Prehľad dátovej architektúry

Dátová architektúra je mostom medzi nespracovanými údajmi a obchodnými potrebami. Ak náhodne nalepíte do plechoviek fazule a vrecúšok suchých prísad bez nastaveného organizačného systému, bude neuveriteľne ťažké nájsť to, čo potrebujete na večeru. To isté platí pre organizácie založené na dátach – dezorganizované, duplicitné a odpojené údaje im bránia včas splniť svoje jedinečné obchodné požiadavky.

Ako funguje dátová architektúra?

Dátová architektúra funguje tak, že vytvára štandardné dátové prostredie pre harmonizované operácie v celej organizácii. Má mnohostranný prístup k uľahčeniu efektívnej správy údajov a v priebehu času sa vyvíja. Spoločné metódy zahŕňajú:

• Využitie modelov údajov: Modely údajov predstavujú štruktúru a vzťahy údajov.

• Použitie úložných riešení: Ukladacie riešenia sú ďalším spôsobom, ako udržiavať údaje organizované a prístupné.

• Presadzovanie bezpečnostných opatrení: Bezpečnostné opatrenia chránia údaje pred porušením, útokom alebo korupciou.

• Aktivácia správy údajov: postupy správy údajov poskytujú údaje v súlade so zákonmi a nariadeniami.

Tieto prvky spoločne uľahčujú efektívnu správu údajov, podporujú strategické rozhodovanie a prevádzkovú efektívnosť.

Robustná architektúra údajov by mala byť dostatočne flexibilná, aby vyhovovala špecifickým potrebám podniku. Keďže nové zdroje dát zaplavujú trh prostredníctvom rozvíjajúcich sa technológií, ako sú funkcie umelej inteligencie a internetu vecí (IoT), dátová architektúra robí dáta užitočnými, organizovateľnými a načítateľnými.

Pri správnej implementácii pomáha dátová architektúra firmám:

• Obmedzenie prepúšťania pri uchovávaní údajov

• Zlepšenie kvality údajov

• Zvyšovanie možností čistenia a harmonizácie údajov

• Vytváranie príležitostí na integráciu

• Znižovanie dátových zásobníkov

Typy dátovej architektúry a podkladových komponentov

Dátová architektúra ponúka pohľad na vysokú úroveň interakcie rôznych systémov správy údajov. Menšie úložiská na ukladanie údajov vrátane architektúry dátového jazera, architektúry dátového skladu a ďalších dátových modelov podporujú analytické možnosti rôznych druhov dátovej architektúry vrátane dátových tkanín a architektúry údajových sietí.

Typy modelov údajov

Existujú tri rôzne typy modelov údajov:

1. Koncepčné modely údajov

Konceptuálne dátové modely, niekedy nazývané doménové modely, poskytujú podnikom veľký obraz o tom, čo ich dátové systémy obsahujú, ako sú organizované a aké typy pravidiel údajov sú zavedené.

1. Logické modely údajov

Logické modely údajov sú menej abstraktné ako konceptuálne modely údajov. Poskytujú podrobný pohľad na údajové prvky, na ich vzájomnú interakciu a na to, ako súvisia s rôznymi aspektmi podnikania.

1. Fyzické dátové modely

Fyzické modely údajov sú najpodrobnejšími typmi modelov údajov. Načrtávajú špecifiká implementácie databáz vrátane indexov, tabuliek a špecifikácií ukladania a výkonu. Poskytujú podrobný prehľad o tom, ako organizácie zabezpečujú, uchovávajú a pristupujú k údajom.

Architektúra dát verzus modelovanie dát

Najväčší rozdiel medzi dátovou architektúrou a modelovaním dát je škála. Modelovanie údajov je súčasťou dátovej architektúry – je to reprezentácia dátových objektov a ich vzťahov. Zatiaľ čo dátová architektúra poskytuje strategický rámec, modelovanie dát ponúka taktické nástroje na implementáciu tohto rámca.

Typy dátovej architektúry

1. Architektúra dátového jazera

Architektúra dátového jazera alebo jednoducho dátové jazero ukladá štruktúrované, pološtruktúrované a neštruktúrované údaje v ľubovoľnom rozsahu, čo je obzvlášť užitočné pre dátových vedcov a inžinierov. Architektúra Data Lake umožňuje organizáciám bezpečne zhromažďovať údaje vo svojom natívnom formáte rýchlosťou vrátane cloudových a lokálnych údajov. Používa sa na podporu vznikajúcich aplikácií strojového učenia, schopností umelej inteligencie, dôkazov o konceptoch a operácií zálohovania a obnovenia dát.

