Che cos'è l'architettura dei dati? Componenti, strutture, caratteristiche e stipendio

Che cos'è l'architettura dei dati?

L'architettura dei dati è un processo standardizzato di un'organizzazione per la raccolta, l'archiviazione e la gestione dei dati. Descrive la struttura organizzativa delle risorse di dati insieme alle risorse di gestione dei dati. Una corretta organizzazione dei dati aiuterà le persone che hanno bisogno dei dati. Comprende tutte le regole, le politiche, i modelli e gli standard per mantenere i dati nell'organizzazione.

L'architettura dei dati pone le basi di una strategia aziendale con l'obiettivo di tradurre le esigenze aziendali in dati e requisiti di sistema. Regola inoltre la gestione e il flusso di dati in tutta l'azienda.

In precedenza, il II sistema svolgeva il ruolo di fornitura di dati. Qualsiasi stratega aziendale che richiedesse i dati dovrebbe contattare il dipartimento IT. L'IT creerebbe quindi un sistema adeguato per la consegna dei dati. Il processo è stato piuttosto lungo e noioso. Inoltre, lo stratega avrebbe ricevuto dati che sembravano diversi da quelli richiesti. Pertanto c'era un limite nella strategia aziendale a causa delle difficoltà associate nell'accesso ai dati corretti.

L'era attuale ha visto un cambiamento nella crescita dei dati. Con la disponibilità di dati in tempo reale attraverso diverse fonti, l'analisi dei dati è diventata una cosa cruciale per le organizzazioni aziendali. È possibile attraverso l' architettura di data mining che aiuta a identificare i dati essenziali e ad analizzarli. Gli strateghi aziendali hanno iniziato a richiedere più dati per ottenere una visione più rapida dei dati, possibile attraverso l'archiviazione e la gestione adeguate dei dati.

Se i dati sono ben strutturati e organizzati, gli esperti saprebbero quali informazioni dai dati sono importanti per stimolare la crescita del business. Uno degli obiettivi principali di un progetto di architettura dei dati è che lo stratega aziendale e l'esperienza tecnica possano lavorare insieme nei dati.

Lo sviluppo dell'architettura dei dati è il risultato dello sviluppo della tecnologia cloud. È attraverso lo sviluppo della tecnologia cloud che i big data hanno visto uno spostamento verso il mondo reale.

Perciò,

• L'architettura dei dati dà un'idea di ciò che sta accadendo in un'azienda.
• I dati dell'azienda sono meglio compresi.
• Viene definito un processo adeguato per lo spostamento dei dati dalla fonte all'analisi e al processo decisionale.
• Garantisce la sicurezza dei dati.
• Tutti i team di un'organizzazione hanno la capacità di prendere decisioni in base ai dati.

Chi è un Data Architect?

La mente dietro l'architettura dei dati è l'architetto dei dati. È compito del data architect tradurre tutte le esigenze di un'azienda in requisiti basati sui dati e sul sistema. Per raggiungere gli obiettivi del business, l'architetto dei dati crea una roadmap che definisce i dettagli tecnici.

Sono necessarie più origini per raccogliere i dati, archiviarli e quindi distribuirli alle persone che ne hanno bisogno. Questo viene fatto creando progetti del processo. Il ruolo del data architect è definire una strategia di dati e può farlo attraverso:

• I requisiti aziendali si trasformano in requisiti necessari tecnicamente.
• Viene definita l'architettura dei dati, che include gli standard utilizzati per i modelli di dati, la sicurezza, i metadati, i dati di riferimento. I dati di riferimento includono cataloghi di prodotti e dati in cui sono menzionati i fornitori e l'inventario.
• Viene definita una struttura che sarà utilizzata dai decisori per creare e migliorare i sistemi di dati.
• Il flusso di dati attraverso l'impresa è definito. Include le informazioni relative a quale parte genera i dati, utilizza tali dati e come viene gestito il flusso.

Componenti dell'architettura dei dati

I vari componenti dell'attuale architettura dei dati sono:

1. Pipeline di dati: copre il processo di raccolta dei dati, il loro perfezionamento, archiviazione, analisi e il flusso di dati da un punto all'altro. L'intero processo da cui i dati vengono raccolti e trasferiti e il modo in cui vengono spostati è coperto dalle pipeline di dati.
2. Archiviazione su cloud: il cloud si riferisce a una posizione fuori sede in cui sono archiviati i dati a cui è possibile accedere solo tramite Internet.
3. API: L'API abilita la comunicazione tra l'host e un richiedente. La comunicazione viene stabilita tramite un indirizzo IP. Più tipi di informazioni possono essere comunicati all'utente dall'API come
4. Modelli AI e ML: AI e ML forniscono un sistema automatizzato per l'architettura dei dati. È possibile prendere decisioni calcolate e fare previsioni insieme alla raccolta dei dati, all'etichettatura, ecc.
5. Streaming di dati: si riferisce al processo di un flusso continuo di dati da una sorgente a una destinazione e che deve essere elaborato per la loro analisi in tempo reale.
6. Kubernetes : è la piattaforma per il carico di lavoro dell'infrastruttura di elaborazione, networking e storage
7. Cloud computing : si riferisce al processo mediante il quale i dati vengono analizzati, archiviati e gestiti tramite il cloud. L'applicabilità del cloud computing offre vantaggi quali basso costo, dati protetti e nessun requisito per la gestione dell'infrastruttura IT poiché è gestita dal cloud.
8. Analisi in tempo reale : implica il processo di analisi dei dati in tempo reale per ottenere una visione approfondita dei dati. Sulla base di questa analisi, le organizzazioni possono prendere le loro decisioni.

