什麼是數據架構？ 組件、框架、特徵和薪水

什麼是數據架構？

數據架構是組織用於收集、存儲和管理數據的標準化過程。 它描述了數據資產的組織結構以及數據管理的資源。 正確組織數據將幫助那些需要數據的人。 它包含維護組織中數據的所有規則、策略、模型和標準。

數據架構為業務戰略奠定了基礎，其目標是將業務需求轉化為數據和系統需求。 它還規範整個企業的數據管理和流動。

此前，II系統起到了數據供給的作用。 任何需要數據的業務策略師都必須聯繫 IT 部門。 然後，IT 將創建一個適當的系統來傳遞數據。 這個過程非常耗時且乏味。 此外，戰略家將收到似乎與所要求的不同的數據。 因此，由於訪問正確數據的相關困難，業務策略受到限制。

當今時代，數據增長發生了轉變。 隨著通過不同來源獲得實時數據中的數據，數據分析已成為企業組織的關鍵。 通過有助於識別和分析基本數據的數據挖掘架構，這是可能的。 業務戰略家已經開始要求更多的數據，以便通過適當的數據存儲和管理來更快地洞察數據。

如果數據結構和組織良好，專家將知道數據中的哪些信息對於推動業務增長很重要。 數據架構設計的主要目標之一是業務戰略家和技術專家可以一起工作到數據中。

數據架構的發展是雲技術發展的結果。 正是通過雲技術的發展，大數據已經轉向現實世界。

所以，

• 數據架構可以讓您了解公司中正在發生的事情。
• 公司的數據更好理解。
• 定義了將數據從源轉移到分析和決策制定的適當過程。
• 保證數據的安全。
• 組織中的所有團隊都有能力根據數據做出決策。

誰是數據架構師？

數據架構背後的策劃者是數據架構師。 數據架構師的職責是將業務的所有需求轉化為基於數據和系統的需求。 為了滿足業務目標，數據架構師創建了定義技術細節的路線圖。

需要多個來源來收集數據、存儲數據，然後將其分發給需要它的人。 這是通過創建流程的藍圖來完成的。 數據架構師的角色是定義數據策略，可以通過以下方式做到這一點：

• 業務需求轉化為技術需求。
• 定義了數據架構，包括用於數據模型、安全性、元數據、參考數據的標準。 參考數據包括產品目錄和提及供應商和庫存的數據。
• 定義了決策者用於創建和改進數據系統的結構。
• 定義了通過企業的數據流。 它包括與哪個部分生成數據、使用該數據以及如何管理流相關的信息。

數據架構的組件

當今數據架構的幾個組成部分是：

1. 數據管道：它涵蓋了數據收集、提煉、存儲、分析以及從一個點到另一個點的數據流的過程。 數據管道涵蓋了從哪裡收集和傳輸數據以及如何移動數據的整個過程。
2. 雲存儲：雲是指存儲數據的異地位置，只能通過互聯網訪問。
3. API's： API 支持主機和請求者之間的通信。 通過 IP 地址建立通信。 API可以將多種類型的信息傳達給用戶，例如
4. 人工智能和機器學習模型：人工智能和機器學習為數據架構提供了一個自動化系統。 可以做出計算決策，並可以與數據收集、標記等一起進行預測。
5. 數據流：它是指數據從源到目的地的連續流動的過程，需要對其進行處理以進行實時分析。
6. Kubernetes ：它是計算、網絡和存儲基礎設施工作負載的平台
7. 雲計算：是指通過雲對數據進行分析、存儲和管理的過程。 雲計算的適用性提供了低成本、安全數據以及無需管理 IT 基礎架構等優勢，因為它是由雲管理的。
8. 實時分析：它涉及分析實時數據以深入了解數據的過程。 基於此分析，組織可以做出決定。

構架

存在多個構建組織數據架構的框架。

1. DAMA-DMBOK 2

該框架專門用於數據管理，被稱為 DAMA International 的數據管理知識體系。 該框架包含數據管理的指導原則，並為遵循標准定義的幾個術語提供定義。

2. Zachman 企業架構框架

1980 年代，John Zachman 在 IBM 創建了 Zachman 框架。 “數據”列中存在多個層。 這些層包括對業務很重要的架構標準、語義模型、數據的企業/邏輯模型、實際數據庫和數據的物理模型。

3. 開放組架構框架（TOGAF）

該框架用於企業軟件開發。 數據架構和路線圖是在 TOGAF 的階段 C 中創建的。

數據結構的特點

現代數據架構遵循以下列出的某些特徵：

1. 用戶驅動

數據架構能夠為用戶提供他們想要的數據。 與過去相比，數據是靜態的，決策者無法收集到所需的數據。 然而，在當前場景中，由於現代數據結構的可用性，決策者能夠定義他們的需求並訪問它們以滿足業務目標。

2. 建立在共享數據之上

現代架構需要通過組合來自組織不同部分的數據來共享數據。 然後將數據收集在一個地方。

3.自動化

早些時候，數據的交付和數據的維護是一項繁瑣的任務。 此外，這些過程需要幾個月的時間才能完成。 使用自動化系統，這些過程可以在數小時內完成。 此外，隨著自動化管道的可用性，用戶可以訪問不同類型的數據。

4.人工智能驅動

數據結構的自動化被執行到機器學習（ML）和人工智能（AI）的水平。 隨著人工智能和機器學習的應用，任何類型的質量錯誤都可以隨著輸入數據的自動組織成結構而得到修復。 基於此，自動化系統可以推薦相關的數據集和分析。

5.彈性

組織可能會根據數據架構的需要擴大或縮小規模。 數據架構的彈性特性導致管理員解決問題。

6.簡單

一個高效的數據結構應該具有簡單的數據移動​​結構、簡單的數據平台、簡單的數據組裝框架和簡單的分析平台。

7. 安全

現代數據架構可確保安全，因為它可以識別新出現的威脅並根據業務定義的需要知道的基礎交付數據。

最佳實踐

在製定數據架構策略時，應歡迎以下做法。

1.過程由協作驅動。

企業的業務和 IT 部門之間的協作在決策過程中起著重要作用。 因此，良好的數據架構允許部門之間共享目標及其結果的協作。

決策者將確定哪些數據對於對其組織產生影響至關重要。 在此基礎上，數據架構師構建了一條路徑，以確保數據可訪問和來源。

2. 優先考慮數據治理

為了做出有效的決策，數據應該是高質量的。 此外，數據挖掘架構涉及使用高度相關的數據。 此外，數據應針對業務的特定需求。 因此，應該清理組織數據，這需要數據管理員的角色。 在這種情況下，內部專家可以成為數據管家，以提高數據質量。

3. 獲得敏捷性。

由於當今場景需要更新的技術，數據架構必須具備適應這些變化的能力。 因此，數據架構不應該基於特定的技術。 由於數據類型可能會隨著工具和平台的變化而隨時間變化，因此數據架構應該能夠適應這些變化。

印度的數據架構師角色和薪水

印度的數據架構師的全國平均工資為 19,50,000 盧比。 下面列出了數據架構師的一些流行職位以及年薪。

• 數據庫架構師：95,090 盧比
• 高級數據架構師：23,65,898 盧比
• 數據建模器：36,595 盧比
• 數據倉庫架構師：12,55,652 盧比

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結論

本文討論了數據架構在組織中的重要性以及數據架構師的重要性。 此外，還為具有高薪的數據架構師提供了幾個角色。 對於所有願意在該領域工作的人來說，追求數據分析和架構的知識可能是一個改變未來的機會。

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