1. Architektúra dátového skladu

Architektúra dátového skladu, nazývaná aj dátový sklad, je veľké úložisko, ktoré zhromažďuje údaje z celého podniku. Architektúra dátového skladu uchováva tieto nesúrodé údaje v jednotnom centralizovanom umiestnení. Primárne sa používa na pomoc pri usmerňovaní rozhodnutí týkajúcich sa správy údajov a podpore podnikových procesov.

1. Architektúra dátového trhu

Data mart architektúra, alebo data marts, je menšia, cielenejšia verzia architektúry dátového skladu. Obsahuje menšie podmnožiny dát, ktoré sú zvyčajne dôležité pre jednotlivé tímy, používateľov alebo skupiny v rámci organizácie, ako je napríklad obchodné oddelenie. Špecializované údaje v týchto martoch umožňujú vybraným tímom alebo používateľom extrahovať cielené analýzy rýchlejšie ako dátový sklad. Je oveľa podrobnejšia ako architektúra dátového jazera a architektúra dátového skladu.

1. Architektúra dátovej tkaniny

Dátová tkanina je kombinácia vyhradených softvérových riešení a dátovej architektúry, ktoré spájajú, spravujú, centralizujú a riadia dáta naprieč rôznymi systémami a aplikáciami. Dátová štruktúra pomáha organizáciám zhromažďovať informácie o svojich údajoch a aplikuje ich na zníženie zásobníkov a zlepšenie opatrení na údržbu údajov. Architektúra dátovej štruktúry používa údaje z rôznych zdrojov vrátane architektúry dátového jazera, architektúry dátového skladu a iných aplikácií na poskytnutie podrobného prehľadu o tom, ako organizácia používa údaje. Dátová štruktúra je obzvlášť užitočná, pretože umožňuje organizáciám pristupovať k svojim dátam bez ohľadu na to, kde sa nachádzajú bez toho, aby ich museli neustále extrahovať a znovu vytvárať – a to všetko pri zachovaní obchodného kontextu a logiky neporušenej. Na rozdiel od systémov na ukladanie dát, dátová tkanina zjednodušuje všetky dáta v komplexnej dátovej architektúre, vďaka čomu je užitočná pre analýzy, strojové učenie a aplikácie umelej inteligencie zabezpečením, čistením, obohacovaním a zjednocovaním.

1. Architektúra údajového pletiva

Architektúra dátovej siete alebo dátová sieť organizuje dáta podľa domény v decentralizovanom umiestnení. Kategorizácia údajov podľa domény, ako je marketing, predaj alebo HR, umožňuje vlastníkom dát v rámci podniku prijímať vlastné rozhodnutia založené na dátach a získavať prehľad o svojich obchodných rozhodnutiach. Architektúra siete údajov zhromažďuje údaje z iných decentralizovaných zdrojov vrátane architektúry dátového jazera a architektúry dátového skladu a vnáša ich do dátovej tkaniny, aby poskytovala podrobné prehľady údajov a podporovala agilitu podniku.

Komponenty dátovej architektúry

Rovnako ako kuchynská organizácia, dátová architektúra má niekoľko rôznych komponentov. Organizácia nie je len o fyzických binoch – sú to tiež myšlienkové procesy a mentálna oddanosť potrebná na to, aby sa veci udržali v poriadku. Každý aspekt dátovej architektúry zohráva významnú úlohu a prispieva k jedinečným výhodám, ktoré udržujú architektúru bez problémov. Kľúčové komponenty dátovej architektúry zahŕňajú:

• Dátové modely: Dátové modely sú vysoko podrobné, abstraktné reprezentácie údajových objektov a ich interakcie. Poskytujú rozloženie organizácie a štruktúry údajov a zobrazujú, ako fungujú toky údajov a závislosti v dátovom systéme organizácie. Modely údajov sú obzvlášť užitočné pri navrhovaní databáz, pretože pomáhajú zabezpečiť integritu a konzistentnosť údajov.

• Integrácia údajov: Kanály integrácie údajov spájajú údaje z rôznych zdrojov v jednotnom centralizovanom zobrazení. Bežné procesy integrácie údajov zahŕňajú operácie ETL (extrakcia, transformácia, načítanie), synchronizáciu údajov a migráciu údajov. Efektívna integrácia vytvára súdržné dátové prostredie, ktoré podporuje komplexnú analýzu a vykazovanie pripojením inak nespojených dátových zásobníkov.

• Ukladanie údajov: Ukladací priestor údajov zahŕňa databázy, architektúru dátového skladu a architektúru Data Lake. Riešenia na ukladanie dát podporujú súčasné aj budúce potreby dát s lepšou škálovateľnosťou, bezpečnosťou a spoľahlivosťou. Správna architektúra ukladacieho priestoru zlepšuje vyhľadávanie a správu údajov, čo v prípade potreby umožňuje rýchly prístup k správnym informáciám.

