Die Datenarchitektur ist ein Rahmen für die Datenverwaltung, der standardisiert, wie Unternehmen Daten erfassen, speichern, umwandeln, verteilen und nutzen. Sie bringt Ordnung in das Chaos von Big Data und sorgt dafür, dass die Daten im gesamten Unternehmen reibungslos fließen. Einfacher ausgedrückt: Sie macht Daten nützlich und nutzbar und gibt Datenanalysten und Führungskräften Echtzeit-Geschäftsinformationen an die Hand, auf die sie sich verlassen können, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Datenarchitektur bildet die Grundlage für die Datenmodellierung und die Informationsarchitektur. Die heutigen Datenarchitekturen nutzen die Möglichkeiten der Cloud, um die Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit zu bieten, die moderne Unternehmen benötigen.
Ziele der Datenarchitektur
Das Hauptziel der Datenarchitektur besteht darin, die Geschäftsanforderungen mit den System- und Datenanforderungen in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass die Daten im gesamten Unternehmen in geordneter Weise fließen. Stellen Sie sich die Datenarchitektur wie den Bauplan eines Gebäudes vor, der zeigt, wie die wichtigsten Systeme (Dach, Bodenbelag, Fundament, Wände, HLK, Elektrik, Sanitäranlagen) miteinander verbunden sind und zusammenwirken. Die Datenarchitektur erstellt den Datenplan für das Unternehmen und gibt Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren, Datenanalysten, IT- und Geschäftsbereichsleitern den Plan an die Hand, den sie benötigen, um auf organisierte Weise mit Daten zu interagieren. Data Governance überwacht die Datenarchitektur und stellt sicher, dass der Plan befolgt wird und alle Änderungen mit dem allgemeinen Datenrahmen übereinstimmen.
Datenstrategie vs. Datenarchitektur
Eine Datenstrategie stellt die Frage: Wie können wir Daten nutzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen? Sie ist das Kernstück einer soliden Unternehmensstrategie und einer der wichtigsten Bestandteile dieser Strategie. Die Datenstrategie stellt die großen Fragen: Welche Daten brauchen wir, um unsere Ziele zu erreichen? Was werden wir mit diesen Daten tun? Warum sind bestimmte Daten wichtig, um Ergebnisse zu erzielen? Letztlich dient jede Frage der Beantwortung der Frage, wie die Daten die Geschäftsziele unterstützen werden. Die Datenstrategie beantwortet die Fragen nach dem "Was" und "Warum".
Die Datenarchitektur beantwortet die Fragen nach dem "Wie", "Wann" und "Wo", um die Datenstrategie zu erleichtern. Stellen Sie sich die Datenstrategie wie die Entscheidung vor, ein Haus mit drei Bädern und vier Schlafzimmern auf einer Fläche von 3.500 Quadratmetern zu bauen, mit einem Pool im Garten, damit Sie an den Wochenenden Gäste empfangen können. Sie sagt Ihnen das Was und Warum. Die Datenarchitektur sagt Ihnen dann, wie, wann und wo es gebaut werden soll - und wie alle Teile zusammenarbeiten müssen, damit es richtig funktioniert.
Die sich verändernde Rolle des Datenarchitekten
Datenarchitekten sind für den Entwurf und die Erstellung von Datenstrukturen zuständig, die Datenarchitekturen bilden. Mit der zunehmenden Komplexität der Cloud hat sich die Rolle des Datenarchitekten weiterentwickelt und die Art und Anzahl dieser Fachleute, die für die Verwaltung komplexer Frameworks benötigt werden, ist gestiegen. Die meisten Unternehmen stellen nun spezialisierte Datenarchitekten ein, die alle den Zweck haben, die Daten auf die Geschäftsziele abzustimmen.
Die vier Arten von Datenarchitekten
Heute gibt es vier primäre Architektenrollen, die auf verschiedene Aspekte der in Unternehmen verwendeten Daten spezialisiert sind:
- Datenarchitekten. Diese Fachleute sind in der Regel auf höherer Ebene für die Gesamtarchitektur des Unternehmens verantwortlich und helfen oft dabei, die Dateninfrastruktur von Grund auf aufzubauen oder sie an die Cloud anzupassen. Zu ihren Aufgaben gehören häufig die Definition der Art und Weise, wie Datensätze erfasst, gespeichert und verarbeitet werden, sowie die Festlegung der Steuerung des Datenflusses, des Datenzugriffs und der Datenbestandskontrolle, der Datenspeicherstrategien, der Datenmodellierung und der Datenintegration. Sie verfügen auch über Fachwissen im Bereich Data Governance. Datenarchitekten befassen sich mit der Definition von Datenrichtlinien und -verfahren und verfügen in der Regel über umfassende Erfahrungen mit Data Warehousing und Datenprogrammierung sowie über ein solides Verständnis der Funktionsweise der Datenanalyse. Sie konzentrieren sich darauf, sicherzustellen, dass die Datenarchitektur mit dem Geschäftsmodell, den Geschäftsprozessen und den Geschäftsanforderungen übereinstimmt, um erfolgreich zu sein.
