Diagramme d'Architecture de Données : un Didacticiel Complet

Pour comprendre les bits et les octets de l'architecture de données, il faut d'abord avoir un petit aperçu de ce qu'est l'architecture de données ?

L'architecture des données est en effet les étapes de la construction ou du cadre qui contient différents modèles, règles, lois, normes et politiques qui nous indiquent quel type de données nous devons collecter, traiter, ajuster, stocker ou intégrer et ceci serait utilisé par les organisations au moyen de leurs systèmes de données.

L'architecture des données nous indique également la structure des actifs de données physiques et logiques de l'entreprise et les ressources qui gèrent les données. L'architecture des données est configurée pour traduire les exigences de l'entreprise en exigences de données et de système et nous indique également comment elle serait gérée tout au long du cycle de vie des données.

Source de l'Image: docs.microsoft.com

Le concept du diagramme architectural est le même pour les données, car il est le même pour les bâtiments, les étages, les applications, les clouds, etc.

Le diagramme d'architecture de données est la représentation schématique de la manière dont les données sont gérées tout au long de leur vie, de leur consommation à leur élimination en toute sécurité.

Dans le diagramme d'architecture de données, les composants sont représentés et agencés et communiquent entre eux pour le traitement des données.

L'idée peut être rendue plus concrète en comprenant le diagramme épinglé ci-dessus. C'est le schéma le plus clair de l'architecture des données.

Source de l'Image : www.researchgate.net

De la section des sources de données, nous obtenons différents types de données comme la transaction, l'interaction, l'observation, puis ces données sont acquises à l'aide de différents outils, plates-formes et API, puis stockées et gérées dans les grandes bases de données.

Ensuite, ces données sont à nouveau extraites des bases de données à partir desquelles différents modèles leur sont appliqués pour extraire les informations significatives. L'architecture des données peut être plus complexe et inclure des centaines de composants, mais ce diagramme est petit et facile à comprendre.

L'utilisation des diagrammes d'architecture de données présente des dizaines d'avantages. Certains des principaux avantages sont énumérés ci-dessous.

Meilleure compréhension

Les diagrammes d'architecture de données vous aident à mieux comprendre les données et à les gérer.

Consignes pour la gestion des données

Les diagrammes d'architecture de données vous donnent les lignes directrices et les politiques sur la façon dont vous géreriez les données en toute sécurité et vous épargnent ainsi la colère des organismes de réglementation.

Générer de l'intelligence d'affaires

Les diagrammes d'architecture de données vous aident à obtenir rapidement l'intelligence d'affaires à partir des données sans vous coincer dans un fouillis de données. Au fur et à mesure que vous générez de l'nformatique décisionnelle, vous la vendez pour obtenir des bénéfices.

Fournir une vision

Les diagrammes d'architecture de données permettent à tout le monde de se tenir sur le même point, facilitent la communication et la collaboration et offrent une vision claire des données.

L'architecture des données comporte trois composants qui sont

• Lac de données
• Entrepôt de données
• Magasin de données (Datamart)

Ces composants sont décrits ci-dessous.

Certaines des choses à faire et à ne pas faire fournies par la documentation Azure pour les icônes sont répertoriées ci-dessous.

Lac de données

Le lac de données est la plate-forme, le stockage ou le lieu où les données sont stockées sous leur forme brute naturelle avant d'être traitées. C'est la partie la plus sensible du cycle de vie des données dans l'entreprise, car l'entreprise commence à obtenir les données du lac pour les traiter.

Les experts industriels et les organismes de réglementation demandent instamment de ne traiter que les données nécessaires, sinon cela créera de nombreux problèmes lors de leur gestion.

Entrepôt de données

C'est la station où les données sont stockées dans un format structuré et modélisé. Dans la plupart des cas, les données de l'entrepôt de données sont stockées sous forme de tableau et prêtes pour leur utilisation finale et utile.

Magasin de données (Datamart)

C'est l'endroit à partir duquel les données sont prêtes à être utilisées, partagées ou vendues. Les données sont obtenues par la suite en plusieurs cycles de traitement et enfin au format décisionnel. Le Magasin de données (Data Mart) est également l'endroit où plusieurs règles réglementaires sont également appliquées avant de partager davantage l'intelligence.

Pour mieux comprendre, voici quelques exemples pratiques de diagrammes d'architecture de données.

Exemple 1 : Diagramme d'Architecture de Données d'Entrepôt

Le diagramme d'architecture de l'entrepôt de données est conçu pour traiter et calculer les données lorsqu'elles se trouvent dans l'entrepôt de données.

C'est l'endroit où les données sont récupérées à partir de la position précédente, transformées en l'intelligence souhaitée par l'entreprise, puis transformées en data marts à partir desquelles elles seraient partagées.

Il est donc nécessaire de concevoir les diagrammes d'architecture de l'entrepôt de données en fonction de l'aspect souhaité des données. Le diagramme comprendra tous les composants pour traiter et transformer les données comme le CPU ou le GPU, comme indiqué dans le diagramme ci-dessus.

Exemple 2 : Diagramme d'Architecture de Mégadonnées

L'architecture du Big Data (mégadonnées) ouvre la voie aux équipes d'analyse pour obtenir des données significatives à partir du Big Data. C'est comme un système ou une plate-forme qui fournit les outils et les directives pour gérer une grande quantité de données afin qu'elles puissent être ensuite extraites dans des analyses et des renseignements. Non seulement la gestion des données, mais cela vous donne également l'environnement dans lequel vous utilisez les outils pour obtenir des informations significatives à partir du fouillis de données volumineuses.

L'architecture du big data peut être différente selon la logique métier donc, le diagramme d'architecture est réalisé en fonction des besoins. Ce diagramme d'architecture montre clairement que la logique métier peut être celle des services informatiques fournissant l'entreprise. Donc, il a tous les composants comme le cloud, l'IA, le ML, etc.

Exemple 3 : Diagramme d'Architecture Métier du Lac de Données Hadoop

Hadoop est un logiciel de calcul de données open source. C'est l'endroit où les données sont récupérées dans le format d'origine et, par conséquent, différents composants sont mis en place ici pour les définir dans un format structuré ou modélisé pour la prochaine destination.

Le diagramme d'architecture est conçu pour gérer les données dans le lac et transformer les informations significatives pour les stocker dans l'entrepôt de données.

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