Gegevensarchitectuuroverzicht

Gegevensarchitectuur is de brug tussen ruwe data en bedrijfsbehoeften. Beeld een rommelige pantry - als u willekeurig blikjes bonen en zakken droge ingrediënten zonder een vast organisatiesysteem gooit, zal het ongelooflijk moeilijk zijn om te vinden wat u nodig heeft voor het diner. Hetzelfde geldt voor datagedreven organisaties: ongeorganiseerde, dubbele en losgekoppelde gegevens voorkomen dat ze tijdig aan hun unieke bedrijfsbehoeften voldoen.

Hoe werkt gegevensarchitectuur?

Gegevensarchitectuur werkt door een standaardomgeving te maken voor geharmoniseerde bewerkingen in de hele organisatie. Er wordt een veelzijdige aanpak gehanteerd om effectief gegevensbeheer te vergemakkelijken en evolueert in de loop van de tijd. Veelvoorkomende methoden zijn:

• Datamodellen gebruiken: datamodellen vertegenwoordigen de structuur en relaties van data.

• Met behulp van opslagoplossingen: Opslagoplossingen zijn een andere manier om data georganiseerd en toegankelijk te houden.

• Beveiligingsmaatregelen afdwingen: veiligheidsmaatregelen houden gegevens veilig tegen inbreuken, aanvallen of corruptie.

• Datagovernance mogelijk maken: datagovernancepraktijken zorgen ervoor dat data voldoen aan wet- en regelgeving.

Samen maken deze elementen een effectief datamanagement mogelijk en ondersteunen ze strategische besluitvorming en operationele efficiëntie.

Een robuuste data-architectuur moet flexibel genoeg zijn om aan specifieke bedrijfsbehoeften te voldoen. Omdat nieuwe databronnen de markt overspoelen door opkomende technologie zoals AI en IoT-mogelijkheden (Internet of Things), maakt data-architectuur data nuttig, georganiseerd en opvraagbaar.

Wanneer gegevens correct worden geïmplementeerd, helpt data-architectuur bedrijven door:

• Minder redundantie van gegevensopslag

• Verbetering van de datakwaliteit

• Meer mogelijkheden voor opschonen en harmoniseren van gegevens

• Integratiemogelijkheden creëren

• Datasilo's verminderen

Soorten gegevensarchitectuur en onderliggende componenten

Data-architectuur biedt een algemeen beeld van de interactie tussen verschillende systemen voor datamanagement. Kleinere gegevensopslagrepository's, waaronder datalakearchitectuur, datawarehouse-architectuur en andere datamodellen, voeden de analytische mogelijkheden van verschillende soorten data-architectuur, waaronder data fabrics en data mesh-architectuur.

Typen datamodellen

Er zijn drie verschillende typen gegevensmodellen:

1. Conceptuele datamodellen

Conceptuele datamodellen, soms domeinmodellen genoemd, geven bedrijven een totaalbeeld van wat hun gegevenssystemen bevatten, hoe ze zijn georganiseerd en welke soorten dataregels er bestaan.

1. Logische gegevensmodellen

Logische datamodellen zijn minder abstract dan conceptuele gegevensmodellen. Ze bieden een gedetailleerd overzicht van gegevenselementen, hoe ze met elkaar omgaan en hoe ze zich verhouden tot verschillende aspecten van het bedrijf.

1. Fysieke datamodellen

Fysieke datamodellen zijn de meest gedetailleerde typen datamodellen. Ze geven een overzicht van de bijzonderheden van de database-implementatie, inclusief indexen, tabellen en opslag- en prestatiespecificaties. Ze bieden een gedetailleerd overzicht van hoe organisaties gegevens beveiligen, opslaan en openen.

Gegevensarchitectuur versus datamodellering

Het grootste verschil tussen gegevensarchitectuur en datamodellering is schaal. Gegevensmodellering maakt deel uit van de gegevensarchitectuur: het is de weergave van gegevensobjecten en hun relaties. Terwijl gegevensarchitectuur het strategische kader biedt, biedt datamodellering de tactische tools om dat framework te implementeren.

Typen data-architectuur

1. Data Lake-architectuur

Data Lake-architectuur, of gewoon een datalake, slaat gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde data op elke schaal op, waardoor het bijzonder nuttig is voor datawetenschappers en data-engineers. Met Data Lake-architectuur kunnen organisaties veilig en snel gegevens verzamelen in hun eigen formaat, inclusief cloud- en on-premise gegevens. Het wordt gebruikt om opkomende applicaties voor machine learning, AI-mogelijkheden, proof-of-concepten en processen voor back-up en herstel van gegevens te stimuleren.

