Co to jest architektura danych? Komponenty, ramy, cechy i wynagrodzenie

Co to jest architektura danych?

Architektura danych to ustandaryzowany proces organizacji służący do gromadzenia, przechowywania i zarządzania danymi. Opisuje strukturę organizacyjną zasobów danych wraz z zasobami zarządzania danymi. Właściwa organizacja danych pomoże osobom, które ich potrzebują. Zawiera wszystkie zasady, polityki, modele i standardy przechowywania danych w organizacji.

Architektura danych stanowi podstawę strategii biznesowej, której celem jest przełożenie potrzeb biznesowych na dane i wymagania systemowe. Reguluje również zarządzanie i przepływ danych w całym przedsiębiorstwie.

Wcześniej system II pełnił funkcję dostarczania danych. Każdy strateg biznesowy, który potrzebowałby danych, musiałby skontaktować się z działem IT. Dział IT stworzyłby wówczas odpowiedni system dostarczania danych. Proces był dość czasochłonny i żmudny. Ponadto strateg otrzymywałby dane, które wydawały się być inne niż te, o które prosił. W związku z tym istniało ograniczenie w strategii biznesowej ze względu na związane z tym trudności w dostępie do właściwych danych.

W obecnej epoce nastąpiła zmiana przyrostu danych. Dzięki dostępności danych w czasie rzeczywistym z różnych źródeł, analiza danych stała się kluczowa dla organizacji biznesowych. Jest to możliwe dzięki architekturze eksploracji danych , która pomaga w identyfikacji istotnych danych i ich analizie. Stratedzy biznesowi zaczęli domagać się większej ilości danych, aby uzyskać szybszy wgląd w dane, co jest możliwe dzięki odpowiedniemu przechowywaniu i zarządzaniu danymi.

Jeśli dane są dobrze ustrukturyzowane i zorganizowane, eksperci wiedzieliby, jakie informacje z danych są ważne dla napędzania rozwoju biznesu. Jednym z głównych celów projektowania architektury danych jest to, aby strateg biznesowy i wiedza techniczna mogli współpracować w danych.

Rozwój architektury danych jest wynikiem rozwoju technologii chmury. To dzięki rozwojowi technologii chmurowej big data przesunęła się w kierunku świata rzeczywistego.

W związku z tym,

• Architektura danych daje wyobrażenie o tym, co dzieje się w firmie.
• Dane firmy są lepiej rozumiane.
• Zdefiniowany jest właściwy proces przenoszenia danych ze źródła do analizy i podejmowania decyzji.
• Zapewnia bezpieczeństwo danych.
• Wszystkie zespoły w organizacji mają możliwość podejmowania decyzji na podstawie danych.

Kim jest architekt danych?

Głównym mózgiem stojącym za architekturą danych jest architekt danych. Rolą architekta danych jest przełożenie wszystkich potrzeb biznesowych na wymagania oparte na danych i systemie. Aby spełnić cele biznesowe, architekt danych tworzy mapę drogową określającą szczegóły techniczne.

Do zbierania danych, przechowywania ich, a następnie dystrybucji do osób, które ich potrzebują, potrzeba wielu źródeł. Odbywa się to poprzez tworzenie planów procesu. Rolą architekta danych jest zdefiniowanie strategii danych i może to zrobić poprzez:

• Wymagania biznesowe są przekształcane w wymagania potrzebne technicznie.
• Określa się architekturę danych, która obejmuje standardy stosowane w modelach danych, zabezpieczenia, metadane, dane referencyjne. Dane referencyjne obejmują katalogi produktów oraz dane, w których wymieniono dostawców i zapasy.
• Zdefiniowano strukturę, która ma być wykorzystywana przez decydentów do tworzenia i ulepszania systemów danych.
• Zdefiniowany jest przepływ danych przez przedsiębiorstwo. Zawiera informacje dotyczące tego, która część generuje dane, używa tych danych i jak zarządzany jest przepływ.

