डेटा आर्किटेक्ट कैसे बनें

कम समय में, COVID-19 संकट ने सभी क्षेत्रों की कंपनियों के व्यवसाय करने के तरीके को पूरी तरह बदल दिया है। McKinsey Global के एक नए सर्वेक्षण में पाया गया है कि COVID-19 ने डिजिटल तकनीकों को अपनाने की रफ्तार को कई वर्षों तक आगे बढ़ा दिया है—और इन बदलावों में से कई स्थायी हो सकते हैं। महामारी के दौरान, उपभोक्ताओं ने ऑनलाइन चैनलों की ओर नाटकीय रूप से रुख किया, और इसके जवाब में कंपनियों व उद्योगों ने कदम उठाए। नतीजतन, इसने विभिन्न उद्योगों में संगठनों के भीतर डेटा-संबंधित भूमिकाओं की मांग बढ़ा दी है, जिनमें से कुछ अन्य की तुलना में अधिक प्रभावित हुए हैं। 

Monster Annual Trends रिपोर्ट के अनुसार, 96% कंपनियाँ 2022 में भविष्य की बिग डेटा एनालिटिक्स भूमिकाओं के लिए प्रासंगिक कौशल वाले नए स्टाफ को नियुक्त करने की योजना बना रही हैं या बनाने की संभावना है। डेटा आर्किटेक्ट उन प्रमुख लोगों में से एक है जो किसी संगठन की बिग डेटा आवश्यकताओं के निर्माण और समर्थन में शामिल होता/होती है। 

इस ब्लॉग में, आप जानेंगे कि डेटा आर्किटेक्ट कौन होता/होती है, और खास तौर पर, डेटा आर्किटेक्ट क्या करता/करती है। हम यह भी देखेंगे कि यह भूमिका डेटा इंजीनियर से कैसे अलग है, और 2022 में डेटा आर्किटेक्ट बनने के लिए आपको किन कौशलों की आवश्यकता है।   

डेटा आर्किटेक्ट क्या है?

डेटा मैनेजमेंट बॉडी ऑफ नॉलेज के अनुसार, डेटा आर्किटेक्ट एक सामान्य व्यावसायिक शब्दावली स्थापित करता/करती है, रणनीति-प्रेरित डेटा आवश्यकताओं को व्यक्त करता/करती है, इन आवश्यकताओं के अनुरूप उन्नत एकीकृत डिज़ाइन का मानचित्रण करता/करती है, और सुनिश्चित करता/करती है कि एंटरप्राइज़ रणनीति और संबंधित बिज़नेस आर्किटेक्चर एक-दूसरे के साथ संरेखित हों। 

हालाँकि डेटा आर्किटेक्ट की वास्तविक भूमिका और जिम्मेदारियाँ कंपनी के अनुसार थोड़ी भिन्न हो सकती हैं, पर भूमिका की एक सामान्य परिभाषा यह है कि संगठन में एक वरिष्ठ पद पर बैठा/बैठी व्यक्ति, जो तकनीकी डेटा में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता/निभाती है। वे व्यावसायिक आवश्यकताओं को तकनीकी आवश्यकताओं में बदलते हैं और ऐसे मानक व फ़्रेमवर्क परिभाषित करते हैं जिनके माध्यम से डेटा एकत्रित, संग्रहीत, प्राप्त, संग्रहित, और एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों के बीच स्थानांतरित किया जाता है। DAMA International की डेटा मैनेजमेंट बॉडी ऑफ नॉलेज के अनुसार, डेटा आर्किटेक्ट “एक मानक सामान्य व्यावसायिक शब्दावली प्रदान करता/करती है, रणनीतिक आवश्यकताओं को व्यक्त करता/करती है, उन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उच्च-स्तरीय एकीकृत डिज़ाइन की रूपरेखा बनाता/बनाती है, और एंटरप्राइज़ रणनीति के साथ संरेखित रहता/रहती है।”

ओपन ग्रुप आर्किटेक्चर फ़्रेमवर्क (TOGAF) डेटा आर्किटेक्ट को ऐसी भूमिका के रूप में परिभाषित करता है जिससे डेटा आर्किटेक्चर सिद्धांत तय करने, डेटा के ऐसे मॉडल बनाने की अपेक्षा की जाती है जो इच्छित बिज़नेस आर्किटेक्चर के क्रियान्वयन को सक्षम करें, मुख्य डेटा एंटिटी को दर्शाने वाले आरेख बनाएँ, और उस डेटा की सूची तैयार करें जो आर्किटेक्चर विज़न को वास्तविकता में बदलने के लिए आवश्यक है।

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डेटा आर्किटेक्ट क्या करता/करती है?

