معمار داده یا Data Architect کیست و درآمدش چقدر است؟

معمار داده یا Data Architect کیست؟ درست مانند معماران سنتی که نقشه‌هایی را برای چارچوب مورداستفاده برای ایجاد ساختمان‌ها ترسیم می‌کنند، معماران داده طرح‌هایی را طراحی می‌کنند که سازمان‌ها برای سیستم‌های مدیریت داده‌های خود استفاده می‌کنند. این کار شامل تهیه‌ی پیش‌نویس یک فریم‌ورک مدیریت داده برای برآورده‌کردن الزامات تجاری و فناوری و درعین‌حال تضمین امنیت داده‌ها و انطباق با مقررات است. معماران داده در صنایع مختلفی، ازجمله بخش فناوری، سرگرمی، پزشکی، مالی و دولتی، کار می‌کنند. در ادامه به‌صورت کامل با معمار داد یا Data Architect و وظایف آن آشنا می‌شویم.

معمار داده یا Data Architect کیست؟

معماران داده یا Data Architects متخصصان فناوری اطلاعات هستند که از علم کامپیوتر و مهارت‌های طراحی خود برای بررسی و تجزیه وتحلیل زیرساخت داده‌های یک سازمان، برنامه ریزی پایگاه‌های داده آینده و پیاده سازی راه حل‌هایی برای ذخیره و مدیریت داده‌ها برای سازمان‌ها و کاربران شان استفاده می‌کنند.

از آنجا که در حال حاضر تقریباً هر شرکتی از داده استفاده می‌کند، معماران داده می‌توانند تقریباً در هر صنعتی، ازجمله فناوری، سرگرمی، پزشکی، مالی و دولتی، کار کنند؛ اما این افراد دقیقاً چه مسئولیت‌هایی را بر عهده دارند؟

برای آشنایی با تفاوت دانشمند داده با تحلیلگر داده و مهندس داده این مطلب را مطالعه کنید:

تفاوت دانشمند داده با تحلیلگر داده و مهندس داده چیست؟

وظایف و مسئولیت‌های معمار داده

مسئولیت‌های معمولی معمار داده از ارزیابی معماری داده‌های فعلی تا ایمن‌نگه‌داشتن پایگاه‌های داده را شامل می‌شود. بسته به سازمان و صنعت مدنظر، وظایف روزانه معماران داده ممکن است این موارد را شامل باشد:

• ترجمه‌ی نیازمندی‌های کسب‌وکار به پایگاه‌های داده، انبارهای داده و جریان‌های داده
• ایجاد رویّه‌هایی برای اطمینان از صحت و دسترسی داده‌ها
• تجزیه‌وتحلیل، برنامه‌ریزی و تعریف چارچوب معماری داده‌ها
• ایجاد و پیاده‌سازی فرایندها و رویّه‌های مدیریت داده
• همکاری با دیگر تیم‌ها در سازمان برای طراحی و اجرای استراتژی‌های داده، ساخت مدل‌ها و ارزیابی نیازها و اهداف سهامداران
• تحقیق درمورد فرصت‌های جمع‌آوری داده‌ها
• توسعه‌ی API برای بازیابی داده‌ها

انواع معماران داده

حجم داده‌هایی که کسب‌وکارها و سازمان‌ها هر روز با آن سروکار دارند به‌سرعت در حال رشد است. این یک عنصر حیاتی برای رهبران تجاری است که برای تصمیم‌گیری صحیح به داده‌ها تکیه می‌کنند. هم‌چنین این موضوع برای مصرف‌کنندگانی که می‌خواهند از ایمن‌نگه‌داشتن داده‌های‌شان مطمئن شوند مهم است.

راه‌های متعددی وجود دارد که معماران داده می‌توانند از مهارت‌های خود استفاده و در نقش‌های شغلی مختلف حضور پیدا کنند؛ برای نمونه:

• معماران داده یا Data Architechts چشم انداز داده یک سازمان را تعریف می‌کنند و آن را عملی می‌کنند.
• مدیران پروژه یا Project Managers بر پروژه‌های مرتبط با برنامه‌ریزی و ساخت معماری داده نظارت می‌کنند.
• معماران ابر یا Cloud Architects از داده‌های شرکت در محیط ابری برای عملکرد بهینه استفاده می‌کنند.
• معماران امنیتی یا Security Architects برای اطمینان از محرمانه‌بودن، یکپارچگی و دردسترس‌بودن داده‌ها، پادمان‌هایی را طراحی می‌کنند و به کار می‌گیرند.
• معماران یادگیری ماشین یا Machine Learning Architects سیستم‌های مقیاس‌پذیر را برای استفاده با مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) طراحی می‌کنند.

حقوق معمار داده

طبق گزارش Glassdoor متوسط حقوق سالانه‌ی معماران داده در ایالات متحده ۱۱۸۸۶۸ دلار است؛ البته حقوق شما به عواملی مانند محل کار، سطح تجربه و صنعتی که در آن کار می‌کنید بستگی دارد؛ برای مثال، معماران داده که در مناطق بزرگ شهری، مانند سانفرانسیسکو و نیویورک، کار می‌کنند معمولاً حقوق بیشتری از میانگین ملی دریافت می‌کنند.

