Что такое архитектура данных? Компоненты, рамки, характеристики и зарплата

Что такое архитектура данных?

Архитектура данных — это стандартизированный процесс организации сбора, хранения и управления данными. Он описывает организационную структуру активов данных вместе с ресурсами управления данными. Правильная организация данных поможет тем людям, которым они нужны. Он включает в себя все правила, политики, модели и стандарты для хранения данных в организации.

Архитектура данных закладывает основу бизнес-стратегии, направленной на преобразование потребностей бизнеса в требования к данным и системе. Он также регулирует управление и поток данных по всему предприятию.

Раньше система II играла роль источника данных. Любой бизнес-стратег, которому потребуются данные, должен будет связаться с ИТ-отделом. Затем ИТ создаст надлежащую систему для доставки данных. Процесс был достаточно долгим и утомительным. Кроме того, стратег получал данные, которые казались отличными от запрошенных. Поэтому в бизнес-стратегии было ограничение из-за связанных с этим трудностей с доступом к нужным данным.

В настоящую эпоху произошел сдвиг в росте данных. Благодаря доступности данных в режиме реального времени из различных источников анализ данных стал критически важным для бизнес-организаций. Это возможно благодаря архитектуре интеллектуального анализа данных , которая помогает идентифицировать важные данные и анализировать их. Бизнес-стратеги начали требовать больше данных, чтобы получить более быстрое представление о данных, что возможно благодаря правильному хранению и управлению данными.

Если данные хорошо структурированы и организованы, эксперты будут знать, какая информация из данных важна для стимулирования роста бизнеса. Одна из основных целей проектирования архитектуры данных заключается в том, чтобы бизнес-стратег и технические специалисты могли вместе работать над данными.

Развитие архитектуры данных является результатом развития облачных технологий. Именно благодаря развитию облачных технологий большие данные перешли к реальному миру.

Следовательно,

• Архитектура данных дает представление о том, что происходит в компании.
• Данные компании лучше понятны.
• Определен надлежащий процесс перемещения данных от источника к анализу и принятию решений.
• Обеспечивает безопасность данных.
• Все команды в организации имеют возможность принимать решения на основе данных.

Кто такой архитектор данных?

Вдохновителем архитектуры данных является архитектор данных. Роль архитектора данных заключается в том, чтобы преобразовать все потребности бизнеса в требования, основанные на данных и системе. Для достижения целей бизнеса архитектор данных создает дорожную карту, определяющую технические детали.

Для сбора данных, их хранения и последующего распространения среди тех, кому они нужны, требуется несколько источников. Это делается путем создания чертежей процесса. Роль архитектора данных заключается в определении стратегии данных, и он может сделать это с помощью:

• Бизнес-требования трансформируются в требования, необходимые технически.
• Определена архитектура данных, которая включает стандарты, используемые для моделей данных, безопасности, метаданных, справочных данных. Справочные данные включают каталоги продукции и данные, в которых упоминаются поставщики и товарно-материальные запасы.
• Определена структура, которая будет использоваться лицами, принимающими решения, для создания и улучшения систем данных.
• Определяется поток данных через предприятие. Он включает информацию о том, какая часть генерирует данные, использует эти данные и как осуществляется управление потоком.

Компоненты архитектуры данных

Несколько компонентов современной архитектуры данных :

1. Конвейеры данных: он охватывает процесс сбора данных, их уточнение, хранение, анализ и поток данных из одной точки в другую. Весь процесс, откуда собираются и передаются данные, а также то, как они перемещаются, охватывается конвейерами данных.
2. Облачное хранилище . Под облаком понимается удаленное место, где хранятся данные, доступ к которым возможен только через Интернет.
3. API: API обеспечивает связь между хостом и запрашивающей стороной. Связь устанавливается через IP-адрес. Несколько типов информации могут быть переданы пользователю с помощью API, например
4. Модели AI и ML: AI и ML обеспечивают автоматизированную систему для архитектуры данных. Можно принимать расчетные решения и делать прогнозы вместе со сбором данных, маркировкой и т. д.
5. Потоковая передача данных: это относится к процессу непрерывного потока данных от источника к месту назначения, который необходимо обрабатывать для их анализа в реальном времени.
6. Kubernetes : это платформа для вычислительной, сетевой и рабочей нагрузки инфраструктуры хранения.
7. Облачные вычисления : это процесс, посредством которого данные анализируются, хранятся и управляются через облако. Применимость облачных вычислений обеспечивает такие преимущества, как низкая стоимость, защищенные данные и отсутствие необходимости в управлении ИТ-инфраструктурой, поскольку ею управляет облако.
8. Аналитика в реальном времени : включает в себя процесс анализа данных в реальном времени, чтобы получить представление о данных. На основе этого анализа организации могут принимать решения.

Фреймворки

Существует несколько структур, на которых строится архитектура данных организации.

1. ДАМА-ДМБОК 2

Эта структура предназначена специально для управления данными и известна как Свод знаний по управлению данными DAMA International. Структура содержит руководящий принцип управления данными и дает определения для нескольких терминологий, которые следуют стандартным определениям.

