Imagine generală arhitectură de date

Arhitectura datelor este puntea dintre datele brute și nevoile de afaceri. Imaginați o cămară dezordonată - dacă aruncați aleatoriu în cutii de fasole și pungi de ingrediente uscate fără un sistem organizațional setat, va fi incredibil de dificil să găsiți ceea ce aveți nevoie pentru cină. Același lucru este valabil și pentru organizațiile bazate pe date - datele dezorganizate, duplicate și deconectate le împiedică să își îndeplinească cerințele de afaceri unice în timp util.

Cum funcționează arhitectura datelor?

Arhitectura datelor funcționează prin crearea unui mediu de date standard pentru operații armonizate în cadrul organizației. Este nevoie de o abordare multilaterală pentru a facilita gestionarea eficientă a datelor și evoluează în timp. Metodele comune includ:

• Utilizarea modelelor de date: Modelele de date reprezintă structura și relațiile dintre date.

• Utilizarea soluțiilor de stocare: Soluțiile de stocare reprezintă o altă modalitate de a păstra datele organizate și accesibile.

• Punerea în aplicare a măsurilor de securitate: măsurile de securitate protejează datele împotriva încălcării, atacului sau corupției.

• Activarea guvernării datelor: practicile de guvernare a datelor fac ca datele să fie conforme cu legile și reglementările.

Împreună, aceste elemente facilitează gestionarea eficientă a datelor, susținând luarea deciziilor strategice și eficiența operațională.

Arhitectura robustă a datelor ar trebui să fie suficient de flexibilă pentru a răspunde nevoilor specifice de afaceri. Pe măsură ce noi surse de date inundă piața prin tehnologii emergente, cum ar fi capacitățile AI și Internet of Things (IoT), arhitectura datelor face datele utile, organizate și recuperabile.

Atunci când este implementată corect, arhitectura datelor ajută companiile prin:

• Reducerea redundanțelor legate de stocarea datelor

• Îmbunătățirea calității datelor

• Creșterea oportunităților de curățare și armonizare a datelor

• Crearea oportunităților de integrare

• Reducerea depozitelor de date

Tipuri de arhitectură de date și componente subiacente

Arhitectura datelor oferă o imagine la nivel înalt a modului în care interacționează diferite sisteme de gestiune a datelor. Repository-urile mai mici de stocare a datelor, inclusiv arhitectura lacului de date, arhitectura depozitului de date și alte modele de date alimentează capacitățile analitice ale diferitelor tipuri de arhitectură de date, inclusiv țesături de date și arhitectură a ochiurilor de date.

Tipuri de modele de date

Există trei tipuri distincte de modele de date:

1. Modele de date conceptuale

Modelele de date conceptuale, denumite uneori modele de domenii, oferă companiilor o imagine de ansamblu asupra conținutului sistemelor lor de date, a modului în care sunt organizate și a tipurilor de reguli de date în vigoare.

1. Modele de date logice

Modelele de date logice sunt mai puțin abstracte decât modelele de date conceptuale. Acestea oferă o imagine detaliată a elementelor de date, a modului în care interacționează între ele și a modului în care acestea se raportează la diferite aspecte ale afacerii.

1. Modele de date fizice

Modelele de date fizice sunt cele mai detaliate tipuri de modele de date. Acestea conturează specificul implementării bazei de date, inclusiv indexuri, tabele și specificații de stocare și performanță. Acestea oferă o imagine generală detaliată a modului în care organizațiile securizează, stochează și accesează datele.

Arhitectura datelor versus modelarea datelor

Cea mai mare diferență între arhitectura datelor și modelarea datelor este scara. Modelarea datelor face parte din arhitectura datelor – este reprezentarea obiectelor de date și a relațiilor acestora. În timp ce arhitectura datelor oferă cadrul strategic, modelarea datelor oferă instrumentele tactice pentru implementarea acestui cadru.

Tipuri de arhitectură a datelor

1. Arhitectură lac de date

Arhitectura lacului de date sau pur și simplu un lac de date, stochează date structurate, semistructurate și nestructurate la orice scară, ceea ce o face deosebit de utilă pentru oamenii de știință și inginerii de date. Arhitectura lacului de date permite organizațiilor să colecteze în siguranță date în formatul său nativ la viteză—inclusiv date bazate pe cloud și on-premise. Este utilizat pentru a alimenta aplicațiile emergente de învățare automată, capacitățile AI, dovada conceptelor și operațiunile de backup și recuperare a datelor.

