O que é arquitetura de dados? Componentes, Estruturas, Características e Salário

O que é arquitetura de dados?

A arquitetura de dados é um processo padronizado de uma organização para a coleta, armazenamento e gerenciamento de dados. Ele descreve a estrutura organizacional dos ativos de dados juntamente com os recursos de gerenciamento de dados. A organização adequada dos dados ajudará as pessoas que precisam dos dados. Ele compreende todas as regras, políticas, modelos e padrões para manter os dados na organização.

A arquitetura de dados estabelece a base de uma estratégia de negócios com o objetivo de traduzir as necessidades de negócios em dados e requisitos do sistema. Também regula o gerenciamento e o fluxo de dados em toda a empresa.

Anteriormente, o sistema II desempenhava o papel de fornecimento de dados. Qualquer estrategista de negócios que precisasse dos dados teria que entrar em contato com o departamento de TI. A TI criaria então um sistema adequado para fornecer os dados. O processo era bastante demorado e tedioso. Além disso, o estrategista receberia dados que pareciam ser diferentes do que foi solicitado. Portanto, havia um limite na estratégia de negócios devido às dificuldades associadas no acesso aos dados corretos.

A era atual viu uma mudança no crescimento dos dados. Com a disponibilidade de dados em tempo real por meio de diferentes fontes, a análise de dados tornou-se algo crucial para as organizações empresariais. É possível através da arquitetura de mineração de dados que auxilia na identificação de dados essenciais e na análise dos mesmos. Os estrategistas de negócios começaram a exigir mais dados para obter uma visão mais rápida dos dados, o que é possível por meio do armazenamento e gerenciamento adequados dos dados.

Se os dados estiverem bem estruturados e organizados, os especialistas saberão quais informações dos dados são importantes para impulsionar o crescimento dos negócios. Um dos principais objetivos de um projeto de arquitetura de dados é que o estrategista de negócios e o conhecimento técnico possam trabalhar juntos nos dados.

O desenvolvimento da arquitetura de dados é resultado do desenvolvimento da tecnologia em nuvem. É através do desenvolvimento da tecnologia em nuvem que o big data viu uma mudança em direção ao mundo real.

Portanto,

• A arquitetura de dados dá uma ideia do que está acontecendo em uma empresa.
• Os dados da empresa são mais bem compreendidos.
• Um processo adequado para movimentação de dados da fonte para análise e tomada de decisão é definido.
• Garante a segurança dos dados.
• Todas as equipes de uma organização têm a capacidade de tomar decisões a partir dos dados.

Quem é um arquiteto de dados?

O mentor que está por trás da arquitetura de dados é o arquiteto de dados. É o papel do arquiteto de dados traduzir todas as necessidades de um negócio em requisitos baseados nos dados e no sistema. Para atender aos objetivos do negócio, um roteiro definindo os detalhes técnicos é criado pelo arquiteto de dados.

São necessárias várias fontes para coletar os dados, armazená-los e distribuí-los para as pessoas que precisam deles. Isso é feito através da criação de blueprints do processo. O papel do arquiteto de dados é definir uma estratégia de dados e pode fazer isso por meio de:

• Os requisitos de negócios são transformados em requisitos necessários tecnicamente.
• A arquitetura dos dados, que inclui os padrões usados ​​para os modelos de dados, segurança, metadados, dados de referência são definidos. Os dados de referência incluem catálogos de produtos e dados onde são mencionados fornecedores e estoques.
• É definida uma estrutura a ser utilizada pelos tomadores de decisão para criar e melhorar os sistemas de dados.
• O fluxo de dados através da empresa é definido. Inclui as informações relacionadas a qual parte gera os dados, usa esses dados e como o fluxo é gerenciado.

Componentes da Arquitetura de Dados

Os vários componentes da arquitetura de dados atual são:

1. Pipelines de dados: Abrange o processo de coleta de dados, seu refinamento, armazenamento, análise e o fluxo de dados de um ponto a outro. Todo o processo de onde os dados são coletados e transferidos e como eles são movidos é coberto pelos pipelines de dados.
2. Armazenamento em nuvem : A nuvem refere-se a um local externo onde os dados são armazenados e podem ser acessados ​​apenas pela Internet.
3. API's: A API permite a comunicação entre o host e um solicitante. A comunicação é estabelecida através de um endereço IP. Vários tipos de informações podem ser comunicados ao usuário pela API, como
4. Modelos de IA e ML: IA e ML fornecem um sistema automatizado para a arquitetura de dados. Decisões calculadas podem ser feitas e previsões podem ser feitas junto com a coleta de dados, rotulagem, etc.
5. Streaming de dados: Refere-se ao processo de um fluxo contínuo de dados de uma fonte para um destino e que precisa ser processado para sua análise em tempo real.
6. Kubernetes : É a plataforma para carga de trabalho de infraestrutura de computação, rede e armazenamento
7. Computação em nuvem : refere-se ao processo pelo qual os dados são analisados, armazenados e gerenciados por meio da nuvem. A aplicabilidade da computação em nuvem oferece benefícios como baixo custo, dados seguros e nenhum requisito para gerenciar a infraestrutura de TI, pois ela é gerenciada pela nuvem.
8. Análise em tempo real : envolve o processo de análise dos dados em tempo real para obter uma visão dos dados. Com base nessa análise, as organizações podem tomar suas decisões.

