Архітектура даних

Має бути зрозуміло, звідки взялася кожна важлива цифра

Архітектура даних (Data Architecture) потрібна не заради красивої схеми. Вона має показувати шлях від первинного джерела до показника, звіту, обміну або API.

Обговорити задачу Що саме робимо

Коли це стає проблемою

Архітектура даних (Data Architecture)

Джерело показника доводиться шукати вручну

Звіт залежить від кількох таблиць, файлів і трансформацій, які ніде не описані.

Інтеграції ростуть окремо одна від одної

Кожен новий обмін приносить власний формат, ідентифікатори й правила.

BI виправляє проблеми джерел

Інформаційні панелі змушені очищати та зшивати дані замість роботи з готовою аналітичною моделлю.

Що робимо

Що саме робимо

Я дивлюся на архітектуру з двох боків. Як працюють системи зараз і як керівництво очікує бачити результат. Між цими двома точками й будується цільова схема.

Інвентаризація джерел, таблиць, інтеграцій та інформаційних потоків.
Концептуальна, логічна й аналітична моделі даних.
Сховище даних (Data Warehouse, DWH), аналітичні вітрини (data marts) і семантичний шар (semantic layer).
Походження даних (data lineage) від первинного поля до показника, звіту або API.
Цільова архітектура інтеграцій, довідкових даних (master and reference data) і контролю змін.

Як працюємо

Інвентаризація

Фіксуємо джерела, обміни, таблиці, звіти й залежності.

Модель

Відділяємо бізнес-сутності від конкретної технічної реалізації.

Цільова схема

Проєктуємо інтеграцію, зберігання, аналітичні вітрини та BI.

Перехід

Плануємо зміни так, щоб не зупиняти поточні процеси.