데이터 아키텍처란 무엇입니까? 구성 요소, 프레임워크, 특성 및 급여

데이터 아키텍처란 무엇입니까?

데이터 아키텍처는 데이터 수집, 저장 및 관리를 위한 조직의 표준화된 프로세스입니다. 데이터 관리 리소스와 함께 데이터 자산의 조직 구조를 설명합니다. 데이터의 적절한 구성은 데이터가 필요한 사람들에게 도움이 될 것입니다. 조직의 데이터를 유지 관리하기 위한 모든 규칙, 정책, 모델 및 표준으로 구성됩니다.

데이터 아키텍처는 비즈니스 요구 사항을 데이터 및 시스템 요구 사항으로 변환하는 것을 목표로 하는 비즈니스 전략의 토대를 마련합니다. 또한 기업 전체의 데이터 관리 및 흐름을 규제합니다.

이전에는 II 시스템이 데이터 공급 역할을 했습니다. 데이터가 필요한 비즈니스 전략가는 IT 부서에 문의해야 합니다. 그런 다음 IT는 데이터를 전달하기 위한 적절한 시스템을 만듭니다. 그 과정은 꽤 시간이 많이 걸리고 지루했습니다. 또한 전략가는 요청한 것과 다른 것으로 보이는 데이터를 수신하게 됩니다. 따라서 올바른 데이터에 액세스하는 데 따른 어려움으로 인해 비즈니스 전략에 한계가 있었습니다.

현재 시대는 데이터 성장의 변화를 경험했습니다. 다양한 소스를 통해 실시간 데이터의 데이터를 사용할 수 있게 되면서 데이터 분석은 비즈니스 조직에서 중요한 일이 되었습니다. 이는 필수 데이터를 식별하고 분석하는 데 도움이 되는 데이터 마이닝 아키텍처 를 통해 가능합니다. 비즈니스 전략가는 데이터의 적절한 저장 및 관리를 통해 가능한 데이터에 대한 더 빠른 통찰력을 얻기 위해 더 많은 데이터를 요구하기 시작했습니다.

데이터가 잘 구조화되고 조직화되어 있다면 전문가는 데이터의 어떤 정보가 비즈니스 성장을 추진하는 데 중요한지 알게 될 것입니다. 데이터 아키텍처 설계의 주요 목표 중 하나는 비즈니스 전략가와 기술 전문가가 함께 데이터를 만들 수 있다는 것입니다.

데이터 아키텍처의 발전은 클라우드 기술의 발전의 결과입니다. 빅 데이터가 현실 세계로 이동한 것은 클라우드 기술의 발전을 통해 이루어졌습니다.

그러므로,

• 데이터 아키텍처 는 회사에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 아이디어를 제공합니다.
• 회사의 데이터가 더 잘 이해됩니다.
• 소스에서 분석 및 의사 결정으로 데이터를 이동하기 위한 적절한 프로세스가 정의됩니다.
• 데이터의 보안을 보장합니다.
• 조직의 모든 팀은 데이터에서 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 설계자는 누구입니까?

데이터 아키텍처의 배후에 있는 주역은 데이터 설계자입니다. 비즈니스의 모든 요구 사항을 데이터 및 시스템을 기반으로 하는 요구 사항으로 변환하는 것이 데이터 설계자의 역할입니다. 비즈니스 목표를 달성하기 위해 데이터 설계자가 기술 세부 사항을 정의하는 로드맵을 만듭니다.

데이터를 수집하고 저장한 다음 필요한 사람들에게 배포하려면 여러 소스가 필요합니다. 이것은 프로세스의 청사진을 생성하여 수행됩니다. 데이터 설계자의 역할은 데이터 전략을 정의하는 것이며 다음을 통해 수행할 수 있습니다.

• 비즈니스 요구 사항은 기술적으로 필요한 요구 사항으로 변환됩니다.
• 데이터 모델, 보안, 메타데이터, 참조 데이터에 사용되는 표준을 포함하는 데이터 아키텍처가 정의됩니다. 참조 데이터에는 제품 카탈로그와 공급업체 및 재고가 언급된 데이터가 포함됩니다.
• 데이터 시스템을 만들고 개선하기 위해 의사 결정자가 사용하는 구조가 정의됩니다.
• 기업을 통한 데이터 흐름이 정의됩니다. 여기에는 데이터를 생성하는 부분, 해당 데이터를 사용하는 부분 및 흐름이 관리되는 방법과 관련된 정보가 포함됩니다.