• Zabezpečenie údajov: Opatrenia na zabezpečenie údajov sú preventívne opatrenia, ktoré organizácie používajú na ochranu svojich údajov pred neoprávneným prístupom, porušeniami a poškodením. Spoločné opatrenia na zabezpečenie údajov zahŕňajú šifrovanie, kontroly prístupu a pravidelné audity. Zabezpečenie bezpečnosti údajov je rozhodujúce pre zachovanie integrity údajov a súladu s regulačnými požiadavkami – ochranu citlivých informácií pred potenciálnymi hrozbami.

• Správa údajov: Správa údajov zahŕňa štandardné politiky a postupy na správu aktív údajov. Pomáha zabezpečiť kvalitu údajov a presadzuje súlad so zákonmi a nariadeniami. Rámec riadenia údajov definuje roly a zodpovednosti, štandardy pre údaje a opatrenia týkajúce sa zodpovednosti, ktoré podporujú efektívne a etické používanie údajov v rámci organizácie.

Zásady dátovej architektúry

Princípy architektúry údajov vytvárajú základné pokyny a osvedčené postupy na efektívnu správu údajov v celej organizácii. Tieto princípy poskytujú základ pre vytvorenie robustného a škálovateľného dátového prostredia, ktoré podporuje súčasné aj budúce obchodné potreby.

• Konzistencia: Dobre štruktúrovaná dátová architektúra zaisťuje, že dáta sú jednotné a štandardizované v celej organizácii. To zahŕňa použitie štandardizovaných definícií a formátov dát na uľahčenie integrácie a analýzy.

• Škálovateľnosť: Dátová architektúra pomáha uľahčovať rast. Ako taká je pripravená na zvýšený objem dát a ďalšie zdroje dát. Prijatím krokov na plánovanie týchto zmien, ako napríklad uistením sa, že majú dostatok priestoru na prílev údajov alebo rýchly a flexibilný analytický softvér, môžu organizácie udržať svoju dátovú architektúru neporušenú.

• Bezpečnosť: Bezpečnostné opatrenia sú kľúčové na zaistenie bezpečnosti architektúry údajov pred neoprávneným prístupom, útokmi a porušeniami. Používaním bežných bezpečnostných opatrení, ako sú tie, ktoré môžete mať v telefóne alebo počítači na ochranu pred vírusmi alebo krádežou identity, môžu organizácie zaistiť bezpečnosť ich údajov a ochranu ich súkromia.

• Flexibilita: Vďaka svojej povahe je dátová architektúra prispôsobiteľná – je schopná prispôsobiť meniace sa technológie a obchodné požiadavky v momente, keď si to všimnete. Namiesto toho, aby ste venovali veľa času a prepracovávali nový softvér, ako sú funkcie umelej inteligencie alebo dokonca nový e-mailový systém, dátová architektúra umožňuje organizáciám používať nové nástroje rýchlo a s minimálnymi bolesťami hlavy.

• Dostupnosť: Dátová architektúra sprístupňuje údaje každému, kto ich potrebuje, kedykoľvek ich potrebuje. Namiesto obmedzenia prístupu k dôležitým informáciám, ako sú údaje o predaji a príjmy, môžu organizácie slobodne využívať svoje údaje pre kohokoľvek vo svojich radoch. To zlepšuje včasné a účinné rozhodovanie.

Aké sú výhody dátovej architektúry?

Pri správnej implementácii poskytuje dátová architektúra podnikom rôzne výhody vrátane:

• Rozšírená správa životného cyklu údajov: Moderná architektúra údajov pomáha podnikom lepšie spravovať údaje v priebehu času. Keďže dáta sa rýchlo stávajú zastaranými, fluidná dátová architektúra pomáha spoločnostiam migrovať dáta do pomalších, lacnejších úložných priestorov. Dátová architektúra umožňuje lepší prístup k údajom na auditovanie bez toho, aby sa zvýšila potreba drahých zariadení na ukladanie údajov.

• Zlepšená kvalita údajov: Architektúra údajov pomáha dodržiavať štandardy dozoru nad údajmi a zabezpečenia v celej organizácii. Uložením údajov v rámci vysokokvalitnej dátovej architektúry organizácie rýchlo nájdu potrebné údaje a zhromaždia správne prehľady na informovanie obchodných rozhodnutí.

