O que é Arquitetura de Dados?

Pragmático arquitetos corporativos, seguirá o DAMA, sabendo que a arquitetura de dados está focada no ''necessidades de dados da empresa''. Eles se voltarão para TOGAF para entender o que descrever — os principais tipos e fontes de dados, ativos de dados lógicos, ativos de dados físicos e recursos de gerenciamento de dados [que permite o arquitetura empresarial].

Quando descrevemos a arquitetura de dados, descrevemos quatro elementosnecessidades de dadosprincipais fontes de dadosprincipais tipos de dados, e o necessário recursos de gerenciamento de dados.

Navegar é centrado no modelo. Existem quatro modelos de arquitetura empresarial que descrevem sua arquitetura de dados - o modelo de assunto, modelo de área temática, modelo lógico de dados, e modelo de documento lógico.

Quando a arquitetura de dados é combinada com arquitetura de aplicação foco no estrutura e interação dos aplicativos que ... gerenciam os ativos de dados, você tem um arquitetura de sistemas de informação.

Vamos analisar mais detalhadamente o que é uma arquitetura de dados.

O que é Arquitetura de Dados?

A arquitetura de dados explica e permite a necessidades de dados da empresa. É descrito através de quatro elementosnecessidades de dadosprincipais fontes de dadosprincipais tipos de dados, e o necessário recursos de gerenciamento de dados.

Nós usamos quatro modelos de arquitetura empresarial para descrever sua arquitetura de dados - a modelo de assunto, modelo de área temática, modelo lógico de dados, e modelo de documento lógico.

A arquitetura de dados é a parte principal do arquitetura de sistemas de informação. A Arquitetura de Sistemas de Informação é uma arquitetura única domínio da arquitetura que alinha funcionalidade, dados, e gerenciamento de dados. Na prática, isso significa garantir que os aplicativos estejam fornecendo o fluxo de dados e o gerenciamento de dados necessários, não apenas fornecendo recursos.

A prática comum coloca a arquitetura de dados em segundo plano. Somos obcecados por recursos e falamos sobre aplicativos — o que eles fazem, como são desenvolvidos ou como se integram a outros sistemas.

Aplicações existem para processar e gerenciar dados. Sem uma sólida compreensão e design da Arquitetura de Dados, as aplicações tornam-se ilhas desconexas. À medida que entregam funcionalidades, geram dívida técnica. Elas criam complexidade no fluxo e no gerenciamento de dados. Fluxos e gerenciamentos de dados complexos aceleram sua dívida técnica e adicionam complexidade à governança de dados.

Quando você lidera com dados e garante que arquitetura de aplicação está focado no estrutura e interação dos aplicativos que ... gerenciam os ativos de dados, você tem uma arquitetura de sistemas de informação.

Sem sucesso transformação digital serão construídos com base na funcionalidade. Eles são sempre construídos com base em dados.

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Quatro Elementos da Arquitetura de Dados

Cada arquitetura de dados abordará:

Por si só, esses elementos nos ajudam a entender a estrutura dos dados.

Buscamos entender o fluxo de dados. O fluxo de dados é explicado pelas fontes de dados, e as necessidades de dados são os pilares do fluxo de dados — de onde eles vêm e onde são necessários.

Tenha em mente que, uma vez que os dados começam a se mover, eles podem ir para qualquer lugar. O fluxo requer controles; requer recursos de gerenciamento de dados.

Sabemos que a arquitetura de dados orienta grandes arquitetura corporativa. Ele só pode ser direcionado se você conhecer o fluxo de dados. O fluxo de dados necessário determina como a arquitetura do aplicativo e arquitetura de infraestrutura habilite seu arquitetura empresarial.

Triângulo de Arquitetura de Dados

Necessidades de dados

Tudo começa com o necessidades de dados da empresa.

As necessidades de dados se dividem em três categorias:

  • Dados necessário para criar produtos e serviços: Informações das quais seus produtos e serviços dependem.
  • Dados necessário para operar o negócio: Dados transacionais, operacionais e de processo que mantêm as atividades diárias funcionando sem problemas.
  • Dados necessário para manter registros: Informações contratuais e regulatórias definidas necessárias para conformidade.

