هدف اصلی از پیاده‌سازی معماری داده، استانداردسازی روش‌ها و پروتکل‌ها و همچنین سیستم‌هایی برای کسب، ذخیره، مدیریت و اشتراک‌گذاری داده‌ها در سراسر سازمان برای تصمیم‌گیری بهتر است.

در کسب‌وکارهای مدرن، بیشتر تصمیم‌ها در زمان واقعی گرفته می‌شوند و برای تسهیل زیرساخت مدیریت داده کارآمد و هم‌زمان، معماران داده پایه یا طرح اساسی مدیریت داده‌های سازمانی را ایجاد می‌کنند.

اخیراً مفهوم مدرن معماری داده ها ناشی از پذیرش فزاینده ابر توسط مشاغل و به دنبال آن یک تغییر اساسی به پلتفرم های ابری برای همه یا بیشتر وظایف مدیریت داده است. فقط پلتفرم‌های ابری با راه‌حل‌های متنوع خود می‌توانند این را ارائه دهند سرعت، مقیاس پذیری و سهولت استفاده پلت فرم های مدیریت داده در سطح سازمانی بدون به خطر انداختن کیفیت داده ها (مسائل حاکمیتی).

انحراف قابل توجه از معماری سنتی داده ها در نحوه مدیریت داده ها در یک مدرن نهفته است پلت فرم مدیریت داده ها. پردازش داده ها در محل پیچیده، وقت گیر و منابع سنگین بود. ابر راه حل های انقلابی برای نیازهای اکتساب، ذخیره سازی، آماده سازی و پردازش داده ها ارائه کرد.

 

اصول معماری داده ها را بیاموزید

معماری داده پایه و اساس هر استراتژی داده موفق را فراهم می کند - با برنامه آموزشی آنلاین ما، موارد ضروری را کشف کنید.

با لایه انتزاعی داده، مدرن معماری داده ها تجزیه و تحلیل داده های کسب و کار را آسان، سریع، سازگار، کارآمد و در زمان واقعی دوستانه می کند.

 

روندهای معماری داده: در سال 2022 چه چیزی باید انتظار داشت؟

ویژگی های بارز معماری داده مدرن عبارتند از:

• خطوط لوله داده خودکار: خودکار یکپارچه سازی داده ها فرآیندهای روی ابر تضمین می‌کنند که داده‌ها به طور مؤثر به تمام بخش‌های سازمان بدون به خطر انداختن کیفیت داده جریان می‌یابند.
• امنیت داده ها: داده های بدون مکانیسم های امنیتی را نمی توان یک دارایی تجاری در نظر گرفت. معماری داده‌های مبتنی بر ابر، دستورالعمل‌های سختگیرانه‌ای برای امنیت داده‌ها از طریق مکانیسم‌های دسترسی کنترل‌شده به داده‌ها و مجوزها دارند. این سیستم ها همچنین با قوانین GDPR و HIPAA مطابقت دارند.
• مقیاس پذیری داده ها: Cloud مدیریت قوی داده را تسهیل می‌کند، که می‌توان آن را در صورت تقاضا به روشی مقرون به صرفه کاهش داد.
• قابلیت های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین: قابلیت‌های داخلی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در معماری‌های داده مدرن، فرآیندهای مدیریت داده‌های چابک و دقیق، از جمع‌آوری داده تا تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته را تسهیل می‌کنند.
• کنترل نتایج توسط کاربر نهایی: ابر به کاربران این امکان را می دهد که تعیین کنند چه زمانی و به چه داده هایی از سیستم های مدیریت داده خود نیاز دارند.
• به اشتراک گذاری داده های مورد اعتماد: در حالی که اشتراک‌گذاری داده‌ها به انحلال داده‌های مخفی کمک می‌کند، نگرانی‌هایی را در مورد حفظ حریم خصوصی و حاکمیت داده‌ها ایجاد می‌کند. ابر به اشتراک گذاری داده های قابل اعتماد را فعال می کند، به این معنی که همه با "نسخه یکسان حقیقت" کار می کنند.

این مقاله گارتنر توضیح می دهد که چگونه معماری داده در معماری کلی سازمانی یک سازمان داده محور نقش ایفا می کند. مقاله DBTA در مورد ساخت یک معماری داده مدرن از پایه.

 

روندهای معماری داده 2022 برای تماشا

از لیست طولانی گرایش های معماری داده آنچه در سال 2021 شکل گرفت، مواردی که در اینجا قابل ذکر است عبارتند از دموکراتیزه کردن دسترسی به داده ها، معماری آماده هوش مصنوعی، و ظهور مهندس تجزیه و تحلیل، بافت داده، کاتالوگ داده، DevOpsو البته ابر. بسیاری از این روندهای 2021 به رشد، بلوغ و تسلط بر چشم انداز معماری داده 2022 ادامه خواهند داد.

هشت روند معماری داده در سال 2022 که باید تماشا و دنبال کرد عبارتند از:

• دیتا فابریک: این روند که از سال 2021 ادامه یافته است، خدمات داده استاندارد و منسجم را در سراسر سازمان نوید می دهد. مطابق با گارتنر، پارچه داده "به عنوان یک لایه لایه یکپارچه از داده ها و فرآیندهای اتصال عمل می کند" برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ با داده های موجود در محیط های توزیع شده. با بلوغ فناوری های یکپارچه سازی داده ها، این امکان روند متمایز در سال 2022 است.
• ترکیبی و چند ابری: اگرچه ابر عمومی برای معماری‌های داده مدرن مناسب‌تر است، مسائل آزاردهنده امنیت داده و حاکمیت، کسب‌وکارها را مجبور می‌کند تا گزینه‌های ترکیبی و چند ابری را در نظر بگیرند. مانند پارچه داده تجزیه و تحلیل سریع داده ها را در انواع پیکربندی های ابری تسهیل می کند، رشد بافت داده به معنای رشد ترکیبی و چند ابری نیز می باشد.
• کاتالوگ اطلاعات: از سال 2021 ادامه می‌یابد، این روند معماری مبتنی بر کاتالوگ‌های اطلاعاتی را ارتقا می‌دهد که به تولیدکنندگان داده و مصرف‌کنندگان داده کمک می‌کند تا داده‌های موجود را درک کنند. به گفته تاپان پاتل، مدیر ارشد مدیریت داده ها، یک مزیت اضافی این است که کاتالوگ های اطلاعاتی هم به کاربران داده و هم به تحلیلگران کمک می کند "معناشناسی را نه تنها برای داده ها بلکه برای گزارش ها، مدل های تحلیلی، تصمیم گیری ها و سایر دارایی های تحلیلی" اعمال کنند. SAS. از آنجایی که کاتالوگ های اطلاعاتی هنوز در حال بلوغ هستند، این فناوری در حال حاضر پاسخ های مثبتی دریافت می کند.
• رشد دیتا لیک هاوس: از آنجایی که شرکت‌ها به مبارزه با سیلوهای داده غیرمرتبط و داده‌های اختصاصی ادامه می‌دهند، نیاز به یک معماری داده واحد آشکارتر می شود.  Lakehouse ها وعده می دهند آینده ای از منبع باز، مبتنی بر هوش مصنوعی و ML، سازگار با ابر، معماری واحد داده واحد.
• دموکراتیک کردن داده ها و تحلیل ها: مطالعه مشترک توسط بررسی کسب و کار گوگل و هاروارد (HRB) نشان می دهد که اکثر رهبران کسب و کار اهمیت دسترسی به داده های دموکراتیک و تجزیه و تحلیل دموکراتیک شده را برای موفقیت یک تجارت تصدیق می کنند. با معماری داده های ابری، این روند در سال 2022 به سرعت افزایش خواهد یافت.
• رشد قابلیت‌های AI/ML (اتوماسیون): معماری داده مبتنی بر ابر دسترسی سریع به تمام منابع را به کارکنان فنی ارائه می دهد آنها باید با آنها کار کنند. از یک سو، منابع ذخیره‌سازی، محاسباتی و شبکه‌ای در محیط‌های ابری بسیار برتر از مراکز داده داخلی هستند. از سوی دیگر، اتصال زیرساخت داده به اشتراک گذاری منابع را در محیط های ابری داخلی، خصوصی، عمومی و ترکیبی برای عملیات AI/ML آسان و کارآمد می کند. بنابراین، رشد مداوم معماری داده‌های مبتنی بر ابر، به نفع رشد ویژگی‌های AI/ML یا اتوماسیون خواهد بود.
• مش داده ها: La مش داده چارچوب "دموکراتیک کردن" دسترسی به داده و مدیریت داده را ارائه می دهد. در این سناریو، داده ها به دقت توسط کارشناسان حوزه مدیریت و کنترل می شوند. مش داده یک فناوری پیشگامانه برای حذف موانع فنی و همچنین مسائل انسانی از محیط های مدیریت داده است.
• حاکمیت داده و کیفیت: در بین نیروهای متضاد نوآوری و پیروی از موانع نظارتی، صاحبان مشاغل و اپراتورها مشتاق اجرای اقدامات سختگیرانه حاکمیت داده در مشاغل خود هستند. مطالعه اخیر توسط داده Teradata نشان می‌دهد که ۷۷ درصد از رهبران کسب‌وکار مورد نظر اعتراف می‌کنند که شرکت‌هایشان بیش از هر زمان دیگری نگران کیفیت داده‌ها و حاکمیت هستند. این رویکرد جدید به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با تعصبات در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مبارزه کنند.

