Qu'est-ce que l'architecture de données ? Composants, cadres, caractéristiques et salaire

Qu'est-ce que l'architecture de données ?

L'architecture des données est un processus standardisé d'une organisation pour la collecte, le stockage et la gestion des données. Il décrit la structure organisationnelle des actifs de données ainsi que les ressources de gestion des données. Une bonne organisation des données aidera les personnes qui en ont besoin. Il comprend toutes les règles, politiques, modèles et normes pour maintenir les données dans l'organisation.

L'architecture des données jette les bases d'une stratégie d'entreprise dont l'objectif est de traduire les besoins de l'entreprise en données et en exigences système. Il réglemente également la gestion et le flux de données dans toute l'entreprise.

Auparavant, le système II jouait le rôle de fournisseur de données. Tout stratège commercial qui aurait besoin des données devrait contacter le service informatique. L'informatique créerait alors un système approprié pour fournir les données. Le processus était assez long et fastidieux. De plus, le stratège recevrait des données qui semblaient différentes de ce qui avait été demandé. Par conséquent, il y avait une limite dans la stratégie commerciale en raison des difficultés associées pour accéder aux bonnes données.

L'ère actuelle a vu un changement dans la croissance des données. Avec la disponibilité des données en temps réel via différentes sources, l'analyse des données est devenue une chose cruciale pour les organisations commerciales. Cela est possible grâce à l' architecture d'exploration de données qui aide à identifier les données essentielles et à les analyser. Les stratèges commerciaux ont commencé à exiger plus de données pour obtenir un aperçu plus rapide des données, ce qui est possible grâce au stockage et à la gestion appropriés des données.

Si les données sont bien structurées et organisées, les experts sauront quelles informations provenant des données sont importantes pour propulser la croissance de l'entreprise. L'un des principaux objectifs d'une conception d'architecture de données est que le stratège commercial et l'expertise technique puissent travailler ensemble sur les données.

Le développement de l'architecture des données est le résultat du développement de la technologie cloud. C'est grâce au développement de la technologie cloud que le big data a connu un glissement vers le monde réel.

Donc,

• L'architecture des données donne une idée de ce qui se passe dans une entreprise.
• Les données de l'entreprise sont mieux comprises.
• Un processus approprié pour le déplacement des données de la source à l'analyse et à la prise de décision est défini.
• Assure la sécurité des données.
• Toutes les équipes d'une organisation ont la capacité de prendre des décisions à partir des données.

Qu'est-ce qu'un architecte de données ?

Le cerveau derrière l'architecture des données est l'architecte des données. C'est le rôle de l'architecte de données de traduire tous les besoins d'une entreprise en exigences basées sur les données et le système. Pour répondre aux objectifs de l'entreprise, une feuille de route définissant les détails techniques est créée par l'architecte de données.

Plusieurs sources sont nécessaires pour collecter les données, les stocker, puis les distribuer aux personnes qui en ont besoin. Cela se fait en créant des plans du processus. Le rôle de l'architecte de données est de définir une stratégie de données et il peut le faire à travers :

• Les exigences métier sont transformées en exigences techniquement nécessaires.
• L'architecture des données, qui comprend les normes utilisées pour les modèles de données, la sécurité, les métadonnées, les données de référence sont définies. Les données de référence comprennent les catalogues de produits et les données où les fournisseurs et les stocks sont mentionnés.
• Une structure à utiliser par les décideurs pour créer et améliorer les systèmes de données est définie.
• Le flux de données à travers l'entreprise est défini. Il comprend les informations relatives à la partie qui génère les données, utilise ces données et comment le flux est géré.

Composants de l'architecture des données

Les différents composants de l' architecture de données actuelle sont :

1. Pipelines de données : il couvre le processus de collecte de données, son raffinement, son stockage, son analyse et le flux de données d'un point à l'autre. L'ensemble du processus à partir duquel les données sont collectées et transférées et comment elles sont déplacées est couvert par les pipelines de données.
2. Stockage dans le cloud : Le cloud fait référence à un emplacement hors site où les données sont stockées et accessible uniquement via Internet.
3. API's : L'API permet la communication entre l'hôte et un demandeur. La communication est établie via une adresse IP. Plusieurs types d'informations peuvent être communiquées à l'utilisateur par l'API comme
4. Modèles AI & ML : AI et ML fournissent un système automatisé pour l'architecture des données. Des décisions calculées peuvent être prises et des prévisions peuvent être faites avec la collecte de données, l'étiquetage, etc.
5. Flux de données : Il s'agit du processus d'un flux continu de données d'une source à une destination et qui doivent être traitées pour leur analyse en temps réel.
6. Kubernetes : C'est la plate-forme pour la charge de travail de l'infrastructure de calcul, de mise en réseau et de stockage
7. Cloud computing : Il fait référence au processus par lequel les données sont analysées, stockées et gérées via le cloud. L'applicabilité du cloud computing offre des avantages tels que des données sécurisées à faible coût et aucune exigence de gestion de l'infrastructure informatique car elle est gérée par le cloud.
8. Analyse en temps réel : Il s'agit du processus d'analyse des données en temps réel pour avoir un aperçu des données. Sur la base de cette analyse, les organisations peuvent prendre leurs décisions.

Cadres

Il existe plusieurs cadres sur lesquels l'architecture de données d'une organisation est construite.

1. DAMA-DMBOK 2

Ce cadre est spécifiquement destiné à la gestion des données et est connu sous le nom de Data Management Body of Knowledge de DAMA International. Le cadre contient le principe directeur pour la gestion des données et fournit des définitions pour plusieurs terminologies qui suivent les définitions standard.