Não se confunda com necessidades de dados — você deve separar implacavelmente o que é bom ter do que é nnecessário.

Necessário Não requer modificadores como absolutamente ou importante. Necessário é simplesmente necessário.

Principais fontes de dados

Onde os dados são criados ou coletados e onde são transformados. Os dados vêm de processos manuais, aplicativos, dispositivos e parceiros externos. Compreender o sistema de origem é fundamental para a qualidade, a linhagem e a governança dos dados.

Principais tipos de dados

Identificar as principais categorias de dados relevantes para o seu negócio — cliente, produto, financeiro, operacional e assim por diante. Essa classificação ajuda a concentrar esforços de arquitetura e governança.

Normalmente, os principais tipos de dados são definidos no Modelo de Assunto

Recursos de gerenciamento de dados

Ferramentas e sistemas que entregam os dados necessários, onde, quando e como, com a qualidade, confiança e segurança adequadas. Na prática, trata-se de um amplo conjunto de requisitos direcionados às arquiteturas de aplicativos e infraestrutura.

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Navegar pelos tipos de modelos de arquitetura de dados

Navegar fornece um cenário de arquitetura empresarial de ponta a ponta. Esta é uma maneira específica de dizer que trabalhamos em direção a um modelo de arquitetura de ponta a ponta.

Desenvolvemos o EA Landscape seguindo as melhores práticas de estendê-lo incrementalmente, um projeto de arquitetura por vez.

Gerenciamos o modelo empresarial por meio de processos discretos tipos de modelos. Um tipo de modelo pode dar suporte a análises específicas ou focar em um aspecto separado do modelo de ponta a ponta. Em termos simples, um tipo de modelo refere-se às convenções para um tipo específico de modelagem.

Cada tipo de modelo é otimizado para nos dizer algo sobre a arquitetura.

Diferentes tipos de modelos explorarão:

  • motivação e estratégia
  • partes de um domínio de arquitetura

O uso de tipos de modelos impulsiona a consistência e a reutilização, aumentando a produtividade e a consistência em uma equipe de EA.

Navegar Modelo Tipo Descrição

Cada tipo de modelo é definido por:

  • Propósito: Por que esse tipo de modelo existe e quais perguntas ele pretende responder.
  • Escopo:Delineando os limites do que é incluído e excluído dentro do tipo de modelo.
  • Conteúdo e Estrutura: Os componentes, relacionamentos e propriedades que devem ser usados ao criar instâncias de um tipo de modelo.
  • Abordagem de Modelagem: Orientação sobre como o que é incluído ou excluído para focar em aspectos específicos relevantes aos objetivos.
  • (Opcional) Relacionamento com outros tipos de modelos: Descreve a finalidade do link e qual relacionamento é usado para conectar os dois modelos.

Notas do Modelo de Dados Corporativos

Nós extraímos os tipos de modelos de dados do Navigate do Modelo de Dados Empresariais da DAMA. O Modelo de Dados Empresariais é composto por Modelo de Assunto, Modelo de Área Temática (MAT), e Modelo Lógico de Dados (LDM). Tanto o SAM quanto o LDM são construídos a partir dos Sujeitos. Eles atendem a propósitos distintos, mas interconectados.

O Modelo de Assunto descreve o cenário de dados da organização. Cada Assunto é significativo para o cenário de dados.

O Modelo de Área de Assunto é centrado nos negócios visão. Trata-se de compreender um domínio de negócios específico – um "Assunto" – em detalhes. O SAM define o Assunto de uma forma que seja facilmente compreensível pelas partes interessadas do negócio. É uma narrativa dos dados, com foco no que eles significa.

O Modelo de Dados Lógicos, é um orientado tecnicamente. Ele se baseia no SAM, fazendo a transição dos conceitos de negócios do SAM para detalhes suficientes para orientar a implementação.