1. Arhitectura depozitului de date

Arhitectura depozitului de date, numită și depozit de date, este un depozit mare de stocare care colectează date din întreaga afacere. Arhitectura depozitului de date păstrează aceste date disparate într-o locație singulară, centralizată. Este utilizat în principal pentru a ghida deciziile de gestiune a datelor și pentru a sprijini procesele de afaceri.

1. Arhitectură data mart

Arhitectura data mart, sau data marts, este versiunea mai mică, mai focalizată a arhitecturii depozitului de date. Conține subseturi mai mici de date care sunt de obicei importante pentru echipe, utilizatori sau grupuri individuale din cadrul unei organizații, precum departamentul de vânzări. Datele specializate din aceste proiecte permit echipelor sau utilizatorilor selectați să extragă analize concentrate mai rapid decât un depozit de date. Este mult mai detaliat decât arhitectura lacului de date și arhitectura depozitului de date.

1. Arhitectură Data Fabric

O structură de date este o combinație de soluții software dedicate și arhitectură de date care conectează, gestionează, centralizează și guvernează datele în diferite sisteme și aplicații. Un material de date ajută organizațiile să colecteze perspective despre datele lor și să le aplice pentru a reduce silozurile și a îmbunătăți măsurile de întreținere a datelor. Arhitectura materialului de date utilizează date dintr-o varietate de surse, inclusiv arhitectura lacului de date, arhitectura depozitului de date și alte aplicații pentru a oferi o imagine generală detaliată a modului în care o organizație utilizează datele. Materialul de date este deosebit de util deoarece permite organizațiilor să acceseze datele lor indiferent de locul în care se află, fără a fi nevoie să le extragă și să le reconstruiască în mod constant - toate acestea păstrând contextul de afaceri și logica intacte. Spre deosebire de sistemele de stocare a datelor, un material de date optimizează toate datele în arhitectura complexă a datelor, făcându-le utile pentru funcții analitice, învățare automată și aplicații AI prin securizarea, curățarea, îmbogățirea și unificarea acestora.

1. Arhitectura mesh-ului de date

Arhitectura mesh de date, sau o mesh de date, organizează datele după domeniu într-o locație descentralizată. Clasificarea datelor în funcție de domeniu, precum marketing, vânzări sau HR, permite proprietarilor de date din cadrul companiei să ia propriile decizii bazate pe date și să culeagă informații pentru deciziile lor de afaceri. Arhitectura mesh-ului de date colectează date din alte surse descentralizate, inclusiv arhitectura lacului de date și arhitectura depozitului de date, și le introduce într-un material de date pentru a oferi analize detaliate ale datelor și pentru a stimula agilitatea afacerii.

Componentele arhitecturii datelor

La fel ca organizarea bucătăriei, arhitectura datelor are mai multe componente diferite. Organizarea nu se referă doar la recipiente fizice - este, de asemenea, procesele de gândire și dedicarea mentală necesare pentru a menține lucrurile îngrijite. Fiecare aspect al arhitecturii datelor joacă un rol distinct și contribuie cu beneficii unice care mențin arhitectura să funcționeze fără probleme. Componentele cheie ale arhitecturii datelor includ:

• Modele de date: Modelele de date sunt reprezentări foarte detaliate, abstracte ale obiectelor de date și interacțiunile acestora. Acestea oferă un layout al organizației și structurii de date și ilustrează modul în care funcționează fluxurile de date și dependențele în cadrul sistemului de date al unei organizații. Modelele de date sunt utile în special pentru proiectarea bazelor de date, deoarece contribuie la asigurarea integrității și consecvenței datelor.

• Integrarea datelor: Canalele de integrare a datelor conectează date din surse disparate într-o vizualizare singulară, centralizată. Procesele comune de integrare a datelor includ operațiile ETL (extragere, transformare, încărcare), sincronizarea datelor și migrarea datelor. Integrarea eficientă creează un mediu de date coeziv care suportă analiza și raportarea cuprinzătoare prin conectarea silozurilor de date disociate.

• Stocarea datelor: Stocarea datelor include baze de date, arhitectura depozitului de date și arhitectura lacului de date. Soluțiile de stocare a datelor suportă atât nevoile de date actuale, cât și pe cele viitoare, cu o mai bună scalabilitate, securitate și fiabilitate. Arhitectura adecvată de stocare îmbunătățește recuperarea și gestionarea datelor, permițând accesul rapid la informațiile corecte atunci când este necesar.

