Apa itu arsitektur Data? Komponen, Kerangka, Karakteristik & Gaji

Apa itu arsitektur Data?

Arsitektur data adalah proses standar organisasi untuk pengumpulan, penyimpanan, dan pengelolaan data. Ini menggambarkan struktur organisasi aset data bersama dengan sumber daya manajemen data. Organisasi yang tepat dari data akan membantu orang-orang yang membutuhkan data. Ini terdiri dari semua aturan, kebijakan, model, dan standar untuk memelihara data dalam organisasi.

Arsitektur data meletakkan dasar dari strategi bisnis dengan tujuan untuk menerjemahkan kebutuhan bisnis ke dalam data dan persyaratan sistem. Ini juga mengatur manajemen dan aliran data di seluruh perusahaan.

Sebelumnya, sistem II memainkan peran pasokan data. Setiap ahli strategi bisnis yang membutuhkan data harus menghubungi departemen TI. TI kemudian akan membuat sistem yang tepat untuk mengirimkan data. Prosesnya cukup memakan waktu dan melelahkan. Selanjutnya, ahli strategi akan menerima data yang tampaknya berbeda dari yang diminta. Oleh karena itu ada batasan dalam strategi bisnis karena terkait kesulitan dalam mengakses data yang tepat.

Era sekarang telah melihat pergeseran pertumbuhan data. Dengan tersedianya data secara real-time data melalui berbagai sumber, analisis data menjadi hal yang krusial bagi organisasi bisnis. Hal ini dimungkinkan melalui arsitektur data mining yang membantu dalam mengidentifikasi data penting dan menganalisisnya. Para ahli strategi bisnis telah mulai menuntut lebih banyak data untuk mendapatkan wawasan yang lebih cepat tentang data yang dimungkinkan melalui penyimpanan dan pengelolaan data yang tepat.

Jika data terstruktur dan terorganisir dengan baik, para ahli akan mengetahui informasi apa dari data yang penting untuk mendorong pertumbuhan bisnis. Salah satu tujuan utama dari desain arsitektur data adalah agar ahli strategi bisnis dan ahli teknis dapat bekerja sama ke dalam data.

Perkembangan arsitektur data merupakan hasil dari perkembangan teknologi cloud. Melalui perkembangan teknologi cloud, data besar telah melihat pergeseran ke arah dunia nyata.

Karena itu,

• Arsitektur data memberikan gambaran tentang apa yang terjadi di sebuah perusahaan.
• Data perusahaan lebih dipahami.
• Proses yang tepat untuk pergerakan data dari sumber ke analisis dan pengambilan keputusan didefinisikan.
• Menjamin keamanan data.
• Semua tim dalam suatu organisasi memiliki kemampuan untuk membuat keputusan dari data.

Siapa Arsitek Data?

Dalang yang berada di balik arsitektur data adalah arsitek data. Ini adalah peran arsitek data untuk menerjemahkan semua kebutuhan bisnis ke dalam persyaratan berdasarkan data dan sistem. Untuk memenuhi tujuan bisnis, peta jalan yang mendefinisikan detail teknis dibuat oleh arsitek data.

Berbagai sumber diperlukan untuk mengumpulkan data, menyimpannya, dan kemudian mendistribusikannya kepada orang-orang yang membutuhkannya. Hal ini dilakukan dengan membuat cetak biru dari proses. Peran arsitek data adalah untuk menentukan strategi data dan dapat melakukannya melalui:

• Persyaratan bisnis diubah menjadi persyaratan yang dibutuhkan secara teknis.
• Arsitektur data, yang mencakup standar yang digunakan untuk model data, keamanan, metadata, data referensi ditentukan. Data referensi termasuk katalog produk dan data di mana pemasok dan inventaris disebutkan.
• Sebuah struktur yang akan digunakan oleh pengambil keputusan untuk membuat dan meningkatkan sistem data didefinisikan.
• Aliran data melalui perusahaan didefinisikan. Ini mencakup informasi yang terkait dengan bagian mana yang menghasilkan data, menggunakan data itu, dan bagaimana aliran dikelola.