Juntos, o SAM e o LDM atendem a dois públicos distintos. O SAM reflete a compreensão empresarial do significado dos dados. O LDM serve como orientação e restrição para a implementação. Essa estrutura é frequentemente documentada em um Plano de Dados Mestre.

O SAM e o LDM refletem o mesmo Assunto, falando para públicos diferentes.

Modelo de Assunto

Escopo do modelo de assunto

O modelo de sujeito identifica relevante para os negócios áreas de informação

Cada Assunto identifica as informações necessárias em uma área de atividade ou um aspecto distinto das operações

Fornecer um entendimento compartilhado do cenário de dados

Costumava ser

  • Enquadre as discussões sobre o cenário de dados
  • Destacar áreas de complexidade de dados
  • Modelagem direta posterior

Orientação do Modelo de Assunto

Em toda a empresa

  • 12-20 Assuntos

Projeto de arquitetura para todo o departamento

  • Espere 3-5 assuntos

Iniciativa de Transformação

  • Espere de 5 a 10 assuntos
Estrutura de Arquitetura de Dados

Modelo de Área de Assunto

O Modelo de Área de Assunto (SAM) representa as informações dentro de um único Assunto. O SAM é usado para garantir um entendimento comum do panorama de dados.

O objetivo é claro: desenvolver uma compreensão do cenário de dados.

DAMA nos diz para pensar nas entidades que definem as informações em um Assunto. Entidades têm relacionamentos com outras entidades. Relacionamentos dentro do Assunto e com entidades em outros Assuntos.

Entidade é apenas uma forma de expressar um tópico de informação, um substantivo. Usamos o componente Termo Comercial.

Orientação sobre o modelo de área temática

O Modelo de Área de Assunto utiliza de 8 a 15 Termos de Negócios (Entidades) para definir o Assunto. Espere de 1 a 2 Termos de Negócios de outro assunto para completar a compreensão do Assunto.

Procure atingir um ponto ideal de aproximadamente 13 Termos Comerciais. Você deve manter o modelo gerenciável.

Ao se aproximar dos 12 Termos Comerciais, considere se você tem mais de um assunto

Menos de 8 termos comerciais sugerem que este pode não ser um assunto profundo ou importante.

Modelo de Dados Lógicos

O Modelo Lógico de Dados (LDM) representa as informações dentro de um único Assunto com a intenção de orientar e restringir a implementação. O LDM é usado para garantir um tratamento técnico consistente do cenário de dados.

O objetivo é claro: orientar a implementação para garantir que o cenário de dados permita o negócio' necessidades de dados.

Orientação sobre Modelo de Dados Lógicos

O Modelo de Dados Lógicos utiliza de 12 a 20 Componentes de Dados Lógicos (Entidades). Espere de 3 a 5 Componentes de Dados Lógicos de outro sujeito.

O LDM deve incluem relacionamentos cardinais, propriedades e especificações de arquitetura de acesso e gerenciamento de dados

Propriedades de Dados Lógicos

Acesso a dados

    • Esta entidade tem restrições de acesso específicas?

Classificação de Dados

    • Que classe de dados é essa? (Mestre, Referência, Transacional)

Retenção de dados

    • Existem requisitos especiais de retenção? De onde vêm esses requisitos?

Tipo de dados

    • Que tipo de dado é esse? (Número, texto, booleano, calculado)

Propriedade de Proteção de Dados (Opcional)

    • Os dados têm requisitos de proteção inesperados?

Modelo de Documento Lógico

O tipo de modelo de documento lógico existe para representar artefatos — como formulários, cartas ou relatórios — relevantes para uma atividade comercial específica (por exemplo, cotação, pedido de venda, fatura, conhecimento de embarque, formulário de emprego).

Ele fornece contexto para os dados, facilitando a compreensão da segurança, retenção, fluxo e governança de dados. Por exemplo, entidades de dados como preço não transmitem requisitos de retenção ou segurança, enquanto documentos como o Cotação, Pedido de venda, e Fatura fornecer esse contexto.

