“Veri mimarisi” terimi, bir kuruluş içindeki veri akışını ve yönetimini yöneten bir dizi model, politika, kural ve standart olarak tanımlanır. Dolayısıyla, kurumsal mimarinin bir alt kümesi olan veri mimarisi, veri yakalama, veri depolama, veri entegrasyonu ve veri kullanımı gibi veriyle ilgili faaliyetleri yöneten işletim kurallarını içerir. Başka bir deyişle, bu modeller, standartlar, politikalar ve kurallar koleksiyonu, hangi verilerin toplandığını ve bunların kurumsal veri sistemleri içerisinde nasıl depolandığını, organize edildiğini, entegre edildiğini ve kullanıldığını düzenler.

Veri Mimarisi Nedir?

Göre Veri Yönetimi Bilgi Grubu (DMBoK 2) veri mimarisi, veri varlıklarını yönetmeye yönelik bir “ana plan”a benzer. Dahili organizasyon politikaları ve iş politikaları genellikle veri mimarisi tasarımına rehberlik eder. Veri mimarisi çıktıları, veri platformları ve Veri Yönetişim araçları için çok katmanlı altyapıları ve veri toplama, entegrasyon, dönüştürme ve depolamaya yönelik spesifikasyonları ve standartları içerir.

The veri mimarı Organizasyonel hedefler, kültür ve bağlamsal gereksinimlerle uyumlu mimari planı geliştirir. Tipik olarak, çok taraflı veri projeleri sırasında veri mimarı, birçok departmanın ve paydaşların kurumsal hedefler etrafında koordine edilmesinden sorumlu olan merkezi kişi olarak hareket eder.

Veri Mimarisinin Bileşenleri Nelerdir?

En temel kurumsal veri mimarisinin bileşenleri aşağıdakileri içerir:

• Veri hatları, veri toplama sürecinin tamamını kapsar: depolama, temizleme, analiz ve verilerin bir noktadan diğerine akışı. 
• Bulut depolama, internet üzerinden erişilen bir veya daha fazla uzak bulut sunucusunda bulunan verilere sahip, barındırılan bir hizmetin varlığını gösterir.
• Cloud computing Verilerin bulut ana bilgisayarlar üzerinde depolanması, yönetilmesi ve analiz edilmesi sürecini ifade eder. Bulut bilişimin en büyük faydaları düşük maliyet, veri güvenliği ve şirket içi altyapı gereksinimlerinin sıfır olmasıdır. 
• API'ler, ana sistem ile hizmet talebinde bulunan kişi arasındaki iletişimi kolaylaştırır. 
• AI ve ML modelleri, veri mimarisine otomatikleştirilmiş yetenekler sağlar. Bu modeller, veri mimarisinin temel işlevlerinin çoğunu otomatikleştirir. 
• Veri akışı, verilerin gerçek zamanlı olarak kaynağa kapalı olarak işlenmesinin gerekebileceği sürekli veri akışı özelliğini destekler.   
• Gerçek zamanlı analitik, anında eyleme geçirilebilir içgörüler için veri analizini gerçek zamanlı olarak tanımlar. 
• Kubernetes, bilgi işlem, ağ oluşturma ve depolama iş yüklerini yönetmek için tek noktadan platform.

Veri Mimarisinin Temel Prensipleri Nelerdir?

İşte bazıları temel prensipler etrafında bir veri mimarisi inşa edilmiştir:

• Otomasyon: Otomasyon, eski veri sistemlerinin tüm dezavantajlarını ortadan kaldırdı. Modern bir veri mimarisi, süreçlerin saatler içinde oluşturulmasına olanak tanır, veri hatları aracılığıyla her türlü veriye hızlı erişim sağlar, çevik veri entegrasyonunu kolaylaştırır ve sürekli veri akışına olanak tanır.
• Güvenlik: Modern veri mimarilerinde yerleşik güvenlik özellikleri, verilerin yalnızca bilinmesi gerekenler temelinde kullanılabilir olmasını sağlar. Tüm veriler HIPAA ve GDPR gibi düzenleyici kurumlarla uyumludur.
• Kullanıcı yönelimi: Modern veri mimarileri, kullanıcıların verilere ihtiyaç duydukları anda ve yerde erişmelerini sağlar.
• Dayanıklılık: Veri mimarileri yüksek veri kullanılabilirliği, olağanüstü durum kurtarma önlemleri ve yeterli yedekleme/geri yükleme yetenekleri vaat eder.
• Esnek veri hatları: Modern veri mimarileri veri akışını ve "veri patlamalarını" destekler.
• İşbirliği: İyi tasarlanmış bir veri mimarisi, siloları ortadan kaldırarak ve kuruluşun tüm bölümlerinden gelen verilerin tek bir konumda bir arada bulunmasına olanak tanıyarak işbirliğini kolaylaştırır.
• Yapay zeka odaklı: Yapay zeka ve makine öğrenimi, değişen koşullara yönelik uyarılar ve öneriler sağlayarak veri mimarisinin otomatikleştirilmiş yeteneklerini birlikte güçlendirir. 
• Esneklik: Bu özellik, kuruluşların isteğe bağlı ölçeklendirme özelliklerinden hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde yararlanmalarını sağlar. Aynı özellik aynı zamanda yöneticileri birçok sıkıcı görevden kurtararak önemli olana odaklanabilmelerini sağlar.
• Basitlik: Veri mimarileri, kuruluşların veri hareketini ve veri çoğaltmasını sınırlamasına ve tek tip bir veritabanı platformunu savunmasına olanak tanır.

Bunu da inceleyin DATAVERSITY® makalesi ek veri mimarisi ilkeleri hakkında.

En Son Trendler ve Zorluklar Nelerdir? 

Kuruluş genelinde çok çeşitli verileri yakalamak, işlemek, yönetmek ve analiz etmek için yeni teknolojiler ve mimariler sürekli olarak ortaya çıkıyor. Bulutta depolama ve işleme alanındaki yeniliklerin yanı sıra işletmeler buluta geçiyor veri mimarilerine yönelik yeni yaklaşımlar Bu onların büyük veriyle birlikte gelen çeşitliliği, doğruluğu ve hacimleri yönetmelerini sağlar. 

Uzun bir listeden Veri Mimarisi trendleri 2021'i şekillendiren kayda değer olanlar arasında veri erişiminin demokratikleşmesi, yapay zekaya hazır bir mimari, veri mimarlarının yükselişi, veri dokuları, veri katalogları, DevOps ve tabii ki bulut yer alıyor. 2021'in ötesinde, işte bazı trendler izlemek:

• Birçok veri mimarisi lideri, kurumsal çaptaki merkezi veri gölünden uzaklaşıyor. etki alanına göre tasarımVerilere dayanarak oluşturulan yeni ürün ve hizmetlerin pazara çıkış süresini artırmak amacıyla özelleştirilebilen ve amaca uygun olan. 
• Son derece modüler veri mimarilerine doğru hareket kalıcıdır. Modüler konsept, veri mimarisinin geri kalanını etkilemeden gerektiğinde yeni teknolojilerle değiştirilebilen türünün en iyisi, açık kaynaklı bileşenleri kullanır. 
• Son zamanlarda, veri mimarisi kavramı, işletmelerde bulut bilişimin giderek daha fazla benimsenmesiyle ortaya çıktı ve ardından bulut bilişime doğru dramatik bir hareket gerçekleşti. bulut tabanlı platformlar Veri Yönetimi görevlerinin tümü veya çoğu için. 
• Büyük veri mimarisi, geleneksel veritabanlarında ele alınması zor olan çok büyük miktarlarda, hızlarda ve çeşitli verileri almak, işlemek, depolamak, yönetmek, erişmek ve analiz etmek için kullanılan kavramsal veya fiziksel sistemdir. Büyük veri teknolojileri oldukça uzmanlaşmıştır ve daha genel amaçlı uygulama mimarilerinde yaygın olarak bulunmayan çerçeveleri ve dilleri kullanır. 
• Çeşitli veri türlerini işleyebilen yapay zeka destekli bulut hizmetleri artıyor. Veri erişimi taleplerinin artmasıyla birlikte karmaşık, çoklu bulutlu ve hibrit bir ortamda yapay zeka ve makine öğreniminin desteklenmesi ihtiyacı ortaya çıkıyor. 
• olarak veri kumaşı çeşitli bulut kurulumlarında daha hızlı veri analitiği sağlar; veri dokusunun büyümesi aynı zamanda hibrit ve çoklu bulutta da büyüme anlamına gelir. 
• Yüksek performanslı veri mimarisi modellerihenüz başlangıç ​​aşamasında olmasına rağmen hızla gelişmektedir. Tahmine dayalı analitik ve uygulamalı yapay zeka ve makine öğrenimi gibi gelişmiş Veri Bilimi uygulamaları, hem yüksek hacimli hem de yüksek hızlı veri ortamlarına ihtiyaç duyar ve şu anda bu duruma yalnızca hibritler ve çoklu bulutlarla ulaşılabilir.
• İyi tasarlanmış bir büyük veri mimarisi, işletmenin akıllı kararlar alabilmesi için verileri analiz etmesini ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmesini kolaylaştırır. Kuruluşlar, iş zekası ve analitik girişimlerini optimize etmek için büyük veri analitiği teknolojilerini kullanıyor; veri ambarı teknolojilerine bağlı daha yavaş rapor araçlarının ötesine geçerek müşteri davranışları, iş süreçleri ve genel operasyonlar hakkında daha fazla bilgi sağlayan daha akıllı, daha reaktif uygulamalara doğru ilerliyor. 
• Bu trend önceki trendle bağlantılıdır. AWS, Microsoft, Google ve IBM gibi bulut altyapısı sağlayıcıları neredeyse sınırsız miktarda yeni veriyi işleyebilir ve isteğe bağlı depolama ve bilgi işlem yetenekleri sağlayabilir. 

