Архитектор хранилища данных: обзор, навыки, зарплата, роли и многое другое

Архитектор хранилища данных отвечает за разработку и поддержку решений по управлению данными, которые поддерживают бизнес или организацию. Они анализируют потребности компании в данных, разрабатывают решения для управления базами данных и развертывают программное обеспечение для управления данными для хранения и извлечения данных из облака или с компьютера.

Обзор

Архитекторы хранилищ данных работают с традиционными технологиями хранилищ данных для разработки планов, которые наилучшим образом поддерживают организацию или бизнес. Они учитывают потребности клиентов или цели работодателя и работают над разработкой конкретной архитектуры или плана, который будет поддерживаться для достижения конкретных целей.

Чтобы стать архитектором хранилища данных , требуется степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий (ИТ) или вычислительной техники, а также несколько лет опыта работы с управлением данными или архитектурой программного обеспечения. Также можно получить дополнительные квалификации, такие как сертификат сертифицированного специалиста по управлению данными (CDMP).

По данным Salaryexpert, опытные архитекторы хранилищ данных могут зарабатывать в среднем 22 лакха индийских рупий в год, а новички — рупий. 15 лакхов в год. Тем не менее, заработная плата может варьироваться в зависимости от местоположения и опыта.

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Какие навыки необходимы, чтобы стать архитектором хранилища данных?

В дополнение к опыту работы и предметным знаниям, начинающие архитекторы хранилищ данных должны обладать следующими жесткими и социальными навыками:

Хорошие навыки:

• Хранилище данных
• Извлечение, преобразование, загрузка (ETL)
• Моделирование данных
• Информатика
• Анализ требований
• Дизайн базы данных
• Бизнес-аналитика (БИ)
• Службы интеграции SQL Server (SSIS)
• Хадуп
• Базы данных
• База данных Oracle

Мягкие навыки:

• Лидерские качества
• Организационные навыки
• Внимание к деталям

На приведенном выше изображении представлены все необходимые навыки, необходимые для того, чтобы стать архитектором хранилища данных .

Архитекторы данных должны знать различные языки программирования и передовые технологии, связанные с большими данными, искусственным интеллектом, IoT и облаком. Они также должны обладать сильными навыками письменного и устного общения и демонстрировать острое понимание бизнеса. Архитектура хранилища данных при интеллектуальном анализе данных должна обеспечивать эффективные методы для достижения успеха в бизнесе.

Типы архитектуры хранилища данных

Архитектура хранилища данных существует в трех различных вариантах:

• Одноуровневая архитектура: эта архитектура уменьшает количество данных, хранящихся в хранилище данных, за счет создания меньшего набора данных.Это способствует повышению качества данных и сокращению дублирования данных. Структура управления должна быть простой, а аппаратные и программные платформы — адаптируемыми.
• Двухуровневая архитектура. В этой конфигурации уровни базы данных и приложений являются отдельными уровнями.Первый уровень — это клиентский уровень, который включает в себя составители отчетов и инструменты запросов для конечных пользователей. Второй уровень — это уровень сервера базы данных, на котором хранятся все необработанные данные.
• Трехуровневая архитектура. Это наиболее широко используемая архитектура хранилища данных.Он состоит из трех ярусов – верхнего, среднего и нижнего. Серверы баз данных находятся на нижнем уровне, в основном это система реляционных баз данных. Данные очищаются, преобразовываются и включаются в этот уровень с использованием внутренних инструментов.

Архитектура хранилища данных состоит из пяти компонентов:

• База данных
• Инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка)
• Метаданные
• Инструменты запросов
• Витрины данных

(Витрина данных — это уменьшенная версия хранилища данных, которое обслуживает определенные бизнес-подразделения или команды, такие как финансы или маркетинг.)

Принципы хранения данных

Вот несколько рекомендаций, которые следует помнить при создании хранилища данных.