2. Zachman Framework для архитектуры предприятия

Джон Захман в 1980-х создал Zachman Framework в IBM. Несколько слоев присутствуют в столбце «данные». Эти уровни включают архитектурные стандарты, которые должны быть важны для бизнеса, семантическую модель, корпоративную/логическую модель данных, фактические базы данных и физическую модель данных.

3. Структура архитектуры открытых групп (TOGAF)

Фреймворк используется для разработки программного обеспечения для предприятий. Архитектура данных и дорожная карта создаются на этапе C TOGAF.

Характеристики структуры данных

Современная архитектура данных соответствует определенным характеристикам, перечисленным ниже:

1. Пользовательский

Архитектура данных позволяет предоставлять пользователям данные в том виде, в котором они хотят. По сравнению с прошлым данные были статичными, и лица, принимающие решения, не могли собрать необходимые данные. Однако в данном сценарии благодаря наличию современной структуры данных лица, принимающие решения, могут определять свои требования и получать к ним доступ для достижения бизнес-целей.

2. Построен на общих данных

Современная архитектура требует общих данных за счет объединения данных из разных частей организации. Затем данные собираются в одном месте.

3. Автоматизированный

Раньше доставка данных и обслуживание данных были утомительной задачей. Кроме того, процессы заняли месяцы для их завершения. С автоматизированными системами эти процессы могут выполняться в течение нескольких часов. Кроме того, благодаря наличию автоматизированных конвейеров пользователь может получить доступ к различным типам данных.

4. Управление ИИ

Автоматизация структуры данных осуществляется на уровне машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). С применением AI и ML можно исправить любой тип ошибки качества, а также автоматическую организацию входящих данных в структуры. На основании этого автоматизированная система может рекомендовать соответствующие наборы данных и аналитику.

5. Эластичный

Организация может масштабироваться вверх или вниз по мере необходимости в зависимости от архитектуры данных. Свойство эластичности архитектуры данных приводит к решению проблем администратором.

6. Простой

Эффективная структура данных должна иметь простую структуру для простого перемещения данных, простые платформы данных, простые платформы для сборки данных и простые аналитические платформы.

7. Безопасность

Современная архитектура данных обеспечивает безопасность, поскольку она распознает возникающие угрозы и предоставляет данные по мере необходимости, как это определено бизнесом.

Лучшие практики

Следующие методы следует приветствовать при разработке стратегии архитектуры данных.

1. Процесс управляется сотрудничеством.

Сотрудничество между бизнесом и отделом ИТ предприятия играет важную роль в процессах принятия решений. Таким образом, хорошая архитектура данных позволяет совместно решать задачи, разделяемые отделами, и их результаты.

Именно лица, принимающие решения, будут определять, какие данные необходимы для оказания влияния на их организацию. На основе этого архитектор данных строит путь, гарантируя, что данные доступны и получены.

2. Расставьте приоритеты в управлении данными

Для принятия эффективных решений данные должны быть высокого качества. Кроме того, архитектура интеллектуального анализа данных предполагает использование высокорелевантных данных. Кроме того, данные должны быть нацелены на конкретные потребности бизнеса. Поэтому организационные данные должны быть очищены, что требует роли распорядителей данных. Внутренние эксперты в этом случае могут стать распорядителями данных для повышения качества данных.

3. Достичь ловкости.

Поскольку современный сценарий требует новых технологий, архитектура данных должна иметь возможность адаптироваться к этим изменениям. Поэтому архитектура данных не должна основываться на конкретной технологии. Поскольку типы данных могут меняться со временем вместе с изменением инструментов и платформ, архитектура данных должна быть способна учитывать эти изменения.

Роли и зарплата архитектора данных в Индии

Архитектор данных в Индии имеет среднюю зарплату по стране 19 50 000 фунтов стерлингов. Ниже перечислены несколько популярных должностей архитектора данных, а также годовая заработная плата.

• Архитектор базы данных: ₹ 95 090
• Старший архитектор данных: ₹ 23 65 898
• Специалист по моделированию данных: ₹ 36 595
• Архитектор хранилища данных: ₹ 12 55 652

Узнайте больше о зарплате архитектора данных в Индии.

Заключение

В статье обсуждалась важность архитектуры данных в организации наряду с важностью архитектора данных. Также предлагается несколько ролей архитектору данных с хорошей зарплатой. Получение знаний об анализе данных и архитектуре может стать возможностью изменить будущее для всех тех, кто хочет работать в этой области.

Если вы хотите начать свою карьеру в качестве архитектора данных и хотите узнать больше о науке о данных, вы можете пройти курс Executive PG Program in Data Science, предоставленный upGrad и IIIT-Bangalore. Курс предназначен для начинающих специалистов среднего звена и предлагает обучение от ведущих экспертов отрасли.

Благодаря более чем 60 отраслевым проектам, практическому опыту работы с более чем 14 инструментами и языками программирования, а также живым занятиям, курс поможет найти работу в ведущих фирмах. Если вы готовы записаться и у вас есть какие-либо вопросы, напишите нам сообщение. Мы предоставим вам корабль помощи.