Arsitek gudang data: Gambaran umum, keterampilan, gaji, peran & lainnya

Arsitek gudang data bertanggung jawab untuk merancang dan memelihara solusi manajemen data yang mendukung bisnis atau organisasi. Mereka menganalisis kebutuhan data perusahaan, mengembangkan solusi manajemen database, dan menerapkan perangkat lunak manajemen data untuk menyimpan dan mengambil data dari cloud atau mesin.

Ringkasan

Arsitek gudang data bekerja dengan teknologi gudang data konvensional untuk menyusun rencana yang paling mendukung organisasi atau bisnis. Mereka mempertimbangkan kebutuhan klien atau tujuan pemberi kerja dan bekerja untuk mengembangkan arsitektur atau rencana khusus yang akan dipertahankan untuk melayani tujuan yang dinyatakan secara spesifik.

Untuk menjadi seorang arsitek gudang data , seseorang memerlukan gelar sarjana dalam ilmu komputer, teknologi informasi (TI), atau teknik komputer dan beberapa tahun pengalaman bekerja dengan manajemen data atau arsitektur perangkat lunak. Kualifikasi opsional seperti sertifikasi Certified Data Management Professional (CDMP) juga dapat diperoleh.

Menurut Gajiahli, arsitek gudang data berpengalaman dapat memperoleh rata-rata tahunan sebesar INR 22 lakh per tahun, dan pemula memperoleh Rs. 15 lakh per tahun. Namun, gaji dapat bervariasi tergantung pada lokasi dan pengalaman.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top Dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Keterampilan apa yang dibutuhkan untuk menjadi arsitek gudang data?

Selain pengalaman kerja dan pengetahuan khusus subjek, calon arsitek gudang data harus memiliki keterampilan keras dan lunak berikut:

Keterampilan Keras:

• Gudang Data
• Ekstrak, Transformasi, Muat (ETL)
• Pemodelan Data
• Informatika
• Analisa Kebutuhan
• Desain Basis Data
• Kecerdasan Bisnis (BI)
• Layanan Integrasi SQL Server (SSIS)
• Hadoop
• Database
• Basis Data Oracle

Keterampilan Lunak:

• Skill kepemimpinan
• Kemampuan berorganisasi
• Berorientasi detail

Gambar di atas mewakili semua keterampilan yang diperlukan untuk menjadi seorang arsitek gudang data .

Arsitek data perlu mengetahui berbagai bahasa pemrograman dan teknologi canggih yang terkait dengan data besar, AI, IoT, dan cloud. Mereka juga harus memiliki keterampilan komunikasi tertulis dan verbal yang kuat dan menampilkan wawasan bisnis yang tajam. Arsitektur gudang data dalam penambangan data harus memungkinkan teknik yang efektif untuk mendorong kesuksesan bisnis.

Jenis Arsitektur Gudang Data

Arsitektur gudang data hadir dalam tiga varian berbeda:

• Arsitektur Tingkat Tunggal: Arsitektur ini mengurangi jumlah data yang disimpan di gudang data dengan menghasilkan kumpulan data yang lebih kecil.Ini berkontribusi untuk meningkatkan kualitas data dan mengurangi duplikasi data. Struktur manajemen harus langsung, dan platform perangkat keras dan perangkat lunak harus dapat diadaptasi.
• Arsitektur Dua Tingkat: Lapisan basis data dan aplikasi adalah tingkatan terpisah dalam konfigurasi ini.Tingkat pertama adalah lapisan klien, yang terdiri dari penulis laporan dan alat kueri untuk pengguna akhir. Tingkat kedua adalah lapisan server basis data, yang menampung semua data mentah.
• Three-Tier Architecture: Ini adalah arsitektur gudang data yang paling banyak digunakan.Ini terdiri dari tiga tingkatan - atas, tengah, dan bawah. Server basis data berada di tingkat bawah, terutama sistem basis data relasional. Data dibersihkan, diubah, dan dimasukkan ke dalam lapisan ini menggunakan alat back-end.

Ada lima komponen untuk arsitektur gudang data:

• Basis data
• Alat ETL (Ekstrak Beban Transformasi)
• Data Meta
• Alat Kueri
• DataMart

(Data mart adalah versi lebih kecil dari gudang data yang melayani unit atau tim bisnis tertentu seperti keuangan atau pemasaran)

Prinsip Data Warehousing

Ini adalah beberapa panduan untuk diingat saat membuat gudang data.

