Přehled datové architektury

Datová architektura je most mezi nezpracovanými daty a obchodními potřebami. Představte si chaotickou spíž – pokud náhodně házíte do plechovek fazolí a sáčků suchých surovin bez nastaveného organizačního systému, bude neuvěřitelně obtížné najít to, co potřebujete k večeři. Totéž platí pro organizace založené na datech – neorganizovaná, duplicitní a odpojená data jim brání včas splnit jejich jedinečné obchodní požadavky.

Jak funguje datová architektura?

Datová architektura funguje tak, že vytváří standardní datové prostředí pro harmonizované operace v celé organizaci. Využívá mnohostranný přístup k usnadnění efektivní správy dat a v průběhu času se vyvíjí. Mezi běžné metody patří:

• Využití datových modelů: Datové modely představují strukturu a vztahy dat.

• Použití úložných řešení: Další způsob, jak uchovávat data organizovaná a přístupná, jsou úložná řešení.

• Vynucování bezpečnostních opatření: Bezpečnostní opatření chrání data před porušením, útokem nebo poškozením.

• Aktivace správy dat: Díky postupům správy dat jsou data v souladu se zákony a předpisy.

Tyto prvky společně usnadňují efektivní správu údajů, podporují strategické rozhodování a provozní efektivitu.

Robustní datová architektura by měla být dostatečně flexibilní, aby vyhovovala specifickým obchodním potřebám. Vzhledem k tomu, že nové zdroje dat zaplavují trh novými technologiemi, jako je umělá inteligence a internet věcí (IoT), datová architektura činí data užitečnými, organizovanými a vyvolatelnými.

Při správné implementaci pomáhá datová architektura společnostem:

• Omezení redundance datových úložišť

• Zlepšení kvality dat

• Zvyšování příležitostí k očištění a harmonizaci dat

• Vytváření příležitostí k integraci

• Snižování datových sil

Typy datové architektury a podkladových komponent

Datová architektura nabízí pohled na vysokou úroveň interakce různých systémů správy dat. Menší úložiště datových úložišť, včetně architektury datového jezera, architektury datových skladů a dalších datových modelů, podporují analytické schopnosti různých druhů datové architektury, včetně datových tkanin a architektury datových sítí.

Typy datových modelů

Existují tři různé typy datových modelů:

1. Koncepční datové modely

Koncepční datové modely, někdy nazývané doménové modely, poskytují podnikům velký přehled o tom, co jejich datové systémy obsahují, jak jsou organizovány a jaké typy datových pravidel jsou na místě.

1. Logické datové modely

Logické datové modely jsou méně abstraktní než koncepční datové modely. Poskytují detailní pohled na datové prvky, jak spolu komunikují a jak souvisejí s různými aspekty podnikání.

1. Fyzické datové modely

Fyzické datové modely jsou nejdetailnější typy datových modelů. Popisují specifika implementace databáze, včetně indexů, tabulek a specifikací úložiště a výkonu. Poskytují podrobný přehled o tom, jak organizace zabezpečují, uchovávají a přistupují k datům.

Architektura dat versus modelování dat

Největší rozdíl mezi datovou architekturou a modelováním dat je měřítko. Datové modelování je součástí datové architektury – je to reprezentace datových objektů a jejich vztahů. Zatímco datová architektura poskytuje strategický rámec, modelování dat nabízí taktické nástroje pro implementaci tohoto frameworku.

Typy datové architektury

1. Architektura datového jezera

Architektura datového jezera nebo prostě datové jezero ukládá strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data v libovolném rozsahu, což je obzvláště užitečné pro datové vědce a datové inženýry. Architektura datového jezera umožňuje organizacím bezpečně shromažďovat data v nativním formátu rychlostí – včetně cloudových a on-premise dat. Používá se k podpoře vznikajících aplikací strojového učení, funkcí umělé inteligence, důkazů konceptů a operací zálohování a obnovy dat.

