データ ウェアハウス アーキテクト: 概要、スキル、給与、役割など

データウェアハウス アーキテクトは、ビジネスや組織をサポートするデータ管理ソリューションの設計と維持を担当します。 企業のデータ ニーズを分析し、データベース管理ソリューションを開発し、クラウドまたはマシンからデータを保存および取得するためのデータ管理ソフトウェアを展開します。

概要

データ ウェアハウス アーキテクトは、従来のデータ ウェアハウス テクノロジを使用して、組織またはビジネスを最適にサポートする計画を考案します。 彼らはクライアントのニーズや雇用主の目標を考慮し、具体的に述べられた目的を果たすために維持される特定のアーキテクチャまたは計画を開発するために働きます.

データ ウェアハウス アーキテクトになるには、コンピュータ サイエンス、情報技術 (IT)、またはコンピュータ エンジニアリングの学士号と、データ管理またはソフトウェア アーキテクチャに関する数年の経験が必要です。 Certified Data Management Professional (CDMP) 認定などのオプション資格も取得できます。

Salaryexpertによると、経験豊富なデータ ウェアハウス アーキテクトは年平均 220 万ルピーを稼ぎ、初心者は Rs を稼ぎます。 年間15万ルピー。 ただし、給与は勤務地や経験により変動する場合があります。

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データ ウェアハウス アーキテクトになるために必要なスキルは何ですか?

データ ウェアハウス アーキテクト志望者は、実務経験と特定分野の知識に加えて、次のハード スキルとソフト スキルを備えている必要があります。

ハードスキル:

• データ ウェアハウジング
• 抽出、変換、ロード (ETL)
• データモデリング
• インフォマティカ
• 要件分析
• データベース設計
• ビジネスインテリジェンス (BI)
• SQL Server 統合サービス (SSIS)
• Hadoop
• データベース
• オラクル データベース

ソフトスキル：

• リーダーシップスキル
• 組織力
• 詳細指向

上の画像は、データ ウェアハウス アーキテクトになるために必要なすべてのスキルを表しています。

データ アーキテクトは、ビッグ データ、AI、IoT、クラウドに関連するさまざまなプログラミング言語と高度なテクノロジを知る必要があります。 また、強力な書面および口頭でのコミュニケーション能力を備え、鋭いビジネス洞察を示す必要があります。 データ マイニングのデータ ウェアハウス アーキテクチャは、ビジネスの成功を促進する効果的な手法を可能にする必要があります。

データ ウェアハウス アーキテクチャの種類

データ ウェアハウス アーキテクチャには、次の 3 つの異なるバリアントがあります。

• 単一層アーキテクチャ:このアーキテクチャは、より小さなデータ セットを生成することで、データ ウェアハウスに保持されるデータの量を減らします。データ品質の向上とデータ重複の削減に貢献します。 管理構造は単純で、ハードウェアとソフトウェアのプラットフォームは適応可能でなければなりません。
• 2 層アーキテクチャ:データベース層とアプリケーション層は、この構成では別個の層です。第 1 層はクライアント レイヤーで、エンド ユーザー向けのレポート ライターとクエリ ツールで構成されます。 2 番目の層は、すべての生データを格納するデータベース サーバー層です。
• 3 層アーキテクチャ:これは、データ ウェアハウスで最も広く使用されているアーキテクチャです。上段、中段、下段の3段で構成されています。 データベース サーバーは最下層にあり、主にリレーショナル データベース システムです。 データは、バックエンド ツールを使用してクリーニング、変換、およびこのレイヤーに組み込まれます。

データ ウェアハウス アーキテクチャには 5 つのコンポーネントがあります。

• データベース
• ETL ツール (Extract Transform Load)
• メタデータ
• クエリ ツール
• データマート

(データ マートは、財務やマーケティングなどの特定のビジネス ユニットまたはチームにサービスを提供するデータ ウェアハウスの小規模バージョンです)

