معماری داده (Data Architecture) چیست و چه تفاوتی با معماری اطلاعات دارد؟

معماری داده (Data Architecture) رشته‌ای است که دارایی‌های داده سازمان را مستند نموده، نحوه جریان داده‌ها را در سیستم‌های آن ترسیم می‌کند و طرحی برای مدیریت داده‌ها ارائه می‌دهد. هدف از آن این است که اطمینان حاصل شود که داده‌ها به درستی مدیریت می‌شوند و نیازهای کسب و کار برای اطلاعات را برآورده می‌کنند.

در حالی که معماری داده می‌تواند برنامه‌های کاربردی عملیاتی را پشتیبانی نماید، به طور برجسته محیط داده زیربنایی را برای هوش تجاری (BI) و برنامه‌های تحلیلی پیشرفته تعریف می‌کند. خروجی آن شامل یک چارچوب چند لایه برای پلتفرم‌های داده و ابزارهای مدیریت داده و همچنین مشخصات و استانداردهایی برای جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی، تبدیل و ذخیره‌سازی داده‌ها است.

در حالت ایده‌آل، طراحی معماری داده اولین گام در فرآیند مدیریت داده می‌باشد. معماری داده‌ها یک موضوع ایستا و ثابت نیست و باید با تغییر داده‌ها و نیازهای کسب‌وکار به‌روزرسانی شوند. این باعث می‌شود که معماری داده به یک دغدغه مداوم برای تیم‌های مدیریت داده تبدیل شود.

معماری داده با مدل‌سازی داده همراه است، که نمودارهایی از ساختارهای داده، قوانین کسب و کار و روابط بین عناصر داده را ایجاد می‌کند؛ اگرچه هر یک از آن‌ها رشته‌های مدیریت داده جداگانه‌ای هستند.

این راهنما توضیح می‌دهد که معماری داده چیست، چرا اهمیت دارد و چه مزایایی را در اختیار کسب و کار می‌گذارد.

معماری داده چگونه تکامل یافته است؟

در گذشته، معماری داده‌ها پیچیدگی کمتری نسبت به الان داشت. معماری داده بیشتر شامل داده‌های ساختار یافته از سیستم‌های پردازش تراکنش بودند که در پایگاه‌های داده رابطه‌ای ذخیره می‌شدند. محیط های تجزیه و تحلیل شامل یک انبار داده بود، که گاهی اوقات با داده‌های کوچک‌تر برای واحدهای کسب و کار و یک انبار داده عملیاتی ساخته می‌شد. داده‌های تراکنش برای تجزیه و تحلیل در کارهای دسته‌ای، با استفاده از فرآیندهای سنتی استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) برای یکپارچه‌سازی داده‌ها پردازش می‌شد.

از اواسط دهه ۲۰۰۰، پذیرش فناوری‌های کلان داده (Big Data) در کسب‌وکارها، اشکال بدون ساختار و نیمه‌ساختاریافته داده‌ها را به بسیاری از معماری‌ها اضافه کرد. این منجر به استقرار دریاچه داده (Data Lake) شد، که اغلب داده‌های خام را به جای فیلتر کردن و تبدیل آن برای تجزیه و تحلیل از قبل، در قالب اصلی خود ذخیره می‌کند. این یک تغییر بزرگ در فرآیند ذخیره‌سازی داده بود.

افزایش استفاده از سیستم‌های پردازش جریانی همچنین داده‌های زمان واقعی را به معماری داده آورده است. بسیاری از معماری‌ها در حال حاضر از هوش مصنوعی و برنامه‌های یادگیری ماشین نیز پشتیبانی می‌کنند، علاوه بر هوش تجاری اولیه و گزارش‌دهی که توسط انبارهای داده هدایت می‌شود. تغییر به سیستم‌های مبتنی بر ابر بر پیچیدگی معماری داده‌ها افزوده است.

یکی دیگر از مفاهیم معماری نوظهور، بافت داده (Data Fabric) است که هدف آن ساده‌سازی فرآیندهای یکپارچه‌سازی و مدیریت داده‌ها می‌باشد. این مفهوم دارای انواع موارد استفاده بالقوه در محیط های داده است.

چرا معماری داده مهم است؟

یک معماری داده به خوبی طراحی شده، بخش مهمی از فرآیند مدیریت داده است. همچنین مدیریت موثر و توسعه استانداردهای داده داخلی را امکان‌پذیر می‌سازد. این مورد به نوبه خود به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا اطمینان حاصل نمایند که داده‌های آن‌ها دقیق و سازگار هستند.

معماری داده همچنین پایه و اساس یک استراتژی داده است که از اهداف و اولویت‌های کسب و کار پشتیبانی می‌کند. دونالد فارمر، مدیر مشاور TreeHive Strategy، در مقاله‌ای درباره مولفه‌های کلیدی استراتژی داده، نوشته است که «استراتژی کسب و کار مدرن به داده‌ها بستگی دارد». فارمر گفت که این امر مدیریت داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها را تا حدی مهم می‌کند که نباید صرفاً به افراد واگذار شوند. برای مدیریت و استفاده خوب از داده‌ها، سازمان نیاز به ایجاد یک استراتژی داده جامع دارد که زیربنای یک معماری داده قوی است.

جمع‌بندی

از آنجایی که داده‌ها، تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی بیشتر در عملیات روزمره سازمان‌ها ادغام می‌شوند، واضح است که یک رویکرد کاملاً متفاوت به معماری داده برای ایجاد و رشد شرکت داده‌محور ضروری می‌باشد. آن دسته از رهبران داده و فناوری که از این رویکرد جدید استقبال می‌کنند، شرکت‌های خود را بهتر در مسیر چابکی، انعطاف‌پذیری و رقابت برای هر آنچه در پیش است، قرار می‌دهند.