• Securitatea datelor: Măsurile de securitate a datelor sunt măsuri de precauție pe care organizațiile le utilizează pentru a-și proteja datele împotriva accesului neautorizat, încălcărilor și corupției. Măsurile comune de securitate a datelor includ criptarea, controalele de acces și auditurile periodice. Stabilirea securității datelor este esențială pentru menținerea integrității datelor și a conformității cu cerințele de reglementare – protejarea informațiilor sensibile împotriva potențialelor amenințări.

• Guvernanța datelor: guvernanța datelor include politici și proceduri standard pentru gestionarea activelor de date. Ajută la asigurarea calității datelor și impune conformitatea cu legile și reglementările. Un cadru de guvernare a datelor definește rolurile și responsabilitățile, standardele de date și măsurile de responsabilitate, care promovează utilizarea eficientă și etică a datelor în cadrul unei organizații.

Principiile arhitecturii datelor

Principiile arhitecturii datelor stabilesc ghidurile de bază și cele mai bune practici pentru gestionarea eficientă a datelor în cadrul unei organizații. Aceste principii oferă o bază pentru crearea unui mediu de date robust și scalabil, susținând atât nevoile curente, cât și pe cele viitoare ale afacerii.

• Consistență: Arhitectura de date bine structurată asigură uniformizarea și standardizarea datelor în cadrul organizației. Acest lucru implică utilizarea definițiilor și formatelor de date standardizate pentru a facilita integrarea și analiza.

• Scalabilitate: Arhitectura datelor ajută la facilitarea creșterii. Astfel, este pregătită pentru creșterea volumului de date și a surselor de date suplimentare. Luând măsuri pentru a planifica aceste modificări, cum ar fi să vă asigurați că au suficient spațiu pentru fluxuri de date sau software de funcții analitice rapide și flexibile, organizațiile își pot păstra intactă arhitectura datelor.

• Securitate: Măsurile de securitate sunt esențiale pentru a menține arhitectura datelor în siguranță împotriva accesului neautorizat, a atacurilor și a încălcărilor. Utilizând măsuri de securitate comune, cum ar fi cele pe care le puteți avea pe telefon sau pe computer pentru a vă proteja de viruși sau furtul de identitate, organizațiile se pot asigura că datele lor sunt în siguranță și confidențialitatea lor este protejată.

• Flexibilitate: Prin însăși natura sa, arhitectura datelor este adaptabilă – este capabilă să adapteze tehnologiile în schimbare și cerințele de afaceri la un moment dat. În loc să ia mult timp și reajustare pentru a adăuga software nou, cum ar fi capacitățile AI sau chiar un nou sistem de e-mail, arhitectura de date permite organizațiilor să utilizeze instrumente noi rapid și cu bătăi de cap minime.

• Disponibilitate: Arhitectura datelor pune la dispoziție date pentru oricine are nevoie de ele, ori de câte ori au nevoie. În loc să restricționeze accesul la informații importante, precum datele de vânzări și veniturile, organizațiile își pot face datele libere de utilizat pentru oricine din rândurile lor. Acest lucru sporește procesul decizional la timp și eficient.

Care sunt beneficiile arhitecturii datelor?

Atunci când este implementată corect, arhitectura datelor oferă companiilor o varietate de beneficii, inclusiv:

• Gestionarea îmbunătățită a ciclului de viață al datelor: arhitectura modernă a datelor ajută companiile să își gestioneze mai bine datele în timp. Deoarece datele devin rapid învechite, arhitectura fluidă a datelor ajută companiile să migreze datele în zone de stocare mai lente și mai puțin costisitoare. Arhitectura datelor face datele mai accesibile pentru audit, fără a crește nevoia de facilități costisitoare de stocare a datelor.

• Calitate îmbunătățită a datelor: Arhitectura datelor ajută la menținerea standardelor de guvernare și securitate a datelor în întreaga organizație. Prin stocarea datelor în cadrul arhitecturii de date de înaltă calitate, organizațiile găsesc rapid datele de care au nevoie și colectează analize adecvate pentru a informa deciziile de afaceri.

• Redactare redusă a datelor: Datele duplicate apar uneori în zone disparate din cadrul unei companii. Duplicarea datelor crește riscul de inexactitate a datelor și limitează potențialul de integrare a datelor. Arhitectura de date bine structurată le permite organizațiilor să standardizeze stocarea datelor și să reducă duplicatele riscante, îmbunătățind procesele de analiză a datelor.