Büyük zorluklardan biri, verileri işlemek ve depolamak için yeni teknolojiler gelirken, veri miktarının yaklaşık her iki yılda bir ikiye katlanmasıdır. Gartner analistleri, 50 yılına kadar iş açısından kritik verilerin %2025'den fazlasının veri merkezi veya bulut dışında oluşturulacağını ve işleneceğini tahmin ediyor. Veri altyapısının geleceği için üç ana etken, genel buluta, SaaS hizmetlerine doğru ilerleme olarak tanımlanabilir. ve gelişmiş veri mühendisliği.

İkinci zorluk ise hibrit ve çoklu bulutla geliyor. Bu ortamlar giderek daha popüler hale gelirken, devam eden veri güvenliği ve yönetimi zorlukları, kuruluşların çoklu bulut seçeneklerine daha az, hibrit seçeneklere daha fazla bakmasına neden olacak. Yalnızca bulut platformları, çeşitli çözümleri ile bu hizmeti sağlayabilir. hız, ölçek ve kullanım kolaylığı kurumsal düzeyde bir Veri Yönetimi platformunun geliştirilmesi, ancak Veri Kalitesi kalıcı bir sorun olmaya devam edecek. 

Modern veri platformu, geleneksel mimarinin karmaşıklıklarının olay akışlarını analize hazır verilere dönüştüren tek bir self-servis platformda soyutlandığı BT merkezli kodlama süreçleri değil, iş merkezli bir değer zinciri etrafında inşa edilmiştir. .

Üçüncü zorluk ise yeni veri teknolojilerinin veri mimarisinin karmaşıklığını önemli ölçüde arttırması ve sıklıkla kuruluşun yeni yetenekleri devreye alma, mevcut altyapıyı koruma ve yapay zeka modellerinin bütünlüğünü garanti etme becerisini engellemesidir.

Veri Mimarisi ile Veri Modelleme Arasındaki Fark Nedir?

Süre hem veri mimarisi hem de veri modelleme Veri teknolojilerini iş hedefleriyle uyumlu hale getirmeye çalışan veri mimarisi yalnızca iş işlevleri, teknolojiler ve veriler arasındaki ilişkileri sürdürmeye odaklanır. Kısacası veri mimarisi, veri sistemlerinin nasıl etkileşim kurduğuna dair bir vizyon veya model görevi görerek veri sistemleri genelinde standartları belirler. Veri mimarları bir kuruluşun veri altyapısına ilişkin bir vizyon ve plan geliştirir ve veri mühendisleri bu vizyonu yaratmakla görevlidir.

Diğer taraftanVeri modelleyicileri, geliştirilen uygulamalar tarafından uygulanan iş süreçlerini anlamak ve bu uygulamayı destekleyen verilerin en iyi temsilini belirlemek için uygulama geliştiricilerle birlikte çalışır. Veri modelleme, veriler ve bunların ilişkileri etrafında inşa edilir; saklanması amaçlanan bilgiyi sağlayan bir model bulunur ve son ürünün bir uygulama için bilgisayar yazılım kodunu oluşturacağı veya işlevsel bir spesifikasyon hazırlayacağı durumlarda ana değere sahiptir. bilgisayar yazılımıyla ilgili kararlara rehberlik etmeye yardımcı olur.

Varlık-ilişki modelleri, verileri ve ilişkilerini tasvir etmek için diyagramları kullanır. Bir veri modeli doğrudan bir varlık-ilişki modeline, ilişkisel bir veritabanına, iş odaklı bir dile veya bir nesne modelleme diline çevrilebilir. 

Kurumsal mimari veri modelleme süreci sırasında veri modellerinin mantıksal hale getirilmesi ve veri nesneleri hakkında içgörü elde eden kişiler tarafından kolayca anlaşılması gerekir.  kurumsal mimari veri modelleme Süreç uygun planlamayı gerektirir ve üç aşamadan oluşur: kavramsal bir model, mantıksal bir model ve fiziksel bir model. 

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.Buraya Tıkla
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-architecture-101/