In ultima vreme, datele au devenit unul dintre cele mai importante elemente pentru companiile digitale, din ce in ce mai constiente de modul in care acest activ este punctul de plecare cu care sa gasesti solutii, sa ia decizii bazate pe fapte obiective si sa propui operatiuni de afaceri in mod profitabil.
Unul dintre profilurile care au aparut in urma acestui proces este cel de arhitect de date sau arhitect de date . Astazi vorbim despre unul dintre cele mai solicitate profiluri astazi intr-o postare plina de chei care ti-ar putea schimba viitorul. Alaturati-va noua si descoperiti ce este un Data Architect si ce functii are intr-o companie!
Definitia arhitectului de date
Potrivit datelor din prestigioasa publicatie Forbes , 52% dintre companiile internationale isi analizeaza in mod activ datele pentru a obtine informatii care le permit sa-si transforme proiectele. 71% dintre ei nu au nicio indoiala ca cheltuielile in acest domeniu se vor inmulti in urmatorii ani. Dar de ce profesionisti este nevoie pentru ca, in mijlocul unei lumi in care Big Data este din ce in ce mai important , companiile sa poata lua cele mai bune decizii in functie de experientele lor si ale sectorului in care sunt specializate?
Un Data Architect este un expert digital care se ocupa de a propune strategia de date a companiei in care lucreaza, influentand standardele acesteia de calitate, tratarea fluxului de date in cadrul organizatiei si securitatea acesteia. Legatura dintre date si companie depinde, in mare masura, de viziunea sa, fiind unul dintre cele mai solicitate si mai bine platite profiluri profesionale din ultimii ani. Potrivit ghidului Robert Half Technology din 2020 , salariul mediu pentru aceasta specializare este de 141.250 USD, cifra care in Spania devine o trasatura salariala care variaza intre 50.000 si 60.000 de euro pe an.
Potrivit cercetarii Recruiter , doar 3,9% dintre profesionistii in gestionarea datelor sunt lucratori pe cont propriu. Intre timp, aproape 97% sunt angajati de companii care se angajeaza sa-si analizeze datele cu scopul de a obtine un avantaj comercial fata de concurentii lor.
Colectarea si analiza datelor cu scopul de a extrage informatii care pot transforma afacerea este in centrul atentiei profesionistilor obisnuiti sa lucreze cu volume mari de date prin utilizarea unor instrumente software specializate in care acestea sunt stocate, gestionate si procesate datele. Arhitectura datelor este aici pentru a ramane!
Functiile unui arhitect de date
In cadrul rolului de profesionist esential in managementul datelor companiei, un arhitect de date sau un arhitect de date indeplineste o serie de functii pentru care anterior este esential sa aiba pregatire in operarea bazelor de date, precum si cunostinte despre relatia dintre date si afaceri. operatiuni. Sa le vedem pe cele principale!
Dezvoltarea strategiei de date
Prin dezvoltarea si implementarea strategiilor globale de date, Data Architect este responsabil pentru alinierea acestor procese la obiectivele companiei. Aceste strategii ar trebui sa includa proiecte de modele de date, standarde de dezvoltare a bazelor de date, precum si implementarea si gestionarea depozitelor de date, pe langa sistemele de analiza necesare. Organizarea informatiilor la toate nivelurile depinde de tine!
Identificarea surselor de date
Un arhitect de date trebuie sa identifice atat sursele de date interne, cat si externe pentru a veni cu planuri de management care sa se alinieze cu strategia de date a clientului sau.
Coordonarea cu alte echipe
Este foarte obisnuit ca un Data Architect sa lucreze cu alte echipe din companie sau sa faca parte din echipe multidisciplinare care lucreaza cu accent pe functionarea datelor companiei. Este foarte comun faptul ca un arhitect de date lucreaza zilnic cu dezvoltatori de software , analisti de afaceri si alte profiluri profesionale.
Managementul arhitecturii de date
Este responsabilitatea unui bun arhitect de date sa gestioneze arhitectura datelor intr-un mod integral, incepand de la selectarea platformei pe care va lucra, pana la proiectarea arhitecturii sale tehnice, trecand prin dezvoltarea aplicatiei, fara a uita. testarea necesara si implementarea finala a strategiilor la care ati lucrat.
Planificarea solutiilor pentru Big Data
In mainile unui Data Architect se afla planificarea si executia solutiilor Big Data care functioneaza cu cele mai noi tehnologii, gestionand ciclul complet de utilizare relevanta a datelor companiei.
Managementul fluxului de date
Atat definirea, cat si gestionarea fluxului de date este esentiala in munca unui arhitect de date sau arhitect de date , lucru care va avea o influenta decisiva asupra diseminarii celor mai relevante informatii ale organizatiei.
Integrarea functionalitatii tehnice
Asigurarea accesibilitatii, acuratetii si securitatii datelor companiei trebuie sa fie intotdeauna un pilon de baza in activitatea acestui profesionist.
Efectuarea auditurilor
Un bun Data Architect este constient de cat de important este sa efectueze procese constante de audit pentru a evalua performanta sistemului de management al datelor cu care lucreaza. Prin urmare, capacitatea acestora de a analiza si pregati rapoarte de situatie si de evaluare trebuie sa fie avansata. Acest lucru va va permite sa va imbunatatiti in mod constant munca si sa actionati in cazul oricarei infractiuni.
Principalele abilitati ale unui arhitect de date
Arhitectul de date lucreaza mana in mana cu clientii sai, proiectand modele care ii permit sa gestioneze cantitati mari de date ca un adevarat expert in Big Data . Cu toate acestea, care sunt principalele abilitati pe care un Data Architect trebuie sa le aiba astazi? Continua sa citesti!
- Trebuie sa cunoasteti dezvoltarea sistemelor de arhitectura de date. Aceasta include ciclul de viata si abordarile de management de proiect, precum si cerintele si design-urile necesare.
- Trebuie sa fie competent in modelarea si proiectarea datelor. Aceasta include capacitatea de a proiecta si structura baze de date SQL si NoSQL.
- Cunostintele despre modelarea predictiva, sistemele ERP si CRM, precum si analiza textului va vor fi de mare ajutor. De asemenea, pregatirea lui in invatarea automata.
- Abilitatea de a implementa tehnologii de gestionare a datelor si de raportare conteaza. De asemenea, elementele de baza ale bazelor de date columnare, vizualizarea datelor, datele nestructurate si analiza predictiva.
- Cunostintele despre data mining si cunostintele despre limbaje de programare precum Python, C, Java si Perl va vor deschide multe usi profesionale.
