معماری داده ساختار فرآیندهای مدیریت داده یک شرکت است. ایجاد ابزارها و سیستم های داده قوی و کاربرپسند می تواند به یک کسب و کار کمک کند تا تعهدات خود را انجام دهد، به اهداف خود برسد و موفقیت مالی کسب کند. اگر بهعنوان یک معمار داده یا یک حرفه مرتبط دنبال میکنید، کسب اطلاعات بیشتر در مورد این موضوع ممکن است مفید باشد.
در این مقاله از ایوسی، به سؤال «معماری داده چیست؟» پاسخ داده و عناصر، کاربردها و اصول آن را بررسی کرده و انواع مختلف این فریم ورک را بررسی می کنیم.
معماری داده چیست؟
معماری داده به دارایی های داده و سیستم های مدیریت یک کسب و کار یا سیاست ها و پروتکل های مربوط به مدیریت داده ها اشاره دارد. این مسئولیت معماران داده، دانشمندان داده، مدیران ارشد و متخصصان مرتبط است که اطمینان حاصل کنند که معماری، عملکردها و فناوریها مفید و به روز هستند. کسبوکارها برای برآورده کردن نیازهای کسبوکار، افزایش درآمد و ادامه فعالیت، بیتهایی از اطلاعات دیجیتال و ابزارهای داده را جمعآوری، ذخیره، سازماندهی و دستکاری میکنند. آنها استراتژی های داده خود را با اهداف سازمانی هماهنگ می کنند تا بهترین نتایج را به دست آورند.
مطالب مرتبط: راهنمای معماری اطلاعات
برای معماری داده کاربرد دارد
رهبران تجاری و معماران معماری داده را برای موارد زیر طراحی می کنند:
-
اتوماسیون: این تبدیل کارهای دستی و تکراری به عملکردهای دیجیتال خودکار است.
-
اینترنت اشیا: این مفهوم شبکه گسترده ای از ارتباطات بین مردم و فناوری است.
-
هوش مصنوعی: این شبیه سازی تصمیمات انسان توسط ماشین ها و سیستم های کامپیوتری است.
-
یادگیری ماشینی: این ظرفیتی است که ماشین ها می توانند از آنها یاد بگیرند و الگوهای موجود در داده ها را برای تصمیم گیری شناسایی کنند.
-
بلاک چین: این یک سیستم امن برای ثبت اطلاعات و تراکنش ها است.
-
خطوط لوله داده ها: این ها داده های خام را از منابع مختلف جمع آوری می کنند و آنها را برای تجزیه و تحلیل به یک مقصد خاص ارسال می کنند.
-
ذخیره سازی ابری: این ذخیره سازی داده ها در اینترنت است که از هر کجا و در هر زمان قابل دسترسی است.
-
رایانش ابری: ارائه خدمات از طریق اینترنت، مانند پایگاه های داده و نرم افزارها.
-
جریان داده: این ظرفیت پردازش داده ها در زمان واقعی است.
-
کوبرنتیس (Kubernetes): این یک ظرف منبع باز است که وب سرورهای الاستیک را برای برنامه ها فعال می کند.
-
تجزیه و تحلیل بلادرنگ: این فرآیند به کارگیری منطق روی داده ها برای تصمیم گیری سریعتر است.
مطالب مرتبط: معماری ابر: تعریف، مزایا، انواع و نکات
اصول معماری داده
اگر شرکت ها آن را به روش صحیح مدیریت کنند، داده ها می توانند برای کارمندان بسیاری از بخش ها بسیار مفید باشند. در اینجا برخی از اصول اصلی معماری داده آورده شده است:
-
همکاری: مهم است که همه ذینفعان در یک شرکت، از اعضای تیم پایه گرفته تا مدیران سطح C، بتوانند به سیستمهای معماری داده دسترسی داشته باشند و از آن بهره ببرند. این امر همکاری عالی را تقویت می کند و کارکنان را قادر می سازد وظایف شغلی خود را مطابق با استانداردهای بالا انجام دهند.
-
امنیت: اجرای پروتکلهای امنیتی و حریم خصوصی مناسب هنگام مدیریت دادهها برای محافظت از ثبات یک کسب و کار و اعضای آن ضروری است. معماران داده در نصب رمزگذاری داده ها، رمزگذاری و سایر سیستم های حفاظتی و جلوگیری از بدافزار و هک متخصص هستند.
-
دسترسی: در حالی که معماران داده دارای پیشینه تحصیلی و آموزشی برای درک سیستم های داده پیچیده هستند، اگر مطمئن شوند معماری کاربرپسند و در دسترس کاربران مختلف است، سودمند است. این به مدیران اجازه می دهد تا وظایف را به طور مؤثر واگذار کنند و اطمینان حاصل شود که همه اعضای تیم می توانند از ابزارها به طور مؤثر استفاده کنند.
