Während Unternehmen ihre Daten verwalten, ist eine effektive und gut implementierte Datenarchitektur die Grundlage, die Unternehmen benötigen, um Daten zu nutzen, zu strukturieren und zu speichern, um sicherzustellen, dass sie sicher und geschützt gehandhabt werden, ohne den Geschäftsbetrieb zu unterbrechen.
Darüber hinaus müssen Unternehmen darüber nachdenken, wie sie Daten verwalten und gleichzeitig zahlreiche Vorschriften und Prüfprozesse einhalten können, um das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyber- oder Netzwerkangriffen zu verhindern.
Um ein umfassendes Verständnis der Datenarchitektur zu erlangen, werden in diesem Artikel die verschiedenen Frameworks, Strukturen, Typen, Rollen und Vorteile der Datenarchitektur untersucht. Auf diese Weise kann Ihr Unternehmen besser verstehen, wie es die Vorteile eines effektiven Datenarchitektursystems für eine bessere datengesteuerte Umsetzung nutzen kannCloud-Migrationsstrategie.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Datenarchitektur?
Datenarchitektur beschreibt, wie Daten gesammelt, gespeichert und verwaltet werden. Das Framework fungiert als Blaupause für Daten und deren Fluss durch dasDatenspeichersystem. Es ist von grundlegender Bedeutung für die Datenverarbeitung und die zunehmende Integration von Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.
Eine gut konzipierte Datenarchitektur hilft Unternehmen, wachsende Datenmengen zu bewältigen.Datenseen und Lagerhäuserum sicherzustellen, dass alle Daten verwaltbar und nützlich sind. Diese Art von System ist für Unternehmen vollständig skalierbar und hilft ihnen, wachsende Datenmengen zu berücksichtigen und sich daran anzupassen sowie die Datenqualität mit Anwendungen zu verbessern, die Duplikate oder Daten bereinigen könnenredundante Daten.
Datenarchitektur-Frameworks
Frameworks bieten eine Struktur zum Entwerfen, Entwickeln undPflege von Datensystemenund kann jede dieser beliebten Architekturen umfassen: TOGAF, DAMA-DMBOK 2 und das Zachman Framework.
Trimmen
TOGAF wurde 1995 von The Open Group für den Entwurf, die Planung, die Implementierung und die Steuerung der Unternehmensdatenarchitektur entwickelt. Die Architektur basiert auf der Architecture Development Method (ADM), um sicherzustellen, dass das Architekturmanagement auf die Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt ist, sich an Veränderungen anpassen lässt und ordnungsgemäß implementiert wird.
Die vier Säulen eines TOGAF-Architektursystems sind:
- Geschäftsstruktur, Datenstrategie und Prozess.
- Datenarchitektur bezieht sich auf den Lebenszyklus, wie logische und physische Daten gespeichert und verwaltet werden.
- Die Anwendungsarchitektur stellt dar, wie Anwendungen mit Geschäftsprozessen in Beziehung stehen.
- Technische Architektur beschreibt, wie Hardware, Software und Netzwerkanwendungen unterstützen.
DAMA-DMBOK 2
Die Data Management Association (DAMA) hat sich zum Ziel gesetzt, Organisationen bei der Datenverwaltung gemäß Best Practices und Industriestandards in verschiedenen Bereichen der Datenarchitektur, Governance und Ethik, Speicherung,Dateisicherheitund Integration.
Zachman-Framework für Unternehmensarchitektur
John Zachman hat dieses Framework entwickelt, um Artefakte in sechs Rollen zu organisieren: Planer, Eigentümer, Designer, Bauunternehmer, Subunternehmer, funktionierendes Unternehmen und sechs Schwerpunktbereiche, die die Frage beantworten, wer, warum, was, wann, wer und warum ein Unternehmen ausmacht.
Dieses Framework wurde erstellt, um sicherzustellen, dass ein Datenarchitektursystem die Ziele einer Organisation unterstütztIntegration einer Cloud-Infrastrukturin das Unternehmen.
Datenarchitektur-Managementsysteme
Daten können von verschiedenen Plattformen über Data Lakes, Lakehouses, Warehouses, Marts oder Datenbanken organisiert werden. Zusammen können diese Plattformen Datenarchitekturen erstellen, die Daten über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) verwalten können.
Datenseen
Ein Data Lake speichert Rohdaten, unstrukturierte oder strukturierte Daten in ihrem nativen Format und wird normalerweise zum Speichern von Petabytes an Daten verwendet. Durch mehr Flexibilität bei den gespeicherten Datenarten wie Protokollen, Metadaten, Sensordaten usw.soziale MedienBeiträge usw. können Datenanalysten dabei helfen, erweiterte Analysen durchzuführen, ohne die Daten selbst zu strukturieren.