• Первый принцип заключается в том, что качество данных имеет решающее значение. Пользователи, которые полагаются на них при принятии решений, должны доверять данным в хранилище данных.
• Вторая идея заключается в создании автономных систем. Это означает, что операционные системы должны быть в двустороннем контакте с хранилищем данных для ввода и вывода данных.
• Третья концепция заключается в создании неизменяемой промежуточной области, где данные могут храниться до изменения и помещения в хранилище данных.

Дополнительные концепции включают использование схем для логической группировки вещей, использование согласованных и значимых имен для объектов в хранилище, консолидацию источников данных, очистку некачественных данных и упрощение и согласованность. Придерживаясь этих принципов, можно построить хорошо организованное и надежное хранилище данных.

Как организовать хранилище данных?

Для поддержания организованности хранилища данных необходимо следовать передовым методам, которые гарантируют, что хранилище отвечает потребностям заинтересованных сторон, является масштабируемым и простым в обслуживании.

Вот некоторые рекомендации по организации хранилища данных:

• У вас должна быть модель данных и диаграмма потока данных.
• В том числе управление данными.
• Создайте роли пользователей.
• Распознавание схемы хранилища данных
• Начните с внедрения надежных процессов управления мастер-данными (MDM).
• Уделите время и усилия стандартизации ваших данных.

К настоящему времени вы уже должны были встретить несколько терминов. Давайте получим четкое представление о них.

Модели данных : это абстракции вещей, систем или процессов реального мира, используемые для организации, описания и анализа данных.Они предназначены для того, чтобы помочь пользователям понять связи и структуру данных, а также дать основу для разработки информационных систем.

Модели данных могут быть концептуальными, логическими или физическими и могут использоваться по разным причинам, включая анализ данных, проектирование баз данных, разработку программного обеспечения и бизнес-моделирование.

Сущности, характеристики и отношения представляют фрагменты данных в модели данных.

• Сущности представляют вещи или концепции реального мира, тогда как атрибуты объясняют качества этих сущностей.
• Отношения описывают связи между вещами и то, как они взаимодействуют друг с другом.

ETL (извлечение, преобразование, загрузка): ETL — это задача извлечения данных из нескольких источников, их обработки в формате, готовом для анализа, и помещения их в хранилище данных.Как архитектор хранилища данных вы должны хорошо разбираться в процессах и технологиях ETL и уметь проектировать, создавать рабочие процессы ETL и управлять ими.

Проектирование базы данных. Архитектор хранилища данных должен быть знаком с идеями и методами проектирования баз данных, такими как нормализация, индексирование и секционирование.Эта возможность необходима для создания и обслуживания эффективных и масштабируемых баз данных, способных обрабатывать огромные объемы данных.

Программирование. Навыки программирования важны для архитекторов хранилищ данных , поскольку им часто приходится разрабатывать собственные сценарии, запросы и приложения для автоматизации процессов ETL, оптимизации производительности базы данных и построения моделей данных.Крайне желательно знание SQL, Python и Java.

Бизнес-аналитика: Бизнес-аналитика (BI) — это процесс использования инструментов и методов анализа данных для извлечения информации и ценности из данных.Архитектор хранилища данных должен хорошо разбираться в концепциях и инструментах бизнес-аналитики и уметь проектировать и внедрять структуры данных, поддерживающие отчетность и аналитику бизнес-аналитики.

Коммуникация: архитекторы хранилища данных должны иметь возможность эффективно общаться, поскольку они должны сотрудничать с заинтересованными сторонами из многих отделов и с разным опытом.Они должны уметь успешно работать с членами команды и внешними партнерами и доносить технические концепции и решения до нетехнических заинтересованных сторон.

Интеллектуальный анализ данных: это процесс анализа данных для обнаружения закономерностей, корреляций и идей, которые можно использовать для принятия бизнес-решений.Архитектура хранилища данных при интеллектуальном анализе данных должна включать такие инструменты, как программное обеспечение для статистического анализа, алгоритмы машинного обучения и средства визуализации.