Komponen Arsitektur Data

Beberapa komponen arsitektur data masa kini adalah:

1. Data Pipelines: Ini mencakup proses pengumpulan data, penyempurnaannya, penyimpanan, analisis, dan aliran data dari satu titik ke titik lainnya. Seluruh proses dari mana data dikumpulkan dan ditransfer ke dan bagaimana data dipindahkan dicakup oleh jalur pipa data.
2. Penyimpanan cloud : Awan mengacu pada lokasi di luar situs tempat data disimpan yang hanya dapat diakses melalui internet.
3. API's: API memungkinkan komunikasi antara host dan pemohon. Komunikasi dibuat melalui alamat IP. Berbagai jenis informasi dapat dikomunikasikan kepada pengguna oleh API seperti
4. Model AI & ML : AI dan ML menyediakan sistem otomatis untuk arsitektur data. Keputusan yang diperhitungkan dapat dibuat dan prediksi dapat dibuat bersama dengan pengumpulan data, pelabelan, dll.
5. Aliran data : Ini mengacu pada proses aliran data yang berkelanjutan dari sumber ke tujuan dan yang perlu diproses untuk analisis waktu nyata.
6. Kubernetes : Ini adalah platform untuk komputasi, jaringan, dan beban kerja infrastruktur penyimpanan
7. Komputasi awan : Ini mengacu pada proses di mana data dianalisis, disimpan, dan dikelola melalui awan. Penerapan komputasi awan memberikan manfaat seperti biaya rendah, data aman, dan tidak ada persyaratan untuk mengelola infrastruktur TI karena dikelola oleh awan.
8. Analisis waktu-nyata : Ini melibatkan proses analisis data waktu-nyata untuk mendapatkan wawasan tentang data. Berdasarkan analisis ini, organisasi dapat membuat keputusan mereka.

Kerangka kerja

Beberapa kerangka kerja yang ada di mana arsitektur data suatu organisasi dibangun.

1. DAMA-DMBOK 2

Kerangka kerja ini khusus untuk manajemen data dan dikenal sebagai Badan Pengetahuan Manajemen Data DAMA International. Kerangka tersebut memegang prinsip panduan untuk pengelolaan data dan memberikan definisi untuk beberapa istilah yang mengikuti definisi standar.

2. Kerangka Zachman untuk Arsitektur Perusahaan

John Zachman pada 1980-an menciptakan Zachman Framework di IBM. Beberapa lapisan hadir di kolom "data". Lapisan ini mencakup standar arsitektur yang dimaksudkan untuk menjadi penting bagi bisnis, model semantik, model data perusahaan/logis, database aktual, dan model data fisik.

3. Kerangka Kerja Arsitektur Grup Terbuka (TOGAF)

Kerangka kerja ini digunakan untuk pengembangan perangkat lunak untuk perusahaan. Arsitektur data dan roadmap dibuat di Fase C TOGAF.

Karakteristik Struktur Data

Arsitektur data modern mengikuti karakteristik tertentu yang tercantum di bawah ini:

1. Didorong oleh pengguna

Arsitektur data memiliki kemampuan untuk menyediakan pengguna dengan data yang mereka inginkan. Dibandingkan dengan masa lalu, data bersifat statis dan pengambil keputusan tidak dapat mengumpulkan data yang diperlukan. Namun, dalam skenario saat ini, karena ketersediaan struktur data modern, pembuat keputusan dapat menentukan persyaratan mereka dan mengaksesnya untuk memenuhi tujuan bisnis.

2. Dibangun di atas data bersama

Arsitektur modern menuntut data bersama melalui kombinasi data dari berbagai bagian organisasi. Data tersebut kemudian dikumpulkan di satu tempat.

3. Otomatis

Sebelumnya pengiriman data dan pemeliharaan data adalah tugas yang membosankan. Juga, prosesnya memakan waktu berbulan-bulan untuk penyelesaiannya. Dengan sistem otomatis, proses ini dapat dilakukan dalam beberapa jam. Lebih lanjut dengan ketersediaan saluran pipa otomatis, pengguna bisa mendapatkan akses ke berbagai jenis data.