-
ارتباطات: هنگامی که یک کسب و کار در مورد رویه ها و پروتکل های داده خاص تصمیم می گیرد، ایده خوبی است که این موارد را با هر کسی که درگیر است، در میان بگذارد. ایجاد ساختارها و رویههای منسجم و استفاده از اصطلاحات رایج میتواند مزایای زیادی از جمله بهبود گردش کار، رسیدن سریع به اهداف و کاهش خطاها داشته باشد.
-
سازماندهی: تا حد امکان، معماران داده می توانند داده ها و سیستم ها را به روشی منطقی و شهودی سازماندهی کنند تا کاربران بتوانند ویژگی های مختلف را درک و درک کنند. این ممکن است شامل توسعه و تنظیم کاتالوگ محصولات، ایجاد ابعاد تقویم و ایجاد ابعاد کلیدی باشد.
-
چابکی: سیستم های داده خوب، بر اساس تجربه و پیشرفت و توسط معماران و مدیران داده، قابل انطباق و تحت فرآیند بهبود و بهینه سازی مستمر هستند. این پیشرفتها ممکن است حرکت دادهها و هزینهها را کاهش دهند، اطمینان حاصل کنند که دادهها جاری و مرتبط هستند و چابکی را کامل میکنند.
انواع چارچوب های معماری داده
چارچوبها و مدلهای معماری دادههای مختلف اهداف و نیازهای متفاوتی را برآورده میکنند و کسبوکارها میتوانند یک یا چند گزینه را انتخاب کنند که با اهداف آن مطابقت دارد. در اینجا چند نوع از این چارچوب ها وجود دارد:
DMBOK 2
DMBOK 2، ویرایش دوم مجموعه دانش مدیریت داده، توسط DAMA International، یک جامعه مدیریت داده جهانی ارائه شده است. کسانی که در این گروه هستند خود را وقف پیشبرد شیوه های مدیریت اطلاعات و داده ها، ایجاد استانداردها و مقررات بالا و ارائه فرصت های صدور گواهینامه در این زمینه می کنند. کتاب DMBOK 2 شامل بیش از ۲۰۰۰ اصطلاح واژگان مدیریت داده است که به ویژه برای معماران داده، متخصصان فناوری اطلاعات و مدیران تجاری مفید است. همچنین موضوعات زیر را پوشش می دهد:
-
اقتصاد و حسابداری
-
مدیریت دانش
-
معماری
-
مدل سازی داده ها
چارچوب Zachman
چارچوب Zachman ساختاری برای معماری سازمانی است و بر شناسایی، تعریف، نمایش، مشخصات، پیکربندی و نمونه سازی تمرکز دارد. ارائه شده توسط Zachman International و توسعه یافته توسط John A. Zachman، یک ساختار منطقی برای طبقه بندی و سازماندهی سیستم های دستی و خودکار است. سازندگان آن آن را از رشته های قدیمی معماری، ساخت و ساز، مهندسی و ساخت و فرآیندهای طراحی محصولات فیزیکی پیچیده گرفته اند.
FEAF
FEAF یا چارچوب معماری سازمانی فدرال، برای فرآیندها و اطلاعات سازمان های فدرال و دولتی است. رهنمودهایی را برای سیاست های دولت ارائه می کند و از ارائه خدمات فناوری اطلاعات پشتیبانی می کند. اجزای آن عبارتند از:
-
معماری کسب و کار
-
معماری داده ها
-
معماری اپلیکیشن
-
معماری فناوری
DoDAF
دیدگاهها و مدلهای داده و اطلاعات از نیازهای اطلاعات عملیاتی و تجاری وزارت دفاع ایالات متحده پشتیبانی میکنند. سه سطح مختلف انتزاع برای این چارچوب وجود دارد. آن ها هستند:
-
مدل داده مفهومی: این مفاهیم داده های سطح بالا و روابط آنهاست.
-
مدل داده منطقی: این ثبت الزامات داده و مقررات ساختاری فرآیند کسب و کار است.
-
مدل دادههای فیزیکی: این پیادهسازی فیزیکی مدلهای داده، مانند فرمتهای پیام و ساختار فایلها است.
TOGAF
این یک روش معماری سازمانی برای بهبود بهره وری و عملکرد کسب و کار است. ساختار مدولار آن از قابلیت استفاده، پذیرش تدریجی استاندارد TOGAF و کاربرد عملی این رویکرد پشتیبانی می کند. همچنین یک چارچوب محتوا برای اطمینان از سازگاری و راهنمایی برای ایجاد سلسله مراتبی از حاکمیت معماری ارائه می کند.
DCAM
DCAM یا مدل ارزیابی قابلیت مدیریت داده، توسط شورای EDM، مدیریت داده های سازمانی توسعه یافته است. این انجمن جهانی به دنبال حمایت از توسعه استانداردهای داده، بهترین شیوه ها و برنامه های آموزشی و صدور گواهینامه است. DCAM تضمین می کند که داده ها می توانند از تحول دیجیتال، طراحی فرآیند کسب و کار، اخلاق داده ها و تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی کنند.