• Prinsip pertama adalah bahwa kualitas data sangat penting. Data dalam gudang data harus dipercaya oleh pengguna yang mengandalkannya untuk pengambilan keputusan.
• Ide kedua adalah membuat sistem yang terputus. Ini berarti bahwa sistem operasional harus berada dalam kontak dua arah dengan gudang data untuk memasukkan data masuk dan keluar.
• Konsep ketiga adalah menyiapkan area pementasan yang tidak dapat diubah di mana data dapat disimpan sebelum dimodifikasi dan dimasukkan ke dalam gudang data.

Konsep tambahan termasuk menggunakan skema untuk mengelompokkan hal-hal secara logis, menggunakan nama yang konsisten dan bermakna untuk objek di gudang, mengkonsolidasikan sumber data, membersihkan data yang buruk, dan membuatnya sederhana dan konsisten. Gudang data yang terorganisir dengan baik dan dapat diandalkan dapat dibangun dengan mengikuti prinsip-prinsip ini.

Bagaimana cara menjaga agar gudang data tetap teratur?

Menjaga agar gudang data tetap teratur memerlukan praktik terbaik berikut yang memastikan gudang memenuhi kebutuhan pemangku kepentingan, dapat diskalakan, dan dapat dipelihara dengan mudah.

Ini adalah beberapa praktik terbaik untuk mengatur gudang data:

• Anda harus memiliki model data dan diagram aliran data.
• Termasuk tata kelola data.
• Buat peran pengguna.
• Kenali desain skema gudang data
• Mulailah dengan menerapkan proses manajemen data master (MDM) yang kuat.
• Luangkan waktu dan upaya untuk membakukan data Anda.

Anda seharusnya sudah menemukan beberapa istilah sekarang. Mari kita mendapatkan ide yang jelas tentang mereka.

Model data : adalah abstraksi dari hal-hal dunia nyata, sistem, atau proses yang digunakan untuk mengatur, mendeskripsikan, dan menganalisis data.Mereka dirancang untuk membantu pengguna dalam memahami keterkaitan dan struktur data dan memberikan kerangka kerja untuk merancang sistem informasi.

Model data dapat berupa konseptual, logis, atau fisik dan dapat digunakan untuk berbagai alasan, termasuk analisis data, desain basis data, pengembangan perangkat lunak, dan pemodelan bisnis.

Entitas, karakteristik, dan hubungan mewakili potongan data dalam model data.

• Entitas mewakili hal atau konsep dunia nyata, sedangkan atribut menjelaskan kualitas entitas tersebut.
• Hubungan menggambarkan hubungan antara hal-hal dan bagaimana mereka berinteraksi satu sama lain.

ETL (Extract, Transform, Load): ETL adalah tugas mengekstraksi data dari beberapa sumber, mengolahnya menjadi format siap analisis, dan memasukkannya ke gudang data.Sebagai arsitek gudang data , Anda harus memahami proses dan teknologi ETL secara menyeluruh dan mampu merancang, membuat, dan mengelola alur kerja ETL.

Desain Basis Data: Arsitek gudang data harus terbiasa dengan ide dan teknik desain basis data seperti normalisasi, pengindeksan, dan partisi.Kemampuan ini diperlukan untuk membuat dan memelihara database yang efisien dan dapat diskalakan yang mampu menangani data dalam jumlah besar.

Pemrograman: Keterampilan pemrograman penting untuk arsitek gudang data , karena mereka sering perlu mengembangkan skrip, kueri, dan aplikasi khusus untuk mengotomatiskan proses ETL, mengoptimalkan kinerja database, dan membangun model data.Kemahiran dalam SQL, Python, dan Java sangat diinginkan.

Business Intelligence: Business intelligence (BI) adalah proses penggunaan alat dan teknik analisis data untuk mengekstrak wawasan dan nilai dari data.Arsitek gudang data harus memahami konsep dan alat BI dengan baik dan mampu merancang dan mengimplementasikan struktur data yang mendukung pelaporan dan analitik BI.

Komunikasi: Arsitek gudang data harus dapat berkomunikasi secara efektif karena mereka harus berkolaborasi dengan pemangku kepentingan dari berbagai departemen dan latar belakang.Mereka harus berhasil bekerja dengan anggota tim dan mitra eksternal dan menyampaikan konsep dan solusi teknis kepada pemangku kepentingan non-teknis.

Penambangan data: Ini adalah proses menganalisis data untuk menemukan pola, korelasi, dan wawasan yang dapat digunakan untuk memandu pilihan bisnis.Arsitektur gudang data dalam penambangan data harus mencakup alat seperti perangkat lunak analisis statistik, algoritme pembelajaran mesin, dan alat visualisasi.