데이터 아키텍처의 구성 요소

현재 데이터 아키텍처 의 여러 구성 요소 는 다음과 같습니다.

1. 데이터 파이프라인: 데이터 수집, 정제, 저장, 분석 및 한 지점에서 다른 지점으로의 데이터 흐름 프로세스를 다룹니다. 데이터가 수집되고 전송되는 전체 프로세스와 이동 방법은 데이터 파이프라인에서 다룹니다.
2. 클라우드 스토리지 : 클라우드는 인터넷을 통해서만 액세스할 수 있는 데이터가 저장되는 오프사이트 위치를 말합니다.
3. API: API는 호스트와 요청자 간의 통신을 가능하게 합니다. 통신은 IP 주소를 통해 설정됩니다. 다음과 같은 API를 통해 여러 유형의 정보를 사용자에게 전달할 수 있습니다.
4. AI 및 ML 모델 : AI 및 ML은 데이터 아키텍처를 위한 자동화된 시스템을 제공합니다. 데이터 수집, 레이블 지정 등과 함께 계산된 결정을 내리고 예측을 수행할 수 있습니다.
5. 데이터 스트리밍: 소스에서 대상으로 데이터가 지속적으로 흐르고 실시간 분석을 위해 처리되어야 하는 프로세스를 나타냅니다.
6. Kubernetes : 컴퓨팅, 네트워킹 및 스토리지 인프라 워크로드를 위한 플랫폼입니다.
7. 클라우드 컴퓨팅 : 클라우드를 통해 데이터를 분석, 저장, 관리하는 프로세스를 말합니다. 클라우드 컴퓨팅의 적용 가능성은 비용이 저렴하고 데이터가 안전하며 클라우드에서 관리하기 때문에 IT 인프라를 관리할 필요가 없다는 이점을 제공합니다.
8. 실시간 분석 : 데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 실시간 데이터를 분석하는 프로세스를 포함합니다. 이 분석을 기반으로 조직은 결정을 내릴 수 있습니다.

프레임워크

조직의 데이터 아키텍처가 구축되는 몇 가지 프레임워크가 존재합니다.

1. 다마-디엠복 2

이 프레임워크는 특히 데이터 관리를 위한 것이며 DAMA International의 데이터 관리 지식 체계로 알려져 있습니다. 프레임워크는 데이터 관리에 대한 지침을 유지하고 표준 정의를 따르는 여러 용어에 대한 정의를 제공합니다.

2. 엔터프라이즈 아키텍처를 위한 Zachman 프레임워크

1980년대에 John Zachman은 IBM에서 Zachman 프레임워크를 만들었습니다. "데이터" 열에 여러 레이어가 있습니다. 이러한 계층에는 비즈니스에 중요한 아키텍처 표준, 의미론적 모델, 데이터의 엔터프라이즈/논리적 모델, 실제 데이터베이스 및 데이터의 물리적 모델이 포함됩니다.

3. TOGAF(오픈 그룹 아키텍처 프레임워크)

프레임워크는 기업용 소프트웨어 개발에 사용됩니다. 데이터의 아키텍처와 로드맵은 TOGAF의 C 단계에서 생성됩니다.

데이터 구조의 특성

최신 데이터 아키텍처는 다음과 같은 특정 특성을 따릅니다.

1. 사용자 주도

데이터 아키텍처에는 사용자가 원하는 대로 데이터를 제공할 수 있는 기능이 있습니다. 과거에 비해 데이터는 정적이었고 의사결정자는 필요한 데이터를 수집할 수 없었습니다. 그러나 현재 시나리오에서는 최신 데이터 구조의 가용성으로 인해 의사 결정자가 비즈니스 목표를 충족하기 위해 요구 사항을 정의하고 액세스할 수 있습니다.

2. 공유 데이터를 기반으로 구축

현대의 아키텍처는 조직의 다른 부분에서 가져온 데이터의 조합을 통해 공유 데이터를 요구합니다. 그런 다음 데이터가 한 곳에서 수집됩니다.