 

اندیشه هایی برای آینده معماری داده ها

سه محرک اصلی آینده زیرساخت داده را می توان به عنوان حرکت به سمت ابر عمومی، SaaS بیشتر و افزایش مهندسی داده توصیف کرد.

 

به پلتفرم های عمومی ابری بروید

از سال 2015 به بعد، تغییر به سمت ابر برای خدمات مدیریت داده، عصر معماری داده باز را نشان داد. پلتفرم‌های ابری عمومی برای خدمات مدیریت داده، جداسازی سرویس‌های ذخیره‌سازی و محاسباتی را ضروری می‌سازد و خدمات یکپارچه‌سازی ارائه‌شده توسط ارائه‌دهندگان خدمات مختلف (راه‌حل‌های آپاچی) را برای سرویس‌های مختلف ترجیح می‌دهد. این روند به طور فزاینده ای در حال افزایش است و کاهشی نشان نمی دهد. پایان یافتن منابع و سیستم های مدیریت داده انحصاری و رشد لایه داده مستقل در معماری داده های مدرن منجر به راه حل های مقیاس پذیرتر و کارآمدتر شده است.

رشد لایه های سرویس SaaS

این امر معماری داده باز را بسیار موفق کرده است. سرویس‌های SaaS نیاز به دانلود، نصب، پیکربندی یا نگهداری منظم دارایی‌های نرم‌افزار را توسط کسب‌وکارهای فردی برطرف می‌کند. بنابراین، معماری داده باز، با سرویس‌های SaaS، راه‌حل مدیریت داده‌ای را که به راحتی قابل مدیریت است و از نظر هزینه و نگهداری بدون ردپای در محل، تسهیل می‌کند. به عنوان مثال، Dremio Cloud، همراه با سرویس های SaaS بیشترین ارائه را دارد مقیاس پذیر، ایمن، به خوبی کنترل شده، چند موتوره قابلیت های پردازش داده برای همه مشاغل با راه حل های کاملاً یکپارچه BI.

مهندسی داده راه حل های ارائه شده توسط فروشندگان راه حل های دریاچه داده، وظایف سنگین تیم های مهندسی داده و مدیریت داده را ساده کرده است. مثلا، پروژه نسی، یک راه حل "متاستور" برای دریاچه های داده و خانه های دریاچه، وظایف مهندسی داده را آسان می کند.

 

تصویر تحت مجوز Shutterstock.com استفاده می شود

Coinsmart. بهترین صرافی بیت کوین و کریپتو اروپا.

پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی رایگان.

منبع: https://www.dataversity.net/data-architecture-trends-in-2022/