データ ウェアハウジングの原則

これらは、データ ウェアハウスを作成する際に覚えておくべきいくつかのガイドラインです。

• 最初の原則は、データの品質が重要であるということです。 データ ウェアハウス内のデータは、意思決定のためにデータに依存するユーザーから信頼されている必要があります。
• 2 番目のアイデアは、切断されたシステムを作成することです。 つまり、運用システムは、データを出し入れするためにデータ ウェアハウスと双方向で接続する必要があります。
• 3 番目の概念は、変更されてデータ ウェアハウスに入れられる前にデータを保持できる不変のステージング領域を設定することです。

追加の概念には、物事を論理的にグループ化するためのスキームの採用、ウェアハウス内のオブジェクトに一貫した意味のある名前を使用すること、データ ソースの統合、質の悪いデータのクリーンアップ、単純で一貫性のあるものにすることが含まれます。 これらの原則に従うことで、よく組織化された信頼できるデータ ウェアハウスを構築できます。

データ ウェアハウスを整理するにはどうすればよいですか?

データ ウェアハウスを整理しておくには、ウェアハウスが利害関係者のニーズを満たし、スケーラブルで、簡単に維持できるようにするためのベスト プラクティスに従う必要があります。

以下は、データ ウェアハウスを編成するためのベスト プラクティスです。

• データ モデルとデータ フロー図が必要です。
• データガバナンスを含みます。
• ユーザー ロールを作成します。
• データ ウェアハウスのスキーマ設計を認識する
• 堅牢なマスター データ管理 (MDM) プロセスを実装することから始めます。
• データの標準化に時間と労力を費やしてください。

ここまでで、いくつかの用語に出くわしたはずです。 それらについて明確な考えを持ってみましょう。

データ モデル: データの編成、記述、および分析に使用される実世界の物、システム、またはプロセスの抽象化です。これらは、ユーザーがデータのつながりと構造を理解するのを支援し、情報システムを設計するためのフレームワークを提供するように設計されています。

データ モデルは、概念的、論理的、または物理的なものにすることができ、データ分析、データベース設計、ソフトウェア開発、ビジネス モデリングなど、さまざまな理由で使用できます。

エンティティ、特性、および関係は、データ モデル内のデータ部分を表します。

• エンティティは実世界の物や概念を表し、属性はそれらのエンティティの性質を説明します。
• リレーションシップは、物事間のつながりと、それらが互いにどのように相互作用するかを説明します。

ETL (抽出、変換、ロード): ETL は、複数のソースからデータを抽出し、分析可能な形式に処理して、データ ウェアハウスに入れるタスクです。データ ウェアハウス アーキテクトとして、ETL プロセスとテクノロジを完全に理解し、ETL ワークフローを設計、作成、および管理できる必要があります。

データベース設計:データ ウェアハウス アーキテクトは、データベース設計のアイデアと、正規化、インデックス作成、パーティション分割などの手法に精通している必要があります。この機能は、大量のデータを処理できる効率的でスケーラブルなデータベースを作成および維持するために必要です。

プログラミング:データ ウェアハウス アーキテクトにとってプログラミング スキルは重要です。ETL プロセスの自動化、データベース パフォーマンスの最適化、データ モデルの構築のためにカスタム スクリプト、クエリ、およびアプリケーションを開発する必要があることが多いからです。SQL、Python、および Java の習熟度が非常に望ましいです。

ビジネス インテリジェンス:ビジネス インテリジェンス (BI) は、データ分析ツールと手法を使用して、データから洞察と価値を抽出するプロセスです。データウェアハウス アーキテクトは、 BI の概念とツールをよく理解し、BI のレポートと分析をサポートするデータ構造を設計および実装できる必要があります。

