Che cos'è l'architettura dei dati? Un framework per la gestione dei dati

Dati la definizione dell’architettura di

architettura dei Dati, che descrive la struttura di un’organizzazione logica e fisica dei dati di attività e di gestione dei dati di risorse, secondo

{{#url}}Open Group Architecture Framework (TOGAF){{/url}}{{^url}}Open Group Architecture Framework (TOGAF){{/url}}

. Si tratta di una propaggine dell’architettura aziendale che comprende i modelli, le politiche, le regole e gli standard che regolano la raccolta, l’archiviazione, la disposizione, l’integrazione e l’uso dei dati nelle organizzazioni. L’architettura dati di un’organizzazione è la competenza di

{{#url}}data architects{{/url}}{{^url}}data architects{{/url}}

Obiettivi dell’architettura dei dati

L’obiettivo dell’architettura dei dati è tradurre le esigenze aziendali in requisiti di dati e di sistema e gestire i dati e il loro flusso attraverso l’azienda.

Dati principi di architettura

{{#url}}Secondo Joshua Klahr{{/url}}{{^url}}Secondo Joshua Klahr{{/url}}

, vice presidente del product management, i prodotti principali, a Splunk, e l’ex vice presidente del product management di AtScale, sei principi costituiscono il fondamento della moderna architettura di dati:

Dati è un bene comune. Una moderna architettura dei dati deve eliminare i silos di dati dipartimentali e fornire a tutti gli stakeholder una visione completa dell’azienda.
Gli utenti richiedono un accesso adeguato ai dati. Oltre ad abbattere i silos, le moderne architetture di dati devono fornire interfacce che semplifichino l’utilizzo dei dati da parte degli utenti utilizzando strumenti adatti al proprio lavoro.
La sicurezza è essenziale. Le moderne architetture di dati devono essere progettate per la sicurezza e devono supportare le politiche dei dati e i controlli di accesso direttamente sui dati grezzi.
I vocabolari comuni garantiscono una comprensione comune. Le risorse di dati condivise, come cataloghi di prodotti, dimensioni del calendario fiscale e definizioni KPI, richiedono un vocabolario comune per evitare controversie durante l’analisi.
I dati dovrebbero essere curati. Investire in funzioni di base che eseguono la gestione dei dati (modellazione di relazioni importanti, pulizia dei dati grezzi e gestione di dimensioni e misure chiave).
I flussi di dati dovrebbero essere ottimizzati per l’agilità. Ridurre il numero di volte in cui i dati devono essere spostati per ridurre i costi, aumentare la freschezza dei dati e ottimizzare l’agilità aziendale.

Componenti dell’architettura dati

{{#url}}Dataversity{{/url}}{{^url}}Dataversity{{/url}}

dice che l’architettura dati può essere sintetizzata in tre componenti complessivi:

Risultati dell’architettura dati. Questi sono i modelli, le definizioni e i flussi di dati spesso indicati come artefatti dell’architettura dei dati.
Attività di architettura dei dati. Questi sono i moduli, le distribuzioni e i risultati delle intenzioni dell’architettura dei dati.
Comportamenti dell’architettura dei dati. Queste sono le collaborazioni, mentalità e competenze dei vari ruoli che influenzano l’architettura dei dati di un’impresa.

Architettura dati vs. modellazione dei dati

Secondo

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, data architecture definisce il progetto per la gestione delle risorse di dati allineandosi con la strategia organizzativa per stabilire i requisiti strategici dei dati e i progetti per soddisfare tali requisiti. D’altra parte, DMBOK 2 definisce la modellazione dei dati come ” il processo di scoperta, analisi, rappresentazione e comunicazione dei requisiti dei dati in una forma precisa chiamata modello di dati.”

Mentre sia l’architettura dei dati che la modellazione dei dati cercano di colmare il divario tra gli obiettivi aziendali e la tecnologia, l’architettura dei dati riguarda la vista macro che cerca di comprendere e supportare le relazioni tra le funzioni, la tecnologia e i tipi di dati di un’organizzazione. La modellazione dei dati offre una visione più mirata di sistemi o casi aziendali specifici.

