Diagramma di architettura dei dati: Un tutorial completo

Per capire a fondo l'architettura dei dati bisogna partire da una panoramica di cos'è l'architettura dei dati.

L'architettura dei dati è la fase di costruzione o il framework che contiene diversi modelli, policy, leggi, standard e politiche, che ci dicono che tipo di dati dovremmo raccogliere, elaborare, tagliare, conservare o integrare. Questa, dovrebbe essere usata dalle organizzazioni tramite i loro sistemi di dati.

L'architettura dei dati ci parla anche della struttura degli asset di dati fisici e logici dell'azienda, e le risorse che li gestiscono. L'architettura dei dati è impostata per tradurre i requisiti di business in dati e requisiti di sistema, e ci dice anche il modo in cui verrebbero gestiti durante il loro ciclo di vita.

Fonte immagine: docs.microsoft.com

Il concetto del diagramma architettonico per i dati è lo stesso utilizzato per gli edifici, i piani, le applicazioni, clouds, ecc.

Il diagramma di architettura dei dati è la rappresentazione diagrammatica di come i dati sono gestiti durante la loro intera vita, dal consumo allo smaltimento sicuro.

Nel diagramma di architettura dei dati, i componenti sono mostrati e organizzati, e comunicano tra loro per l'elaborazione dei dati.

Il punto può essere reso più concreto comprendendo il diagramma annotato sopra. È il più chiaro diagramma di architettura dei dati.

Fonte immagine: www.researchgate.net

Dalla sezione delle fonti di dati, stiamo ottenendo diversi tipi di dati come transazioni, interazioni, osservazioni.. Poi, questi dati vengono acquisiti utilizzando diversi strumenti, piattaforme e API, e memorizzati e gestiti nei grandi database.

I dati vengono nuovamente recuperati dai database da dove vengono applicati diversi modelli per estrarre le informazioni significative. L'architettura dei dati può essere più complessa e includere centinaia di componenti, ma questo diagramma è piccolo e facile da capire.

Ci sono dozzine di vantaggi nell'usare i diagrammi di architettura dei dati, alcuni dei principali sono elencati di seguito.

Migliore comprensione

I diagrammi di architettura dei dati vi aiutano ad avere una migliore comprensione dei dati e di come gestirli quando sono a disposizione.

Linee guida per la gestione dei dati

I diagrammi di architettura dei dati vi danno le linee guida e le politiche di come gestirli in modo sicuro, quindi vi aiutano a rispettare le direttive degli enti normativi.

Generare la business intelligence

I diagrammi di architettura dei dati vi aiutano a ottenere rapidamente la business intelligence dai dati senza rimanere bloccati in nessun disordine. La BI si genera continuamente e man mano viene venduta per ottenerne i profitti.

Fornire una visione

I diagrammi di architettura dei dati concentrano tutti sullo stesso punto, facilitano la comunicazione e la collaborazione e forniscono una visione chiara dei dati.

L'architettura dei dati ha tre componenti, e cioè:

• Lake Data
• Warehouse Data
• Mart Data

Questi componenti sono descritti di seguito.

Alcuni dei "Fare" e "Non fare" forniti dalla documentazione di Azure per le icone sono elencati di seguito.

Lake Data

Il Lake Data è la piattaforma, lo stoccaggio o il luogo in cui i dati vengono memorizzati nella loro forma grezza naturale prima di essere elaborati. È la parte più delicata del ciclo di vita dei dati nell'azienda, poiché l'azienda inizia a prendere i dati dal Lake per elaborarli.

Gli esperti industriali e gli enti normativi raccomandano di elaborare solo i dati che sono necessari, altrimenti si creeranno molti problemi durante la loro gestione.

Warehouse Data

È la stazione dove i dati sono immagazzinati nel formato strutturato e modellato. Nella maggior parte dei casi, i dati nel data warehouse sono memorizzati in formato tabellare e pronti per il loro uso finale e utile.

Mart Data

È il luogo in cui i dati sono pronti per essere utilizzati, condivisi o venduti. I dati sono ottenuti in seguito a molti cicli di elaborazione e infine nel formato della business intelligence. Mart Data è anche il luogo in cui vengono applicati molteplici criteri di regolamentazione prima di condividere ulteriormente l'intelligence.

Per capire meglio, qui sotto ci sono alcuni esempi pratici di diagrammi di architettura dei dati.

Esempio 1: Diagramma di architettura dei Warehouse Data

Il diagramma di architettura dei Warehouse Data è progettato per l'elaborazione e il calcolo dei dati quando sono al suo interno.

È il luogo dove i dati vengono recuperati dalla posizione precedente, trasformati nel formato di business intelligence e poi nei mart data da dove vengono condivisi.

Quindi, è necessario progettare i diagrammi di architettura del warehouse data secondo il contesto e di come si desidera che i dati appaiano. Il diagramma includerà tutti i componenti per elaborare e trasformare i dati come CPU o GPU come mostrato nel diagramma sopra.

Esempio 2: Diagramma dell'architettura di Big Data

L'architettura dei grandi dati apre la strada ai team di analisi per ottenerne dati significativi. È come un sistema o una piattaforma che fornisce gli strumenti e le linee guida per gestire una grande quantità di dati, in modo da poterli estrarre ulteriormente in analytics e intelligence. Non solo la gestione dei dati, ma essa fornisce anche l'ambiente in cui si utilizzano gli strumenti per ottenere informazioni significative dal disordine dei big data.

L'architettura dei big data può essere diversa a seconda della logica di business, quindi il diagramma di architettura è fatto secondo i requisiti. Questo diagramma di architettura mostra chiaramente che la logica di business può essere dei servizi IT forniti dell'azienda. Quindi, ha tutti i componenti come cloud, AI, ML, ecc.

Esempio 3: Diagramma di architettura aziendale del Hadoop Lake Data

Hadoop è un software di calcolo di dati open-source. È il luogo in cui i dati vengono recuperati nel formato originale e, tramite diversi componenti, vengono impostati in un formato strutturato o modellati per la prossima destinazione.

Il diagramma di architettura è progettato per gestire il Lake Data e trasformare le informazioni significative per memorizzarle nel Warehouse Data.

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