コミュニケーション:データ ウェアハウス アーキテクトは、多くの部門や背景を持つ利害関係者と協力する必要があるため、効果的にコミュニケーションできる必要があります。彼らは、チーム メンバーや外部パートナーとうまく連携し、技術的な概念やソリューションを非技術的な利害関係者に伝えることができなければなりません。

データマイニング:データを分析して、ビジネスの選択を導くために利用できるパターン、相関関係、および洞察を発見するプロセスです。データ マイニングのデータ ウェアハウス アーキテクチャには、統計分析ソフトウェア、機械学習アルゴリズム、視覚化ツールなどのツールが含まれている必要があります。

インドのデータ ウェアハウス アーキテクトの給与

インドにおけるデータウェアハウス アーキテクトの収入は、経験、スキル セット、地理、組織の規模などの基準によって異なる場合があります。 それでも、 Payscale India の統計によると、インドのデータ ウェアハウス アーキテクトの平均年間報酬は、ほぼ INR 1,530,000 です。

データ ウェアハウジングとビジネス インテリジェンスの分野で有資格のスペシャリストに対する強い需要があるため、データ ウェアハウス アーキテクトは、バンガロール、ムンバイ、デリー、ハイデラバードなどのインドの主要都市で、より良い賃金を期待している可能性があります。 ETL ツール、データ モデリング、データベース アーキテクチャなどの分野で特定の能力を持つ専門家は、より高い報酬を要求することもできます。

データ ウェアハウス アーキテクチャのプロパティ

データ ウェアハウス アーキテクチャは、次のようないくつかの機能を備えているため、データを保存および分析するための便利なツールです。

• 運用システムと分析システムの分離
• 大量のデータを処理するスケーラビリティ
• 新しいデータ ソースと機能を追加する拡張性
• 機密データを保護するセキュリティ
• 効率的な管理と保守のための管理機能

インドにおけるデータ ウェアハウス アーキテクトの役割

インドのデータ ウェアハウス アーキテクトの役割を次に示します。

• データ ウェアハウス ソリューションを設計し、ビジネスまたは組織をサポートする特定のアーキテクチャまたは計画を開発する
• 生データ、メタデータ、およびその他のデータ資産を保持するためのシステムの維持
• 価値を付加するためのデータ マイニングなどのアクティビティをサポートする、より大きなインフラストラクチャ内でタスクを実行する
• すべてのデータ ウェアハウス アーキテクチャの目標を分析し、同じスキル要件を特定する
• 物理データ モデルと論理データ モデルの両方の開発
• データベース システムの設計の準備とパフォーマンスの改善の推奨
• 自動化プロセスを促進するためのさまざまなデータベース スクリプトとツールの維持と開発
• 各種ETLプロセスの開発とOLAPキューブの準備
• すべてのデータ ウェアハウス イニシアチブへのサポートの提供
• すべてのデータ ウェアハウス アクティビティを分析し、同じ重要なリソースを特定する
• データ ウェアハウスのメタデータ標準を定義し、プロセスを監視し、すべてのメタデータを取得してアクセスするための計画を作成します。 プロジェクトのさまざまな作業計画の策定と実施。

インドのデータ ウェアハウスでのキャリア

急速なデータの流入は衰えるところがないため、今後数年間、インドのデータ ウェアハウスでキャリアを積む多くの機会が、熟練した専門家を待っています。 Naukri.comやLinkedInなどの求人ポータルには、データ ウェアハウジングの専門家向けの求人がすでに数千件ありますが、グローバルな機会では、国から貴重な才能を獲得するための熟練した人材の成長がさらに期待されています。

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結論

要約すると、データ ウェアハウジングにより、動的なユーザーの要求に適応しながら、特定のレベルの品質を提供するのにかかる時間を大幅に短縮できます。 適切に設計されたデータ ウェアハウス アーキテクチャは、組織が現在生成されている膨大な量のデータをより適切に管理するのに役立ちます。 この革命に参加する最善の方法は、スキルをアップすることです。upGrad は、同じことを行う機会をあなたに広げます!

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