1. Architektura datového skladu

Architektura datových skladů, také nazývaná datový sklad, je velké úložiště úložišť, které shromažďuje data z celého podniku. Architektura datového skladu udržuje tato nesourodá data v jednotném centralizovaném umístění. Používá se především jako vodítko pro rozhodování o správě dat a podporu podnikových procesů.

1. Architektura datového tržiště

Architektura datového tržiště neboli datové tržiště je menší, cílenější verze architektury datových skladů. Obsahuje menší podmnožiny dat, které jsou typicky důležité pro jednotlivé týmy, uživatele nebo skupiny v rámci organizace, jako je prodejní oddělení. Specializovaná data v těchto martech umožňují vybraným týmům nebo uživatelům extrahovat cílené analýzy rychleji než datový sklad. Je mnohem podrobnější než architektura datových jezer a datových skladů.

1. Architektura datové tkaniny

Datová struktura je kombinací specializovaných softwarových řešení a datové architektury, které propojují, spravují, centralizují a řídí data napříč různými systémy a aplikacemi. Datová struktura pomáhá organizacím shromažďovat analýzy jejich dat a používá je ke snížení počtu sil a zlepšení opatření údržby dat. Architektura datové struktury využívá data z různých zdrojů, včetně architektury datového jezera, architektury datových skladů a dalších aplikací, aby poskytla podrobný přehled o tom, jak organizace používá data. Datová struktura je zvláště užitečná, protože umožňuje organizacím přístup k jejich datům bez ohledu na to, kde se nacházejí, aniž by je musely neustále extrahovat a znovu budovat – to vše při zachování neporušeného obchodního kontextu a logiky. Na rozdíl od systémů ukládání dat zefektivňuje datová struktura všechna data v komplexní datové architektuře, což je užitečné pro analytické nástroje, strojové učení a aplikace umělé inteligence zajištěním, očištěním, obohacením a sjednocením.

1. Architektura datových sítí

Datová síťová architektura nebo datová síť organizuje data podle domény v decentralizovaném umístění. Kategorizace dat podle domény – jako je marketing, prodej nebo personalistika – umožňuje vlastníkům dat v rámci podniku činit vlastní rozhodnutí založená na datech a získávat přehledy pro jejich obchodní rozhodnutí. Architektura datových sítí shromažďuje data z jiných decentralizovaných zdrojů, včetně architektury datového jezera a architektury datových skladů, a vkládá je do datové struktury, aby poskytovala detailní analýzy dat a podporovala agilitu podniku.

Komponenty datové architektury

Podobně jako kuchyňská organizace má datová architektura několik různých komponent. Organizace není jen o fyzických zásobnících – jsou to také myšlenkové procesy a duševní odhodlání potřebné k udržování věcí v čistotě. Každý aspekt datové architektury hraje odlišnou roli a přispívá k jedinečným výhodám, které udržují bezproblémový chod architektury. Mezi klíčové komponenty datové architektury patří:

• Datové modely: Datové modely jsou vysoce detailní, abstraktní reprezentace datových objektů a jejich interakce. Poskytují layout organizace a struktury dat a zobrazují, jak datové toky a závislosti fungují v rámci datového systému organizace. Datové modely jsou zvláště užitečné pro návrh databází, protože pomáhají zajistit integritu a konzistenci dat.

• Integrace dat: Kanály integrace dat propojují data z různých zdrojů v jednotném centralizovaném zobrazení. Mezi běžné procesy integrace dat patří operace ETL (extrakce, transformace, zavedení), synchronizace dat a migrace dat. Efektivní integrace vytváří soudržné datové prostředí, které podporuje komplexní analýzu a reporting propojením jinak nepropojených datových sil.

• Úložiště dat: Úložiště dat zahrnuje databáze, architekturu datových skladů a architekturu datového jezera. Řešení pro ukládání dat podporují aktuální i budoucí potřeby dat s lepší škálovatelností, bezpečností a spolehlivostí. Správná architektura úložiště zlepšuje vyhledávání a správu dat, což umožňuje rychlý přístup ke správným informacím v případě potřeby.

