Um die Bits und Bytes der Datenarchitektur zu verstehen, muss man sich zunächst einen kleinen Überblick darüber verschaffen, was eine Datenarchitektur ist?

Bei der Datenarchitektur handelt es sich um Konstruktionsschritte oder ein Rahmenwerk, das verschiedene Modelle, Regeln, Gesetze, Standards und Richtlinien enthält, die uns sagen, welche Art von Daten wir sammeln, verarbeiten, trimmen, speichern oder integrieren sollten und welche Buchstaben von den Organisationen mittels ihrer Datensysteme verwendet werden.

Die Datenarchitektur gibt uns auch Aufschluss über die Struktur der physischen und logischen Datenbestände des Unternehmens und die Ressourcen, die die Daten verwalten. Die Datenarchitektur dient dazu, die geschäftlichen Anforderungen in Daten- und Systemanforderungen zu übersetzen und gibt uns auch Auskunft darüber, wie diese während des gesamten Lebenszyklus der Daten verwaltet werden.

Bildquelle: docs.microsoft.com

Das Konzept des architektonischen Diagramms ist auch für die Daten dasselbe wie für Gebäude, Etagen, Anwendungen, Clouds, etc.

Das Datenarchitekturdiagramm ist die schematische Darstellung, wie die Daten während des gesamten Lebenszyklus der Daten verwaltet werden, vom Verbrauch bis zur sicheren Entsorgung.

Im Diagramm der Datenarchitektur sind die Komponenten dargestellt und angeordnet und kommunizieren miteinander, um die Daten zu verarbeiten.

Der Punkt kann konkreter werden, wenn Sie das oben angeheftete Diagramm verstehen. Es ist das klarste Diagramm der Datenarchitektur.

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Aus den Datenquellen erhalten wir verschiedene Arten von Daten wie Transaktionen, Interaktionen und Beobachtungen. Diese Daten werden dann mit verschiedenen Tools, Plattformen und APIs erfasst und anschließend in den großen Datenbanken gespeichert und verwaltet.

Dann werden diese Daten erneut aus den Datenbanken abgerufen, wo verschiedene Modelle auf sie angewendet werden, um die aussagekräftigen Informationen zu extrahieren. Die Datenarchitektur kann komplexer sein und Hunderte von Komponenten umfassen, aber dieses Diagramm ist klein und leicht zu überblicken.

Es gibt Dutzende von Vorteilen, die die Verwendung von Datenarchitekturdiagrammen mit sich bringt. Einige der wichtigsten Vorteile sind im Folgenden aufgeführt.

Besseres Verständnis

Datenarchitekturdiagramme helfen Ihnen, ein besseres Verständnis für Daten und deren Verwaltung zu bekommen, wenn sie sich bei Ihnen befinden.

Richtlinien für die Datenverwaltung

Datenarchitektur-Diagramme geben Ihnen die Leitlinien und Richtlinien vor, wie Sie die Daten sicher verwalten und sich so vor dem Zorn der Aufsichtsbehörden schützen.

Generieren Sie Business Intelligence

Datenarchitekturdiagramme helfen Ihnen, aus den Daten schnell Geschäftsinformationen zu gewinnen, ohne in einem Datenwirrwarr stecken zu bleiben. Da Sie kontinuierlich BI generieren, verkaufen Sie es, um die Gewinne zu erhalten.

Vision bieten

Datenarchitekturdiagramme sorgen dafür, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind, erleichtern die Kommunikation und Zusammenarbeit und bieten eine klare Sicht auf die Daten.

Die Datenarchitektur besteht aus den drei Komponenten.

• Data Lake
• Data Warehouse
• Data Mart

Diese Komponenten werden im Folgenden beschrieben.

Im Folgenden sind einige der Do's and Don'ts aus der Azure-Dokumentation für Symbole aufgeführt.

Data Lake

Data Lake ist die Plattform, der Speicher oder der Ort, an dem die Daten in ihrer natürlichen Rohform gespeichert werden, bevor sie verarbeitet werden. Es ist der sensibelste Teil des Datenlebenszyklus im Unternehmen, wenn das Unternehmen beginnt, die Daten aus dem See zu holen, um sie zu verarbeiten.

Die Experten der Industrie und der Aufsichtsbehörden mahnen, nur die Daten zu verarbeiten, die auch wirklich benötigt werden, da dies sonst zu großen Problemen bei der Verwaltung der Daten führen würde.

Data Warehouse

Es ist die Station, auf der die Daten strukturiert und in einem modellierten Format gespeichert werden. In den meisten Fällen werden die Daten im Data Warehouse in einem Tabellenformat gespeichert und sind bereit für ihre endgültige und nützliche Verwendung.

Data Mart

Es ist der Ort, von dem aus die Daten zur Nutzung, zum Austausch oder zum Verkauf bereitstehen. Die Daten werden anschließend in vielen Verarbeitungszyklen und schließlich im Business Intelligence-Format gewonnen. Der Data Mart ist auch der Ort, an dem zahlreiche gesetzliche Vorschriften angewendet werden, bevor die Informationen weitergegeben werden.

Zum besseren Verständnis finden Sie hier einige praktische Beispiele für Datenarchitekturdiagramme.

Beispiel 1: Diagramm zur Datenarchitektur des Warehouse

Das Diagramm der Data Warehouse-Architektur ist für die Verarbeitung und Berechnung der Daten im Data Warehouse gedacht.

Es ist der Ort, an dem die Daten aus der vorherigen Position abgerufen, in die vom Unternehmen gewünschte Information umgewandelt und dann in die Data Marts transformiert werden, von wo aus sie gemeinsam genutzt werden.

Es ist also notwendig, die Diagramme der Data-Warehouse-Architektur entsprechend dem Thema zu entwerfen, wie die Daten aussehen sollen. Das Diagramm enthält alle Komponenten zur Verarbeitung und Umwandlung der Daten wie CPU oder GPU, wie im obigen Diagramm dargestellt.

Beispiel 2: Diagramm der Big Data-Architektur

Die Big Data-Architektur ebnet den Analyseteams den Weg, um aussagekräftige Daten aus Big Data zu gewinnen. Es handelt sich dabei um ein System oder eine Plattform, die die Tools und Richtlinien für die Verwaltung einer großen Datenmenge bereitstellt, damit diese in Analysen und Informationen umgewandelt werden können. Es verwaltet nicht nur Daten, sondern bietet Ihnen auch eine Umgebung, in der Sie die Tools nutzen können, um aus dem Big Data-Wirrwarr aussagekräftige Informationen zu erhalten.

Die Big Data-Architektur kann je nach Geschäftslogik unterschiedlich ausfallen. Daher wird das Architekturdiagramm entsprechend den Anforderungen erstellt. Dieses Architekturdiagramm zeigt deutlich, dass die Geschäftslogik des Unternehmens, das IT-Dienste anbietet, sein kann. Es hat also alle Komponenten wie Cloud, KI, ML, etc.

Beispiel 3: Hadoop Data Lake Business Architektur Diagramm

Hadoop ist eine Open-Source-Software für Datenberechnungen. Es ist der Ort, an dem die Daten im Originalformat abgerufen werden. Daher werden hier verschiedene Komponenten eingerichtet, um die Daten in ein strukturiertes oder modelliertes Format für das nächste Ziel zu bringen.

Das Architekturdiagramm dient dazu, die Daten im Lake zu verwalten und die aussagekräftigen Informationen umzuwandeln, um sie im Data Warehouse zu speichern.

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