Как построить оптимальную архитектуру управления данными в компании?

Для анализа и управления данными уже недостаточно просто внедрить и настроить ПО. Важно, чтобы это была целая система, которая объединяет ETL, BI, ML и Data Governance в одну управляемую платформу. Основой такой платформы или инфраструктуры данных становится гибкое, масштабируемое, ориентированное на бизнес-задачи корпоративное хранилище данных DWH.

В работе с DWH есть несколько подходов, хочу поделиться тем, который мне ближе всего — Unified Data Infrastructure, где все ключевые процессы (сбор, хранение, трансформация, анализ, визуализация) строятся на одной платформе.

Архитектура состоит из следующих компонентов:

👉 Источники данных: информация поступает из различных систем, таких как CRM, ERP, веб-приложения, датчики, таблицы Excel, базы данных и другие.

👉 Загрузка и транспортировка: этот уровень отвечает за передачу данных из источников в хранилище, включая копирование, работу с потоковыми данными и автоматизацию процессов.

👉 Хранение: на этом этапе сохраняются структурированные данные для анализа, моделирования и машинного обучения.

Запросы и обработка: здесь выполняются аналитические операции с данными.

👉 Преобразование: этап, на котором данные очищаются, стандартизируются, агрегируются и объединяются.

👉 Аналитика и вывод: предоставление информации в виде отчетов, дашбордов и визуальных представлений для пользователей.

Преимущества такого подхода:

👉 Оптимизация производительности — уменьшается дублирование и упрощаются процессы обработки данных.

👉 Гибкость — легко менять или настраивать отдельные элементы под новые задачи бизнеса.

👉 Централизованный контроль доступа и соответствие нормативам.

👉 Масштабируемость — можно развивать каждый компонент независимо.

👉 Снижение затрат — объединение всех элементов в единую платформу облегчает управление и обслуживание.

Unified Data Infrastructure помогает структурировать технологический «зоопарк», который почти неизбежно возникает, когда организация начинает активно двигаться в сторону data-driven культуры.

Какие подходы к хранению и обработке данных пробовали?

Подписывайтесь на Telegram Пащенко Илья | IT технологии и цифровизация.