معماری داده در مقابل معماری اطلاعات تفاوت آنها چیست؟

معماران داده آمارها را جمع‌آوری می‌کنند و معماران اطلاعات اعداد را در شرایطی قرار می‌دهند که به صورت همزیستی برای تقویت داده‌ها و استراتژی‌های تجاری یک شرکت کار می‌کنند.

بسیاری از مردم معتقدند معماری داده و معماری اطلاعات یکی هستند. اما این تصور اشتباه منجر به بسیاری از معماری‌های بد طراحی شده است که داده‌ها یا اطلاعات را به خوبی مدیریت نمی‌کنند.

مشکل با سردرگمی بین داده ها و اطلاعات شروع می شود. آنها با هم مرتبط هستند اما متفاوت هستند.

داده ها اعداد، کاراکترها یا سایر قالب های دیجیتالی هستند که در برنامه ها، فرآیندهای تجاری و دستگاه ها جمع آوری، به روز و حذف شده اند.اطلاعات در زمینه داده است. بدون زمینه، یک عدد خام بی معنی است.

موارد  بیشتر، چه کسی، چه چیزی، چه زمانی، کجا و چگونه از آن تعداد را نشان می دهد و اطلاعات بیشتری برای تجزیه و تحلیل ارائه می دهد.

معماری داده (Data Architecture) در مقابل معماری اطلاعات (Information Architecture)

معماری اطلاعات زمینه ای را تعریف می کند که یک شرکت برای عملیات و مدیریت تجاری خود استفاده می کند. بلوک‌های ساختمان معماری اطلاعات، برنامه‌های کاربردی، فرآیندهای کسب‌وکار، و سیستم‌های تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی سازمان هستند .

به علاوه گردش کار اطلاعاتی آن، در داخل و با مشتریان، تامین‌کنندگان و شرکای تجاری. الزامات تجاری برای توسعه طرح اولیه برای معماری اطلاعات استفاده می شود:

مدل های داده های مفهومی، مدل های داده های منطقی و مدل های فرآیند کسب و کار.برنامه های کاربردی سازمانی، چه در داخل ساخته شده باشند و چه خریداری شده باشند، باید از این مدل ها استفاده کنند.

معماری داده با جمع آوری، ذخیره سازی، انتقال، یکپارچه سازی و مدیریت داده های مورد نیاز، پایه ای برای معماری اطلاعات فراهم می کند.در Data Architectureهای مدرن، داده‌ها در سیستم‌های فایل و پایگاه‌های داده‌ای که فضای ابری، داخلی و محیط‌های ترکیبی را پوشش می‌دهند، جذب و ذخیره می‌شوند.

بلوک‌های اصلی معماری داده، انبار داده، ذخیره‌سازی داده‌ها و طرح‌واره‌های هوش تجاری است.معماری داده‌های پیچیده‌تر ممکن است یک دریاچه داده، جعبه‌های شنی تحلیلی، یک مرکز علم داده و ذخیره‌های داده عملیاتی را اضافه کنند.بهترین معماری داده در کلاس، فرآیندهای حاکمیت داده را با پشتیبانی از کیفیت داده و ابتکارات مدیریت داده اصلی پیاده سازی می کند.

همچنین به یک چارچوب یکپارچه‌سازی داده‌ها نیاز دارد که ترکیبی از قابلیت‌های یکپارچه‌سازی را ممکن می‌سازد .

فرآیندهای استخراج سنتی، تبدیل و بارگذاری (ETL) و نوع ELT که اغلب در سیستم‌های داده بزرگ استفاده می‌شود، به‌علاوه خطوط لوله داده، جریان داده، APIها، آماده‌سازی داده و یکپارچه‌سازی برنامه‌ها.

معماری داده و معماری اطلاعات چگونه به هم مرتبط هستند؟

یک Data Architecture مدرن نیاز به معماری اطلاعات دارد و بالعکس.طرح‌های معماری اطلاعات شامل مدل داده‌های سازمانی است که برای مثال، مشتریان و شرکای یک شرکت را به همراه نحوه تعامل با آنها در فعالیت‌های بازاریابی، فروش و پشتیبانی تعریف می‌کند.

معماری داده، مدل‌های داده را به طرح‌های پایگاه داده فیزیکی و عناصر داده‌ای که برای جمع‌آوری، ذخیره و به‌روزرسانی داده‌های مربوطه استفاده می‌شوند، ترجمه می‌کند.یک معماری داده موثر شامل فرآیندهایی برای تبدیل، مدیریت، پاکسازی و مدیریت داده ها است تا به اطلاعات مفید تبدیل شوند.

یک نقص کلیدی در بسیاری از معماری ها، ساده سازی بیش از حد نحوه تبدیل داده ها به اطلاعات است.اغلب، تیم‌های مدیریت اطلاعات و داده‌ها فکر می‌کنند که داده‌ها فقط باید از منبع به سیستم‌های هدف انتقال یابند و نیاز به زمینه‌های مختلف داده را درک نمی‌کنند.

بدون تبدیل داده‌ها بر اساس مدل‌های داده و تعاریف داده برای پیاده‌سازی زمینه‌های مناسب، ابزارهای تحلیلی و گزارش‌دهی بینش درستی را ارائه نمی‌کنند.حتی بدتر از آن، افرادی که از این ابزارها استفاده می کنند ممکن است داده ها را به صفحات گسترده صادر کنند تا اطلاعات مفیدی ایجاد کنند.انجام این کار ممکن است زمینه مناسب را فراهم کند، اما ناکارآمد و غیرمولد است.

