データアーキテクチャとは何ですか？ コンポーネント、フレームワーク、特性、給与

データアーキテクチャとは何ですか？

データアーキテクチャは、データの収集、保存、および管理のための組織の標準化されたプロセスです。 データ管理のリソースとともに、データ資産の組織構造について説明します。 データを適切に整理することで、データを必要とする人々を支援できます。 これは、組織内のデータを維持するためのすべてのルール、ポリシー、モデル、および標準で構成されています。

データアーキテクチャは、ビジネスニーズをデータおよびシステム要件に変換することを目的としたビジネス戦略の基盤を築きます。 また、企業全体のデータの管理とフローを規制します。

以前は、IIシステムがデータ供給の役割を果たしていました。 データを必要とするビジネスストラテジストは、IT部門に連絡する必要があります。 次に、IT部門はデータを配信するための適切なシステムを作成します。 このプロセスは非常に時間と手間がかかりました。 さらに、ストラテジストは、要求されたものとは異なるように見えるデータを受け取ります。 したがって、適切なデータへのアクセスが困難であるため、ビジネス戦略には限界がありました。

現在の時代では、データの増加に変化が見られます。 さまざまなソースを介してリアルタイムデータでデータを利用できるようになったことで、データ分析はビジネス組織にとって非常に重要になりました。 重要なデータの識別と分析を支援するデータマイニングアーキテクチャを通じて可能です。 ビジネスストラテジストは、データの適切な保存と管理を通じて可能なデータへのより迅速な洞察を得るために、より多くのデータを要求し始めています。

データが適切に構造化および編成されている場合、専門家は、データからのどの情報がビジネスの成長を推進するために重要であるかを知るでしょう。 データアーキテクチャ設計の主な目標の1つは、ビジネスストラテジストと技術的専門知識が連携してデータを作成できるようにすることです。

データアーキテクチャの開発は、クラウドテクノロジーの開発の結果です。 ビッグデータが現実の世界にシフトしているのは、クラウドテクノロジーの開発を通じてです。

したがって、

• データアーキテクチャは、企業で何が起こっているかについてのアイデアを提供します。
• 会社のデータはよりよく理解されています。
• ソースから分析および意思決定へのデータの移動のための適切なプロセスが定義されています。
• データのセキュリティを確保します。
• 組織内のすべてのチームは、データから意思決定を行うことができます。

データアーキテクトとは誰ですか？

データアーキテクチャの背後にいる首謀者はデータアーキテクトです。 ビジネスのすべてのニーズをデータとシステムに基づいた要件に変換するのは、データアーキテクトの役割です。 ビジネスの目的を達成するために、技術的な詳細を定義するロードマップがデータアーキテクトによって作成されます。

データを収集して保存し、それを必要とする人々に配布するには、複数のソースが必要です。 これは、プロセスの青写真を作成することによって行われます。 データアーキテクトの役割は、データ戦略を定義することであり、次の方法でこれを行うことができます。

• ビジネス要件は、技術的に必要な要件に変換されます。
• データモデル、セキュリティ、メタデータ、参照データに使用される標準を含む、データのアーキテクチャが定義されています。 参照データには、製品カタログと、サプライヤーおよび在庫が記載されているデータが含まれます。
• データシステムを作成および改善するために意思決定者が使用する構造が定義されています。
• 企業全体のデータフローが定義されています。 これには、どの部分がデータを生成し、そのデータを使用し、フローがどのように管理されるかに関連する情報が含まれます。

データアーキテクチャのコンポーネント

現在のデータアーキテクチャのいくつかのコンポーネントは次のとおりです。

1. データパイプライン：データ収集、その改良、保存、分析、およびあるポイントから別のポイントへのデータのフローのプロセスをカバーします。 データが収集および転送されるプロセス全体と、データの移動方法は、データパイプラインによってカバーされます。
2. クラウドストレージ：クラウドとは、インターネット経由でのみアクセスできるデータが保存されているオフサイトの場所を指します。
3. API： APIは、ホストとリクエスター間の通信を可能にします。 通信はIPアドレスを介して確立されます。 複数の種類の情報は、次のようなAPIによってユーザーに伝達できます。
4. AIとMLモデル：AIとMLは、データアーキテクチャの自動システムを提供します。 計算された決定を行うことができ、データ収集、ラベリングなどとともに予測を行うことができます。
5. データストリーミング：ソースから宛先へのデータの連続フローのプロセスを指し、リアルタイム分析のために処理する必要があります。
6. Kubernetes ：コンピューティング、ネットワーキング、およびストレージインフラストラクチャのワークロードのためのプラットフォームです
7. クラウドコンピューティング：データがクラウドを介して分析、保存、管理されるプロセスを指します。 クラウドコンピューティングの適用性は、低コスト、安​​全なデータ、クラウドによって管理されるためITインフラストラクチャを管理する必要がないなどの利点を提供します。
8. リアルタイム分析：データへの洞察を得るために、リアルタイムデータの分析プロセスが含まれます。 この分析に基づいて、組織は決定を下すことができます。

