Architetto del data warehouse: panoramica, competenze, stipendio, ruoli e altro

Un architetto di data warehouse è responsabile della progettazione e della manutenzione di soluzioni di gestione dei dati che supportano un'azienda o un'organizzazione. Analizzano le esigenze di dati di un'azienda, sviluppano soluzioni di gestione dei database e distribuiscono software di gestione dei dati per l'archiviazione e il recupero dei dati dal cloud o dalla macchina.

Panoramica

Gli architetti del data warehouse lavorano con le tecnologie convenzionali del data warehouse per ideare piani che supportino al meglio un'organizzazione o un'azienda. Considerano le esigenze del cliente o gli obiettivi del datore di lavoro e lavorano per sviluppare un'architettura o un piano specifico che verrà mantenuto per servire gli scopi specificatamente dichiarati.

Per diventare un architetto di data warehouse , è necessaria una laurea in informatica, tecnologia dell'informazione (IT) o ingegneria informatica e diversi anni di esperienza di lavoro con la gestione dei dati o l'architettura software. È inoltre possibile ottenere qualifiche opzionali come la certificazione Certified Data Management Professional (CDMP).

Secondo Salaryexpert, gli architetti esperti di data warehouse possono guadagnare una media annua di INR 22 lakh all'anno, mentre i principianti guadagnano Rs. 15 lakh all'anno. Tuttavia, gli stipendi possono variare a seconda della posizione e dell'esperienza.

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Quali sono le competenze necessarie per diventare un architetto di data warehouse?

Oltre all'esperienza lavorativa e alle conoscenze specifiche della materia, gli aspiranti architetti di data warehouse dovrebbero possedere le seguenti competenze hard e soft:

Abilità difficili:

• Archiviazione dati
• Estrai, trasforma, carica (ETL)
• Modellazione dei dati
• Informatica
• Analisi dei requisiti
• Progettazione di basi di dati
• Intelligenza aziendale (BI)
• Servizi di integrazione di SQL Server (SSIS)
• Hadoop
• Banche dati
• Database Oracle

Competenze trasversali:

• Capacità di leadership
• Abilità organizzative
• Orientato ai dettagli

L'immagine sopra rappresenta tutte le competenze necessarie per diventare un architetto di data warehouse .

I data architect devono conoscere una varietà di linguaggi di programmazione e tecnologie avanzate associate a big data, intelligenza artificiale, IoT e cloud. Devono inoltre possedere forti capacità di comunicazione scritta e verbale e mostrare acute intuizioni aziendali. L' architettura del data warehouse nel data mining dovrebbe consentire tecniche efficaci per guidare il successo aziendale.

Tipi di architettura di data warehouse

L'architettura del data warehouse è disponibile in tre diverse varianti:

• Architettura a livello singolo: questa architettura riduce la quantità di dati conservati in un data warehouse producendo un set di dati più piccolo.Contribuisce a migliorare la qualità dei dati ea ridurre la duplicazione dei dati. La struttura di gestione dovrebbe essere semplice e le piattaforme hardware e software dovrebbero essere adattabili.
• Architettura a due livelli: i livelli del database e dell'applicazione sono livelli separati in questa configurazione.Il primo livello è il livello client, che comprende autori di report e strumenti di query per gli utenti finali. Il secondo livello è il livello del server di database, che ospita tutti i dati grezzi.
• Architettura a tre livelli: questa è l'architettura più utilizzata in un data warehouse.Si compone di tre livelli: alto, medio e basso. I server di database risiedono nel livello inferiore, principalmente un sistema di database relazionale. I dati vengono puliti, trasformati e incorporati in questo livello utilizzando strumenti di back-end.

Ci sono cinque componenti in un'architettura di data warehouse:

• Banca dati
• Strumenti ETL (Extract Transform Load)
• Metadati
• Strumenti di interrogazione
• DataMart

(Un data mart è una versione più piccola di un data warehouse che serve specifiche unità aziendali o team come la finanza o il marketing)

Principi di Data Warehousing

Queste sono alcune linee guida da ricordare durante la creazione di un data warehouse.