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau کلیک کنید

کاری که معماران اطلاعات انجام می دهند

معماران اطلاعات باید کسب و کار و اطلاعات مورد نیاز آن را درک کنند. سپس آنها اطمینان حاصل می کنند که برنامه های کاربردی، فرآیندهای تجاری و سیستم های تجزیه و تحلیل و گزارش می توانند این اطلاعات را دریافت کنند.

مسئولیت های یک معمار اطلاعات شامل موارد زیر است:

• برای طراحی مدل‌های داده‌های مفهومی، مدل‌های داده‌های منطقی و مدل‌های فرآیند کسب‌وکار که شامل مدل داده‌های سازمانی در حال تکامل هستند، با کارشناسان موضوع کسب‌وکار (SMEs) کار می‌کند.
• به SMEها در انتخاب و طراحی برنامه‌های کاربردی تجاری و فرآیندهای مورد استفاده برای اداره و مدیریت شرکت کمک می‌کند.
• چارچوب های گزارش و تحلیل را طراحی می کند.
• با توسعه دهندگان هوش تجاری و تحلیلگران داده در توسعه برنامه های گزارش دهی و تجزیه و تحلیل کار می کند.
• با تیم علم داده کار می کند تا نیازهای آنها را جمع آوری کند، از مدل سازی پیش بینی و توسعه یادگیری ماشین پشتیبانی کند، و مدل ها و اطلاعاتی را که ایجاد می کنند در معماری اطلاعات ادغام کند.
• با معماران داده کار می کند تا اطمینان حاصل شود که طراحی معماری داده از معماری اطلاعات سازمانی پشتیبانی می کند.
• برای طراحی چارچوب و فرآیندهای یکپارچه سازی داده ها با معماران داده کار می کند.

کاری که معماران داده انجام می دهند

معماران داده معماری کلی داده یک شرکت را طراحی می کنند، از جمله فرآیندهای یکپارچه سازی داده ها، سیستم های هوش تجاری و پشتیبانی از پایگاه داده و سیستم های فایل.

آنها الزامات کسب و کار را بر اساس نقشه راه بلندمدت یک شرکت و ابتکارات فعلی جمع آوری می کنند .مناطقی را بررسی می کنند که مسائل مربوط به داده ها عملیات را محدود می کند، بهره وری را کاهش می دهد یا از رشد کسب و کار جلوگیری می کند.

بسیاری از معماران داده در حال حاضر بر روی پیاده‌سازی ابر یا استقرار ابر ترکیبی که سیستم‌های ابری و داخلی را ترکیب می‌کنند، متمرکز شده‌اند. معماری های چند ابری نیز رایج تر می شوند.

وظایف یک معمار داده شامل موارد زیر است:

• معماری داده‌ها را طراحی می‌کند، از جمله پایگاه‌های داده، سیستم‌های فایل، انبارهای داده، دریاچه‌های داده، جعبه‌های شنی تحلیلی و هاب‌های علم داده.
• انواع پایگاه‌های داده مانند انواع رابطه‌ای، ستونی، گراف یا سند را که بهترین مناسب برای معماری داده‌ها هستند، انتخاب می‌کند.
• به ترجمه مدل های داده های مفهومی و منطقی به مدل های داده های فیزیکی کمک می کند.
• چارچوب یکپارچه سازی داده ها، گردش کار و فرآیندها را برای فعال کردن بلع، حرکت و تبدیل داده ها تعریف می کند.
• به انتخاب بهترین ابزارهای یکپارچه سازی داده برای استفاده در چارچوب یکپارچه سازی کمک می کند.
• با مهندسان داده، متخصصان یکپارچه سازی داده ها، مدیران پایگاه داده و سایر اعضای تیم مدیریت داده برای پیاده سازی معماری داده کار می کند.

تاثیر استراتژی داده بر طراحی معماری داده و اطلاعات

استراتژی داده، چشم‌اندازی است برای اینکه چگونه داده‌ها استراتژی تجاری یک شرکت را فعال می‌کنند و از عملیات جاری آن پشتیبانی می‌کنند.

به‌جای مشاهده داده‌ها به‌عنوان محصول جانبی فعالیت‌های تجاری، داده‌ها به عنوان یک دارایی شرکت شناخته می‌شوند که برای موفقیت سازمان باید برای آن برنامه‌ریزی، تعریف و مدیریت شود.یک استراتژی داده شامل جدول زمانی، برنامه های منابع و توجیه مالی برای دستیابی به اهداف خود است.

معماری اطلاعات و داده ها نقشه هایی برای چگونگی طراحی، ساخت و اجرای استراتژی داده های یک سازمان و مدیریت آن هستند.استراتژی داده یک شرکت، و بنابراین اطلاعات و معماری داده آن، همراه با تکامل کسب و کار، رقابت آن و بازار تکامل می یابد.

علاوه بر این، تغییرات فناوری بر نحوه ساخت و مدیریت این معماری ها تأثیر می گذارد. کلید موفقیت درک این نکته است که تغییر باید در استراتژی داده و معماری داده و معماری اطلاعات ایجاد شود.

رابطه همزیستی

یک سازمان به معماری اطلاعات و معماری داده نیاز دارد.معماری اطلاعات توسط استراتژی تجاری و عملیات سازمان اطلاع رسانی می شود.معماری داده از معماری اطلاعات با ارائه ابزاری برای جمع آوری، تبدیل، مدیریت و کنترل داده های مورد نیاز برای ایجاد اطلاعات مفید پشتیبانی می کند.

تکامل این دو معماری فرصتی مستمر برای افزایش استفاده از داده ها و اطلاعات و ارزش تجاری آنها فراهم می کند.

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و  هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining

Aparat Chanel: VISTA Data Mining

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining