Dataarkitektur

Dataarkitektur består av modeller, policyer, regler och standarder som styr vilken data som samlas in och hur den lagras, ordnas, integreras och används i datasystem och i organisationer. Data är vanligtvis en av flera arkitekturdomäner som utgör grundpelarna i en företagsarkitektur eller lösningsarkitektur .

Översikt

En dataarkitektur syftar till att sätta datastandarder för alla sina datasystem som en vision eller en modell av den eventuella interaktionen mellan dessa datasystem. Dataintegration bör till exempel vara beroende av dataarkitekturstandarder eftersom dataintegration kräver datainteraktioner mellan två eller flera datasystem. En dataarkitektur beskriver delvis de datastrukturer som används av ett företag och dess datorprogram . Dataarkitekturer adresserar data i lagring, data som används och data i rörelse; beskrivningar av datalager, datagrupper och dataobjekt; och mappningar av dessa dataartefakter till datakvaliteter, applikationer, platser etc.

Viktigt för att förverkliga måltillståndet, dataarkitektur beskriver hur data bearbetas, lagras och används i ett informationssystem . Den tillhandahåller kriterier för databehandlingsoperationer för att göra det möjligt att designa dataflöden och även styra dataflödet i systemet.

Dataarkitekten är vanligtvis ansvarig för att definiera måltillståndet, anpassa under utvecklingen och sedan följa upp för att säkerställa att förbättringar görs i den ursprungliga ritningens anda .

Under definitionen av måltillståndet bryter dataarkitekturen ner ett ämne till atomnivå och bygger sedan upp det igen till önskad form. Dataarkitekten bryter ner ämnet genom att gå igenom tre traditionella arkitektoniska stadier:

  • Conceptual - representerar alla affärsenheter .
  • Logisk - representerar logiken i hur entiteter är relaterade.
  • Fysisk - realiseringen av datamekanismerna för en specifik typ av funktionalitet.

Kolumnen "data" i Zachman Framework för företagsarkitektur –

Lager Se Data (vad) Intressent
1 Omfattning/kontextuell Lista över saker och arkitektoniska standarder som är viktiga för verksamheten Planerare
2 Affärsmodell/konceptuell Semantisk modell eller konceptuell / företagsdatamodell Ägare
3 Systemmodell/Logisk Enterprise/ Logisk datamodell Designer
4 Teknik Modell/Fysisk Fysisk datamodell Byggare
5 Detaljerade framställningar Faktiska databaser Utvecklare

I denna andra, bredare mening inkluderar dataarkitektur en fullständig analys av relationerna mellan en organisations funktioner, tillgängliga tekniker och datatyper .

Dataarkitektur bör definieras i planeringsfasen av utformningen av ett nytt databehandlings- och lagringssystem. De viktigaste typerna och källorna av data som är nödvändiga för att stödja ett företag bör identifieras på ett sätt som är fullständigt, konsekvent och begripligt. Det primära kravet i detta skede är att definiera alla relevanta dataenheter, inte att specificera datorhårdvara . En dataenhet är varje verklig eller abstrakt sak som en organisation eller individ vill lagra data om.

Fysisk dataarkitektur

Fysisk dataarkitektur för ett informationssystem är en del av en teknikplan . Teknikplanen är fokuserad på de faktiska påtagliga elementen som ska användas i implementeringen av dataarkitekturdesignen . Fysisk dataarkitektur omfattar databasarkitektur. Databasarkitektur är ett schema över den faktiska databastekniken som skulle stödja den designade dataarkitekturen.

Element av dataarkitektur

Vissa element måste definieras under designfasen av dataarkitekturschemat. Exempelvis ska en administrativ struktur som ska upprättas för att hantera dataresurserna beskrivas. Dessutom måste metoderna som ska användas för att lagra data definieras. Dessutom ska en beskrivning av den databasteknik som ska användas genereras, samt en beskrivning av de processer som ska manipulera data. Det är också viktigt att designa gränssnitt till data från andra system, samt en design för infrastrukturen som ska stödja vanliga dataoperationer (dvs. nödprocedurer, dataimport , säkerhetskopiering av data , externa överföringar av data ).

