Data Architecture umfasst alle Vorgehensweisen und Regeln eines Unternehmens rund um die Nutzung von Daten. Hier erfährst du alles, was du darüber wissen musst: Definition, Prinzipien, Frameworks, Schulungen.
Wenn in der Vergangenheit ein Entscheidungsträger in einem Unternehmen auf Daten zugreifen wollte, musste er die IT-Abteilung um Hilfe bitten. Die IT-Abteilung musste dann ein maßgeschneidertes System entwickeln, um die Daten zu liefern.
Dieser Prozess war mühsam, zeitaufwendig und das Ergebnis entsprach nicht immer den Erwartungen. Dies führte dazu, dass die Daten nicht voll genutzt werden konnten.
Mit dem Aufkommen von Echtzeit-Datenströmen aus internen und externen Quellen war dieses Modell nicht mehr tragfähig. Um den neuen Anforderungen gerecht zu werden, entstanden moderne Datenarchitekturen.
Was ist eine Data Architecture?
Eine Datenarchitektur ist die Struktur der Daten und Ressourcen für das Datenmanagement eines Unternehmens. Diese Architektur umfasst Modelle, Regeln, Richtlinien und Standards rund um die Sammlung, Speicherung, Integration und Nutzung von Daten in einem Unternehmen. Es handelt sich also um einen Prozess der Standardisierung.
Das Ziel einer Data Architecture ist es, jedem Team im Unternehmen den Zugang zu den Daten zu ermöglichen, die es braucht, wenn es sie braucht, und es ihnen zu helfen, diesen Daten einen Sinn zu geben.
Es geht darum, den strategischen Entscheidungsträgern freien Zugang zu den Daten zu ermöglichen, ohne die Techniker um Hilfe bitten zu müssen. Paradoxerweise geht es auch darum, die Zusammenarbeit zwischen diesen beiden unterschiedlichen Expertisen zu fördern.
Diese Zusammenarbeit hilft dabei, herauszufinden, welche Daten notwendig sind, um das Wachstum anzukurbeln, wie diese Daten gesammelt und wie sie verteilt werden sollen. Mit dem Aufkommen der Cloud, die eine höhere Elastizität und niedrigere Kosten ermöglicht, hat sich die moderne Datenarchitektur entwickelt.
Wozu dient die Data Architecture?
Eine Datenarchitektur hat viele Vorteile für ein Unternehmen. Sie ermöglicht es Organisationen, sich strategisch vorzubereiten, um sich schnell weiterzuentwickeln und von den Möglichkeiten neuer Technologien zu profitieren.
Sie dient auch dazu, die Geschäftsanforderungen in Datenanforderungen und IT-Systeme umzusetzen. Sie vereinfacht also die Ausrichtung der IT-Abteilung auf das Geschäft.
Die Datenarchitektur hilft auch dabei, die Verbreitung komplexer Informationen und Daten im gesamten Unternehmen zu verwalten. Dadurch kann die Organisation an Agilität gewinnen.
Die wichtigsten Prinzipien der Data Architecture
Die Data Architecture basiert auf mehreren Prinzipien. Zunächst einmal müssen Daten als eine gemeinsame Ressource betrachtet werden. Es ist notwendig, die verschiedenen Datensilos zwischen den Abteilungen zu beseitigen und von einem Gesamtüberblick über das Unternehmen zu profitieren.
Außerdem muss jeder auf die Daten zugreifen können, die er benötigt. Eine moderne Architektur muss die erforderlichen Schnittstellen bieten, damit die Nutzer die Daten mit den richtigen Werkzeugen für ihre jeweiligen Bedürfnisse nutzen können.
Die Sicherheit muss einen wesentlichen Platz in der Data Architecture einnehmen, mit Regeln und Kontrolle für den Zugriff auf die Daten. Neben der Sicherheit ist die Qualität der Daten von größter Bedeutung, weshalb Data Cleaning unerlässlich ist.
Schließlich müssen die Datenflüsse für Agilität optimiert werden. Die Anzahl der Datenbewegungen sollte auf ein Minimum reduziert werden, um Kosten zu senken, die Datenpremiere zu erhöhen und die Zusammenarbeit zu fördern.
Die Frameworks von Data Architecture
Bei der Entwicklung ihrer Datenarchitektur kann sich eine Organisation auf mehrere „Frameworks“ stützen, die üblicherweise als Grundlage dienen. Viele Organisationen stützen sich bei der Entwicklung ihrer eigenen Architekturen auf diese Leitfäden.
Das DAMA-DMBOK 2 oder Data Management Body of Knowledge der Organisation DAMA International ist ein Framework, das speziell für das Datenmanagement entwickelt wurde. Es liefert Standarddefinitionen für die verschiedenen Rollen und Funktionen des Datenmanagements und listet die zu befolgenden Praktiken auf.
Das Zachman Framework for Enterprise Architecture wurde in den 1980er Jahren von John Zachman von IBM erstellt. Die den Daten gewidmete Spalte in diesem Framework umfasst u. a. Standards für Architekturen, Datenmodelle und sogar Datenbanken.
TOGAF oder Open Group Architecture Framework ist eine umfassende High-Level-Methode für die Entwicklung von Unternehmenssoftware. Die „Phase C“ dieses Frameworks umfasst die Entwicklung einer Datenarchitektur und die Erstellung einer Roadmap.
Merkmale der modernen Data-Architektur
Eine moderne Data Architecture muss aufkommende Technologien wie künstliche Intelligenz, Automatisierung, das Internet der Dinge oder Blockchain berücksichtigen. Diese Innovationen können viele Vorteile mit sich bringen.