Komponenty architektury danych

Kilka elementów współczesnej architektury danych to:

1. Potoki danych: Obejmuje proces zbierania danych, ich udoskonalania, przechowywania, analizy i przepływu danych z jednego punktu do drugiego. Cały proces, z którego dane są gromadzone i przesyłane, oraz sposób ich przenoszenia jest objęty potokami danych.
2. Przechowywanie w chmurze : Chmura odnosi się do lokalizacji poza siedzibą, w której przechowywane są dane, do której można uzyskać dostęp tylko przez Internet.
3. API: API umożliwia komunikację między hostem a requesterem. Komunikacja odbywa się za pośrednictwem adresu IP. Wiele rodzajów informacji może być przekazywanych użytkownikowi przez API, takie jak
4. Modele AI i ML: AI i ML zapewniają zautomatyzowany system architektury danych. Można podejmować obliczone decyzje i prognozować, a także gromadzić dane, oznaczać itp.
5. Strumieniowe przesyłanie danych: Odnosi się do procesu ciągłego przepływu danych ze źródła do miejsca docelowego, które należy przetworzyć w celu ich analizy w czasie rzeczywistym.
6. Kubernetes : jest to platforma do obsługi infrastruktury obliczeniowej, sieciowej i pamięci masowej
7. Przetwarzanie w chmurze : odnosi się do procesu, w którym dane są analizowane, przechowywane i zarządzane za pośrednictwem chmury. Możliwość zastosowania chmury obliczeniowej zapewnia korzyści, takie jak niski koszt, bezpieczne dane i brak konieczności zarządzania infrastrukturą IT, ponieważ jest ona zarządzana przez chmurę.
8. Analityka w czasie rzeczywistym : obejmuje proces analizy danych w czasie rzeczywistym w celu uzyskania wglądu w dane. Na podstawie tej analizy organizacje mogą podejmować decyzje.

Ramy

Istnieje kilka struktur, na których budowana jest architektura danych organizacji.

1. DAMA-DMBOK 2

Ta struktura jest przeznaczona specjalnie do zarządzania danymi i jest znana jako Organ Wiedzy ds. Zarządzania Danymi DAMA International. Ramy zawierają wiodącą zasadę zarządzania danymi i zawierają definicje kilku terminologii, które są zgodne ze standardowymi definicjami.

2. Zachman Framework dla architektury korporacyjnej

John Zachman w latach 80. stworzył Zachman Framework w IBM. W kolumnie „dane” znajduje się wiele warstw. Warstwy te obejmują standardy architektoniczne, które mają być ważne dla biznesu, model semantyczny, korporacyjny/logiczny model danych, rzeczywiste bazy danych oraz fizyczny model danych.

3. Struktura architektury otwartej grupy (TOGAF)

Framework służy do tworzenia oprogramowania dla przedsiębiorstw. Architektura danych i mapa drogowa są tworzone w fazie C TOGAF.

Charakterystyka struktury danych

Współczesna architektura danych ma pewne cechy, które wymieniono poniżej:

1. Zorientowane na użytkownika

Architektura danych ma możliwość dostarczania użytkownikom danych tak, jak chcą. W porównaniu z przeszłością dane były statyczne, a decydenci nie byli w stanie zebrać wymaganych danych. Jednak w przedstawionym scenariuszu, dzięki dostępności nowoczesnej struktury danych, decydenci mają możliwość zdefiniowania swoich wymagań i dostępu do nich w celu realizacji celów biznesowych.

2. Zbudowany na udostępnionych danych

Współczesna architektura wymaga współdzielenia danych poprzez łączenie danych z różnych części organizacji. Dane są następnie gromadzone w jednym miejscu.

3. Zautomatyzowane

Wcześniej dostarczenie i utrzymanie danych było żmudnym zadaniem. Ponadto procesy trwały miesiące. Dzięki zautomatyzowanym systemom procesy te można przeprowadzić w ciągu kilku godzin. Ponadto, dzięki dostępności zautomatyzowanych potoków, użytkownik może uzyskać dostęp do różnych typów danych.