डेटा आर्किटेक्ट के पास संगठनात्मक कर्तव्यों की एक विस्तृत श्रृंखला होती है और वे संगठन के भीतर कई अन्य भूमिकाओं और विभागों के साथ सहयोग करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• डोमेन विशेषज्ञ: डेटा आर्किटेक्ट अक्सर डोमेन विशेषज्ञों और बिज़नेस ओनर्स के साथ सीधे काम करते हैं। वे एप्लिकेशन डिज़ाइन में प्रमुख भूमिका निभाते हैं क्योंकि वे व्यावसायिक आवश्यकताओं को तकनीकी विनिर्देशों में बदलते हैं।
• चीफ़ इन्फ़ॉर्मेशन/टेक्नोलॉजी ऑफ़िसर: डेटा आर्किटेक्ट नेतृत्व के साथ मिलकर डेटा रणनीति को परिभाषित करते हैं और उसे पूरे संगठन में संप्रेषित करते हैं।
• अन्य डेटा-संबंधित भूमिकाएँ: डेटा इंजीनियर्स, डेटाबेस डेवलपर्स और विशेषज्ञ, डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर्स, और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग टीमें।

डेटा आर्किटेक्ट की सटीक भूमिका और जिम्मेदारियाँ कंपनी, स्थान, और संगठन के आकार के अनुसार भिन्न हो सकती हैं, लेकिन एक सामान्यीकृत दृष्टि से इनका स्वरूप कुछ इस प्रकार हो सकता है:

• व्यावसायिक आवश्यकताओं को तकनीकी विनिर्देशों में परिवर्तित करना।
• इंटीग्रेशन, डेटाबेस, और डेटा वेयरहाउस को परिभाषित और डिज़ाइन करना।
• डेटा आर्किटेक्चर फ़्रेमवर्क, मानक, और सिद्धांत—जिसमें सुरक्षा फ़्रेमवर्क शामिल है—परिभाषित करना।
• डेटा प्रवाहों को परिभाषित करना (यानी, संगठन के कौन से हिस्से डेटा उत्पन्न करते हैं, किन्हें कार्य करने के लिए डेटा चाहिए, डेटा प्रवाह कैसे प्रबंधित होते हैं, आदि)।
• संगठन की डेटा आर्किटेक्चर में सतत सुधार का लक्ष्य रखना। 
• विविध तकनीकी और गैर-तकनीकी हितधारकों व बाहरी भागीदारों और विक्रेताओं के साथ सहयोग करना। 
• नेतृत्व और वरिष्ठ प्रबंधन के साथ मिलकर संगठनात्मक लक्ष्यों और उद्देश्यों को पूरा करने हेतु डेटा रणनीति बनाना और उसका क्रियान्वयन करना। 
• सभी डेटा आर्किटेक्चर ब्लूप्रिंट्स और आर्टिफैक्ट्स का कॉर्पोरेट रिपॉज़िटरी बनाए रखना।
• स्केलेबिलिटी, सुरक्षा, प्रदर्शन, डेटा रिकवरी, विश्वसनीयता आदि में निरंतर सुधार का प्रयास करना।

डेटा आर्किटेक्ट बनाम डेटा इंजीनियर

डेटा आर्किटेक्ट और डेटा इंजीनियर की भूमिकाएँ आपस में संबंधित हैं, लेकिन डेटा संगठन में ये दो भिन्न तकनीकी पद हैं—और दोनों ही अत्यंत महत्वपूर्ण हैं।

एक मुख्य अंतर वरिष्ठता स्तर है। जहाँ डेटा इंजीनियरिंग भूमिकाएँ एंट्री-लेवल पर उपलब्ध हैं, वहीं डेटा आर्किटेक्ट भूमिकाएँ प्रायः वरिष्ठ पदों के रूप में उपलब्ध होती हैं जिनके लिए 8 से अधिक वर्षों का अनुभव आवश्यक होता है। अनुभवी डेटा आर्किटेक्ट विभिन्न ट्रैक्स से आते हैं; हालाँकि, डेटा इंजीनियरिंग सबसे आम है। डेटा साइंस भी डेटा आर्किटेक्ट पदों के लिए एक प्रवेश बिंदु है।

डेटा आर्किटेक्ट के कौशल

डेटा आर्किटेक्ट्स के लिए तकनीकी कौशल

• रिलेशनल और नॉन-रिलेशनल डेटाबेस
• डेटा वेयरहाउसिंग
• एप्लिकेशन सर्वर सॉफ़्टवेयर (जैसे Oracle)
• डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम सॉफ़्टवेयर (जैसे Microsoft SQL Server)
• यूज़र इंटरफ़ेस और क्वेरी सॉफ़्टवेयर (जैसे IBM DB2)
• एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन इंटीग्रेशन सॉफ़्टवेयर (जैसे XML)
• एजाइल पद्धतियाँ
• डेटा मॉडलिंग टूल्स (जैसे ERWin, Enterprise Architect और Visio)
• ETL टूल्स
• Python, C/C++ Java, Perl
• क्लाउड (जैसे Azure, AWS, GCP)\
• Hadoop

