Arquiteto de data warehouse: visão geral, habilidades, salário, funções e muito mais

Um arquiteto de data warehouse é responsável por projetar e manter soluções de gerenciamento de dados que dão suporte a uma empresa ou organização. Eles analisam as necessidades de dados de uma empresa, desenvolvem soluções de gerenciamento de banco de dados e implantam software de gerenciamento de dados para armazenar e recuperar dados da nuvem ou da máquina.

Visão geral

Os arquitetos de data warehouse trabalham com tecnologias convencionais de data warehouse para elaborar planos que melhor suportem uma organização ou negócio. Eles consideram as necessidades do cliente ou os objetivos do empregador e trabalham para desenvolver uma arquitetura ou plano específico que será mantido para atender aos propósitos especificamente declarados.

Para se tornar um arquiteto de data warehouse , é necessário ter um diploma de bacharel em ciência da computação, tecnologia da informação (TI) ou engenharia da computação e vários anos de experiência trabalhando com gerenciamento de dados ou arquitetura de software. Qualificações opcionais, como a certificação Certified Data Management Professional (CDMP), também podem ser obtidas.

De acordo com Salaryexpert, arquitetos de data warehouse experientes podem ganhar uma média anual de INR 22 lakhs por ano, e iniciantes ganham Rs. 15 lakhs por ano. No entanto, os salários podem variar dependendo da localização e experiência.

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Quais são as habilidades necessárias para se tornar um arquiteto de data warehouse?

Além da experiência de trabalho e do conhecimento específico do assunto, os aspirantes a arquitetos de data warehouse devem possuir as seguintes habilidades técnicas e comportamentais:

Habilidades difíceis:

• Armazenamento de dados
• Extrair, Transformar, Carregar (ETL)
• Modelagem de dados
• informática
• Análise de Requisitos
• Projeto de banco de dados
• Inteligência de Negócios (BI)
• Serviços de Integração do SQL Server (SSIS)
• HadoopGenericName
• bancos de dados
• banco de dados Oracle

Habilidades interpessoais:

• Habilidades de liderança
• Habilidades organizacionais
• Detalhe orientado

A imagem acima representa todas as habilidades necessárias para se tornar um arquiteto de data warehouse .

Os arquitetos de dados precisam conhecer uma variedade de linguagens de programação e tecnologias avançadas associadas a big data, IA, IoT e nuvem. Eles também devem possuir fortes habilidades de comunicação escrita e verbal e exibir percepções de negócios nítidas. A arquitetura do data warehouse na mineração de dados deve permitir técnicas eficazes para impulsionar o sucesso dos negócios.

Tipos de Arquitetura de Data Warehouse

A arquitetura de data warehouse vem em três variantes diferentes:

• Arquitetura de camada única: essa arquitetura diminui a quantidade de dados mantidos em um data warehouse, produzindo um conjunto de dados menor.Contribui para melhorar a qualidade dos dados e reduzir a duplicação de dados. A estrutura de gerenciamento deve ser direta e as plataformas de hardware e software devem ser adaptáveis.
• Arquitetura de duas camadas: as camadas de banco de dados e de aplicativo são camadas separadas nesta configuração.A primeira camada é a camada do cliente, que compreende escritores de relatórios e ferramentas de consulta para usuários finais. A segunda camada é a camada do servidor de banco de dados, que abriga todos os dados brutos.
• Arquitetura de três camadas: esta é a arquitetura de data warehouse mais amplamente utilizada.Ele consiste em três camadas - superior, intermediária e inferior. Os servidores de banco de dados residem na camada inferior, principalmente um sistema de banco de dados relacional. Os dados são limpos, transformados e incorporados a essa camada utilizando ferramentas de back-end.

Existem cinco componentes para uma arquitetura de data warehouse:

• Base de dados
• Ferramentas ETL (Extrair carga de transformação)
• Metadados
• Ferramentas de consulta
• DataMarts

(Um data mart é uma versão menor de um data warehouse que atende a unidades de negócios ou equipes específicas, como finanças ou marketing)

Princípios de armazenamento de dados

Estas são algumas diretrizes a serem lembradas ao criar um data warehouse.

