Що таке архітектура даних?
Архітектура даних описує, як управляються дані - від їх збору до перетворення, передачі та використання. Вона визначає структуру даних і спосіб їхнього проходження через системи зберігання даних. Вона є фундаментальною для операцій з обробки даних і застосувань штучного інтелекту (ШІ).
Розробка архітектури даних повинна визначатися бізнес-вимогами, які архітектори даних та інженери даних використовують для визначення відповідної моделі даних та базових структур даних, які її підтримують. Ці проекти, як правило, задовольняють бізнес-потреби, такі як звітність або ініціативи в галузі науки про дані.
Оскільки нові джерела даних постійно з'являються завдяки новітнім технологіям, таким як Інтернет речей (IoT), хороша архітектура даних гарантує, що дані будуть керованими і корисними, підтримуючи управління життєвим циклом даних.
Зокрема, вона дозволяє уникнути надлишкового зберігання даних, покращити їхню якість шляхом очищення та дедуплікації, а також уможливлює розробку нових додатків.Сучасні архітектури даних також надають механізми для інтеграції даних між доменами, наприклад, між відділами або географічними регіонами, розбиваючи дані на частини.
Масштабованість сховища також допомагає впоратися зі зростаючими обсягами даних і забезпечити доступність усіх необхідних даних для підвищення якості навчання програм штучного інтелекту.
Сучасна архітектура даних складається з наступних компонентів:
Конвеєри даних. Конвеєр даних - це процес, в якому дані збираються, переміщуються та уточнюються.Він включає в себе збір, уточнення, зберігання, аналіз і доставку даних.
Хмарні сховища. Не всі архітектури даних використовують хмарні сховища, але багато сучасних архітектур даних використовують публічні, приватні або гібридні хмари для забезпечення гнучкості.
Хмарні обчислення. Окрім використання хмарних сховищ для зберігання даних, багато сучасних архітектур даних використовують хмарні обчислення для аналізу та управління даними.
Сучасні архітектури даних використовують інтерфейси API, щоб полегшити доступ до даних та обмін ними.
Моделі штучного інтелекту та машинного навчання. Штучний інтелект і машинний інтелект використовуються для автоматизації систем для таких завдань, як збір даних, маркування тощо. Водночас, сучасні архітектури даних можуть допомогти організаціям розкрити можливості використання ШІ та ML в масштабах.
Потокові дані. Потокові дані - це безперервна передача даних від джерела до місця призначення для обробки та аналізу в реальному часі або близькому до нього.
Оркестрування контейнерів. Система оркестрування контейнерів, така як Kubernetes з відкритим вихідним кодом, часто використовується для автоматизації розгортання, масштабування та управління програмним забезпеченням.
Аналітика в реальному часі. Метою багатьох сучасних архітектур даних є надання аналітики в реальному часі, тобто можливість виконувати аналітику нових даних в міру їх надходження в середовище.