Практическая архитектура данных

Архитектура данных (Data Architecture) — это совокупность моделей и стандартов для всех систем данных, а также правил взаимодействия между ними. Архитектура данных определяет данные вместе со схемами, интеграцией, преобразованиями, хранением и рабочими процессами, необходимыми для решения бизнес-задач. Надежная архитектура данных полностью отвечает требованиям компании и соответствует ее бизнес-стратегиями. Она определяет, как данные появляются, собираются, интегрируются, улучшаются, хранятся и доставляются пользователям для принятия бизнес-решений и выполнения операционных задач.
Архитектура данных является одним из доменов архитектуры предприятия и необходима для реализации data-driven управления. Наличие продуманной, сбалансированной и эффективной для конкретно вашей компании архитектуры данных необходимо для проектов цифровизации и внедрения технологий Big Data. Как спроектировать и реализовать такую надежную дата-архитектуру, используя лучшие практики, вы узнаете на курсе «Практическая архитектура данных».

Целевая аудитория

Практический курс по архитектуре данных предназначен для ИТ-архитекторов, участников Е2Е команд, разработчиков фронтальных систем и микросервисов, дата-инженеров и SQL-программистов, а также корпоративных, системных и бизнес-архитекторов, архитекторов решений и данных, владельцев продуктов, менеджеров проектов и Q&A-инженеров.

Приобретаемые знания и навыки

Вы научитесь:

• Эффективно применять фрэймворки и паттерны корпоративной архитектуры данных
• знать особенности применения методологий проектирования моделей данных
• разрабатывать дорожные карты корпоративной архитектуры данных
• эффективно применять инструменты и техники корпоративной архитектуры данных
• знать принципы, метрики и модели эффективного управления архитектурой данных.

Программа курса

1. Корпоративная архитектура данных

• Data-driven организация: основные характеристики.
• Стратегия организации и корпоративная архитектура.
• Корпоративная стратегия управления данными и архитектура данных.
• Цели корпоративной архитектуры данных
• Сравнительный анализ фрэймворков корпоративной архитектуры данных DAMA-DMBOK2, Zakhman, TOGAF, DCAM, FEAF, DoDAF.
• Компоненты корпоративной архитектуры данных

Практическое задание

2. Паттерны корпоративной архитектуры данных

• Централизованная и распределенная архитектура данных
• Паттерны централизованной архитектуры данных. Data Warehouse vs DataLake
• Паттерны распределенной архитектуры данных Data Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric, Data Cloud.
• Паттерны архитектуры больших данных Lambda, Kappa, Dataflow.
• Разбор практических кэйсов применения паттернов корпоративной архитектуры данных

Практическое задание

3. Корпоративная модель данных (Business Understanding)

• Корпоративная модель данных. Представления модели данных: концептуальное, логическое и физическое.
• Реляционная модель данных, концептуальная модель «сущность-связь»
• Нормализация отношений, нормальные формы. Денормализация.
• Сравнительный анализ подходов к проектированию хранилищ данных. Методологии Инмона и Кимбалла, Data Vault, Anchor Modelling.
• Подходы к зонированию Data Lake.
• Разбор практических кэйсов по разработке корпоративных моделей данных.

Практическое задание

4. Активности (Activities)

• Подходы к разработке корпоративной архитектуры данных: quality-oriented и innovation-oriented
• Внедрение практики архитектуры данных
  • Оценка спецификаций архитектуры данных
  • Разработка дорожной карты
  • Управление корпоративными требованиями в рамках проекта архитектуры данных
• Интеграция с корпоративной архитектурой данных
• Разбор практических кэйсов по реализации активностей корпоративной архитектуры данных

5. Инструменты (Tools)

• Инструменты моделирования данных и репозитории моделей.
• ПО для управления ИТ-активами
• Приложения для графического проектирования.

Практическое задание

6. Техники (Techniques)

• Проекции артефактов на фазы жизненного цикла проектирования корпоративной архитектуры данных.
• Принципы визуализации корпоративной архитектуры данных

7. Шаги по внедрению корпоративной архитектуры данных (Implementation Guidelines)

• Оценка готовности архитектуры данных и оценка рисков
• Скорость принятия архитектурных практик и изменения корпоративной культуры
• Паттерны и антипаттерны внедрения корпоративной архитектуры данных

Практическое задание

8. Управление архитектурой данных (Data Architecture Governance)

• Принципы управления архитектурой данных
• Метрики управления архитектурой данных
• Сравнительный анализ моделей управления архитектурой данных
• Разбор практических кэйсов по управлению корпоративной архитектурой данных.