4. Didorong AI

Otomatisasi struktur data dilakukan hingga ke level machine learning (ML) dan artificial intelligence (AI). Dengan penerapan AI dan ML, semua jenis kesalahan kualitas dapat diperbaiki bersama dengan organisasi otomatis dari data yang masuk ke dalam struktur. Berdasarkan ini, sistem otomatis dapat merekomendasikan kumpulan data dan analitik terkait.

5. Elastis

Organisasi mungkin meningkatkan atau menurunkan sesuai kebutuhan berdasarkan arsitektur data. Properti elastisitas arsitektur data mengarah pada pemecahan masalah oleh administrator.

6. Sederhana

Struktur data yang efisien harus memiliki struktur sederhana untuk pergerakan data sederhana, platform data sederhana, kerangka kerja sederhana untuk perakitan data, dan platform analitik sederhana.

7. Aman

Arsitektur data modern memastikan keamanan karena mengenali ancaman yang muncul dan mengirimkan data berdasarkan kebutuhan yang ditentukan oleh bisnis.

Praktik terbaik

Praktik berikut harus disambut saat mengembangkan strategi untuk arsitektur data.

1. Proses didorong oleh kolaborasi.

Kolaborasi antara bisnis dan departemen TI suatu perusahaan memainkan peran penting dalam proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu arsitektur data yang baik memungkinkan kolaborasi tujuan bersama antara departemen dan hasilnya.

Pengambil keputusanlah yang akan menentukan data mana yang penting untuk membuat dampak dalam organisasi mereka. Berdasarkan jalur ini dibangun oleh arsitek data memastikan bahwa data dapat diakses dan bersumber.

2. Prioritaskan tata kelola data

Untuk membuat keputusan yang efektif, data harus berkualitas tinggi. Juga, arsitektur data mining melibatkan penggunaan data yang sangat relevan. Selanjutnya, data harus menargetkan kebutuhan spesifik bisnis. Oleh karena itu data organisasi harus dibersihkan yang membutuhkan peran pengelola data. Pakar internal dalam hal ini dapat menjadi pelayan data untuk meningkatkan kualitas data.

3. Mencapai kelincahan.

Karena skenario saat ini menuntut teknologi yang lebih baru, arsitektur data harus memiliki kemampuan untuk beradaptasi dengan perubahan ini. Oleh karena itu, arsitektur data tidak boleh didasarkan pada teknologi tertentu. Karena tipe data mungkin berubah seiring waktu seiring dengan perubahan alat dan platform, arsitektur data harus dapat mengakomodasi perubahan ini.

Peran dan Gaji Arsitek Data di India

Seorang arsitek data di India memiliki gaji rata-rata nasional 19,50,000. Beberapa judul pekerjaan populer untuk seorang arsitek data bersama dengan gaji tahunan telah tercantum di bawah ini.

• Arsitek database: 95,090
• Arsitek Data Senior: 23.65.898
• Pemodel Data: 36,595
• Arsitek Gudang Data: 12.55.652

Baca untuk mempelajari lebih lanjut tentang gaji arsitek data di India.

Kesimpulan

Artikel tersebut membahas pentingnya arsitektur data dalam sebuah organisasi bersama dengan pentingnya seorang arsitek data. Juga, beberapa peran ditawarkan kepada arsitek data dengan gaji yang bagus. Mengejar pengetahuan tentang analisis data, dan arsitektur mungkin merupakan peluang yang mengubah masa depan bagi semua orang yang bersedia bekerja di bidang ini.

Jika Anda ingin memulai karir Anda sebagai arsitek data dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, Anda dapat melihat kursus Program PG Eksekutif dalam Ilmu Data, yang disediakan oleh upGrad dan IIIT-Bangalore. Kursus ini dirancang untuk masuk ke profesional tingkat menengah dan menawarkan pelatihan dari pakar industri terkemuka.

Dengan 60+ proyek industri, pengalaman langsung lebih dari 14+ alat dan bahasa pemrograman, dan sesi langsung, kursus ini akan memberikan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top. Jika Anda bersedia untuk mendaftar dan memiliki pertanyaan, kirimkan pesan kepada kami. Kami akan memberi Anda kapal bantuan.