• Il primo principio è che la qualità dei dati è fondamentale. I dati in un data warehouse devono essere considerati attendibili dagli utenti che si affidano ad esso per il processo decisionale.
• La seconda idea è quella di creare sistemi disconnessi. Ciò significa che i sistemi operativi dovrebbero essere in contatto bidirezionale con il data warehouse per l'inserimento e l'uscita dei dati.
• Il terzo concetto è quello di creare un'area di sosta immutabile in cui i dati possono essere conservati prima di essere modificati e inseriti nel data warehouse.

Ulteriori concetti includono l'utilizzo di schemi per raggruppare logicamente le cose, l'utilizzo di nomi coerenti e significativi per gli oggetti in un magazzino, il consolidamento delle origini dati, la pulizia dei dati scadenti e la loro semplicità e coerenza. Un data warehouse ben organizzato e affidabile può essere costruito aderendo a questi principi.

Come mantenere organizzato un data warehouse?

Per mantenere organizzato un data warehouse è necessario seguire le best practice che assicurano che il data warehouse soddisfi le esigenze delle parti interessate, sia scalabile e possa essere facilmente gestito.

Queste sono alcune best practice per l'organizzazione di un data warehouse:

• Dovresti avere un modello di dati e un diagramma di flusso di dati.
• Compresa la governance dei dati.
• Crea ruoli utente.
• Riconoscere la progettazione dello schema del data warehouse
• Inizia implementando solidi processi di gestione dei dati master (MDM).
• Dedica tempo e sforzi per standardizzare i tuoi dati.

Ormai dovresti aver trovato alcuni termini. Facciamoci un'idea chiara su di loro.

Modelli di dati : sono astrazioni di cose, sistemi o processi del mondo reale utilizzati per organizzare, descrivere e analizzare i dati.Sono progettati per aiutare gli utenti a comprendere i collegamenti e la struttura dei dati e fornire un quadro per la progettazione di sistemi informativi.

I modelli di dati possono essere concettuali, logici o fisici e possono essere utilizzati per vari motivi, tra cui l'analisi dei dati, la progettazione di database, lo sviluppo di software e la modellazione aziendale.

Entità, caratteristiche e relazioni rappresentano parti di dati in un modello di dati.

• Le entità rappresentano cose o concetti del mondo reale, mentre gli attributi spiegano le qualità di tali entità.
• Le relazioni descrivono le connessioni tra le cose e il modo in cui interagiscono tra loro.

ETL (Extract, Transform, Load): ETL è il compito di estrarre i dati da diverse fonti, elaborarli in un formato pronto per l'analisi e inserirli in un data warehouse.In qualità di architetto di data warehouse , dovresti comprendere a fondo i processi e le tecnologie ETL ed essere in grado di progettare, creare e gestire flussi di lavoro ETL.

Progettazione di database: un architetto di data warehouse deve avere familiarità con idee e tecniche di progettazione di database come la normalizzazione, l'indicizzazione e il partizionamento.Questa capacità è necessaria per creare e mantenere database efficienti e scalabili in grado di gestire enormi quantità di dati.

Programmazione: le competenze di programmazione sono importanti per gli architetti di data warehouse , poiché spesso devono sviluppare script, query e applicazioni personalizzati per automatizzare i processi ETL, ottimizzare le prestazioni del database e creare modelli di dati.La competenza in SQL, Python e Java è altamente desiderabile.

Business Intelligence: la Business Intelligence (BI) è il processo di utilizzo di strumenti e tecniche di analisi dei dati per estrarre informazioni e valore dai dati.Un architetto di data warehouse deve comprendere bene i concetti e gli strumenti di BI ed essere in grado di progettare e implementare strutture di dati che supportino il reporting e l'analisi della BI.