Заработная плата архитектора хранилища данных в Индии

Доход архитектора хранилища данных в Индии может варьироваться в зависимости от таких критериев, как опыт, набор навыков, география и размер организации. Тем не менее, согласно статистике Payscale India , среднегодовая зарплата архитектора хранилища данных в Индии составляет почти 1 530 000 индийских рупий.

Из-за высокого спроса на квалифицированных специалистов в области хранилищ данных и бизнес-аналитики архитекторы хранилищ данных могут рассчитывать на более высокую заработную плату в крупных индийских городах, таких как Бангалор, Мумбаи, Дели и Хайдарабад. Профессионалы с особыми способностями в таких областях, как инструменты ETL, моделирование данных и архитектура баз данных, также могут получать более высокую оплату.

Свойства архитектуры хранилища данных

Архитектура хранилища данных является полезным инструментом для хранения и анализа данных, поскольку она имеет несколько функций, в том числе:

• Разделение операционных и аналитических систем
• Масштабируемость для обработки больших объемов данных
• Возможность расширения для добавления новых источников данных и функциональности
• Безопасность для защиты конфиденциальных данных
• Администрируемость для эффективного управления и обслуживания

Должностные обязанности архитектора хранилища данных в Индии

Вот некоторые должности архитектора хранилища данных в Индии:

• Проектирование решений для хранилища данных и разработка конкретной архитектуры или планов, поддерживающих бизнес или организацию.
• Поддержание систем для хранения необработанных данных, метаданных и других активов данных
• Выполнение задач в более крупной инфраструктуре, которая поддерживает такие действия, как интеллектуальный анализ данных, для повышения ценности
• Анализ всех целей архитектуры хранилища данных и определение требований к навыкам для одного и того же
• Разработка физических и логических моделей данных
• Подготовка проектов для систем баз данных и рекомендации по улучшению производительности
• Поддержание и разработка различных сценариев и инструментов базы данных для облегчения процесса автоматизации
• Разработка различных процессов ETL и подготовка кубов OLAP
• Оказание поддержки всем инициативам хранилища данных
• Анализ всех действий хранилища данных и определение ключевых ресурсов для одного и того же
• Определение стандартов метаданных для хранилища данных, мониторинг процессов и разработка планов сбора и доступа ко всем метаданным. Разработка и реализация различных планов работ по проектам.

Карьера в хранилище данных в Индии

Поскольку быстрый приток данных далеко не уменьшится, квалифицированных специалистов в ближайшие годы ждет множество возможностей для карьерного роста в сфере хранения данных в Индии. На порталах вакансий, таких как Naukri.com и LinkedIn , уже есть тысячи вакансий для специалистов по хранению данных, в то время как глобальные возможности еще больше предвосхищают рост квалифицированного персонала для приобретения ценных талантов в стране.

Ознакомьтесь с нашими популярными сертификатами Data Science

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что хранилище данных позволяет значительно сократить время, необходимое для обеспечения определенного уровня качества, при этом адаптируясь к динамическим требованиям пользователей. Хорошо спроектированная архитектура хранилища данных может помочь организациям лучше управлять огромными объемами данных, генерируемых сегодня. Лучший способ стать частью этой революции — повысить квалификацию, и upGrad предоставляет вам такую ​​же возможность!

Курс UpGrad « Магистр наук о данных» предназначен для профессионалов, которые хотят повысить квалификацию в области науки о данных или перейти к карьере в этой области. Курс гибкий и самостоятельный, что позволяет учащимся проходить программу в своем собственном темпе. Учащиеся также имеют доступ к специальной группе поддержки студентов, чтобы помочь с любыми вопросами или проблемами, с которыми они могут столкнуться во время программы.

Вы также можете ознакомиться с нашимибесплатными курсами,предлагаемыми upGrad, по менеджменту, науке о данных, машинному обучению, цифровому маркетингу и технологиям.Все эти курсы имеют первоклассные учебные ресурсы, еженедельные лекции в прямом эфире, отраслевые задания и сертификат об окончании курса — и все это бесплатно!

Основные навыки работы с данными

Читайте наши популярные статьи о науке о данных