Quadri

Esistono diversi framework su cui è costruita l'architettura dei dati di un'organizzazione.

1. DAMA-DMBOK 2

Questo framework è specifico per la gestione dei dati ed è noto come Data Management Body of Knowledge di DAMA International. Il framework contiene il principio guida per la gestione dei dati e fornisce definizioni per diverse terminologie che seguono le definizioni standard.

2. Struttura di Zachman per l'architettura aziendale

John Zachman negli anni '80 ha creato lo Zachman Framework presso IBM. Nella colonna "dati" sono presenti più livelli. Questi livelli includono standard architetturali che dovrebbero essere importanti per l'azienda, un modello semantico, un modello di dati aziendale/logico, database effettivi e un modello fisico di dati.

3. L'Open Group Architecture Framework (TOGAF)

Il framework viene utilizzato per lo sviluppo di software per le imprese. L'architettura dei dati e la roadmap viene creata nella Fase C di TOGAF.

Caratteristiche della struttura dei dati

L'architettura dei dati moderna segue alcune caratteristiche che sono elencate di seguito:

1. Guidato dall'utente

L'architettura dei dati ha la capacità di fornire agli utenti i dati che desiderano. Rispetto al passato, i dati erano statici ei decisori non sono stati in grado di raccogliere i dati richiesti. Tuttavia, nello scenario attuale, grazie alla disponibilità di moderne strutture di dati, i decisori sono in grado di definire i propri requisiti e accedervi per raggiungere gli obiettivi di business.

2. Costruito su dati condivisi

L'architettura moderna richiede dati condivisi attraverso la combinazione di dati provenienti da diverse parti dell'organizzazione. I dati vengono quindi raccolti in un unico luogo.

3. Automatizzato

In precedenza la consegna e la manutenzione dei dati era un compito noioso. Inoltre, i processi hanno richiesto mesi per il loro completamento. Con i sistemi automatizzati, questi processi possono essere eseguiti in poche ore. Inoltre, con la disponibilità di pipeline automatizzate, l'utente può accedere a diversi tipi di dati.

4. Guidato dall'IA

L'automazione della struttura dati è svolta a livello di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Con l'applicazione di AI e ML, qualsiasi tipo di errore di qualità può essere corretto insieme all'organizzazione automatica dei dati in ingresso in strutture. Sulla base di ciò, il sistema automatizzato può consigliare set di dati e analisi correlati.

5. Elastico

L'organizzazione potrebbe aumentare o diminuire in base alle esigenze in base all'architettura dei dati. La proprietà di elasticità di un'architettura di dati porta alla risoluzione dei problemi da parte dell'amministratore.

6. Semplice

Una struttura dati efficiente dovrebbe avere una struttura semplice per il semplice spostamento dei dati, piattaforme dati semplici, framework semplici per l'assemblaggio dei dati e piattaforme analitiche semplici.

7. Sicuro

L'architettura dei dati moderna garantisce la sicurezza poiché riconosce le minacce emergenti e fornisce i dati in base alla necessità di sapere, come definito dall'azienda.

Migliori pratiche

Le seguenti pratiche dovrebbero essere accolte favorevolmente durante lo sviluppo di una strategia per l'architettura dei dati.

1. Il processo è guidato dalla collaborazione.

La collaborazione tra l'azienda e il dipartimento IT di un'impresa gioca un ruolo importante nei processi decisionali. Pertanto una buona architettura dei dati consente la collaborazione di obiettivi condivisi tra i dipartimenti e dei suoi risultati.

Sono i decisori che determineranno quali dati sono essenziali per avere un impatto nella loro organizzazione. Sulla base di ciò, l'architetto di dati costruisce un percorso che garantisce che i dati siano accessibili e di origine.

2. Dare priorità alla governance dei dati

Per prendere decisioni efficaci, i dati dovrebbero essere di alta qualità. Inoltre, l'architettura di data mining implica l'uso di dati altamente rilevanti. Inoltre, i dati dovrebbero mirare alle esigenze specifiche dell'azienda. Pertanto i dati organizzativi dovrebbero essere puliti, il che richiede il ruolo degli amministratori dei dati. Gli esperti interni in questo caso possono diventare data steward per migliorare la qualità dei dati.

3. Raggiungi agilità.

Poiché lo scenario odierno richiede tecnologie più recenti, l'architettura dei dati deve avere la capacità di adattarsi a questi cambiamenti. Pertanto, l'architettura dei dati non dovrebbe essere basata su una tecnologia specifica. Poiché i tipi di dati potrebbero cambiare nel tempo insieme al cambiamento degli strumenti e delle piattaforme, l'architettura dei dati dovrebbe essere in grado di accogliere questi cambiamenti.

Ruoli e stipendio di Data Architect in India

Un architetto di dati in India ha uno stipendio medio nazionale di ₹ 19.50.000. Di seguito sono elencati alcuni titoli di lavoro popolari per un architetto di dati insieme agli stipendi annuali.

• Architetto database: ₹ 95.090
• Senior Data Architect: ₹ 23,65,898
• Modellatore dati: ₹ 36.595
• Architetto del data warehouse: ₹ 12,55,652

Leggi per saperne di più sullo stipendio dell'architetto di dati in India.

Conclusione

L'articolo ha discusso l'importanza dell'architettura dei dati in un'organizzazione insieme all'importanza di un architetto di dati. Inoltre, vengono offerti diversi ruoli a un architetto di dati con un buon stipendio. Perseguire la conoscenza dell'analisi dei dati e dell'architettura potrebbe essere un'opportunità che cambia il futuro per tutti coloro che sono disposti a lavorare in questo campo.

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