Was ist Datenarchitektur? (mit Verwendungen, Prinzipien und Typen) • BUOM

26. August 2021

Unter Datenarchitektur versteht man die Struktur der Datenverwaltungsprozesse eines Unternehmens. Die Schaffung zuverlässiger und benutzerfreundlicher Datentools und -systeme kann einem Unternehmen dabei helfen, seinen Verpflichtungen nachzukommen, seine Ziele zu erreichen und finanziellen Erfolg zu erzielen. Wenn Sie sich als Datenarchitekt oder für einen verwandten Beruf bewerben, kann es hilfreich sein, mehr über dieses Thema zu erfahren. In diesem Artikel beantworten wir die Frage „Was ist Datenarchitektur?“, untersuchen ihre Elemente, Verwendungszwecke und Prinzipien und betrachten die verschiedenen Arten dieser Struktur.

Was ist Datenarchitektur?

Unter Datenarchitektur versteht man die Datenbestände und Verwaltungssysteme eines Unternehmens bzw. deren Richtlinien und Protokolle zur Datenverarbeitung. Datenarchitekten, Datenwissenschaftler, Führungskräfte und verwandte Fachleute sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass die Architektur, Funktionen und Technologien nützlich und relevant sind. Unternehmen sammeln, speichern, organisieren und verarbeiten digitale Informationsbits und Datentools, um Geschäftsanforderungen zu erfüllen, den Umsatz zu steigern und den Betrieb aufrechtzuerhalten. Sie richten ihre Datenstrategien an den Zielen der Organisation aus, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Verwendung für Datenarchitektur

Unternehmensleiter und Architekten entwerfen Datenarchitekturen für die folgenden Zwecke:

• Automatisierung: Dies ist die Umwandlung manueller, sich wiederholender Aufgaben in automatisierte digitale Funktionen.

• Internet der Dinge: Dies ist das Konzept eines riesigen Netzwerks von Verbindungen zwischen Menschen und Technologie.

• Künstliche Intelligenz: Dabei handelt es sich um die Simulation menschlicher Entscheidungen durch Maschinen und Computersysteme.

• Maschinelles Lernen: ist die Fähigkeit von Maschinen, Muster in Daten zu lernen und zu erkennen, um Entscheidungen zu treffen.

• Blockchain: Es handelt sich um ein sicheres System zur Aufzeichnung von Informationen und Transaktionen.

• Datenpipelines: Diese sammeln Rohdaten aus verschiedenen Quellen und senden sie zur Analyse an einen Ort.

• Cloud-Speicher: Hierbei handelt es sich um einen Online-Datenspeicher, auf den jederzeit und überall zugegriffen werden kann.

• Cloud Computing: Hierbei handelt es sich um die Bereitstellung von Diensten über das Internet, beispielsweise Datenbanken und Software.

• Daten-Streaming: Dies ist die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten.

• Kubernetes: Dies ist ein Open-Source-Container, der elastische Webserver für Anwendungen ermöglicht.

• Echtzeitanalyse: Dies ist der Prozess der Anwendung von Logik auf Daten, um Entscheidungen schneller zu treffen.

Prinzipien der Datenarchitektur

Wenn Unternehmen richtig damit umgehen, können Daten für Mitarbeiter in vielen Abteilungen von großem Nutzen sein. Hier sind einige grundlegende Prinzipien der Datenarchitektur:

• Zusammenarbeit: Es ist wichtig, dass alle Beteiligten im Unternehmen, vom Teameinsteiger bis zum leitenden Angestellten, auf Datenarchitektursysteme zugreifen und davon profitieren können. Dies fördert eine hervorragende Zusammenarbeit und ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Arbeitsaufgaben auf hohem Niveau zu erfüllen.

• Sicherheit. Die Implementierung geeigneter Sicherheits- und Datenschutzprotokolle bei der Datenverwaltung ist für den Schutz der Stabilität des Unternehmens und seiner Teilnehmer von entscheidender Bedeutung. Datenarchitekten sind Experten für die Installation von Datenverschlüsselungs-, Tokenisierungs- und anderen Sicherheitssystemen sowie für die Verhinderung von Malware und Hacking.

• Zugänglichkeit: Während Datenarchitekten über die nötige Ausbildung und Schulung verfügen, um komplexe Datensysteme zu verstehen, ist es hilfreich, wenn sie einer Vielzahl von Benutzern eine nutzbare und zugängliche Architektur bereitstellen. Dies ermöglicht es Führungskräften, Aufgaben effektiv zu delegieren und stellt sicher, dass alle Teammitglieder die Tools produktiv nutzen können.