Die Datenarchitektur muss auch „Cloud-Native“ sein, um alle Stärken des Cloud Computing zu nutzen: Kosten- und Leistungselastizität, Verfügbarkeit, End-to-End-Sicherheit usw.
Die Datenarchitektur muss auch skalierbare und elastische Datenpipelines umfassen, um Datenstreaming in Echtzeit oder „Data Bursts“ im Mikro-Batch zu unterstützen.
Über Standard-API-Schnittstellen lassen sich die Datenarchitekturen in herkömmliche Anwendungen integrieren. Sie sind für den Austausch von Daten zwischen Systemen, geografischen Standorten oder Organisationen optimiert.
Darüber hinaus ermöglichen moderne Datenarchitekturen automatisierte Validierung, Klassifizierung, Verwaltung und Governance von Daten in Echtzeit. Schließlich sind sie so konzipiert, dass sie entkoppelt werden können, damit Abteilungen kleinere Aufgaben unabhängig voneinander ausführen können.
Die Datenarchitektur und die Cloud
Das Aufkommen von Big Data bringt neue Anforderungen an die Datenarchitektur mit sich. Unternehmen benötigen eine skalierbare und elastische Architektur, die sich ohne Verzögerung an mögliche neue Anforderungen anpassen kann.
Die Cloud Computing-Technologie ermöglicht es, diese Elastizität zu erschwinglichen Kosten zu nutzen. Da Administratoren die Kapazität erhöhen oder verringern können, hat die Cloud neue Anwendungen und Anwendungsfälle hervorgebracht. Beispiele hierfür sind Test- und Entwicklungsumgebungen auf Abruf sowie „Sandboxen“ für Prototypen und Analysen.
Ein weiterer Vorteil der Cloud ist ihre Ausfallsicherheit. Die meisten modernen Datenarchitekturen laufen auf großen Serverfarmen in der Cloud, und die Anbieter bieten eine heilsame Redundanz für den Fall eines Ausfalls. Service Level Agreements (SLAs) sorgen außerdem für eine ausreichende Verfügbarkeit.
Was ist ein Data Architect?
Der Data Architect ist der Hauptverantwortliche für die Datenarchitektur. Seine Aufgabe ist es, die Anforderungen der verschiedenen Abteilungen des Unternehmens in Daten und Systeme umzusetzen.
Auf der Grundlage der Ziele der Organisation erstellt der Data Architect einen Technologie-Fahrplan, mit dem diese Ziele erreicht werden können. Er entwickelt Schemata, die für Datenströme und Prozesse zur Speicherung und Verteilung von Daten aus verschiedenen Quellen befolgt werden müssen.
Er koordiniert die Leiter der verschiedenen Abteilungen und Dritte, um eine Datenstrategie festzulegen. Nachdem er die Bedürfnisse der Organisation ermittelt hat, definiert er die Architektur und insbesondere die Standards für Datenmodelle, Metadaten, Sicherheit, Masterdaten und Referenzdaten.
Der Architekt legt dann eine Struktur fest, auf die sich die Entscheidungsträger bei der Erstellung und Verbesserung von Datensystemen stützen können. Schließlich grenzt er die Datenflüsse ein, indem er festlegt, welche Teile der Organisation Daten erzeugen und welche sie nutzen. Der Data Architect verdient zwischen 76.000 und 155.000 US-Dollar.
Es gibt viele andere Rollen und Berufe, die mit Data Architecture zu tun haben. Hier sind einige Beispiele mit den von PayScale geschätzten Gehältern.
Unter den anderen eher allgemeinen Berufen, die in einer solchen Struktur arbeiten können, verdient der Projektmanager zwischen 56.000 und 128.000 US-Dollar und der Lösungsarchitekt zwischen 74.000 und 159.000 US-Dollar.
Auch die Berufe im Bereich der Datenwissenschaft sind direkt an der Entwicklung einer Data Architecture beteiligt oder arbeiten mit ihr zusammen. Der Data Engineer verdient zwischen 65.000 und 132.000 US-Dollar, der Data Analyst zwischen 43.000 und 85.000 US-Dollar und der Data Scientist zwischen 67.000 und 134.000 US-Dollar.
Wie kann man sich in Data Architecture ausbilden lassen?
Alle Unternehmen brauchen eine strukturierte Datenarchitektur und daher einen Experten, der sich um diese Architektur kümmern kann. Dies kann ein Data Architect sein, aber auch ein Data Engineer oder Dateningenieur.
Wenn du an der von DataScientest angebotenen Data Engineer-Ausbildung teilnimmst, wirst du alles über den theoretischen Aspekt von Datenarchitekturen erfahren, der im Modul „Big Data Volume“ an der Seite von Tools wie Hadoop, Hive, Pig, Spark und Hbase behandelt wird.
Im Modul „Big Data“ lernst du das Konzept der Streaming-Architektur kennen und erfährst, wie man mit Kafka und Spark Streaming umgeht. Die anderen Module beschäftigen sich mit Programmierung, Datenbanken, Automatisierung und Einsatz.
Nach Abschluss dieses Kurses wirst du alle Werkzeuge und Techniken des Data Engineering beherrschen. Du wirst sofort bereit sein, als Data Engineer zu arbeiten und die Verantwortung für die Datenarchitektur eines Unternehmens zu übernehmen.
Dieser Kurs kann als Weiterbildung oder im BootCamp-Format absolviert werden. Alle unsere Kurse verfolgen einen innovativen „Blended Learning“-Ansatz, der sowohl physisches Lernen als auch Fernunterricht umfasst.
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