Comunicazione: gli architetti del data warehouse devono essere in grado di comunicare in modo efficace poiché devono collaborare con le parti interessate di molti dipartimenti e background.Devono essere in grado di lavorare con successo con membri del team e partner esterni e trasmettere concetti e soluzioni tecniche a parti interessate non tecniche.

Data mining: è il processo di analisi dei dati per scoprire modelli, correlazioni e approfondimenti che possono essere utilizzati per guidare le scelte aziendali.L' architettura del data warehouse nel data mining dovrebbe includere strumenti come software di analisi statistica, algoritmi di machine learning e strumenti di visualizzazione.

Stipendio di un architetto di data warehouse in India

Il reddito di un architetto di data warehouse in India può variare in base a criteri quali esperienza, set di competenze, area geografica e dimensioni dell'organizzazione. Tuttavia, secondo le statistiche di Payscale India , il compenso medio annuo per un architetto di data warehouse in India è di quasi INR 1.530.000.

A causa della forte domanda di specialisti qualificati nel campo del data warehousing e della business intelligence, gli architetti di data warehouse possono prevedere salari migliori nelle principali città indiane come Bangalore, Mumbai, Delhi e Hyderabad. Anche i professionisti con particolari capacità in aree come gli strumenti ETL, la modellazione dei dati e l'architettura dei database possono richiedere una retribuzione maggiore.

Proprietà dell'architettura del data warehouse

L'architettura del data warehouse è uno strumento utile per l'archiviazione e l'analisi dei dati poiché ha diverse funzionalità, tra cui:

• Separazione dei sistemi operativi e analitici
• Scalabilità per gestire grandi quantità di dati
• Estensibilità per aggiungere nuove origini dati e funzionalità
• Sicurezza per proteggere i dati sensibili
• Amministrabilità per una gestione e una manutenzione efficienti

Ruoli lavorativi di un architetto di data warehouse in India

Ecco alcuni ruoli lavorativi di un architetto di data warehouse in India:

• Progettazione di soluzioni di data warehouse e sviluppo di architetture o piani specifici che supportano un'azienda o un'organizzazione
• Mantenimento di sistemi per la conservazione di dati grezzi, metadati e altri asset di dati
• Esecuzione di attività all'interno di un'infrastruttura più ampia che supporta attività come il data mining per aggiungere valore
• Analizzare tutti gli obiettivi dell'architettura del data warehouse e identificare i requisiti di competenza per gli stessi
• Sviluppo di modelli di dati fisici e logici
• Preparazione di progetti per sistemi di database e raccomandazione di miglioramenti per le prestazioni
• Manutenzione e sviluppo di vari script e strumenti di database per facilitare il processo di automazione
• Sviluppo di vari processi ETL e preparazione di cubi OLAP
• Fornire supporto a tutte le iniziative di data warehouse
• Analizzare tutte le attività del data warehouse e identificare le risorse chiave per le stesse
• Definizione di standard di metadati per il data warehouse, monitoraggio dei processi e sviluppo di piani per acquisire e accedere a tutti i metadati. Sviluppo e implementazione di vari piani di lavoro per i progetti.

Una carriera nel data warehouse in India

Poiché il rapido afflusso di dati non è affatto vicino a vedere un declino, molte opportunità per una carriera nel data warehousing in India sono in attesa di professionisti qualificati nei prossimi anni. I portali di lavoro come Naukri.com e LinkedIn hanno già migliaia di opportunità di lavoro per i professionisti del data warehousing, mentre le opportunità globali anticipano ulteriormente la crescita di personale qualificato per acquisire talenti di valore dalla nazione.

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Conclusione

In sintesi, il data warehousing consente di ridurre significativamente il tempo necessario per fornire un certo livello di qualità, adattandosi alle esigenze dinamiche degli utenti. Un'architettura di data warehouse ben progettata può aiutare le organizzazioni a gestire meglio le grandi quantità di dati generati oggi. Il modo migliore per far parte di questa rivoluzione è migliorare le competenze e upGrad ti offre l'opportunità di fare lo stesso!

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