1. Datawarehouse-architectuur

Datawarehouse-architectuur, ook wel datawarehouse genoemd, is een grote opslagplaats die data uit het hele bedrijf verzamelt. Datawarehouse-architectuur houdt deze ongelijksoortige data op een enkelvoudige, gecentraliseerde locatie. Het wordt voornamelijk gebruikt om beslissingen over datamanagement te begeleiden en bedrijfsprocessen te ondersteunen.

1. Datamart-architectuur

Datamart-architectuur, of datamarts, is de kleinere, meer gerichte versie van datawarehouse-architectuur. Het bevat kleinere subsets met gegevens die doorgaans belangrijk zijn voor individuele teams, gebruikers of groepen binnen een organisatie, zoals de verkoopafdeling. De gespecialiseerde data in deze marts stellen bepaalde teams of gebruikers in staat om sneller gerichte inzichten te extraheren dan een datawarehouse. Het is veel gedetailleerder dan Data Lake-architectuur en datawarehouse-architectuur.

1. Data fabric-architectuur

Een data fabric is een combinatie van speciale softwareoplossingen en data-architectuur die data in verschillende systemen en applicaties verbinden, beheren, centraliseren en beheren. Een data-fabric helpt organisaties inzichten te verzamelen over hun data en deze toe te passen om silo's te verminderen en maatregelen voor gegevensonderhoud te verbeteren. De architectuur van de data fabric maakt gebruik van gegevens uit verschillende bronnen, waaronder Data Lake-architectuur, datawarehouse-architectuur en andere applicaties om een gedetailleerd overzicht te geven van hoe een organisatie gegevens gebruikt. Data fabric is vooral nuttig omdat organisaties toegang krijgen tot hun gegevens, ongeacht waar ze zich bevinden, zonder dat ze deze voortdurend hoeven te extraheren en opnieuw op te bouwen, terwijl de bedrijfscontext en logica intact blijven. In tegenstelling tot systemen voor dataopslag stroomlijnt een data fabric alle data in complexe data-architectuur, waardoor het nuttig is voor applicaties voor analytics, machine learning en AI door ze te beveiligen, op te schonen, te verrijken en te verenigen.

1. Architectuur van data mesh

De architectuur van data mesh, of een datanetwerk, organiseert data per domein op een gedecentraliseerde locatie. Door data te categoriseren op domein, zoals marketing, sales of HR, kunnen data-eigenaren binnen het bedrijf hun eigen datagedreven beslissingen nemen en inzichten verzamelen voor hun zakelijke beslissingen. Met de architectuur van data mesh worden gegevens uit andere gedecentraliseerde bronnen verzameld, waaronder de architectuur van het datalake en de architectuur van datawarehouse, en worden deze verwerkt tot een data fabric om gedetailleerde data-inzichten te bieden en de flexibiliteit van uw bedrijf te vergroten.

Componenten van data-architectuur

Net als keukenorganisatie heeft data-architectuur verschillende componenten. Organisatie gaat niet alleen over fysieke bins, maar ook over de denkprocessen en mentale toewijding die nodig zijn om de zaken netjes te houden. Elk aspect van de data-architectuur speelt een duidelijke rol en levert unieke voordelen op die de architectuur soepel laten draaien. Belangrijke onderdelen van data-architectuur zijn:

• Datamodellen: datamodellen zijn zeer gedetailleerde, abstracte weergaven van data-objecten en hun interacties. Ze bieden een lay-out van de organisatie en structuur van gegevens en geven weer hoe datastromen en afhankelijkheden binnen het datasysteem van een organisatie werken. Datamodellen zijn vooral handig voor het ontwerpen van databases, omdat ze de integriteit en consistentie van gegevens helpen waarborgen.

• Gegevensintegratie: gegevensintegratiekanalen verbinden data uit verschillende bronnen in een enkele, gecentraliseerde weergave. Veelvoorkomende data-integratieprocessen zijn ETL-bewerkingen (extraheren, transformeren, laden), gegevenssynchronisatie en datamigratie. Effectieve integratie creëert een samenhangende gegevensomgeving die uitgebreide analyses en rapportage ondersteunt door anders losgekoppelde datasilo's met elkaar te verbinden.

• Data-opslag: data-opslag omvat databases, datawarehouse-architectuur en Data Lake-architectuur. Oplossingen voor data-opslag ondersteunen zowel huidige als toekomstige databehoeften met betere schaalbaarheid, beveiliging en betrouwbaarheid. De juiste opslagarchitectuur verbetert het ophalen en beheren van data en maakt snelle toegang tot de juiste informatie mogelijk wanneer dat nodig is.