- Unternehmensinformationsarchitekten. Diese Fachleute konzentrieren sich auf die Erstellung von Unternehmensdatenrichtlinien und Informationsstrategien, die die Annahme des Datenrahmens unterstützen, z. B. Dateneigentum, Prüfungsanforderungen und Service-Level-Vereinbarungen. Sie verfügen über Fachwissen in Bezug auf Vorschriften und Compliance, z. B. Datenschutzgesetze, und helfen bei der Entwicklung von Prozessen für Datenqualität, Datensicherheit, Datenstandards und Data Governance.
- Architekten für maschinelles Lernen. Machine Learning-Architekten sind Teil von MLOps und befassen sich mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im Hinblick auf deren Einsatz im Unternehmen und dessen Anwendungen. Diese Fachleute befassen sich mit der Modellierung des maschinellen Lernens, der Dateneingabe und -integration sowie der Automatisierung. Ihre Aufgabe ist es, Strategien für KI-Modelle festzulegen, skalierbare Umgebungen für Datenpipelines zu schaffen, mit anderen Teams zusammenzuarbeiten, um die ML-Leistung zu verbessern, und aktuelle und zukünftige Anforderungen für erfolgreiche ML-Ergebnisse zu verstehen. Diese Architekten können dabei helfen, MLOps schnell zu skalieren und die Modelle zu erstellen, die für die Implementierung von KI und ML in das Unternehmen erforderlich sind - oft in enger Zusammenarbeit mit Datenplattformen und Datenintegration, um Automatisierungsinitiativen voranzutreiben.
- Cloud-Architekten. Diese Fachleute unterstützen die Datenwissenschaft, indem sie sicherstellen, dass die Cloud-Infrastruktur die Datenarchitektur unterstützt. Ihre Aufgabe ist es, dafür zu sorgen, dass die Datenquellen verbunden und für Anwendungen und Teams zugänglich sind, dass die Systeme gut funktionieren, dass die Verfügbarkeit von Ressourcen wie Datenspeicher und Rechenleistung überwacht wird und dass die IT-Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften in Bezug auf die Vermeidung von Datenverlusten, Malware, Cybersicherheit und Compliance überwacht werden - mit dem Ziel, sicherzustellen, dass Data-Science-Projekte nicht behindert werden. Sie verfügen über Fachwissen in den Bereichen Interoperabilität und Cloud-Sicherheit, Aufbrechen von Datensilos und Optimierung der Konfiguration, um die Cloud-Dienste in Ihrem Unternehmen zu optimieren.
Wie moderne Datenarchitekturen zu echten Geschäftsergebnissen führen
Herkömmliche Datenarchitekturen basierten auf lokalen Datenmodellen, die viel Zeit für die Datenverarbeitung und das Datenmanagement benötigten. Moderne Datenarchitekturen nutzen die Leistungsfähigkeit der Cloud, um eine einfachere, schnellere und kollaborativere Datenanalyse in Echtzeit zu ermöglichen, die eine schnellere Entscheidungsfindung erlaubt. Ohne schwerfällige Infrastruktur, die verwaltet werden muss, konzentriert sich die heutige Datenarchitektur darauf, die Daten so nützlich und nutzbar wie möglich für das Unternehmen zu machen, was letztendlich zu einem besseren Kundenerlebnis beiträgt. Eine moderne Datenarchitektur ist für das Unternehmen von heute unerlässlich, und für ihre Entwicklung und Verwaltung muss der richtige Datenspezialist eingestellt werden.
Eine Schlüsselkomponente von Datenarchitekturen ist die Datenintegration - die Fähigkeit, verschiedene Datentypen aus unterschiedlichen Quellen zu verbinden und Datenpipelines zu erstellen, die Workflows und Geschäftsprozesse automatisieren. Eine Datenintegrationsplattform wie SnapLogic Intelligent iPaaS hilft Datenarchitekten, diese Integrationen einfach, demokratisch und schnell zu gestalten, um Enterprise Automation zu beschleunigen.
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