Architekt hurtowni danych

Autor: Robert Simon
Data Utworzenia: 21 Czerwiec 2021
Data Aktualizacji: 1 Lipiec 2024
Anonim
Hurtownie Danych Podstawy Teoretyczne - część 1
Wideo: Hurtownie Danych Podstawy Teoretyczne - część 1

Zawartość

Definicja - Co oznacza architekt hurtowni danych?

Architekt hurtowni danych jest odpowiedzialny za projektowanie rozwiązań hurtowni danych i pracę z konwencjonalnymi technologiami hurtowni danych w celu opracowania planów najlepiej wspierających firmę lub organizację. Podobnie jak w przypadku innych podobnych ról, architekt hurtowni danych często przyjmuje potrzeby klientów lub cele pracodawców i pracuje nad opracowaniem konkretnej architektury, która będzie utrzymywana w celu spełnienia określonych celów.


Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.

Techopedia wyjaśnia architekta hurtowni danych

Wielu architektów hurtowni danych będzie zaznajomionych z powszechnymi technologiami hurtowni danych oraz metodami ekstrakcji, transformacji i ładowania (ETL). Architekt hurtowni danych może mieć doświadczenie w korzystaniu z Oracle lub podobnych zasobów, a także innych technologii, takich jak J2EE lub Cognos, oraz języków programowania, takich jak Java. Jednak niektórzy podkreślają, że większość pracy architekta hurtowni danych może dotyczyć szerszego celu projektowego i skutecznej komunikacji, a nie praktycznej wiedzy o konkretnych narzędziach. Na przykład architekci hurtowni danych mogą w dużej mierze skoncentrować się na definiowaniu i wdrażaniu rozwiązań oraz szkoleniu innych pracowników.


Zasadniczo architekt hurtowni danych będzie utrzymywał systemy zapewniające bezpieczeństwo i dostępność surowych danych, metadanych i innych zasobów danych w ramach większej infrastruktury IT. Te architektury będą wspierać działania takie jak eksploracja danych, które mogą zwiększyć wartość. Architekt hurtowni danych może poświęcić wiele czasu na rozważenie ROI i wskaźników finansowych dla projektów w celu ustalenia najlepszych praktyk i dostarczenia rozwiązań, które zwiększają zysk, a także tych, które zapewniają wszechstronność danych.