• O primeiro princípio é que a qualidade dos dados é crucial. Os dados em um data warehouse devem ser confiáveis ​​para os usuários que dependem deles para a tomada de decisões.
• A segunda ideia é criar sistemas desconectados. Isso significa que os sistemas operacionais devem estar em contato bidirecional com o data warehouse para alimentar e descarregar os dados.
• O terceiro conceito é configurar uma área de preparação imutável onde os dados podem ser mantidos antes de serem modificados e colocados no data warehouse.

Conceitos adicionais incluem o emprego de esquemas para agrupar coisas logicamente, usando nomes consistentes e significativos para objetos em um warehouse, consolidando fontes de dados, limpando dados ruins e tornando-os simples e consistentes. Um data warehouse bem organizado e confiável pode ser construído aderindo a esses princípios.

Como manter um data warehouse organizado?

Manter um data warehouse organizado requer seguir as melhores práticas que garantem que o warehouse atenda às necessidades das partes interessadas, seja escalável e possa ser facilmente mantido.

Estas são algumas práticas recomendadas para organizar um data warehouse:

• Você deve ter um modelo de dados e um diagrama de fluxo de dados.
• Incluindo governança de dados.
• Crie funções de usuário.
• Reconhecer o design do esquema do data warehouse
• Comece implementando processos robustos de gerenciamento de dados mestre (MDM).
• Dedique tempo e esforço para padronizar seus dados.

Você deve ter se deparado com alguns termos até agora. Vamos ter uma ideia clara sobre eles.

Modelos de dados : são abstrações de coisas, sistemas ou processos do mundo real usados ​​para organizar, descrever e analisar dados.Eles são projetados para ajudar os usuários a entender as ligações e estruturas de dados e fornecer uma estrutura para projetar sistemas de informação.

Os modelos de dados podem ser conceituais, lógicos ou físicos e podem ser usados ​​por vários motivos, incluindo análise de dados, design de banco de dados, desenvolvimento de software e modelagem de negócios.

Entidades, características e relacionamentos representam partes de dados em um modelo de dados.

• As entidades representam coisas ou conceitos do mundo real, enquanto os atributos explicam as qualidades dessas entidades.
• Os relacionamentos descrevem as conexões entre as coisas e como elas interagem umas com as outras.

ETL (Extrair, Transformar, Carregar): ETL é a tarefa de extrair dados de várias fontes, processá-los em um formato pronto para análise e colocá-los em um data warehouse.Como arquiteto de data warehouse , você deve compreender os processos e tecnologias ETL completamente e ser capaz de projetar, criar e gerenciar fluxos de trabalho ETL.

Projeto de banco de dados: um arquiteto de data warehouse deve estar familiarizado com ideias e técnicas de projeto de banco de dados, como normalização, indexação e particionamento.Essa capacidade é necessária para criar e manter bancos de dados eficientes e escaláveis, capazes de lidar com grandes quantidades de dados.

Programação: as habilidades de programação são importantes para os arquitetos de data warehouse , pois geralmente precisam desenvolver scripts, consultas e aplicativos personalizados para automatizar processos ETL, otimizar o desempenho do banco de dados e criar modelos de dados.Proficiência em SQL, Python e Java é altamente desejável.

Business Intelligence: Business Intelligence (BI) é o processo de usar ferramentas e técnicas de análise de dados para extrair insights e valor dos dados.Um arquiteto de data warehouse deve entender bem os conceitos e ferramentas de BI e ser capaz de projetar e implementar estruturas de dados que suportem relatórios e análises de BI.

Comunicação: Os arquitetos de data warehouse devem ser capazes de se comunicar de forma eficaz, pois devem colaborar com as partes interessadas de vários departamentos e origens.Eles devem ser capazes de trabalhar com sucesso com os membros da equipe e parceiros externos e transmitir conceitos técnicos e soluções para as partes interessadas não técnicas.