4. Napędzany sztuczną inteligencją

Automatyzacja struktury danych realizowana jest do poziomu uczenia maszynowego (ML) oraz sztucznej inteligencji (AI). Dzięki zastosowaniu AI i ML można naprawić każdy rodzaj błędu jakościowego wraz z automatyczną organizacją napływających danych w struktury. Na tej podstawie zautomatyzowany system może rekomendować powiązane zestawy danych i analizy.

5. Elastyczny

Organizacja może skalować się w górę lub w dół w zależności od potrzeb w oparciu o architekturę danych. Właściwość elastyczności architektury danych prowadzi do rozwiązywania problemów przez administratora.

6. Prosty

Wydajna struktura danych powinna mieć prostą strukturę do prostego przenoszenia danych, proste platformy danych, proste struktury do gromadzenia danych i proste platformy analityczne.

7. Bezpieczne

Nowoczesna architektura danych zapewnia bezpieczeństwo, ponieważ rozpoznaje pojawiające się zagrożenia i dostarcza dane na podstawie niezbędnej wiedzy, zgodnie z definicją firmy.

Najlepsze praktyki

Poniższe praktyki powinny być mile widziane podczas opracowywania strategii architektury danych.

1. Proces napędzany jest współpracą.

Współpraca między biznesem a działem IT przedsiębiorstwa odgrywa ważną rolę w procesach decyzyjnych. Dlatego dobra architektura danych umożliwia współpracę celów wspólnych dla działów i ich wyników.

To decydenci określą, które dane są niezbędne do wywierania wpływu na ich organizację. Na tej podstawie architekt danych buduje ścieżkę, zapewniając, że dane są dostępne i pozyskiwane.

2. Nadaj priorytet zarządzaniu danymi

Aby podejmować skuteczne decyzje, dane powinny być wysokiej jakości. Ponadto architektura eksploracji danych obejmuje wykorzystanie bardzo istotnych danych. Ponadto dane powinny być ukierunkowane na konkretne potrzeby firmy. Dlatego dane organizacyjne powinny być czyszczone, co wymaga roli opiekunów danych. W tym przypadku wewnętrzni eksperci mogą zostać opiekunami danych, aby poprawić jakość danych.

3. Osiągnij zwinność.

Ponieważ obecny scenariusz wymaga nowszych technologii, architektura danych musi mieć możliwość dostosowania się do tych zmian. Dlatego architektura danych nie powinna opierać się na konkretnej technologii. Ponieważ typy danych mogą się zmieniać wraz ze zmianą narzędzi i platform, architektura danych powinna być w stanie uwzględnić te zmiany.

Role i wynagrodzenie architekta danych w Indiach

Architekt danych w Indiach ma średnią krajową pensję 19 50,000. Poniżej wymieniono kilka popularnych tytułów pracy dla architekta danych wraz z rocznymi zarobkami.

• Architekt bazy danych: ₹ 95 090
• Starszy architekt danych: ₹ 23 65898
• Modelarz danych: ₹ 36 595
• Architekt hurtowni danych: ₹ 12,55,652

Przeczytaj, aby dowiedzieć się więcej o wynagrodzeniu architekta danych w Indiach.

Wniosek

W artykule omówiono znaczenie architektury danych w organizacji oraz architekta danych. Ponadto architekt danych z dobrym wynagrodzeniem oferuje kilka ról. Zdobywanie wiedzy z zakresu analizy danych i architektury może być szansą zmieniającą przyszłość dla wszystkich chętnych do pracy w tej dziedzinie.

Jeśli chcesz rozpocząć karierę jako architekt danych i chcesz dowiedzieć się więcej o data science, możesz zapoznać się z kursem Executive PG Program in Data Science, prowadzonym przez upGrad i IIIT-Bangalore. Kurs jest przeznaczony dla początkujących profesjonalistów średniego szczebla i oferuje szkolenia prowadzone przez najlepszych ekspertów branżowych.

Dzięki ponad 60 projektom branżowym, praktycznemu doświadczeniu w ponad 14 narzędziach programistycznych i językach oraz sesjom na żywo, kurs zapewni pomoc w pracy z najlepszymi firmami. Jeśli chcesz się zarejestrować i masz jakiekolwiek pytania, napisz do nas. Zapewnimy Ci statek pomocy.