フレームワーク

組織のデータアーキテクチャを構築するためのフレームワークがいくつか存在します。

1. DAMA-DMBOK 2

このフレームワークは特にデータ管理用であり、DAMAインターナショナルのデータ管理知識体系として知られています。 フレームワークは、データ管理の指針となる原則を保持し、標準の定義に従ういくつかの用語の定義を提供します。

2.エンタープライズアーキテクチャ用のZachmanフレームワーク

John Zachmanは、1980年代にIBMでZachmanFrameworkを作成しました。 「データ」列には複数のレイヤーがあります。 これらのレイヤーには、ビジネスにとって重要となるアーキテクチャ標準、セマンティックモデル、データのエンタープライズ/論理モデル、実際のデータベース、およびデータの物理モデルが含まれます。

3. Open Group Architecture Framework（TOGAF）

このフレームワークは、企業向けのソフトウェアの開発に使用されます。 データのアーキテクチャとロードマップは、TOGAFのフェーズCで作成されます。

データ構造の特徴

現代のデータアーキテクチャは、以下に示す特定の特性に従います。

1.ユーザー主導

データアーキテクチャには、ユーザーが望むデータを提供する機能があります。 過去と比較すると、データは静的であり、意思決定者は必要なデータを収集できませんでした。 ただし、現在のシナリオでは、最新のデータ構造が利用可能であるため、意思決定者は要件を定義し、ビジネス目標を達成するためにそれらにアクセスできます。

2.共有データに基づいて構築

現代のアーキテクチャでは、組織のさまざまな部分からのデータを組み合わせて共有データを要求しています。 その後、データは1か所に収集されます。

3.自動化

以前のデータの配信とデータの保守は退屈な作業でした。 また、プロセスが完了するまでに数か月かかりました。 自動化されたシステムを使用すると、これらのプロセスを数時間以内に実行できます。 さらに、自動化されたパイプラインが利用できるため、ユーザーはさまざまなタイプのデータにアクセスできます。

4.AI駆動

データ構造の自動化は、機械学習（ML）と人工知能（AI）のレベルで実行されます。 AIとMLを適用することで、あらゆるタイプの品質エラーを修正し、受信データを構造に自動的に編成することができます。 これに基づいて、自動化されたシステムは関連するデータセットと分析を推奨できます。

5.エラスティック

組織は、データアーキテクチャに基づいて、必要に応じてスケールアップまたはスケールダウンする場合があります。 データアーキテクチャの弾力性は、管理者による問題解決につながります。

6.シンプル

効率的なデータ構造は、データの単純な移動のための単純な構造、単純なデータプラットフォーム、データアセンブリのための単純なフレームワーク、および単純な分析プラットフォームを備えている必要があります。

7.安全

現代のデータアーキテクチャは、新たな脅威を認識し、ビジネスで定義されているように、知る必要のあるベースでデータを配信するため、セキュリティを確保します。

ベストプラクティス

データアーキテクチャの戦略を策定する際には、次の方法を歓迎する必要があります。

1.プロセスはコラボレーションによって推進されます。

ビジネスと企業のIT部門とのコラボレーションは、意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たします。 したがって、優れたデータアーキテクチャにより、部門間で共有される目標とその結果のコラボレーションが可能になります。

組織に影響を与えるためにどのデータが不可欠であるかを決定するのは意思決定者です。 これに基づいて、データアーキテクトによってパスが構築され、データへのアクセスとソースが確保されます。

2.データガバナンスを優先する

効果的な意思決定を行うために、データは高品質である必要があります。 また、データマイニングアーキテクチャには、関連性の高いデータの使用が含まれます。 さらに、データはビジネスの特定のニーズをターゲットにする必要があります。 したがって、データスチュワードの役割を必要とする組織データをクリーンアップする必要があります。 この場合の内部専門家は、データの品質を向上させるためのデータスチュワードになることができます。

3.敏捷性を実現します。

現在のシナリオでは新しいテクノロジーが必要になるため、データアーキテクチャにはこれらの変更に適応する機能が必要です。 したがって、データアーキテクチャは特定のテクノロジーに基づくべきではありません。 ツールやプラットフォームの変更に伴ってデータ型が時間とともに変化する可能性があるため、データアーキテクチャはこれらの変化に対応できる必要があります。

インドにおけるデータアーキテクトの役割と給与

インドのデータアーキテクトの全国平均給与は19,50,000ポンドです。 データアーキテクトに人気のあるいくつかの役職と年俸を以下に示します。

• データベースアーキテクト：£95,090
• シニアデータアーキテクト：23,65,898ポンド
• データモデラー：£36,595
• データウェアハウスアーキテクト：£12,55,652

インドのデータアーキテクトの給与について詳しくは、こちらをご覧ください。

結論

この記事では、データアーキテクトの重要性とともに、組織におけるデータアーキテクチャの重要性について説明しました。 また、給与の高いデータアーキテクトにはいくつかの役割が提供されます。 データ分析とアーキテクチャの知識を追求することは、この分野で働くことをいとわないすべての人にとって、将来を変える機会になるかもしれません。

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