著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
データの運用と管理のインフラストラクチャとしてのデータ アーキテクチャの中核的なタスクは、データ品質の問題を解決し、データが本番環境に正確に実装されていることを確認し、システムが障害や異常なデータなしにスムーズに動作することを保証することです。この記事では、データ品質の観点から、企業が信頼性の高いデータ アーキテクチャを構築し、データの価値を最大限に確保できるようにデータ アーキテクチャを体系的に説明および分析します。
2. データアーキテクチャの概要
データアーキテクチャ（Data Architecture）とは、データリソースと専門人材を活用して組織内のさまざまな機能を実装し、データの共有、統合、分析、保管、アプリケーションの統合、共同作業を実現し、ビジネスユーザーに迅速かつ正確な情報を提供することを指します。の情報です。データ アーキテクチャは、情報サービス レベルの向上、情報サービス機能の強化、ビジネス分野でのさらなる利益の獲得に役立ちます。
データ アーキテクチャには、通常、データ プラットフォーム グループ、データ ウェアハウス グループ、データ開発グループ、データ分析グループ、データ エンジニアなどの複数の関連部門が参加します。これには、技術アーキテクチャとビジネス アーキテクチャの両方が含まれます。その主なタスクは、データ マートを確立し、データの収集、処理、共有、分析、およびサービスの効率を向上させ、データの保存、送信、処理、および取得のコストを削減し、デジタル化、ネットワーク化、およびデータを生成することです。モノのインターネットの価値を高め、企業の競争力を強化し、経済的および社会的発展を促進します。
経済的には、データ アーキテクチャは透明性、信頼性、効率性に依存しますが、技術的には、データ ガバナンス、ビジネス モデルの最適化、データ マイニング、AI、ビッグ データなどの技術的手段に依存します。データの価値を高めるその他の方法。
データ アーキテクチャの 4 つのレベルは、情報層、サービス層、プラットフォーム層、フレームワーク層に分かれています。
情報層は、