• Zabezpečení dat: Opatření pro zabezpečení dat jsou bezpečnostní opatření, která organizace používají k ochraně svých dat před neoprávněným přístupem, porušením a poškozením. Mezi společná opatření zabezpečení dat patří šifrování, řízení přístupu a pravidelné audity. Zavedení zabezpečení dat je zásadní pro zachování integrity dat a souladu s regulačními požadavky – ochrana citlivých informací před potenciálními hrozbami.

• Správa dat: Správa dat zahrnuje standardní zásady a postupy pro správu datových aktiv. Pomáhá zajistit kvalitu dat a vynucuje dodržování zákonů a předpisů. Rámec správy dat definuje role a odpovědnosti, standardy dat a opatření pro odpovědnost, která podporují efektivní a etické využívání dat v celé organizaci.

Principy datové architektury

Principy datové architektury stanoví základní pokyny a osvědčené postupy pro efektivní správu dat v celé organizaci. Tyto zásady poskytují základ pro vytvoření robustního a škálovatelného datového prostředí, které podporuje současné i budoucí obchodní potřeby.

• Konzistence: Dobře strukturovaná datová architektura zajišťuje jednotnost a standardizaci dat v celé organizaci. To zahrnuje použití standardizovaných definic dat a formátů pro usnadnění integrace a analýzy.

• Škálovatelnost: Datová architektura pomáhá usnadnit růst. Jako takový je připraven na zvýšený objem dat a další zdroje dat. Podniknutím kroků k plánování těchto změn, jako je například zajištění dostatečného prostoru pro příliv dat nebo rychlého, flexibilního analytického softwaru, mohou organizace udržet svou datovou architekturu nedotčenou.

• Bezpečnost: Bezpečnostní opatření jsou zásadní pro zachování architektury dat v bezpečí před neoprávněným přístupem, útoky a porušeními. Použitím běžných bezpečnostních opatření, jako jsou ta, která můžete mít v telefonu nebo počítači k ochraně před viry nebo krádeží identity, mohou organizace zajistit, aby jejich data byla v bezpečí a jejich soukromí bylo chráněno.

• Flexibilita: Díky své povaze je datová architektura přizpůsobitelná – je schopna vyhovět měnícím se technologiím a obchodním požadavkům. Místo toho, aby se přidal nový software, jako je umělá inteligence nebo dokonce nový e-mailingový systém, umožňuje datová architektura organizacím používat nové nástroje rychle a s minimálními bolestmi hlavy.

• Dostupnost: Datová architektura zpřístupňuje data každému, kdo je potřebuje, kdykoli je potřebuje. Namísto omezení přístupu k důležitým informacím, jako jsou prodejní data a tržby, mohou organizace svá data volně používat pro kohokoli ve svých řadách. To zvyšuje včasné a účinné rozhodování.

Jaké jsou výhody datové architektury?

Při správné implementaci poskytuje datová architektura podnikům řadu výhod, včetně:

• Rozšířená správa životního cyklu dat: Moderní datová architektura pomáhá podnikům lépe spravovat jejich data v průběhu času. Vzhledem k tomu, že data jsou rychle zastaralá, fluidní datová architektura pomáhá společnostem migrovat data do pomalejších a méně nákladných oblastí úložiště. Datová architektura zvyšuje dostupnost dat pro účely auditu, aniž by se zvýšila potřeba drahých úložišť dat.

• Zlepšená kvalita dat: Datová architektura pomáhá dodržovat standardy správy dat a zabezpečení v celé organizaci. Díky ukládání dat v rámci vysoce kvalitní datové architektury organizace rychle najdou data, která potřebují, a shromažďují správné přehledy, které informují o obchodních rozhodnutích.

• Omezená redundance dat: Duplicitní data se někdy objevují v rozdílných oblastech napříč podnikem. Duplikace dat zvyšuje riziko nepřesnosti dat a omezuje potenciál integrace dat. Dobře strukturovaná datová architektura umožňuje organizacím standardizovat ukládání dat a omezit rizikové duplikáty, čímž zvyšuje procesy analýzy dat.

