什么是数据架构？ 组件、框架、特征和薪水

什么是数据架构？

数据架构是组织用于收集、存储和管理数据的标准化过程。 它描述了数据资产的组织结构以及数据管理的资源。 正确组织数据将帮助那些需要数据的人。 它包含维护组织中数据的所有规则、策略、模型和标准。

数据架构为业务战略奠定了基础，其目标是将业务需求转化为数据和系统需求。 它还规范整个企业的数据管理和流动。

此前，II系统起到了数据供给的作用。 任何需要数据的业务策略师都必须联系 IT 部门。 然后，IT 将创建一个适当的系统来传递数据。 这个过程非常耗时且乏味。 此外，战略家将收到似乎与所要求的不同的数据。 因此，由于访问正确数据的相关困难，业务策略受到限制。

当今时代，数据增长发生了转变。 随着通过不同来源获得实时数据中的数据，数据分析已成为企业组织的关键。 通过有助于识别和分析基本数据的数据挖掘架构，这是可能的。 业务战略家已经开始要求更多的数据，以便通过适当的数据存储和管理来更快地洞察数据。

如果数据结构和组织良好，专家将知道数据中的哪些信息对于推动业务增长很重要。 数据架构设计的主要目标之一是业务战略家和技术专家可以一起工作到数据中。

数据架构的发展是云技术发展的结果。 正是通过云技术的发展，大数据已经转向现实世界。

所以，

• 数据架构可以让您了解公司中正在发生的事情。
• 公司的数据更好理解。
• 定义了将数据从源转移到分析和决策制定的适当过程。
• 保证数据的安全。
• 组织中的所有团队都有能力根据数据做出决策。

谁是数据架构师？

数据架构背后的策划者是数据架构师。 数据架构师的职责是将业务的所有需求转化为基于数据和系统的需求。 为了满足业务目标，数据架构师创建了定义技术细节的路线图。

需要多个来源来收集数据、存储数据，然后将其分发给需要它的人。 这是通过创建流程的蓝图来完成的。 数据架构师的角色是定义数据策略，可以通过以下方式做到这一点：

• 业务需求转化为技术需求。
• 定义了数据架构，包括用于数据模型、安全性、元数据、参考数据的标准。 参考数据包括产品目录和提及供应商和库存的数据。
• 定义了决策者用于创建和改进数据系统的结构。
• 定义了通过企业的数据流。 它包括与哪个部分生成数据、使用该数据以及如何管理流相关的信息。

数据架构的组件

当今数据架构的几个组成部分是：

1. 数据管道：它涵盖了数据收集、提炼、存储、分析以及从一个点到另一个点的数据流的过程。 数据管道涵盖了从哪里收集和传输数据以及如何移动数据的整个过程。
2. 云存储：云是指存储数据的异地位置，只能通过互联网访问。
3. API's： API 支持主机和请求者之间的通信。 通过 IP 地址建立通信。 API可以将多种类型的信息传达给用户，例如
4. 人工智能和机器学习模型：人工智能和机器学习为数据架构提供了一个自动化系统。 可以做出计算决策，并可以与数据收集、标记等一起进行预测。
5. 数据流：它是指数据从源到目的地的连续流动的过程，需要对其进行处理以进行实时分析。
6. Kubernetes ：它是计算、网络和存储基础设施工作负载的平台
7. 云计算：是指通过云对数据进行分析、存储和管理的过程。 云计算的适用性提供了低成本、安全数据以及无需管理 IT 基础架构等优势，因为它是由云管理的。
8. 实时分析：它涉及分析实时数据以深入了解数据的过程。 基于此分析，组织可以做出决定。

构架

存在多个构建组织数据架构的框架。

1. DAMA-DMBOK 2

该框架专门用于数据管理，被称为 DAMA International 的数据管理知识体系。 该框架包含数据管理的指导原则，并为遵循标准定义的几个术语提供定义。

2. Zachman 企业架构框架

1980 年代，John Zachman 在 IBM 创建了 Zachman 框架。 “数据”列中存在多个层。 这些层包括对业务很重要的架构标准、语义模型、数据的企业/逻辑模型、实际数据库和数据的物理模型。

3. 开放组架构框架（TOGAF）

该框架用于企业软件开发。 数据架构和路线图是在 TOGAF 的阶段 C 中创建的。

数据结构的特点

现代数据架构遵循以下列出的某些特征：

1. 用户驱动

数据架构能够为用户提供他们想要的数据。 与过去相比，数据是静态的，决策者无法收集到所需的数据。 然而，在当前场景中，由于现代数据结构的可用性，决策者能够定义他们的需求并访问它们以满足业务目标。

2. 建立在共享数据之上

现代架构需要通过组合来自组织不同部分的数据来共享数据。 然后将数据收集在一个地方。

3.自动化

早些时候，数据的交付和数据的维护是一项繁琐的任务。 此外，这些过程需要几个月的时间才能完成。 使用自动化系统，这些过程可以在数小时内完成。 此外，随着自动化管道的可用性，用户可以访问不同类型的数据。

4.人工智能驱动

数据结构的自动化被执行到机器学习（ML）和人工智能（AI）的水平。 随着人工智能和机器学习的应用，任何类型的质量错误都可以随着输入数据的自动组织成结构而得到修复。 基于此，自动化系统可以推荐相关的数据集和分析。

5.弹性

组织可能会根据数据架构的需要扩大或缩小规模。 数据架构的弹性特性导致管理员解决问题。

6.简单

一个高效的数据结构应该具有简单的数据移动结构、简单的数据平台、简单的数据组装框架和简单的分析平台。

7. 安全

现代数据架构可确保安全，因为它可以识别新出现的威胁并根据业务定义的需要知道的基础交付数据。

最佳实践

在制定数据架构策略时，应欢迎以下做法。

1.过程由协作驱动。

企业的业务和 IT 部门之间的协作在决策过程中起着重要作用。 因此，良好的数据架构允许部门之间共享目标及其结果的协作。

决策者将确定哪些数据对于对其组织产生影响至关重要。 在此基础上，数据架构师构建了一条路径，以确保数据可访问和来源。

2. 优先考虑数据治理

为了做出有效的决策，数据应该是高质量的。 此外，数据挖掘架构涉及使用高度相关的数据。 此外，数据应针对业务的特定需求。 因此，应该清理组织数据，这需要数据管理员的角色。 在这种情况下，内部专家可以成为数据管家，以提高数据质量。

3. 获得敏捷性。

由于当今场景需要更新的技术，数据架构必须具备适应这些变化的能力。 因此，数据架构不应该基于特定的技术。 由于数据类型可能会随着工具和平台的变化而随时间变化，因此数据架构应该能够适应这些变化。

印度的数据架构师角色和薪水

印度的数据架构师的全国平均工资为 19,50,000 卢比。 下面列出了数据架构师的一些流行职位以及年薪。

• 数据库架构师：95,090 卢比
• 高级数据架构师：23,65,898 卢比
• 数据建模器：36,595 卢比
• 数据仓库架构师：12,55,652 卢比

阅读以了解有关印度数据架构师薪水的更多信息。

结论

本文讨论了数据架构在组织中的重要性以及数据架构师的重要性。 此外，还为具有高薪的数据架构师提供了几个角色。 对于所有愿意在该领域工作的人来说，追求数据分析和架构的知识可能是一个改变未来的机会。

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