• Silozuri de date minimizate: Zonele de stocare a datelor disparate creează adesea depozite de date, ceea ce minimizează capacitatea unei organizații de a lucra la cel mai mare potențial. Arhitectura datelor stabilește o integrare flexibilă între domeniile de date, astfel încât diferite părți ale afacerii să își poată vedea reciproc datele și să poată comunica mai eficient. Această integrare oferă companiilor o imagine aprofundată a punctelor de date importante, cum ar fi cheltuielile și veniturile, ceea ce îmbunătățește procesul decizional și menține o singură versiune a adevărului.

Care sunt cele mai comune cadre de arhitectură a datelor?

Cadrele de arhitectură a datelor reprezintă baza infrastructurii IT și sunt esențiale pentru sprijinirea unei strategii de afaceri bazate pe date. Mai multe cadre sunt adoptate pe scară largă pentru a ghida implementarea arhitecturii datelor în cadrul organizațiilor. Cele mai comune tipuri includ:

• Cadrul Zachman: Această abordare structurată a arhitecturii datelor organizează datele și procesele întreprinderii prin furnizarea unei imagini de ansamblu asupra perspectivelor și abstracțiilor. Cadrul acoperă totul, de la informații contextuale de nivel înalt la specificații operaționale detaliate. Facilitează comunicarea între părțile interesate prin oferirea unui limbaj și a unei metodologii comune, permițând o mai bună aliniere între sistemele informatice și obiectivele de afaceri.

• TOGAF (Open Group Architecture Framework): TOGAF este o metodologie de nivel înalt pentru proiectarea, planificarea, implementarea și guvernarea arhitecturii datelor. Se concentrează pe alinierea infrastructurii IT cu obiectivele de afaceri și creează un mediu de date coeziv. Acest lucru ajută organizațiile să își atingă obiectivele strategice prin gestiunea datelor ghidate și structurate.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): Acest cadru oferă ghiduri cuprinzătoare și cele mai bune practici pentru gestionarea datelor. Acesta acționează ca o referință utilă pentru profesioniștii în domeniul datelor, acoperind diverse aspecte ale arhitecturii datelor, inclusiv guvernanța datelor, calitatea datelor și integrarea datelor. Cadrul DAMA-DMBOK subliniază importanța principiilor și practicilor de gestionare a datelor prin obținerea de date consistente și de înaltă calitate în cadrul unei organizații.

Viitorul arhitecturii datelor

Arhitectura datelor sprijină tendințele emergente ale datelor și tehnologia recentă, permițând organizațiilor să pioneze tehnologia modernă și să obțină un avantaj competitiv. Tendințele potențiale pe care arhitectura datelor le poate facilita includ:

• AI și funcții analitice de învățare automată: AI și tehnologia de învățare automată revoluționează infrastructura de date cu funcții analitice predictive puternice, automatizare și prelucrare avansată a datelor. Aceste tehnologii îmbunătățesc arhitectura datelor prin identificarea modelelor, efectuarea de previziuni și automatizarea sarcinilor de rutină. Toate acestea fac sistemele inteligente de gestionare a datelor mai eficiente.

• Edge computing: Edge computing procesează datele mai aproape de utilizator, în loc să se bazeze pe centre de date centralizate. Când este integrată în arhitectura datelor, reduce latența globală și rafinează capacitățile de prelucrare a datelor în timp real. Acest lucru este esențial pentru aplicațiile care necesită analize imediate, precum dispozitivele IoT și software-ul de analiză în timp real.

• Blockchain: Tehnologia Blockchain creează un sistem de registre descentralizat care sporește securitatea și integritatea datelor. Prin furnizarea unei metode transparente de înregistrare a tranzacțiilor, blockchain îmbunătățește semnificativ fiabilitatea și fiabilitatea arhitecturii datelor.

• Soluții de date și funcții analitice: Arhitectura datelor sporește performanța soluțiilor de date și funcții analitice. Împreună cu beneficiile ecosistemelor de date deschise, organizațiile cu o arhitectură de date stabilă sunt mai pregătite să ia decizii de afaceri agile pe piețele în continuă evoluție.

Află cum soluțiile SAP de funcții analitice pentru date schimbă infrastructura de date și susțin inițiativele de afaceri moderne.

Aflați mai multe

Citiți mai mult