Ein Data Lake kann auch im Rahmen eines Unternehmens genutzt werdenDatensicherung und -wiederherstellungLösung. Organisationen bevorzugen sie wegen ihrer Skalierbarkeit und niedrigen Kosten.
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Da keine Datenübertragungs- und API-Gebühren anfallen, ist Internxt S3 bis zu 80 % günstiger als Microsoft, Google und Amazon, schützt Ihre Dateien durch fortschrittliche Verschlüsselung und sorgt dafür, dass Ihr Unternehmen DSGVO-konform ist.
Data Warehouses
Ein Data Warehouse ist ein zentralisiertes System verschiedener Datenquellen in einem einzigen Repository. Es extrahiert, transformiert und speichert Daten und stellt sie zur VerfügungBusiness Intelligence (BI)-Toolsfür die Datenanalyse und Berichterstattung, damit Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen können, um ihr Geschäft in verschiedenen Bereichen zu optimieren.
Data Warehouses werden eher für komplexere Analysen als für die Echtzeitverarbeitung verwendet.
Daten-Lakehouse
Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten in einem einzigen Repository. Es kann damit umgehen undSpeichern Sie große Mengen an Rohdatenals Data Lake und unterstützt die gleichen Abfragen und Analysen wie ein Data Warehouse.
Ein Data Lakehouse bietet Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz für Unternehmen, die detaillierte Erkenntnisse aus fortschrittlichen KI- oder maschinellen Lernanalysen gewinnen möchten.
Datenmarsch
Ein Data Mart ist eine kleinere, fokussiertere Version eines Data Warehouse, die von Abteilungen, Teams oder einer ausgewählten Gruppe von Mitarbeitern verwendet wird, um auf eine kleinere Teilmenge von Daten zuzugreifen und gezieltere Einblicke in relevante Daten zu erhalten. Data Marts sind im Allgemeinen schneller und einfacher zugänglich als andere Datenarchitektur-Managementsysteme.
Datenbanken
Eine Datenbank ist ein grundlegendes Repository zum Speichern, Verwalten und Sichern von Daten, abhängig vom verwendeten Datenbanktyp. Zwei Beispiele hierfür sind:
- Relationale Datenbanken (SQL-Datenbanken): Organisieren Sie Daten in vordefinierten Tabellen mit Zeilen und Spalten, sodass sie strukturiert und einfach mit SQL abzufragen sind.
- Nichtrelationale Datenbanken (NoSQL-Datenbanken): Verwenden Sie flexible Datenstrukturen wie Schlüssel-Wert-Paare, Dokumente oder Diagramme, sodass sie für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten geeignet sind.
Arten von Datenarchitekturen
Datenmanagementsysteme helfen beim Aufbau von Datenarchitekturen, die sich immer größerer Beliebtheit erfreuen. Unternehmen nutzen Data Fabrics und Meshes, um sich stärker auf Daten als wertvollen Vermögenswert für den Geschäftsbetrieb zu konzentrieren.
Datenstrukturen
Eine Data Fabric nutzt aktive Metadaten, um Daten im gesamten Unternehmen zu verwalten und zu verbinden. Es nutzt Tools innerhalb des Systems, um Muster zu finden und zu identifizieren und die Datenverarbeitung zu automatisieren.
Eine Datenstruktur würde es Verbrauchern ermöglichen, die benötigten Daten automatisch zu finden und zu empfangen. Unternehmen übernehmen dies zunehmendneue Technologiezur Verbesserung der Kundenprofilierung, Betrugserkennung und vorbeugenden Wartung.
Data Fabrics können potenziell die Zeit für Integrationsdesign und Bereitstellung um 30 % und die Wartung um 70 % reduzieren.
Datennetze
Ein Datennetz ist eine dezentrale Möglichkeit, Daten zu organisieren, sodass Teams und Unternehmen diese selbst verwalten und verwalten können, indem sie APIs erstellen, um Daten auf breitere Weise mit anderen in der Organisation zu teilen und über verschiedene Teams hinweg darauf zuzugreifen.
Traditionelle Speichersysteme, wie Data Lakes oder Warehouses, können weiterhin innerhalb eines Datennetzes zum Speichern von Daten verwendet werden, und ein Datennetz kann auch mit einer Datenstruktur zusammenarbeiten, um die Daten effektiver zu automatisieren und zu verwalten.
Vorteile von Datenarchitektursystemen
Wie es bei vielen der Fall istCloud-SpeicherlösungenDie richtige Datenarchitektur kann Redundanz reduzieren und die Datenqualität, Integration und Datenlebenszyklusverwaltung verbessern. Obwohl die Verlagerung Ihres Unternehmens in die Cloud kostspielig und zeitaufwändig sein kann, ist sie eine der besten Investitionen, die Sie tätigen können, um die Zukunft des Cloud-Datenmanagements zu planen.
Nach der Implementierung kann ein Datenarchitektursystem mit Ihrem Unternehmen wachsen und für jeden zugänglich sein.
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