अन्य गैर-तकनीकी कौशल जो डेटा आर्किटेक्ट की भूमिका में काफ़ी महत्वपूर्ण हैं

• अन्य विभागों के साथ सहयोग को सुगम बनाने के लिए संचार कौशल
• डेटा की अखंडता, संगठन, और सुरक्षा की रक्षा के लिए विश्लेषणात्मक और समस्या-समाधान कौशल
• समय प्रबंधन और मल्टीटास्क करने की क्षमता ताकि तेज़-रफ्तार माहौल में कार्य और प्रोजेक्ट पूरे किए जा सकें
• प्रोग्राम या प्रोजेक्ट मैनेजमेंट कौशल – आमतौर पर व्यवसाय के भीतर परिवर्तन प्रबंधन, साथ ही प्रोजेक्ट मैनेजमेंट तरीकों और टूल्स आदि से संबंधित
• बिज़नेस कौशल और विधियाँ – आमतौर पर बिज़नेस केस, बिज़नेस प्रोसेस, रणनीतिक योजना आदि का समावेश
• अन्य सॉफ्ट स्किल्स – सामान्यतः नेतृत्व, टीमवर्क, प्रेज़ेंटेशन कौशल, पारस्परिक कौशल आदि

डेटा आर्किटेक्ट का वेतन

Glassdoor के अनुसार, डेटा आर्किटेक्ट्स का औसत बेस पे लगभग 129,000 USD वार्षिक है। EA और प्रबंधन भूमिकाओं में प्रगति उनकी तनख्वाह को प्रति वर्ष 200,000 USD या उससे अधिक तक बढ़ा सकती है। औसतन, डेटा आर्किटेक्ट्स 25,000 USD वार्षिक बोनस और अन्य आय अर्जित करते हैं। 

Source: https://www.glassdoor.com/Career/data-architect-career_KO0,14.htm

डेटा आर्किटेक्ट कैसे बनें

डेटा आर्किटेक्ट एक विनियमित पेशा नहीं है, इसलिए डिग्री होना अनिवार्य शर्त नहीं है। हालाँकि, डेटा आर्किटेक्ट्स के लिए कंप्यूटर साइंस, सूचना प्रौद्योगिकी, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, या किसी अन्य सम्बद्ध विषय में स्नातक डिग्री होना बहुत आम है। स्व-अध्ययन से बने डेटा आर्किटेक्ट असामान्य नहीं हैं, पर समान कौशल स्तर हासिल करने में अधिक समय और अनुशासन लगता है। इस क्षेत्र में पर्याप्त प्रमाणपत्र उपलब्ध हैं, जिन पर आपको करियर उन्नति और विकास के लिए रास्ते में विचार करना चाहिए।

विश्वविद्यालय से डिग्री लें

डेटा आर्किटेक्ट बनने का पहला कदम निम्न में से किसी एक विषय में डिग्री लेना है: डेटा साइंस, कंप्यूटर साइंस, सूचना प्रौद्योगिकी, या सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग। डेटाबेस मैनेजमेंट, डेटा आर्किटेक्चर, सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन, या कंप्यूटर प्रोग्रामिंग पर कक्षाएँ लेना डेटा इंजीनियरिंग करियर में अत्यंत लाभकारी हो सकता है। 

प्रोफ़ेशनल सर्टिफ़िकेशन प्राप्त करें

डेटा इंजीनियरिंग क्षेत्र में प्रवेश चाहने वालों के लिए असंख्य उद्योग प्रमाणपत्र उपलब्ध हैं, जैसे:

सर्टिफ़ाइड डेटा मैनेजमेंट प्रोफ़ेशनल (CDMP)
Data Management Association International (DAMA) द्वारा विकसित, CDMP डेटा आर्किटेक्ट्स के रेज़्यूमे पर आम प्रमाणन है। चूँकि यह किसी विशेष प्लेटफ़ॉर्म या विक्रेता पर केंद्रित नहीं है, यह सामान्य डेटाबेस प्रोफ़ेशनल्स के लिए एक ठोस क्रेडेंशियल के रूप में काम करता है। इसमें चार स्तर (एसोसिएट, प्रैक्टिशनर, मास्टर और फ़ेलो) हैं, जो उन उम्मीदवारों को दिए जाते हैं जो आवश्यक अनुभव और शिक्षा का प्रमाण प्रस्तुत करते हैं और CDMP की पेशेवर परीक्षा में उत्तीर्ण होते हैं।