Utan vägledning av en korrekt implementerad dataarkitekturdesign kan vanliga dataoperationer implementeras på olika sätt, vilket gör det svårt att förstå och kontrollera dataflödet inom sådana system. Denna typ av fragmentering är oönskad på grund av de potentiella ökade kostnaderna och de dataavbrott som är involverade. Den här typen av svårigheter kan stöta på snabbt växande företag och även företag som betjänar olika branscher .

Rätt utförd tvingar dataarkitekturfasen i informationssystemplaneringen en organisation att specificera och beskriva både interna och externa informationsflöden. Det här är mönster som organisationen kanske inte tidigare tagit sig tid att konceptualisera. Det är därför möjligt att i detta skede identifiera kostsamma informationsbrister, frånkopplingar mellan avdelningar och frånkopplingar mellan organisatoriska system som kanske inte var uppenbara innan dataarkitekturanalysen.

Begränsningar och influenser

Olika begränsningar och influenser kommer att ha en effekt på design av dataarkitektur. Dessa inkluderar företagskrav, teknologiska drivkrafter, ekonomi, affärspolicy och databehandlingsbehov.

Företagskrav
Dessa inkluderar i allmänhet sådana element som ekonomisk och effektiv systemexpansion, acceptabla prestandanivåer (särskilt systemåtkomsthastighet), transaktionspålitlighet och transparent datahantering . Dessutom är omvandlingen av rådata såsom transaktionsregister och bildfiler till mer användbara informationsformulär genom sådana funktioner som datalager också ett vanligt organisatoriskt krav , eftersom detta möjliggör ledningsbeslut och andra organisatoriska processer. En av arkitekturteknikerna är uppdelningen mellan hantering av transaktionsdata och (huvud) referensdata . En annan är att dela upp datainsamlingssystem från datahämtningssystem (som görs i ett datalager).
Teknikdrivrutiner
Dessa föreslås vanligtvis av den färdiga designen för dataarkitektur och databasarkitektur. Dessutom kommer vissa teknikdrivkrafter att härröra från befintliga organisatoriska integrationsramverk och standarder, organisationsekonomi och befintliga platsresurser (t.ex. tidigare köpta programvarulicenser ). I många fall kräver integrationen av flera äldre system användning av datavirtualiseringstekniker .
Ekonomi
Detta är också viktiga faktorer som måste beaktas under dataarkitekturfasen. Det är möjligt att vissa lösningar, även om de är optimala i princip, kanske inte är potentiella kandidater på grund av deras kostnad. Externa faktorer som konjunkturcykeln , räntor, marknadsförhållanden och juridiska överväganden kan alla ha en effekt på beslut som är relevanta för dataarkitektur.
Affärspolicyer Affärspolicyer
som också driver design av dataarkitektur inkluderar interna organisationspolicyer, regler för tillsynsmyndigheter , professionella standarder och tillämpliga statliga lagar som kan variera beroende på tillämplig myndighet . Dessa policyer och regler beskriver det sätt på vilket företaget vill behandla sina uppgifter.
Databearbetningsbehov
Dessa inkluderar korrekta och reproducerbara transaktioner utförda i stora volymer, datalagring för stöd av ledningsinformationssystem (och potentiell datautvinning ), upprepad periodisk rapportering , ad hoc-rapportering och stöd för olika organisatoriska initiativ efter behov (dvs. årliga budgetar). , utveckling av ny produkt ).

Se även

Vidare läsning

  • Bass, L.; John, B.; & Kates, J. (2001). Att uppnå användbarhet genom mjukvaruarkitektur , Carnegie Mellon University.
  • Lewis, G.; Comella-Dorda, S.; Place, P.; Plakosh, D.; & Seacord, R., (2001). Enterprise Information System Data Architecture Guide Carnegie Mellon University.
  • Adleman, S.; Moss, L.; Abai, M. (2005). Datastrategi Addison-Wesley Professional.

externa länkar

Hämtad från " https://sv.wikipedia.org/w/index.php?title=Data_architecture&oldid=1126998564 "