• Minimalizovaná datová sila: Disparní zóny úložiště dat často vytvářejí datová sila, která minimalizují schopnost organizace pracovat s největším potenciálem. Datová architektura vytváří flexibilní integraci napříč datovými doménami, takže různé části podniku si mohou vzájemně prohlížet data a efektivněji komunikovat. Tato integrace dává podnikům důkladný pohled na důležité datové body, jako jsou výdaje a příjmy, což zlepšuje rozhodování a udržuje jedinou verzi pravdy.

Jaké jsou nejběžnější frameworky datové architektury?

Rámce datové architektury jsou základem IT infrastruktury a jsou zásadní pro podporu obchodní strategie založené na datech. Je široce přijímáno několik rámců, které řídí implementaci datové architektury v rámci organizací. Mezi nejběžnější typy patří:

• Zachman Framework: Tento strukturovaný přístup k datové architektuře organizuje podniková data a procesy poskytováním přehledu perspektiv a abstrakcí. Rámec pokrývá vše od kontextových informací na vysoké úrovni až po podrobná provozní specifika. Usnadňuje komunikaci mezi zúčastněnými stranami tím, že nabízí společný jazyk a metodiku, což umožňuje lepší sladění mezi IT systémy a obchodními cíli.

• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): TOGAF je metodika na vysoké úrovni pro navrhování, plánování, implementaci a řízení datové architektury. Zaměřuje se na sladění IT infrastruktury s obchodními cíli a vytváří soudržné datové prostředí. To pomáhá organizacím dosahovat strategických cílů prostřednictvím řízené, strukturované správy dat.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): Tento rámec nabízí komplexní pokyny a osvědčené postupy pro správu dat. Působí jako užitečná reference pro odborníky na data tím, že pokrývá různé aspekty datové architektury, včetně správy dat, kvality dat a integrace dat. Rámec DAMA-DMBOK zdůrazňuje důležitost principů a postupů správy dat tím, že dosahuje konzistentních, vysoce kvalitních dat napříč organizací.

Budoucnost datové architektury

Datová architektura podporuje vznikající datové trendy a nejnovější technologie, což organizacím umožňuje průkopnit moderní technologie a získat konkurenční výhodu. Mezi potenciální trendy, které může datová architektura usnadnit, patří:

• Umělá inteligence a analýzy strojového učení: Umělá inteligence a technologie strojového učení způsobují revoluci v datovém prostředí pomocí výkonné prediktivní analýzy, automatizace a pokročilého zpracování dat. Tyto technologie zlepšují datovou architekturu identifikací vzorů, vytvářením prognóz a automatizací rutinních úloh. To vše zefektivňuje inteligentní systémy správy dat.

• Edge computing: Edge Computing zpracovává data blíže uživateli namísto spoléhání na centralizovaná datová centra. Při integraci do datové architektury snižuje celkovou latenci a zdokonaluje možnosti zpracování dat v reálném čase. To je klíčové pro aplikace vyžadující okamžité přehledy, jako jsou zařízení IoT a analytický software v reálném čase.

• Blockchain: Technologie Blockchain vytváří decentralizovaný systém účetních knih, který zvyšuje zabezpečení a integritu dat. Poskytnutím transparentní metody záznamu transakcí blockchain výrazně zvyšuje důvěryhodnost a spolehlivost datové architektury.

• Datová a analytická řešení: Datová architektura zvyšuje výkon datových a analytických řešení. Ve spojení s výhodami otevřených datových ekosystémů jsou organizace se stabilní datovou architekturou více připraveny činit agilní obchodní rozhodnutí na neustále se vyvíjejících trzích.

Podívejte se, jak řešení SAP pro analýzu dat mění datové prostředí a podporují moderní obchodní iniciativy.

Další informace

Přečtěte si více