• Kommunikation: Sobald sich ein Unternehmen für bestimmte Datenpraktiken und -protokolle entscheidet, ist es ratsam, dies allen Beteiligten mitzuteilen. Die Schaffung konsistenter Strukturen und Verfahren sowie die Verwendung einer gemeinsamen Terminologie können viele Vorteile haben, darunter verbesserte Arbeitsabläufe, schnelleres Erreichen von Zielen und weniger Fehler.

• Organisation. Datenarchitekten können Daten und Systeme so weit wie möglich auf logische und intuitive Weise organisieren, sodass Benutzer die verschiedenen Funktionen verstehen und verstehen können. Dies kann das Entwickeln und Organisieren von Produktkatalogen, das Erstellen von Kalenderoptionen und das Definieren von Schlüsselparametern umfassen.

• Flexibilität. Gute Datensysteme sind anpassungsfähig und werden basierend auf Erfahrung und Fortschritt unter Anleitung von Datenarchitekten und -managern kontinuierlich verbessert und optimiert. Diese Verbesserungen können die Datenbewegung und die Kosten reduzieren, die Daten aktuell und relevant halten und die Agilität erhöhen.

Arten von Datenarchitektur-Frameworks

Unterschiedliche Datenarchitekturstrukturen und -modelle dienen unterschiedlichen Zwecken und Anforderungen, und ein Unternehmen kann eine oder mehrere Optionen wählen, die seinen Zielen entsprechen. Hier sind einige Arten dieser Frameworks:

DMBOK 2

DMBOK 2, Data Management Body of Knowledge, 2. Auflage, wird von DAMA International, der globalen Datenmanagement-Community, angeboten. Die Mitglieder dieser Gruppe widmen sich der Förderung von Informations- und Datenmanagementpraktiken, der Festlegung hoher Standards und Richtlinien und der Bereitstellung von Zertifizierungsmöglichkeiten in diesem Bereich. DMBOK 2 enthält über 2.000 Vokabeln zum Datenmanagement, die besonders für Datenarchitekten, IT-Experten und Unternehmensleiter nützlich sind. Darüber hinaus werden folgende Themen behandelt:

• Finanz-und Rechnungswesen

• Wissensmanagement

• Die Architektur

• Datenmodellierung

• XML

• Analytik

Zachman-Framework

Das Zachman Framework ist ein Framework für Unternehmensarchitektur und konzentriert sich auf Identifizierung, Definition, Darstellung, Spezifikation, Konfiguration und Instanziierung. Es wurde von Zachman International vorgeschlagen und von John A. Zachman entwickelt und ist ein logischer Rahmen für die Klassifizierung und Organisation manueller und automatisierter Systeme. Seine Schöpfer entlehnten es den älteren Disziplinen Architektur, Bauwesen, Ingenieurwesen und Fertigung sowie den Designprozessen komplexer physischer Produkte.

FEAF

FEAF (Federal Enterprise Architecture Framework) ist für die Prozesse und Informationen von Bundes- und Landesbehörden konzipiert. Es bietet Leitlinien für die Regierungspolitik und unterstützt die Bereitstellung von Informationstechnologiediensten. Zu seinen Bestandteilen gehören:

• Geschäftsarchitektur

• Datenarchitektur

• Architekturanwendungen

• Technologiearchitektur

DoDAF

Daten- und Informationsperspektiven und -modelle unterstützen die betrieblichen und geschäftlichen Informationsanforderungen des Verteidigungsministeriums. Für diese Struktur gibt es drei verschiedene Abstraktionsebenen. Sie sind:

• Konzeptionelles Datenmodell: Dies sind die übergeordneten Konzepte von Daten und ihren Beziehungen.

• Logisches Datenmodell: Hierbei handelt es sich um eine Erfassung der Datenanforderungen und strukturellen Regelungen von Geschäftsprozessen.

• Physisches Datenmodell: Dies ist die physische Implementierung von Datenmodellen wie Nachrichtenformaten und Dateistrukturen.

TOGAF

Es wurde von der Open Group entwickelt und ist eine Unternehmensarchitekturmethodik zur Verbesserung der Unternehmensproduktivität und -produktivität. Sein modularer Aufbau unterstützt die Benutzerfreundlichkeit, die schrittweise Implementierung des TOGAF-Standards und die praktische Anwendung des Ansatzes. Es bietet außerdem eine Inhaltsstruktur, um Konsistenz und Anleitung für die Einrichtung von Architekturkontrollhierarchien sicherzustellen.

DKAM

DCAM oder das Data Management Capability Assessment Model wurde vom EDM Council on Enterprise Data Management entwickelt. Dieser globale Verband setzt sich für die Entwicklung von Datenstandards, Best Practices sowie Schulungs- und Zertifizierungsprogrammen ein. DCAM stellt sicher, dass Daten die digitale Transformation, die Gestaltung von Geschäftsprozessen, Datenethik und fortschrittliche Analysen wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützen können.

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