DataCamp Data Engineer with Python Career Track
इस व्यापक करियर ट्रैक में, आप सीखेंगे कि प्रभावी डेटा आर्किटेक्चर कैसे बनाना है, डेटा प्रोसेसिंग को कैसे सुव्यवस्थित करना है, और बड़े पैमाने के डेटा सिस्टम्स को कैसे बनाए रखना है। Python कौशल को निखारने के अलावा, आप Shell, SQL, और Scala जैसी अतिरिक्त भाषाओं के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे, जब आप डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइन निर्माण, सामान्य फ़ाइल सिस्टम कार्य स्वचालन, और उच्च-प्रदर्शन डेटाबेस निर्माण में महारत हासिल करेंगे।

IBM Certified Data Architect – Big Data
इस प्रमाणन कार्यक्रम के लिए क्लस्टर प्रबंधन, डेटा प्रतिकृति, डेटा लिनिएज, और LDAP सुरक्षा सहित पूर्वापेक्षित कौशल आवश्यक हैं। अंतिम परीक्षा Hadoop, BigSQL, BigInsights, और Cloudant पर केंद्रित है।

Salesforce Certified Data Architecture and Management Designer
Salesforce प्लेटफ़ॉर्म पर काम करने के अनुभव वाले उम्मीदवारों के लिए डिज़ाइन किया गया, यह प्रमाणन परीक्षा बड़े डेटा वॉल्यूम के जोखिमों और शमन रणनीतियों, LDV चुनौतियों, LDV वातावरण के प्रबंधन, और डिज़ाइन ट्रेड-ऑफ़्स आदि की आपकी समझ का परीक्षण करती है। 

TOGAF® 9 सर्टिफ़िकेशन प्रोग्राम
TOGAF प्रोफ़ेशनल सर्टिफ़िकेशन के दो भाग हैं: फ़ाउंडेशन और फिर सर्टिफ़िकेशन। इस क्रेडेंशियल का आधार यह सत्यापित करना है कि उम्मीदवारों ने TOGAF 9 के पदों और आवश्यक अवधारणाओं तथा TOGAF और बिज़नेस आर्किटेक्चर के मुख्य सिद्धांतों का ज्ञान प्रदर्शित किया है।

आपके पास सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस बूटकैंप्स में से चुनने का विकल्प भी है, जिन पर हम एक अलग लेख में अधिक विस्तार से चर्चा करते हैं। 

प्रोग्रामिंग भाषाएँ सीखें

अधिकांश डेटा आर्किटेक्ट पहले इंजीनियर होते हैं और इसलिए कुछ प्रोग्रामिंग भाषाओं में पहले से ही प्रवीण होते हैं। सबसे आम भाषाएँ हैं SQL, Spark, Hive, और Python। 

अन्य डेटा-संबंधित करियर

यह विचार करते समय कि डेटा आर्किटेक्ट बनना आपके लिए सही मार्ग है या नहीं, अन्य करियर की तुलना में इसे देखना उपयोगी हो सकता है। अन्य सामान्य डेटा भूमिकाओं के बारे में अधिक जानने के लिए, निम्न ब्लॉग देखें: 

• डेटा इंजीनियर कैसे बनें 
• मशीन लर्निंग इंजीनियर कैसे बनें 
• डेटा विश्लेषक कैसे बनें 
• डेटा वैज्ञानिक कैसे बनें

निम्न चार्ट अन्य सामान्य डेटा भूमिकाओं की एक संक्षिप्त दृश्य तुलना प्रस्तुत करता है:

Source: https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-architect

निष्कर्ष

डेटा आर्किटेक्चर एक तेज़ी से बढ़ता करियर क्षेत्र है: COVID के कारण उद्योगों में डिजिटलाइज़ेशन की रफ्तार बढ़ने के साथ, यह पेशा पिछले दो वर्षों में तेज़ी से विकसित हुआ है। चूँकि यह लगातार विकसित हो रहा है, इस करियर पथ पर आपको ऊब महसूस नहीं होगी। साथ ही, यह अत्यधिक प्रतिस्पर्धी है और बेहद अच्छा भुगतान देता है। 

यद्यपि डेटा आर्किटेक्ट के लिए आवश्यक प्रत्येक तकनीकी कौशल एक ही कोर्स में नहीं सिखाया जा सकता, Datacamp पर Data Engineering with Python कोर्स करना अत्यधिक अनुशंसित है। यह ट्रैक आपको डेटा आर्किटेक्ट बनने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशलों से लैस करेगा, साथ ही पूर्णता पर करियर मार्गदर्शन भी प्रदान करेगा।