Architecte d'entrepôt de données : aperçu, compétences, salaire, rôles et plus

Un architecte d'entrepôt de données est responsable de la conception et de la maintenance de solutions de gestion de données qui prennent en charge une entreprise ou une organisation. Ils analysent les besoins en données d'une entreprise, développent des solutions de gestion de base de données et déploient un logiciel de gestion de données pour stocker et récupérer des données à partir du cloud ou de la machine.

Aperçu

Les architectes d'entrepôt de données travaillent avec des technologies d'entrepôt de données conventionnelles pour concevoir des plans qui prennent en charge au mieux une organisation ou une entreprise. Ils tiennent compte des besoins des clients ou des objectifs de l'employeur et travaillent à l'élaboration d'une architecture ou d'un plan spécifique qui sera maintenu pour servir les objectifs spécifiquement énoncés.

Pour devenir architecte d'entrepôt de données , il faut un baccalauréat en informatique, en technologie de l'information (TI) ou en génie informatique et plusieurs années d'expérience de travail en gestion de données ou en architecture logicielle. Des qualifications facultatives telles que la certification Certified Data Management Professional (CDMP) peuvent également être obtenues.

Selon Salaryexpert, les architectes d'entrepôt de données expérimentés peuvent gagner une moyenne annuelle de 22 lakhs INR par an, et les débutants gagnent Rs. 15 lakhs par an. Cependant, les salaires peuvent varier en fonction du lieu et de l'expérience.

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Quelles sont les compétences requises pour devenir architecte d'entrepôt de données ?

En plus de l'expérience professionnelle et des connaissances spécifiques à un sujet, les aspirants architectes d'entrepôt de données doivent posséder les compétences techniques et générales suivantes :

Compétences difficiles :

• Entreposage de données
• Extraire, Transformer, Charger (ETL)
• La modélisation des données
• Informatique
• Analyse des besoins
• Conception de base de données
• Intelligence d'affaires (BI)
• Services d'intégration SQL Server (SSIS)
• HadoopName
• Bases de données
• Base de données Oracle

Compétences générales :

• Compétences en leadership
• Compétences organisationnelles
• Soucieux des détails

L'image ci-dessus représente toutes les compétences nécessaires pour devenir un architecte d'entrepôt de données .

Les architectes de données doivent connaître une variété de langages de programmation et de technologies avancées associées au big data, à l'IA, à l'IoT et au cloud. Ils doivent également posséder de solides compétences en communication écrite et verbale et afficher des informations commerciales pointues. L' architecture d'entrepôt de données dans l'exploration de données devrait permettre des techniques efficaces pour assurer le succès de l'entreprise.

Types d'architecture d'entrepôt de données

L'architecture de l'entrepôt de données se décline en trois variantes différentes :

• Architecture à un niveau : cette architecture réduit la quantité de données conservées dans un entrepôt de données en produisant un ensemble de données plus petit.Il contribue à améliorer la qualité des données et à réduire la duplication des données. La structure de gestion doit être simple et les plates-formes matérielles et logicielles doivent être adaptables.
• Architecture à deux niveaux : les couches de base de données et d'application sont des niveaux distincts dans cette configuration.Le premier niveau est la couche client, qui comprend les rédacteurs de rapports et les outils de requête pour les utilisateurs finaux. Le deuxième niveau est la couche serveur de base de données, qui héberge toutes les données brutes.
• Architecture à trois niveaux : il s'agit de l'architecture la plus largement utilisée pour un entrepôt de données.Il se compose de trois niveaux - haut, milieu et bas. Les serveurs de base de données résident dans le niveau inférieur, principalement un système de base de données relationnelle. Les données sont nettoyées, transformées et incorporées dans cette couche à l'aide d'outils back-end.

L'architecture d'un entrepôt de données comporte cinq composants :

• Base de données
• Outils ETL (extraction de la charge de transformation)
• Métadonnées
• Outils de requête
• Datamarts

(Un data mart est une version plus petite d'un entrepôt de données qui dessert des unités commerciales ou des équipes spécifiques telles que la finance ou le marketing)

Principes de l'entreposage de données

Voici quelques directives à retenir lors de la création d'un entrepôt de données.