2. Cadre Zachman pour l'architecture d'entreprise

John Zachman dans les années 1980 a créé le Zachman Framework chez IBM. Plusieurs couches sont présentes dans la colonne "données". Ces couches comprennent des normes architecturales censées être importantes pour l'entreprise, un modèle sémantique, un modèle de données d'entreprise/logique, des bases de données réelles et un modèle physique de données.

3. Le cadre d'architecture de groupe ouvert (TOGAF)

Le cadre est utilisé pour le développement de logiciels pour les entreprises. L'architecture des données et la feuille de route sont créées dans la phase C de TOGAF.

Caractéristiques de la structure des données

L'architecture de données moderne suit certaines caractéristiques qui sont énumérées ci-dessous :

1. Piloté par l'utilisateur

L'architecture des données a la capacité de fournir aux utilisateurs les données qu'ils souhaitent. Par rapport au passé, les données étaient statiques et les décideurs n'étaient pas en mesure de collecter les données requises. Cependant, dans le scénario actuel, en raison de la disponibilité d'une structure de données moderne, les décideurs sont en mesure de définir leurs besoins et d'y accéder pour atteindre les objectifs commerciaux.

2. Construit sur des données partagées

L'architecture moderne exige des données partagées grâce à la combinaison de données provenant de différentes parties de l'organisation. Les données sont ensuite collectées en un seul endroit.

3. Automatisé

Auparavant, la livraison des données et la maintenance des données étaient une tâche fastidieuse. De plus, les processus ont pris des mois pour leur achèvement. Avec des systèmes automatisés, ces processus peuvent être effectués en quelques heures. De plus, grâce à la disponibilité de pipelines automatisés, l'utilisateur peut accéder à différents types de données.

4. Piloté par l'IA

L'automatisation de la structure des données est réalisée au niveau de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Avec l'application de l'IA et du ML, tout type d'erreur de qualité peut être corrigé avec l'organisation automatique des données entrantes en structures. Sur cette base, le système automatisé peut recommander des ensembles de données et des analyses connexes.

5. Élastique

L'organisation peut évoluer à la hausse ou à la baisse selon ses besoins en fonction de l'architecture des données. La propriété d'élasticité d'une architecture de données conduit à la résolution de problèmes par l'administrateur.

6. Simplicité

Une structure de données efficace doit avoir une structure simple pour un mouvement simple des données, des plates-formes de données simples, des cadres simples pour l'assemblage de données et des plates-formes analytiques simples.

7. Sécurisé

L'architecture de données moderne garantit la sécurité car elle reconnaît les menaces émergentes et fournit des données sur la base du besoin d'en connaître, tel que défini par l'entreprise.

Les meilleures pratiques

Les pratiques suivantes doivent être les bienvenues lors de l'élaboration d'une stratégie d'architecture de données.

1. Le processus est piloté par la collaboration.

La collaboration entre le métier et le département informatique d'une entreprise joue un rôle important dans les processus décisionnels. Par conséquent, une bonne architecture de données permet la collaboration d'objectifs partagés entre les départements et ses résultats.

Ce sont les décideurs qui détermineront quelles données sont essentielles pour avoir un impact dans leur organisation. Sur cette base, un chemin est construit par l'architecte de données pour s'assurer que les données sont accessibles et sourcées.

2. Prioriser la gouvernance des données

Pour prendre des décisions efficaces, les données doivent être de haute qualité. De plus, l'architecture d'exploration de données implique l'utilisation de données hautement pertinentes. De plus, les données doivent cibler les besoins spécifiques de l'entreprise. Par conséquent, les données organisationnelles doivent être nettoyées, ce qui nécessite le rôle des gestionnaires de données. Les experts internes dans ce cas peuvent devenir des gestionnaires de données pour améliorer la qualité des données.

3. Atteindre l'agilité.

Comme le scénario actuel exige des technologies plus récentes, l'architecture des données doit avoir la capacité de s'adapter à ces changements. Par conséquent, l'architecture des données ne doit pas être basée sur une technologie spécifique. Comme les types de données peuvent changer avec le temps avec le changement d'outils et de plates-formes, l'architecture des données doit être en mesure de s'adapter à ces changements.

Rôles et salaire des architectes de données en Inde

Un architecte de données en Inde a un salaire moyen national de ₹ 19,50,000. Quelques titres de poste populaires pour un architecte de données ainsi que les salaires annuels sont répertoriés ci-dessous.

• Architecte de base de données : 95 090 ₹
• Architecte de données principal : 23 65 898 ₹
• Modélisateur de données : 36 595 ₹
• Architecte d'entrepôt de données : ₹ 12,55,652

Lisez pour en savoir plus sur le salaire des architectes de données en Inde.

Conclusion

L'article a discuté de l'importance de l'architecture des données dans une organisation ainsi que de l'importance d'un architecte de données. Aussi, plusieurs rôles sont offerts à un architecte de données avec un bon salaire. Poursuivre la connaissance de l'analyse des données et de l'architecture pourrait être une opportunité d'avenir pour tous ceux qui souhaitent travailler dans ce domaine.

Si vous êtes impatient de commencer votre carrière en tant qu'architecte de données et que vous souhaitez en savoir plus sur la science des données, vous pouvez consulter le cours Executive PG Program in Data Science, proposé par upGrad et IIIT-Bangalore. Le cours est conçu pour les débutants et les professionnels de niveau intermédiaire et propose une formation dispensée par les meilleurs experts de l'industrie.

Avec plus de 60 projets industriels, une expérience pratique sur plus de 14 outils et langages de programmation et des sessions en direct, le cours fournira une assistance professionnelle avec les meilleures entreprises. Si vous souhaitez vous inscrire et avez des questions, envoyez-nous un message. Nous vous fournirons le navire d'assistance.