Gaji Arsitek Gudang Data di India

Pendapatan seorang arsitek gudang data di India mungkin bervariasi berdasarkan kriteria seperti pengalaman, keahlian, geografi, dan ukuran organisasi. Namun, menurut statistik Payscale India , kompensasi tahunan rata-rata untuk arsitek gudang data di India hampir mencapai INR 1.530.000.

Karena permintaan yang kuat untuk spesialis yang memenuhi syarat di bidang pergudangan data dan intelijen bisnis, arsitek gudang data dapat mengantisipasi upah yang lebih baik di kota-kota besar India seperti Bangalore, Mumbai, Delhi, dan Hyderabad. Profesional dengan kemampuan khusus di bidang-bidang seperti alat ETL, pemodelan data, dan arsitektur basis data juga dapat memperoleh bayaran yang lebih besar.

Properti Arsitektur Gudang Data

Arsitektur gudang data adalah alat yang berguna untuk menyimpan dan menganalisis data karena memiliki beberapa fitur, antara lain:

• Pemisahan sistem operasional dan analitis
• Skalabilitas untuk menangani data dalam jumlah besar
• Ekstensibilitas untuk menambahkan sumber dan fungsionalitas data baru
• Keamanan untuk melindungi data sensitif
• Administerability untuk pengelolaan dan pemeliharaan yang efisien

Peran pekerjaan Arsitek Gudang Data di India

Berikut adalah beberapa peran pekerjaan seorang arsitek gudang data di India:

• Merancang solusi gudang data dan mengembangkan arsitektur atau rencana khusus yang mendukung bisnis atau organisasi
• Memelihara sistem untuk menyimpan data mentah, metadata, dan aset data lainnya
• Melakukan tugas dalam infrastruktur yang lebih besar yang mendukung aktivitas seperti penambangan data untuk menambah nilai
• Menganalisis semua tujuan arsitektur gudang data dan mengidentifikasi persyaratan keterampilan untuk hal yang sama
• Mengembangkan model data fisik dan logis
• Mempersiapkan desain untuk sistem basis data dan merekomendasikan peningkatan kinerja
• Memelihara dan mengembangkan berbagai skrip dan alat basis data untuk memfasilitasi proses otomatisasi
• Mengembangkan berbagai proses ETL dan menyiapkan kubus OLAP
• Memberikan dukungan untuk semua inisiatif gudang data
• Menganalisis semua aktivitas gudang data dan mengidentifikasi sumber daya utama untuk hal yang sama
• Menentukan standar meta-data untuk gudang data, memantau proses, dan mengembangkan rencana untuk menangkap dan mengakses semua metadata. Mengembangkan dan menerapkan berbagai rencana kerja untuk proyek.

Karir di Gudang Data di India

Karena masuknya data yang cepat hampir tidak melihat penurunan, banyak peluang untuk berkarir di pergudangan data di India sedang menunggu para profesional yang terampil di tahun-tahun mendatang. Portal pekerjaan seperti Naukri.com dan LinkedIn sudah memiliki ribuan lowongan pekerjaan untuk profesional pergudangan data, sementara peluang global lebih jauh mengantisipasi pertumbuhan personel terampil untuk memperoleh bakat berharga dari bangsa.

Jelajahi Sertifikasi Ilmu Data Populer kami

Kesimpulan

Singkatnya, pergudangan data memungkinkan waktu yang dibutuhkan untuk memberikan tingkat kualitas tertentu dikurangi secara signifikan sambil beradaptasi dengan permintaan pengguna yang dinamis. Arsitektur gudang data yang dirancang dengan baik dapat membantu organisasi mengelola dengan lebih baik sejumlah besar data yang dihasilkan saat ini. Cara terbaik untuk menjadi bagian dari revolusi ini adalah dengan meningkatkan keterampilan, dan upGrad memberi Anda kesempatan untuk melakukan hal yang sama!

Kursus Magister Ilmu Data upGrad dirancang untuk para profesional yang ingin meningkatkan keterampilan dalam ilmu data atau beralih ke karir di lapangan. Kursus ini fleksibel dan bergerak sendiri, memungkinkan peserta didik menyelesaikan program dengan kecepatan mereka sendiri. Pelajar juga memiliki akses ke tim dukungan siswa khusus untuk membantu menjawab pertanyaan atau masalah apa pun yang mungkin mereka temui selama program.

Anda juga dapat melihatkursus gratis kamiyang ditawarkan oleh upGrad dalam Manajemen, Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, Pemasaran Digital, dan Teknologi.Semua kursus ini memiliki sumber belajar terbaik, kuliah langsung mingguan, tugas industri, dan sertifikat penyelesaian kursus – semuanya gratis!

Keterampilan Ilmu Data Teratas untuk Dipelajari

Baca Artikel Ilmu Data populer kami