• Le premier principe est que la qualité des données est cruciale. Les données d'un entrepôt de données doivent être approuvées par les utilisateurs qui s'y fient pour prendre des décisions.
• La deuxième idée est de créer des systèmes déconnectés. Cela signifie que les systèmes opérationnels doivent être en contact bidirectionnel avec l'entrepôt de données pour alimenter et extraire les données.
• Le troisième concept consiste à mettre en place une zone de stockage immuable où les données peuvent être conservées avant d'être modifiées et placées dans l'entrepôt de données.

Des concepts supplémentaires incluent l'utilisation de schémas pour regrouper logiquement les éléments, l'utilisation de noms cohérents et significatifs pour les objets dans un entrepôt, la consolidation des sources de données, le nettoyage des données médiocres et la simplification et la cohérence. Un entrepôt de données bien organisé et fiable peut être construit en adhérant à ces principes.

Comment organiser un entrepôt de données ?

Garder un entrepôt de données organisé nécessite de suivre les meilleures pratiques qui garantissent que l'entrepôt répond aux besoins des parties prenantes, est évolutif et peut être facilement entretenu.

Voici quelques bonnes pratiques pour organiser un entrepôt de données :

• Vous devez disposer d'un modèle de données et d'un diagramme de flux de données.
• Y compris la gouvernance des données.
• Créez des rôles d'utilisateur.
• Reconnaître la conception du schéma de l'entrepôt de données
• Commencez par mettre en œuvre des processus robustes de gestion des données de référence (MDM).
• Consacrez du temps et des efforts à la standardisation de vos données.

Vous devriez avoir rencontré quelques termes maintenant. Ayons une idée claire à leur sujet.

Modèles de données : sont des abstractions d'objets, de systèmes ou de processus du monde réel utilisés pour organiser, décrire et analyser des données.Ils sont conçus pour aider les utilisateurs à comprendre les liens et la structure des données et fournissent un cadre pour la conception de systèmes d'information.

Les modèles de données peuvent être conceptuels, logiques ou physiques et peuvent être utilisés pour diverses raisons, notamment l'analyse de données, la conception de bases de données, le développement de logiciels et la modélisation commerciale.

Les entités, les caractéristiques et les relations représentent des éléments de données dans un modèle de données.

• Les entités représentent des choses ou des concepts du monde réel, tandis que les attributs expliquent les qualités de ces entités.
• Les relations décrivent les liens entre les choses et la façon dont elles interagissent les unes avec les autres.

ETL (Extraire, Transformer, Charger) : L'ETL consiste à extraire des données de plusieurs sources, à les traiter dans un format prêt pour l'analyse et à les placer dans un entrepôt de données.En tant qu'architecte d'entrepôt de données , vous devez comprendre parfaitement les processus et les technologies ETL et être capable de concevoir, créer et gérer des workflows ETL.

Conception de base de données : un architecte d'entrepôt de données doit être familiarisé avec les idées et les techniques de conception de base de données telles que la normalisation, l'indexation et le partitionnement.Cette capacité est nécessaire pour créer et maintenir des bases de données efficaces et évolutives capables de gérer d'énormes quantités de données.

Programmation : les compétences en programmation sont importantes pour les architectes d'entrepôt de données , car ils doivent souvent développer des scripts, des requêtes et des applications personnalisés pour automatiser les processus ETL, optimiser les performances de la base de données et créer des modèles de données.La maîtrise de SQL, Python et Java est hautement souhaitable.

Intelligence d'affaires : l'intelligence d'affaires (BI) est le processus d'utilisation d'outils et de techniques d'analyse de données pour extraire des informations et de la valeur à partir de données.Un architecte d'entrepôt de données doit bien comprendre les concepts et les outils de BI et être capable de concevoir et de mettre en œuvre des structures de données qui prennent en charge les rapports et les analyses de BI.

Communication : les architectes d'entrepôt de données doivent être capables de communiquer efficacement car ils doivent collaborer avec des parties prenantes de nombreux départements et horizons.Ils doivent être capables de travailler avec succès avec les membres de l'équipe et les partenaires externes et de transmettre des concepts et des solutions techniques aux parties prenantes non techniques.