3. 자동화

이전에는 데이터 전달 및 데이터 유지 관리가 지루한 작업이었습니다. 또한 프로세스가 완료되는 데 몇 달이 걸렸습니다. 자동화 시스템을 사용하면 이러한 프로세스를 몇 시간 내에 수행할 수 있습니다. 또한 자동화된 파이프라인의 가용성으로 사용자는 다양한 유형의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

4. AI 주도

데이터 구조의 자동화는 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI) 수준까지 수행됩니다. AI 및 ML을 적용하면 들어오는 데이터를 구조로 자동 구성하여 모든 유형의 품질 오류를 수정할 수 있습니다. 이를 기반으로 자동화 시스템은 관련 데이터 세트 및 분석을 추천할 수 있습니다.

5. 탄성

조직은 데이터 아키텍처를 기반으로 필요에 따라 확장하거나 축소할 수 있습니다. 데이터 아키텍처의 탄력성 속성은 관리자의 문제 해결로 이어집니다.

6. 단순

효율적인 데이터 구조는 데이터의 단순 이동을 위한 단순 구조, 단순 데이터 플랫폼, 데이터 조립을 위한 단순 프레임워크 및 단순 분석 플랫폼을 가져야 합니다.

7. 보안

최신 데이터 아키텍처는 새로운 위협을 인식하고 비즈니스에서 정의한 알 필요가 있는 데이터를 제공하므로 보안을 보장합니다.

모범 사례

데이터 아키텍처에 대한 전략을 개발하는 동안 다음 사례를 환영해야 합니다.

1. 프로세스는 협업에 의해 주도됩니다.

기업의 비즈니스와 IT 부서 간의 협업은 의사 결정 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 따라서 좋은 데이터 아키텍처는 부서와 그 결과 간에 공유되는 목표의 협업을 가능하게 합니다.

조직에 영향을 미치는 데 필수적인 데이터를 결정하는 것은 의사 결정자입니다. 이를 기반으로 데이터 설계자가 데이터에 액세스하고 소싱할 수 있도록 경로를 구축합니다.

2. 데이터 거버넌스 우선순위 지정

효과적인 결정을 내리기 위해서는 데이터의 품질이 높아야 합니다. 또한 데이터 마이닝 아키텍처 는 관련성이 높은 데이터를 사용합니다. 또한 데이터는 비즈니스의 특정 요구 사항을 대상으로 해야 합니다. 따라서 데이터 관리자의 역할이 필요한 조직 데이터를 정리해야 합니다. 이 경우 내부 전문가가 데이터 스튜어드가 되어 데이터 품질을 높일 수 있습니다.

3. 민첩성을 확보하십시오.

오늘날의 시나리오는 새로운 기술을 요구하므로 데이터 아키텍처는 이러한 변화에 적응할 수 있는 능력이 있어야 합니다. 따라서 데이터 아키텍처는 특정 기술을 기반으로 해서는 안 됩니다. 도구 및 플랫폼의 변화와 함께 시간이 지남에 따라 데이터 유형이 변경될 수 있으므로 데이터 아키텍처는 이러한 변경 사항을 수용할 수 있어야 합니다.

인도의 데이터 설계자 역할 및 급여

인도의 데이터 아키텍트의 국가 평균 급여는 1950,000루피입니다. 연봉과 함께 데이터 설계자에게 인기 있는 몇 가지 직함이 아래에 나열되어 있습니다.

• 데이터베이스 설계자: ₩95,090
• 수석 데이터 아키텍트: ₩ 2,365,898
• 데이터 모델러: ₩ 36,595
• 데이터 웨어하우스 설계자: ₩ 12,555,652

인도의 데이터 아키텍트 급여에 대해 자세히 알아보세요.

결론

이 기사에서는 데이터 아키텍처의 중요성과 함께 조직에서 데이터 아키텍처의 중요성에 대해 논의했습니다. 또한 급여가 좋은 데이터 아키텍트에게 여러 역할이 제공됩니다. 데이터 분석 및 아키텍처에 대한 지식을 추구하는 것은 이 분야에서 일하고자 하는 모든 사람들에게 미래를 바꾸는 기회가 될 수 있습니다.

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