Estruturas

Existem várias estruturas sobre as quais a arquitetura de dados de uma organização é construída.

1. DAMA-DMBOK 2

Essa estrutura é específica para gerenciamento de dados e é conhecida como o Data Management Body of Knowledge da DAMA International. O framework contém o princípio orientador para o gerenciamento dos dados e fornece definições para diversas terminologias que seguem as definições padrão.

2. Zachman Framework para Arquitetura Corporativa

John Zachman na década de 1980 criou o Zachman Framework na IBM. Várias camadas estão presentes na coluna "dados". Essas camadas incluem padrões de arquitetura que devem ser importantes para os negócios, um modelo semântico, um modelo corporativo/lógico de dados, bancos de dados reais e um modelo físico de dados.

3. A Estrutura de Arquitetura de Grupo Aberto (TOGAF)

O framework é usado para o desenvolvimento de software para empresas. A arquitetura dos dados e o roteiro são criados na Fase C do TOGAF.

Características da estrutura de dados

A arquitetura de dados moderna segue algumas características listadas abaixo:

1. Orientado pelo usuário

A arquitetura de dados tem a capacidade de fornecer aos usuários os dados como eles desejam. Em comparação com o passado, os dados eram estáticos e os tomadores de decisão não conseguiam coletar os dados necessários. No entanto, no cenário atual, devido à disponibilidade de estrutura de dados moderna, os tomadores de decisão podem definir seus requisitos e acessá-los para atender aos objetivos do negócio.

2. Baseado em dados compartilhados

A arquitetura moderna exige dados compartilhados por meio da combinação de dados de diferentes partes da organização. Os dados são então coletados em um só lugar.

3. Automatizado

Anteriormente, a entrega dos dados e a manutenção dos dados eram uma tarefa tediosa. Além disso, os processos levaram meses para serem concluídos. Com sistemas automatizados, esses processos podem ser realizados em poucas horas. Além disso, com a disponibilidade de pipelines automatizados, o usuário pode ter acesso a diferentes tipos de dados.

4. Orientado por IA

A automatização da estrutura de dados é realizada ao nível de machine learning (ML) e inteligência artificial (AI). Com a aplicação de IA e ML, qualquer tipo de erro de qualidade pode ser corrigido juntamente com a organização automática dos dados recebidos em estruturas. Com base nisso, o sistema automatizado pode recomendar conjuntos de dados e análises relacionadas.

5. Elástico

A organização pode aumentar ou diminuir conforme necessário com base na arquitetura de dados. A propriedade de elasticidade de uma arquitetura de dados leva à resolução de problemas pelo administrador.

6. Simples

Uma estrutura de dados eficiente deve ter uma estrutura simples para movimentação simples dos dados, plataformas de dados simples, estruturas simples para montagem de dados e plataformas analíticas simples.

7. Seguro

A arquitetura de dados moderna garante a segurança, pois reconhece ameaças emergentes e fornece dados de acordo com a necessidade, conforme definido pela empresa.

Melhores Práticas

As seguintes práticas devem ser bem-vindas ao desenvolver uma estratégia para arquitetura de dados.

1. O processo é conduzido pela colaboração.

A colaboração entre o negócio e o departamento de TI de uma empresa desempenha um papel importante nos processos de tomada de decisão. Portanto, uma boa arquitetura de dados permite a colaboração de metas compartilhadas entre os departamentos e seus resultados.

São os tomadores de decisão que determinarão quais dados são essenciais para causar impacto em sua organização. Com base nisso, um caminho é construído pelo arquiteto de dados, garantindo que os dados sejam acessíveis e originados.

2. Priorize a governança de dados

Para tomar decisões eficazes, os dados devem ser de alta qualidade. Além disso, a arquitetura de mineração de dados envolve o uso de dados altamente relevantes. Além disso, os dados devem ter como alvo as necessidades específicas do negócio. Portanto, os dados organizacionais devem ser limpos, o que requer o papel dos administradores de dados. Os especialistas internos neste caso podem se tornar administradores de dados para melhorar a qualidade dos dados.

3. Obtenha agilidade.

Como o cenário atual exige tecnologias mais novas, a arquitetura de dados deve ter a capacidade de se adaptar a essas mudanças. Portanto, a arquitetura de dados não deve ser baseada em uma tecnologia específica. Como os tipos de dados podem mudar com o tempo junto com a mudança nas ferramentas e nas plataformas, a arquitetura de dados deve ser capaz de acomodar essas mudanças.

Funções e salário do arquiteto de dados na Índia

Um arquiteto de dados na Índia tem um salário médio nacional de ₹ 19.50.000. Alguns cargos populares para um arquiteto de dados, juntamente com os salários anuais, foram listados abaixo.

• Arquiteto de banco de dados: ₹ 95.090
• Arquiteto de dados sênior: ₹ 23.65.898
• Modelador de dados: ₹ 36.595
• Arquiteto de Data Warehouse: ₹ 12.55.652

Leia para saber mais sobre o salário do arquiteto de dados na Índia.

Conclusão

O artigo discutiu a importância da arquitetura de dados em uma organização juntamente com a importância de um arquiteto de dados. Além disso, várias funções são oferecidas a um arquiteto de dados com um bom salário. Perseguir o conhecimento de análise de dados e arquitetura pode ser uma oportunidade de mudança no futuro para todos aqueles que estão dispostos a trabalhar neste campo.

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