داده‌ها جزء مهم کسب‌وکارها در بسیاری از صنایع هستند. این موضوع تقاضا برای معماران داده را توجیه می‌کند. اداره‌ی آمار کار ایالات متحده (BLS) پیش‌بینی می‌کند که مشاغل کار با پایگاه‌های داده و داده‌ها میان سال‌های ۲۰۲۲ تا ۲۰۳۰ حدود ۸ درصد افزایش می‌یابد.

مهارت‌های معمار داده

برای تبدیل‌شدن به یک معمار داده به ترکیبی از مهارت‌های شغلی خاص و عمومی‌تر نیاز دارید که به شما امکان می‌دهد از ابزارها و فناوری‌های داده برای کمک به داده‌ها در راستای اهداف تجاری استفاده کنید. در اینجا به برخی از مهارت‌های مفیدی که به آن‌ها نیاز دارید اشاره می‌کنیم:

مهارت‌های فنی معمار داده:

• داده‌کاوی برای کشف الگوها، ناهنجاری‌ها و هم‌بستگی‌ها در مجموعه‌ی داده‌های بزرگ
• مدیریت داده‌ها برای جمع‌آوری، ذخیره و استفاده‌ی کارآمد و مقرون‌به‌صرفه از داده‌ها
• کدنویسی زبان‌هایی مانند پایتون و جاوا برای توسعه‌ی برنامه‌های کاربردی به‌منظور تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
• یادگیری ماشین برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای مدیریت داده‌های بزرگ
• زبان SQL برای دست‌کاری داده‌ها
• ابزارهای مدل‌سازی داده، مانند ERWin یا Visio، برای تجسم ابَرداده‌ها و طرح پایگاه داده

مهارت‌های محل کار برای معمار داده:

• مهارت‌های ارتباطی برای کمک به شما برای همکاری مؤثر با بخش‌های دیگر
• مهارت‌های حل مسئله و تحلیلی برای محافظت از یکپارچگی، امنیت و سازمان‌دهی داده‌ها
• مدیریت زمان و توانایی انجام‌دادن چند کار، به‌طوری که بتوانید وظایف و پروژه‌ها را در سریع‌ترین زمان ممکن انجام دهید.

چگونه یک معمار داده شویم؟

توسعه‌ی مهارت‌های مناسب بخش بزرگی از تبدیل‌شدن به یک معمار داده است. اگر به این حرفه و کار با داده‌های پیشرفته علاقه دارید، در ادامه به یک راهنمای سریع درمورد نحوه‌ی شروع اشاره خواهیم کرد.

مدرک در رشته‌ی علم داده یا علوم کامپیوتر

طبق آمارها مدرک لیسانس رایج‌ترین نیاز سطح ورودی برای معماران داده است؛ بنابراین یک مدرک در علوم کامپیوتر یا علوم‌داده را برای شروع به ایجاد مهارت‌هایی که در این کار به آن نیاز دارید در نظر بگیرید.

گذراندن دوره‌های آموزشی در زمینه‌ی سیستم‌عامل‌ها، معماری فناوری، مدیریت داده‌ها، سیستم‌های پایگاه داده و تجزیه‌و‌تحلیل سیستم‌ها می‌تواند پایه‌ی محکمی از دانش و مهارت‌هایی را به شما بدهد که می‌تواند در آینده شما را به یک متخصص تبدیل کند.

ایجاد دانش پایه در حوزه‌ی داده

بسیاری از بوت‌کمپ‌ها، کارگاه‌ها و دوره‌های آنلاین موجود می‌توانند مهارت‌های شما را در حوزه‌های خاص مدیریت داده‌ها تقویت کنند. بهتر است ابتدا با دوره‌های مبتدی و مقدماتی شروع کنید و همان‌طور که پیشرفت می‌کنید، در کلاس‌هایی با موضوعات پیشرفته‌تر، مانند Python، SQL یا انبار داده، شرکت کنید.

با یک کار سطح مبتدی شروع کنید!

نقش شغلی معمار داده یک شغل مبتدی محسوب نمی‌شود؛ بنابراین انتظار نداشته باشید که از همان ابتدا به‌عنوان یک معمار داده شروع‌به‌کار کنید. کارفرمایان معمولاً به دنبال معماران داده با حداقل سه تا پنج سال تجربه در زمینه‌های مرتبط، مانند مدیریت پایگاه داده، برنامه‌نویسی، مدیریت سیستم‌های داده یا نقش‌های مشابه، هستند؛ بنابراین بهتر است به‌عنوان یک تحلیلگر داده یا مهندس داده شروع کنید و راه خود را ادامه دهید تا به معمار داده تبدیل شوید.

برای آشنایی با تفاوت‌ها و اشتراک‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی این مطلب را مطالعه کنید:

تفاوت یادگیری ماشین و داده‌کاوی چیست و چه اشتراک‌هایی دارند؟

شروع یادگیری با کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس

اگر دوست دارید معمار داده یا Data Architect شوید یا به حوزه علم داده و یادگیری ماشین علاقه دارید، کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس به شما کمک می‌کند به‌صورت قدم‌به‌قدم به این حوزه وارد شوید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس