Ser um arquiteto de dados requer um bom conhecimento da nuvem, dos bancos de dados em geral e dos aplicativos e programas usados para maximizar seu potencial. Um arquiteto de dados totalmente funcional entende todas as fases da modelagem de dados, incluindo conceituação e otimização de banco de dados. Eles também entendem que uma educação continuada é parte do trabalho.
As duas habilidades mais solicitadas para arquitetos de dados são Modelagem de Dados e design de banco de dados. Normalmente, um arquiteto de dados é formado em tecnologia da informação, ciência da computação, engenharia da computação ou área semelhante. Assim como um arquiteto que cria casas ou edifícios, um arquiteto de dados desenvolve um projeto que representa um sistema de dados que dá suporte aos objetivos de curto e longo prazo de uma organização.
Em média, um arquiteto de dados ganha aproximadamente $ 139,000 por ano nos Estados Unidos.
Um arquiteto de dados deve ter experiência com:
- Projetar modelos de processamento de dados que implementem o modelo de negócios pretendido
- Desenvolvimento de diagramas que representam as principais entidades de dados e seus relacionamentos
- Gerando uma lista de componentes necessários para construir o sistema projetado
Até recentemente, as organizações muitas vezes construíam arquiteturas de formato bastante padronizado e as chamavam de data warehouses. No entanto, as novas tecnologias têm dramaticamente alterado a maneira como as empresas coletam informações e atendem seus clientes. Em vez de reagir aos acontecimentos posteriores, as empresas devem agora antecipar ou prever as suas necessidades e as mudanças do mercado, como forma de optimizar resultados e lucros. As empresas que não atualizarem os seus dados legados sofrerão uma diminuição gradual dos lucros devido à lentidão e às ineficiências.
Um bom arquiteto de dados entende que seu objetivo é maximizar o fluxo de dados dos consumidores até o site e vice-versa. A arquitetura filtra, define e armazena dados usando determinados tipos de bancos de dados, programas e aplicativos. Arquitetura de Dados deve apoiar os objetivos da organização e fornecer uma linguagem comum para as pessoas que a utilizam.
Os arquitetos de dados também devem considerar a segurança, a governança de dados e as filosofias de negócios da organização ao criar um projeto arquitetônico para o processamento de dados. Idealmente, a arquitetura de um sistema deveria ajudar a tornar decisões de negócios. O projeto pode incluir um armazenamento de dados operacionais (operações de dados não tradicionais, incluindo coisas como relatórios operacionais em tempo real e refinamento de dados não estruturados).
Modelagem de dados para arquitetos de dados
Um modelo de dados é um grupo de conceitos organizados em relacionamentos de dados, restrições de dados e semântica de dados. A maioria dos modelos de dados também inclui um conjunto de operações básicas para manipulação de dados no banco de dados. Modelagem de dados é considerado o primeiro passo no projeto de um banco de dados. Considera os dados contidos no banco de dados (seu conteúdo), os relacionamentos entre os itens de dados e as restrições aos dados. Esses conceitos são apresentados de forma ampla e não incluem detalhes de implementação. O processo de Modelagem de Dados cria uma apresentação formal (ou semiformal) da estrutura do banco de dados.
É necessário determinar a finalidade do banco de dados,
como será usado e quem o usará. Se o banco de dados for complexo ou
usado por várias pessoas diferentes, o design deve incluir como e quando as pessoas
pode usar o banco de dados. Idealmente, um projeto de Modelagem de Dados desenvolverá seu próprio
declaração de missão, que pode ser consultada durante o processo de design. Esses
declarações fornecem um foco que é comunicado a todos os outros funcionários e
mantém todos na mesma página.
O papel do design de banco de dados
Existem dois princípios básicos usados para orientar o design de um banco de dados. Define-se dados redundantes (também chamados de informações duplicadas) como um desperdício. Desperdiça espaço e aumenta a chance de inconsistências e erros (uma versão é atualizada, a outra não). Outro princípio afirma que a precisão e a integridade dos dados melhoram a eficiência geral. Quaisquer relatórios baseados em dados imprecisos do banco de dados conterão as mesmas informações incorretas. Consequentemente, quaisquer decisões tomadas com base nesses relatórios podem causar mais danos do que benefícios.