Mineração de dados: é o processo de análise de dados para descobrir padrões, correlações e insights que podem ser utilizados para orientar as escolhas de negócios.A arquitetura do data warehouse na mineração de dados deve incluir ferramentas como software de análise estatística, algoritmos de aprendizado de máquina e ferramentas de visualização.

Salário de um arquiteto de data warehouse na Índia

A renda de um arquiteto de data warehouse na Índia pode variar com base em critérios como experiência, conjunto de habilidades, geografia e tamanho da organização. No entanto, de acordo com as estatísticas da Payscale India , a remuneração média anual de um arquiteto de data warehouse na Índia é de quase INR 1.530.000.

Devido à forte demanda por especialistas qualificados na área de armazenamento de dados e inteligência de negócios, os arquitetos de armazenamento de dados podem antecipar melhores salários nas principais cidades indianas, como Bangalore, Mumbai, Delhi e Hyderabad. Profissionais com habilidades específicas em áreas como ferramentas ETL, modelagem de dados e arquitetura de banco de dados também podem receber salários maiores.

Propriedades da Arquitetura de Data Warehouse

A arquitetura de data warehouse é uma ferramenta útil para armazenar e analisar dados, pois possui vários recursos, incluindo:

• Separação de sistemas operacionais e analíticos
• Escalabilidade para lidar com grandes quantidades de dados
• Extensibilidade para adicionar novas fontes de dados e funcionalidades
• Segurança para proteger dados sensíveis
• Administrabilidade para gerenciamento e manutenção eficientes

Funções de trabalho de um Arquiteto de Data Warehouse na Índia

Aqui estão algumas funções de trabalho de um arquiteto de data warehouse na Índia:

• Projetando soluções de data warehouse e desenvolvendo arquitetura ou planos específicos que dão suporte a uma empresa ou organização
• Manutenção de sistemas para manter dados brutos, metadados e outros ativos de dados
• Executar tarefas dentro de uma infraestrutura maior que suporta atividades como mineração de dados para agregar valor
• Analisar todas as metas de arquitetura de data warehouse e identificar os requisitos de habilidade para o mesmo
• Desenvolvendo modelos de dados físicos e lógicos
• Preparando projetos para sistemas de banco de dados e recomendando melhorias para desempenho
• Manutenção e desenvolvimento de vários scripts de banco de dados e ferramentas para facilitar o processo de automação
• Desenvolvendo vários processos ETL e preparando cubos OLAP
• Fornecer suporte a todas as iniciativas de armazenamento de dados
• Analisar todas as atividades do data warehouse e identificar os principais recursos para o mesmo
• Definir padrões de metadados para o data warehouse, monitorar processos e desenvolver planos para capturar e acessar todos os metadados. Desenvolvimento e implementação de vários planos de trabalho para projetos.

Uma Carreira em Data Warehouse na Índia

Como o fluxo rápido de dados não está nem perto de diminuir, muitas oportunidades para uma carreira em armazenamento de dados na Índia aguardam profissionais qualificados nos próximos anos. Portais de empregos, como Naukri.com e LinkedIn, já oferecem milhares de vagas para profissionais de armazenamento de dados, enquanto as oportunidades globais estão antecipando ainda mais o crescimento de pessoal qualificado para adquirir talentos valiosos do país.

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Conclusão

Em suma, o armazenamento de dados permite que o tempo necessário para entregar um determinado nível de qualidade seja significativamente reduzido, ao mesmo tempo em que se adapta às demandas dinâmicas do usuário. Uma arquitetura de data warehouse bem projetada pode ajudar as organizações a gerenciar melhor as grandes quantidades de dados gerados hoje. A melhor maneira de fazer parte dessa revolução é aprimorar suas habilidades, e o upGrad oferece a você a oportunidade de fazer o mesmo!

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