• Znížená redundancia údajov: Duplicitné údaje sa niekedy objavujú v rôznych oblastiach v rámci podniku. Duplikácia údajov zvyšuje riziko nepresnosti údajov a obmedzuje potenciál integrácie údajov. Dobre štruktúrovaná dátová architektúra umožňuje organizáciám štandardizovať ukladanie dát a znižovať rizikové duplicity, čím sa zlepšujú procesy analýzy dát.

• Minimalizované dátové zásobníky: Disparátne zóny na ukladanie údajov často vytvárajú dátové zásobníky, ktoré minimalizujú schopnosť organizácie pracovať s najväčším potenciálom. Architektúra údajov vytvára flexibilnú integráciu naprieč dátovými doménami, aby rôzne časti podniku mohli navzájom vidieť údaje a efektívnejšie komunikovať. Táto integrácia dáva podnikom dôkladný pohľad na dôležité údajové body, ako sú výdavky a príjmy, čo zlepšuje rozhodovanie a udržiava jedinú verziu pravdy.

Aké sú najbežnejšie rámce dátovej architektúry?

Rámce dátovej architektúry sú základom IT infraštruktúry a sú rozhodujúce pre podporu podnikovej stratégie založenej na údajoch. Na usmerňovanie implementácie dátovej architektúry v rámci organizácií je široko prijatých niekoľko rámcov. Medzi najbežnejšie typy patria:

• Zachman Framework: Tento štruktúrovaný prístup k dátovej architektúre organizuje podnikové dáta a procesy poskytovaním prehľadu perspektív a abstrakcií. Rámec pokrýva všetko od kontextových informácií na vysokej úrovni až po podrobné prevádzkové špecifiká. Uľahčuje komunikáciu medzi zainteresovanými stranami tým, že ponúka spoločný jazyk a metodológiu, čo umožňuje lepšie zosúladenie systémov IT s obchodnými cieľmi.

• TOGAF (Open Group Architecture Framework): TOGAF je metodika vysokej úrovne pre návrh, plánovanie, implementáciu a riadenie dátovej architektúry. Zameriava sa na zladenie IT infraštruktúry s obchodnými cieľmi a vytvára súdržné dátové prostredie. To pomáha organizáciám dosiahnuť ich strategické ciele prostredníctvom riadenej a štruktúrovanej správy údajov.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): Tento rámec ponúka komplexné pokyny a osvedčené postupy pre správu údajov. Pôsobí ako užitočný odkaz pre odborníkov na údaje tým, že pokrýva rôzne aspekty architektúry údajov vrátane správy údajov, kvality údajov a integrácie údajov. Rámec DAMA-DMBOK zdôrazňuje dôležitosť princípov a postupov správy dát dosiahnutím konzistentných a kvalitných dát v celej organizácii.

Budúcnosť dátovej architektúry

Dátová architektúra podporuje rozvíjajúce sa trendy v oblasti údajov a najnovšie technológie, čo organizáciám umožňuje priekopniť moderné technológie a získať konkurenčnú výhodu. Potenciálne trendy, ktoré môže uľahčiť dátová architektúra, zahŕňajú:

• Analýza umelej inteligencie a strojového učenia: Technológia umelej inteligencie a strojového učenia prinášajú revolúciu v dátovej infraštruktúre pomocou výkonnej prediktívnej analýzy, automatizácie a rozšíreného spracovania dát. Tieto technológie zlepšujú dátovú architektúru identifikovaním vzorov, tvorbou prognóz a automatizáciou rutinných úloh. To všetko zvyšuje účinnosť inteligentných systémov správy údajov.

• Edge computing: Edge computing spracováva dáta bližšie k užívateľovi namiesto spoliehania sa na centralizované dátové centrá. Pri integrácii do architektúry údajov znižuje celkovú latenciu a vylepšuje funkcie spracovania údajov v reálnom čase. To je rozhodujúce pre aplikácie, ktoré vyžadujú okamžité prehľady, ako sú zariadenia IoT a analytický softvér v reálnom čase.

• Blockchain: Technológia Blockchain vytvára decentralizovaný systém účtovnej knihy, ktorý zvyšuje bezpečnosť a integritu dát. Poskytnutím transparentnej metódy zaznamenávania transakcií blockchain výrazne zlepšuje dôveryhodnosť a spoľahlivosť dátovej architektúry.

• Dátové a analytické riešenia: Dátová architektúra zvyšuje výkon dátových a analytických riešení. Spolu s výhodami otvorených dátových ekosystémov sú organizácie so stabilnou dátovou architektúrou pripravenejšie prijímať agilné obchodné rozhodnutia v rámci neustále sa rozvíjajúcich trhov.

Pozrite sa, ako riešenia SAP na analýzu údajov menia dátovú infraštruktúru a podporujú moderné obchodné iniciatívy.

Zistiť viac

Čítať viac