Zeit zusammen mit der Änderung der Tools und der Plattformen ändern können, sollte die Datenarchitektur in der Lage sein, diese Änderungen aufzunehmen.

Rollen und Gehalt von Datenarchitekten in Indien

Ein Datenarchitekt in Indien hat ein nationales Durchschnittsgehalt von ₹19.50.000. Nachfolgend sind einige beliebte Berufsbezeichnungen für einen Datenarchitekten sowie die Jahresgehälter aufgeführt.

• Datenbankarchitekt: 95.090 ₹
• Leitender Datenarchitekt: ₹ 23.65.898
• Datenmodellierer: ₹ 36.595
• Data Warehouse-Architekt: 12.55.652 ₹

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Fazit

Der Artikel erörterte die Bedeutung der Datenarchitektur in einer Organisation zusammen mit der Bedeutung eines Datenarchitekten. Außerdem werden einem Datenarchitekten mit einem guten Gehalt mehrere Rollen angeboten. Die Vertiefung des Wissens über Datenanalyse und Architektur könnte eine zukunftsweisende Gelegenheit für alle sein, die bereit sind, in diesem Bereich zu arbeiten.

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