• Databeveiliging: databeveiligingsmaatregelen zijn voorzorgsmaatregelen die organisaties gebruiken om hun data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang, inbreuken en corruptie. Gemeenschappelijke maatregelen op het gebied van gegevensbeveiliging omvatten encryptie, toegangscontroles en regelmatige audits. Het instellen van databeveiliging is van cruciaal belang voor het behoud van de data-integriteit en naleving van wettelijke vereisten, waarbij gevoelige informatie wordt beschermd tegen potentiële bedreigingen.

• Datagovernance: datagovernance omvat standaardbeleidsnormen en -procedures voor het beheer van data-assets. Het helpt de datakwaliteit te waarborgen en naleving van wet- en regelgeving af te dwingen. Een framework voor datagovernance definieert rollen en verantwoordelijkheden, datastandaarden en verantwoordingsmaatregelen die het effectieve en ethische gebruik van data in een hele organisatie bevorderen.

Beginselen van data-architectuur

De principes van data-architectuur vormen de kernrichtlijnen en best practices voor het effectief beheren van data in een organisatie. Deze principes vormen de basis voor het creëren van een robuuste en schaalbare dataomgeving, die zowel de huidige als toekomstige bedrijfsbehoeften ondersteunt.

• Consistentie: een goed gestructureerde data-architectuur zorgt ervoor dat data uniform en gestandaardiseerd zijn in de hele organisatie. Dit omvat het gebruik van gestandaardiseerde gegevensdefinities en -indelingen om integratie en analyse eenvoudiger te maken.

• Schaalbaarheid: data-architectuur helpt groei te bevorderen. Als zodanig is het voorbereid op een groter datavolume en aanvullende databronnen. Door stappen te ondernemen om te plannen voor deze wijzigingen, zoals ervoor te zorgen dat ze voldoende ruimte hebben voor beïnvloeding van data of snelle, flexibele analysesoftware, kunnen organisaties hun data-architectuur intact houden.

• Beveiliging: Beveiligingsmaatregelen zijn cruciaal om data-architectuur veilig te houden tegen ongeautoriseerde toegang, aanvallen en inbreuken. Door gebruik te maken van gemeenschappelijke beveiligingsmaatregelen, zoals degene die u op uw telefoon of computer hebt om uzelf te beschermen tegen virussen of identiteitsdiefstal, kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun data veilig zijn en hun privacy wordt beschermd.

• Flexibiliteit: door de aard van de data architectuur is het aanpasbaar – het is in staat om op een gegeven moment rekening te houden met veranderende technologieën en bedrijfsbehoeften. In plaats van veel tijd en aanpassingen te nemen om nieuwe software toe te voegen, zoals AI-mogelijkheden of zelfs een nieuw e-mailsysteem, stelt gegevensarchitectuur organisaties in staat om snel en met minimale hoofdpijn nieuwe tools te gebruiken.

• Beschikbaarheid: data-architectuur maakt data beschikbaar voor iedereen die deze nodig heeft, wanneer ze deze nodig hebben. In plaats van de toegang tot belangrijke informatie, zoals verkoopgegevens en omzet, te beperken, kunnen organisaties hun data vrij maken om te gebruiken voor iedereen binnen hun gelederen. Dit verbetert de tijdige en effectieve besluitvorming.

Wat zijn de voordelen van data-architectuur?

Wanneer de data-architectuur correct wordt geïmplementeerd, biedt deze bedrijven verschillende voordelen, waaronder:

• Uitgebreid levenscyclusbeheer van data: moderne data-architectuur helpt bedrijven hun data in de loop van de tijd beter te beheren. Omdat data snel verouderd worden, helpt vloeiende data-architectuur bedrijven om data te migreren naar langzamere, goedkopere opslaggebieden. Data-architectuur maakt data toegankelijker voor audits zonder de behoefte aan dure data-opslagfaciliteiten te vergroten.

• Verbeterde datakwaliteit: data-architectuur helpt om de standaarden voor datagovernance en -beveiliging in de hele organisatie te handhaven. Door data op te slaan in een gegevensarchitectuur van hoge kwaliteit, vinden organisaties snel de data die ze nodig hebben en verzamelen ze de juiste inzichten om zakelijke beslissingen te onderbouwen.