Documentos lógicos abrangem três tipos de documentos:

  • Registro: Documentos exigidos por lei ou contrato, com conteúdo definido externamente e requisitos de retenção.
  • Documento Comercial: Documentos definidos internamente para dar suporte a processos de negócios, regidos por políticas organizacionais de consistência e auditabilidade.
  • Documento Transitório: Documentos informais criados e usados por indivíduos ou equipes, com retenção gerenciada por políticas internas e alinhada às necessidades do criador.

Orientação sobre o Modelo de Documento Lógico

O Modelo de Documentos Lógicos é mais fácil quando se considera um processo de negócios de ponta a ponta. Processos de ponta a ponta usarão de 3 a 10 Documentos Lógicos.

Procure um ponto ideal de ~6 Documentos Lógicos. Você está procurando uma lista completa de Registros, e uma lista útil de Documentos Comerciais e Documentos Transitórios para capturar retenção, segurança e qualidade.

Cada Documento Lógico conterá de 5 a 10 Termos Comerciais ou Componentes de Dados Lógicos.

Propriedades lógicas do documento

Tipo de documento

    • Registro, Documento Comercial, Transitório

Propriedade de acesso a dados

    • Somente país, somente organização, somente departamento, somente processo ou dados de custódia

Propriedade de retenção de dados (opcional)

    • Ad Hoc, Departamental, Empresarial, Contratual, Regulamentado ou Proibido

Propriedade de Proteção de Dados (Opcional)

    • - Relaxado, Padrão, Aprimorado

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Vamos esclarecer sobre necessidades de dados— você deve separar implacavelmente o que é bom ter do que é necessário.

Dados necessários Não requer modificadores como "absolutamente necessário" ou "dados importantes". "Necessário" é simplesmente necessário.

A distinção clara entre necessário e todo o resto é a base para requisitos de aplicação eficazes.

Quando você sabe que uma atividade empresarial precisa de alguns dados, todo o resto surge:

  • fonte
  • fluxo
    Os dados necessários definem para onde o fluxo deve chegar.
  • qualidade
    Dados necessários definem qualidade.
  • segurança
    A segurança não define para onde os dados podem ir. Os dados necessários vão para onde são necessários. Os dados necessários definem onde os dados deve ser entregue com segurança e onde deve ser protegido.
  • gerenciamento de dados
    Necessidade + qualidade + fluxo + segurança definem os recursos de gerenciamento de dados necessários

A fonte é um desafio, especialmente quando o fornecedor e o consumidor estão em organizações ou autoridade ou domínios de governança. Muitas vezes imaginamos que os consumidores de dados definem a qualidade. Eles não definem. Os produtores de dados definem a qualidade.

Os consumidores podem exigir maior qualidade, mas podem se deparar com três opções:

  1. pagar mais
  2. fazer sem
  3. melhorar a qualidade eles mesmos

Isso não é diferente de qualquer outro relacionamento produtor/consumidor.

Lembrar:

As necessidades de dados abrem caminho por meio de cenários de dados fragmentados.

As necessidades de dados quebram silos.

As necessidades de dados direcionam as definições de dados reais

As necessidades de dados fornecem governança de dados.

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Conclusão sobre o que é arquitetura de dados?

A arquitetura de dados lidera arquitetura de sistemas de informação. Arquitetura de Sistemas de Informação é a domínio da arquitetura que alinha dados, gerenciamento de dados, e funcionalidade.

A arquitetura de dados explica e permite a necessidades de dados da empresa através quatro elementosnecessidades de dadosprincipais fontes de dadosprincipais tipos de dados, e o necessário recursos de gerenciamento de dados.

Quatro modelos de arquitetura empresarial descreva sua arquitetura de dados: a modelo de assunto, modelo de área temática, modelo lógico de dados, e modelo de documento lógico.

A prática comum coloca a arquitetura de dados em segundo plano e coloca os holofotes nos aplicativos — o que eles fazem, como são criados ou como se integram a outros sistemas.

As melhores práticas lideram com dados e garantem a arquitetura de aplicação está focado no estrutura e interação dos aplicativos que ... gerenciam os ativos de dados.

Sem sucesso transformação digital serão construídos com base na funcionalidade. Eles são sempre construídos com base em dados.

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