Définition - Que signifie Data Warehouse Architect?
Un architecte d'entrepôt de données est chargé de concevoir des solutions d'entrepôt de données et de travailler avec des technologies d'entrepôt de données conventionnelles pour proposer des plans qui soutiennent au mieux une entreprise ou une organisation. Comme pour d'autres types de rôles similaires, un architecte d'entrepôt de données prend souvent en compte les besoins des clients ou les objectifs de l'employeur et travaille à développer une architecture spécifique qui sera maintenue pour servir les objectifs spécifiques déclarés.
Definir Tech explique Data Warehouse Architect
De nombreux architectes d'entrepôt de données seront familiarisés avec les technologies courantes d'entreposage de données et les méthodologies d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Un architecte d'entrepôt de données peut avoir l'expérience de l'utilisation d'Oracle ou de ressources similaires, ainsi que d'autres technologies telles que J2EE ou Cognos, et des langages de programmation tels que Java. Cependant, certains soulignent que la majorité du travail d'un architecte d'entrepôt de données peut avoir à voir avec un objectif de conception plus large et une communication efficace plutôt qu'une connaissance pratique d'outils spécifiques. Par exemple, les architectes d'entrepôt de données peuvent se concentrer en grande partie sur la définition et la mise en œuvre de solutions et sur la formation d'autres membres du personnel.
Fondamentalement, l'architecte de l'entrepôt de données maintiendra des systèmes pour garder les données brutes, les métadonnées et autres actifs de données sécurisés et accessibles au sein d'une infrastructure informatique plus étendue. Ces architectures prendront en charge des activités telles que l'exploration de données qui peuvent ajouter de la valeur. L'architecte de l'entrepôt de données peut passer beaucoup de temps à examiner le retour sur investissement et les mesures financières des projets afin de déterminer les meilleures pratiques et de fournir des solutions qui génèrent des bénéfices, ainsi que celles qui maintiennent la polyvalence des données.