L'architettura dei dati è una struttura per la gestione dei dati che standardizza il modo in cui le aziende raccolgono, archiviano, trasformano, distribuiscono e utilizzano i dati. Porta ordine nel caos dei big data e garantisce che i dati fluiscano senza problemi all'interno dell'organizzazione. In parole povere, rende i dati utili e utilizzabili e fornisce agli analisti di dati e ai leader informazioni aziendali in tempo reale di cui potersi fidare per prendere decisioni basate sui dati. L' architettura dei dati costituisce la base per la modellazione dei dati e l'architettura delle informazioni. Le architetture dei dati di oggi sfruttano la potenza di cloud per offrire la velocità, la facilità d'uso, la scalabilità e l'accessibilità richieste dalle aziende moderne.
Obiettivi dell'architettura dei dati
L'obiettivo principale dell'architettura dei dati è allineare le esigenze aziendali ai requisiti di sistema e di dati e garantire che i dati fluiscano in modo organizzato all'interno dell'organizzazione. Pensate alla planimetria di un edificio che mostra come i principali sistemi (copertura, pavimentazione, fondamenta, pareti, HVAC, impianto elettrico e idraulico) si intersecano e interagiscono. L'architettura dei dati crea la planimetria dei dati per l'azienda e fornisce ai data scientist, ai data engineer, agli analisti di dati, ai responsabili IT e alle linee di business la mappa di cui hanno bisogno per interagire con i dati in modo organizzato. La governance dei dati supervisiona l'architettura dei dati e aiuta a garantire che il progetto venga seguito e che qualsiasi modifica sia in linea con il quadro generale dei dati.
Strategia dei dati e architettura dei dati
Una strategia sui dati si pone la domanda: come possiamo utilizzare i dati per ottenere risultati aziendali migliori? È fondamentale per lo sviluppo di una solida strategia aziendale e ne è una delle componenti principali. La strategia sui dati pone le domande più importanti: Di quali dati abbiamo bisogno per raggiungere i nostri obiettivi? Cosa faremo con questi dati? Perché certi dati sono importanti per ottenere risultati? In definitiva, ogni domanda serve a rispondere al modo in cui i dati supporteranno gli obiettivi aziendali. La strategia dei dati risponde alle domande "cosa" e "perché".
L'architettura dei dati risponde alle domande "come", "quando" e "dove" per facilitare la strategia dei dati. Pensate alla strategia dei dati come alla decisione di costruire una casa di 3.500 metri quadrati, con quattro camere da letto e tre bagni, con una piscina in giardino per potersi divertire nei fine settimana. Vi dice il cosa e il perché. L'architettura dei dati indica come, quando e dove costruirla, e come tutte le parti devono lavorare insieme per funzionare correttamente.
Il ruolo in evoluzione dell'architetto dei dati
Gli architetti dei dati sono responsabili della progettazione e della costruzione di strutture di dati che formano le architetture di dati. Tuttavia, con l'introduzione di una maggiore complessità, il sito cloud ha continuato a far evolvere il ruolo dell'architetto dei dati, aumentando il tipo e il numero di professionisti necessari per gestire strutture complesse. La maggior parte delle aziende sta assumendo figure di architetto specializzate, che hanno tutte lo scopo di allineare i dati agli obiettivi di business.
I quattro tipi di architetto dei dati
Oggi esistono quattro ruoli principali di architetto, specializzati in vari aspetti dei dati utilizzati nelle aziende:
- Architetti dei dati. Questi professionisti sono in genere di livello senior e sono responsabili dell'architettura aziendale complessiva, spesso contribuendo a costruire l'infrastruttura dei dati dalle fondamenta o adattandola al sito cloud. Le loro responsabilità comprendono spesso la definizione delle modalità di raccolta, archiviazione e digestione dei set di dati e la determinazione del controllo della gestione del flusso dei dati, dell'accesso ai dati e del controllo degli asset dei dati, delle strategie di archiviazione dei dati, della modellazione e dell'integrazione dei dati. Hanno anche competenze in materia di governance dei dati. Gli architetti dei dati si occupano di definire le politiche e le procedure relative ai dati e in genere hanno una profonda esperienza di data warehousing e di programmazione dei dati, oltre a una solida conoscenza del funzionamento dell'analisi dei dati. Si concentrano sull'allineamento dell'architettura dei dati con il modello aziendale, i processi aziendali e i requisiti di business per il successo.
- Architetti dell'informazione aziendale. Questi professionisti si concentrano sulla creazione di politiche aziendali sui dati e di strategie informative che supportino l'adozione del framework dei dati, come la proprietà dei dati, i requisiti di audit e gli accordi sui livelli di servizio. Sono esperti di normative e conformità, come le leggi sulla privacy dei dati, e contribuiscono a sviluppare processi per la qualità dei dati, la sicurezza dei dati, gli standard dei dati e la governance dei dati.
- Architetti dell'apprendimento automatico. Ruolo più recente, gli architetti dell'apprendimento automatico fanno parte di MLOps e si occupano di intelligenza artificiale (AI) e di ML in relazione al loro utilizzo nell'azienda e nelle sue applicazioni. Questi professionisti si occupano di modellazione dell'apprendimento automatico, ingestione e integrazione dei dati e automazione. Il loro compito è contribuire a determinare le strategie per i modelli di AI, creare ambienti scalabili per le pipeline di dati, collaborare con altri team per migliorare le prestazioni del ML e comprendere le esigenze attuali e future per ottenere risultati di ML di successo. Questi architetti possono aiutare a scalare rapidamente gli MLOps e a creare i modelli necessari per implementare l'AI e il ML nell'azienda, spesso lavorando a stretto contatto con le piattaforme di dati e l'integrazione dei dati per guidare le iniziative di automazione.
- Cloud architetti. Questi professionisti supportano la scienza dei dati garantendo che l'infrastruttura cloud supporti l'architettura dei dati. Il loro compito è assicurarsi che le fonti di dati siano collegate, accessibili alle applicazioni e ai team, garantire il buon funzionamento dei sistemi, monitorare la disponibilità delle risorse, come lo storage dei dati e la potenza di calcolo, e supervisionare la sicurezza e la conformità dell'IT per quanto riguarda la prevenzione della perdita di dati, del malware, della cybersecurity e della conformità, con l'obiettivo di assicurarsi che nulla ostacoli i progetti di data science. Hanno esperienza nell'interoperabilità e nella sicurezza di cloud , nell'abbattimento dei silos di dati e nell'ottimizzazione della configurazione per contribuire all'ottimizzazione dei servizi di cloud nella vostra organizzazione.
In che modo la moderna architettura dei dati porta a risultati aziendali concreti
Le architetture di dati tradizionali si basavano su modelli di dati on-premises che richiedevano molto tempo per l'elaborazione e la gestione dei dati. L'architettura dei dati moderna sfrutta la potenza del sito cloud per promuovere un'analisi dei dati in tempo reale più semplice, più veloce e più collaborativa, per un processo decisionale più agile. Senza infrastrutture pesanti da gestire, l'architettura dei dati di oggi si concentra sul rendere i dati il più possibile utili e utilizzabili per l'organizzazione, contribuendo in ultima analisi a migliorare l'esperienza dei clienti. Disporre di una moderna architettura dei dati è essenziale per le aziende di oggi, e per progettarla e gestirla è necessario assumere il giusto specialista dei dati.
Una componente fondamentale delle architetture di dati è l'integrazione dei dati, ovvero la capacità di collegare vari tipi di dati provenienti da fonti diverse e di creare pipeline di dati che automatizzano i flussi di lavoro e i processi aziendali. Una piattaforma di integrazione dei dati, come SnapLogic Intelligent iPaaS, aiuta gli architetti dei dati a rendere queste integrazioni facili, democratiche e veloci per accelerare l'automazione aziendale.
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