Um adequadamente banco de dados projetado oferece acesso a informações precisas e atualizadas. Como um design eficiente é essencial para o sucesso de um negócio, é uma boa ideia investir tempo para pesquisar minuciosamente as necessidades de um design de banco de dados. Um bom design de banco de dados inclui:
- Reduzindo dados redundantes dividindo todos os dados em tabelas baseadas em assuntos
- Garantir a precisão e integridade das informações
- Apoiar os objetivos de processamento de dados do negócio
Arquitetura de dados empresariais
Um modelo de arquitetura de dados corporativos é basicamente um “modelo de design estratégico” que atua como base para atingir os objetivos do negócio. Muitos modelos de dados empresariais atualmente em uso foram adaptados especificamente às necessidades da organização, incluindo o uso de metadados e Governança de dados. A mudança para modelos de dados empresariais é impulsionada por seis necessidades comerciais principais:
- A democratização dos dados (compartilhamento de dados, segurança, qualidade e governança)
- Lide com grandes quantidades de dados em tempo real
- Apoie uma filosofia de autoatendimento para clientes e clientes
- Mude para análise preditiva
- Fornece maior capacidade de resposta aos usuários online
- Planeje o futuro (novas fontes de dados, novos aplicativos)
Lagos de dados baseados em nuvem
No centro da arquitetura de dados empresariais moderna está o conceito de integração de data lakes baseados em nuvem.
Muitas vezes, as organizações são impedidas de usar dados devido a formatos incompatíveis e às limitações de um banco de dados antigo. Como consequência, os data lakes baseados em nuvem estão substituindo rapidamente os data warehouses. (Uma das responsabilidades de “educação continuada” de um arquiteto de dados é monitorar os desenvolvimentos atuais na comunidade de computação em nuvem.) Nuvens híbridas também estão se tornando populares.
Os data lakes, diferentemente dos data warehouses, armazenarão todos os tipos de dados: não estruturados, semiestruturados e estruturados. Em um data lake, os dados são armazenados em formato bruto. Devido à forma como os data lakes são projetados, os dados não precisam ser definidos durante a captura. Os dados são definidos antes de serem lidos. Um data lake pode armazenar dados de fontes relacionais (de um banco de dados) e fontes não relacionais (como mídias sociais e dispositivos IoT). Não é necessário ETL (extrair, transformar, carregar), agilizando o processo de disponibilização de dados para análise.
Os data lakes baseados em nuvem são extremamente escaláveis e podem suportar grandes quantidades de dados por um preço razoável. Há uma forte possibilidade de que o arquiteto de dados se comunique e trabalhe com um profissional mais especializado. engenheiro de nuvem durante a configuração de uma conta na nuvem.
As responsabilidades de um arquiteto de dados
Os arquitetos de dados apoiam a estrutura da estratégia de gerenciamento de dados de uma organização e garantem que os dados sejam gerenciados de forma segura e eficiente. Normalmente são necessários anos de experiência para se tornar um arquiteto de dados. Listadas abaixo estão algumas de suas responsabilidades básicas.
- Projetando estruturas de gerenciamento de dados corporativos
- Projetos de modelo de dados
- Padrões de desenvolvimento de banco de dados
- Implementação e gestão de data warehouses
- Sistemas de análise de dados
- Garantindo a segurança e conformidade dos dados
Além disso, os arquitetos de dados criam estruturas que rastreiam ativos de dados, determinam seu uso e os integram e armazenam. Eles também devem ter um forte conhecimento de sistemas RDBMS e SQL, plataformas analíticas, Java e Python, ETL, Hadoop, Spark, Yarn, Kafka e outras ferramentas são necessárias.
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- Fonte: https://www.dataversity.net/so-you-want-to-be-a-data-architect/
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