Data architecture frameworks

Esistono diversi framework di architettura aziendale che comunemente servono come base per la creazione del framework di architettura dati di un’organizzazione.

{{#url}} DAMA-DMBOK 2 {{/url}} {{^url}} DAMA-DMBOK 2{{/url}}

. Il Data Management Body of Knowledge di DAMA International è un framework specifico per la gestione dei dati. Fornisce definizioni standard per funzioni di gestione dei dati, deliverable, ruoli e altre terminologie e presenta principi guida per la gestione dei dati.
{{#il nostro sito utilizza cookie tecnici e di terze parti per migliorare la tua esperienza di navigazione. Il

{{#url}}Zachman Framework {{/url}} {{^url}}Zachman Framework {{/url}}

è un’ontologia aziendale creata da John Zachman presso IBM negli anni ’80. La colonna” dati ” del framework Zachman comprende più livelli, inclusi standard architettonici importanti per il business, un modello semantico o un modello di dati concettuale/aziendale, un modello di dati logico/aziendale, un modello di dati fisici e database effettivi.
{{#url}} Open Group Architecture Framework (TOGAF){{/url}} {{^url}} Open Group Architecture Framework (TOGAF){{/url}}

. TOGAF è una metodologia di architettura aziendale che offre un

{{#url}}framework di alto livello{{/url}}{{^url}}framework di alto livello{{/url}}

per lo sviluppo di software aziendale. La fase C di TOGAF riguarda lo sviluppo di un’architettura dati e la costruzione di una roadmap dell’architettura dati.

Caratteristiche dell’architettura dati moderna

Le architetture dati moderne devono essere progettate per sfruttare le tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale (AI), l’automazione, l’Internet of things (IoT) e la blockchain. Dan Sutherland, distinguished engineer e CTO, piattaforme di dati, IBM, dice

{{#url}}moderne architetture dati deve contenere le seguenti caratteristiche in{{/url}}{{^url}}moderne architetture dati deve contenere le seguenti caratteristiche in{{/url}}

comune:

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Cloud-native. Le moderne architetture di dati sono progettate per supportare scalabilità elastica, alta disponibilità, sicurezza end-to-end per dati in movimento e dati a riposo e scalabilità di costi e prestazioni.
Pipeline di dati scalabili. Per sfruttare le tecnologie emergenti, le architetture di dati supportano lo streaming di dati in tempo reale e le raffiche di dati micro-batch.
Integrazione dei dati senza soluzione di continuità. Le architetture di dati si integrano con le applicazioni legacy utilizzando interfacce API standard. Sono ottimizzati per la condivisione dei dati tra sistemi, aree geografiche e organizzazioni.
Abilitazione dei dati in tempo reale. Le moderne architetture di dati supportano la possibilità di implementare convalida, classificazione, gestione e governance dei dati automatizzati e attivi.
Disaccoppiato ed estensibile. Le moderne architetture di dati sono progettate per essere liberamente accoppiate, consentendo ai servizi di eseguire attività minime indipendentemente dagli altri servizi.

Dati architettura ruoli

Qui sono alcuni dei più popolari titoli di lavoro relative a dati architettura e il salario medio per ogni posizione, secondo i dati di

{{#url}}PayScale{{/url}}{{^url}}PayScale{{/url}}

{{#url}}Dati architetto{{/url}}{{^url}}Data architect{{/url}}

: $76K-$155K
Project manager: $56K-$128K
Soluzioni architetto: $74K-$159K
{{#url}}Data engineer{{/url}}{{^url}}Data engineer{{/url}}

: $65K-$132K
{{#url}}Data analyst{{/url}}{{^url}}Data analyst{{/url}}

: $43K-$85K
{{#url}}Data scientist{{/url}}{{^url}}Data scientist{{/url}}

: $67K-$134K

Che cos’è l’architettura dei dati? Un framework per la gestione dei dati