Exploration de données : il s'agit du processus d'analyse des données pour découvrir des modèles, des corrélations et des informations qui peuvent être utilisés pour guider les choix commerciaux.L' architecture de l'entrepôt de données dans l'exploration de données doit inclure des outils tels que des logiciels d'analyse statistique, des algorithmes d'apprentissage automatique et des outils de visualisation.

Salaire d'un architecte d'entrepôt de données en Inde

Le revenu d' un architecte d'entrepôt de données en Inde peut varier en fonction de critères tels que l'expérience, les compétences, la géographie et la taille de l'organisation. Pourtant, selon les statistiques de Payscale India , la rémunération annuelle moyenne d'un architecte d'entrepôt de données en Inde est de près de 1 530 000 INR.

En raison de la forte demande de spécialistes qualifiés dans le domaine de l'entreposage de données et de l'intelligence d'affaires, les architectes d'entrepôt de données peuvent s'attendre à de meilleurs salaires dans les grandes villes indiennes telles que Bangalore, Mumbai, Delhi et Hyderabad. Les professionnels ayant des capacités particulières dans des domaines tels que les outils ETL, la modélisation des données et l'architecture des bases de données peuvent également exiger une rémunération plus élevée.

Propriétés de l'architecture d'entrepôt de données

L'architecture de l'entrepôt de données est un outil utile pour stocker et analyser les données car elle possède plusieurs fonctionnalités, notamment :

• Séparation des systèmes opérationnels et analytiques
• Évolutivité pour gérer de grandes quantités de données
• Extensibilité pour ajouter de nouvelles sources de données et fonctionnalités
• Sécurité pour protéger les données sensibles
• Administrabilité pour une gestion et une maintenance efficaces

Rôles professionnels d'un architecte d'entrepôt de données en Inde

Voici quelques rôles professionnels d'un architecte d'entrepôt de données en Inde :

• Concevoir des solutions d'entrepôt de données et développer une architecture ou des plans spécifiques qui prennent en charge une entreprise ou une organisation
• Maintenir des systèmes de conservation des données brutes, des métadonnées et d'autres actifs de données
• Effectuer des tâches au sein d'une plus grande infrastructure qui prend en charge des activités telles que l'exploration de données pour ajouter de la valeur
• Analyser tous les objectifs de l'architecture de l'entrepôt de données et identifier les compétences requises pour les mêmes
• Développer des modèles de données physiques et logiques
• Préparer des conceptions pour les systèmes de base de données et recommander des améliorations pour les performances
• Maintenir et développer divers scripts et outils de base de données pour faciliter le processus d'automatisation
• Développer divers processus ETL et préparer des cubes OLAP
• Fournir un soutien à toutes les initiatives d'entrepôt de données
• Analyser toutes les activités de l'entrepôt de données et identifier les ressources clés pour le même
• Définir les normes de métadonnées pour l'entrepôt de données, surveiller les processus et élaborer des plans pour capturer et accéder à toutes les métadonnées. Élaboration et mise en œuvre de divers plans de travail pour les projets.

Une carrière dans l'entrepôt de données en Inde

Comme l'afflux rapide de données est loin de connaître un déclin, de nombreuses opportunités de carrière dans l'entreposage de données en Inde attendent des professionnels qualifiés dans les années à venir. Les portails d'emploi tels que Naukri.com et LinkedIn ont déjà des milliers d'offres d'emploi pour les professionnels de l'entreposage de données, tandis que les opportunités mondiales anticipent davantage la croissance du personnel qualifié pour acquérir des talents précieux de la nation.

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Conclusion

En résumé, l'entreposage de données permet de réduire considérablement le temps nécessaire pour fournir un certain niveau de qualité tout en s'adaptant aux demandes dynamiques des utilisateurs. Une architecture d'entrepôt de données bien conçue peut aider les organisations à mieux gérer les vastes quantités de données générées aujourd'hui. La meilleure façon de faire partie de cette révolution est de perfectionner vos compétences, et upGrad vous donne l'opportunité de faire de même !

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