• Minder dataredundantie: dubbele gegevens verschijnen soms in verschillende gebieden in een onderneming. Dataduplicatie vergroot het risico op onnauwkeurigheid van gegevens en beperkt het potentieel voor gegevensintegratie. Een goed gestructureerde data-architectuur stelt organisaties in staat om dataopslag te standaardiseren en risicovolle duplicaten te verminderen, waardoor processen voor data-analytics worden verbeterd.

• Minimale datasilo's: Disparate data storage zones creëren vaak datasilo's, die het vermogen van een organisatie om te werken met het grootste potentieel minimaliseren. Data-architectuur zorgt voor een flexibele integratie tussen gegevensdomeinen, zodat verschillende delen van het bedrijf elkaars data kunnen zien en effectiever kunnen communiceren. Deze integratie geeft bedrijven een grondig beeld van belangrijke gegevenspunten, zoals kosten en inkomsten, die de besluitvorming verbeteren en één versie van de waarheid behouden.

Wat zijn de meest voorkomende data-architectuurframeworks?

Data architectuur frameworks vormen de basis van de IT-infrastructuur en zijn van cruciaal belang voor de ondersteuning van een datagedreven bedrijfsstrategie. Verschillende frameworks worden op grote schaal toegepast om de implementatie van data-architectuur binnen organisaties te begeleiden. De meest voorkomende soorten zijn:

• Het Zachman Framework: Deze gestructureerde aanpak van data-architectuur organiseert bedrijfsdata en -processen door een overzicht te bieden van perspectieven en abstracties. Het kader omvat alles, van contextuele informatie op hoog niveau tot gedetailleerde operationele bijzonderheden. Het vergemakkelijkt de communicatie tussen belanghebbenden door een gemeenschappelijke taal en methodologie aan te bieden, waardoor IT-systemen en bedrijfsdoelstellingen beter op elkaar kunnen worden afgestemd.

• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): TOGAF is een methodologie op hoog niveau voor het ontwerpen, plannen, implementeren en beheren van gegevensarchitectuur. Het richt zich op het afstemmen van IT-infrastructuur op bedrijfsdoelstellingen en creëert een samenhangende data-omgeving. Dit helpt organisaties hun strategische doelen te bereiken via begeleid, gestructureerd datamanagement.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): Dit framework biedt uitgebreide richtlijnen en best practices voor datamanagement. Het fungeert als een nuttige referentie voor dataprofessionals door verschillende aspecten van de gegevensarchitectuur te behandelen, waaronder datagovernance, datakwaliteit en gegevensintegratie. Het DAMA-DMBOK-framework benadrukt het belang van principes en praktijken op het gebied van datamanagement door consistente, hoogwaardige data in een hele organisatie te realiseren.

De toekomst van data-architectuur

Data-architectuur ondersteunt opkomende datatrends en recente technologie, waardoor organisaties een pionier kunnen worden van moderne technologie en een voorsprong op de concurrentie kunnen behalen. Mogelijke trends die data-architectuur kan faciliteren zijn:

• Analyses voor AI en machine learning: AI en machine learning brengen een revolutie teweeg in het datalandschap met krachtige predictive analytics, automatisering en geavanceerde dataverwerking. Deze technologieën verbeteren de data-architectuur door patronen te identificeren, voorspellingen te doen en routinetaken te automatiseren. Dit alles maakt intelligente datamanagementsystemen effectiever.

• Edge computing: Edge computing verwerkt data dichter bij de gebruiker in plaats van te vertrouwen op gecentraliseerde datacenters. Wanneer het wordt geïntegreerd in de data-architectuur, vermindert het de algehele latentie en verfijnt het realtime dataverwerkingsmogelijkheden. Dit is cruciaal voor applicaties die onmiddellijke inzichten vereisen, zoals IoT-apparaten en realtime analyticssoftware.

• Blockchain: blockchaintechnologie creëert een decentraal grootboeksysteem dat gegevensbeveiliging en -integriteit verhoogt. Door een transparante methode voor het vastleggen van transacties te bieden, verbetert blockchain de betrouwbaarheid en betrouwbaarheid van gegevensarchitectuur aanzienlijk.

• Oplossingen voor data en analytics: data-architectuur verbetert de prestaties van oplossingen voor data en analytics. In combinatie met de voordelen van open data-ecosystemen zijn organisaties met een stabiele data-architectuur beter voorbereid om flexibele zakelijke beslissingen te nemen binnen voortdurend veranderende markten.

Ontdek hoe de oplossingen van SAP voor data-analytics het datalandschap veranderen en moderne bedrijfsinitiatieven ondersteunen.

Meer informatie

Lees meer