随着信息社会不断向纵深发展，数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。数据架构可以让管理者从企业的全局视角了解企业、客户和市场，通过数据更好地支撑企业运营。企业数据架构规划的目标是打破信息孤岛，实现企业信息数据共享。

数据架构概述

关于数据架构其实还没有一个官方的、权威的定义，对于数据架构的理解和认知大多是源自于企业架构（EA），在EA架构中，数据架构是其一个重要的组成部分。企业架构一般包含：业务架构、数据架构、应用架构和技术架构。数据架构将企业业务实体抽象为信息对象，将企业的业务运作模式抽象为信息对象的属性和方法，建立面向对象的数据模型，数据架构实现从业务模式向数据模型的转变，业务需求向信息功能的映射，企业基础数据向企业信息的抽象。简单点说：数据架构是对业务架构中的各项业务的关联关系的逻辑描述，并通过数据架构描述各个应用模块的数据构成、相互关系和存储方式，位于业务架构和应用架构之间，起到承上启下的作用。而我们所说的数据治理涉及的数据架构，从功能上讲，包括：信息资源目录管理、主数据管理、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理以及数据的全生命周期管理。

数据架构的特点

用户驱动：在过去，数据是静态的，访问是有限的。决策者不一定得到他们想要或需要的数据，而是得到可用的数据。在现代数据体系结构中，业务用户可以自信地定义需求，因为数据架构师可以将数据汇集在一起，并创建解决方案以满足业务目标的方式访问数据。

自动化：为了创建一个数据不断流动的适应性强的架构，设计人员需要能够自动化所有事情。它必须在摄取数据的同时对数据进行分析和标记，并将其映射到现有的数据集和属性，这过程也叫做元数据注入，是数据目录产品的关键功能。同样，它还能检测到数据源的结构变化并评估出对下游数据和应用的影响。在实时的环境中，还能够检测出异常并通知响应的个人或者触发报警。

协作性：与IT部门构建所有内容的过去不同，现代数据架构分担了在IT和业务之间获取和转换数据的责任。IT部门仍然负责从核心运营系统中提取数据并创建通用的可重用构建块。但是从那里开始，业务部门接管（如果他们有技能、愿望和需求）。业务部门的数据工程师和分析师使用数据准备和数据目录工具来创建由公司和本地数据组成的自定义数据集，并使用它们来创建和支持业务单位应用程序。这种协作使IT部门不必了解业务环境，因为这一直是IT部门的弱项。

人工智能驱动：智能数据架构将自动化提升到一个新的水平，利用机器学习(ML)和人工智能(AI)来调整、预警和推荐解决方案，以适应新的情况。ML和AI可以识别数据类型，识别和修复数据质量错误，为输入数据创建结构，识别新见解的关系，并推荐相关的数据集和分析。

建立在共享数据之上：有效的数据架构建立在协作的数据结构之上。好的数据体系结构通过将来自组织所有部分的数据以及所需的外部源的数据组合到一个地方来消除相同数据的冲突版本，从而消除竖井。在这种环境中，数据不会在业务单位之间交换或储存，而是被视为共享的、全公司范围的资产。

数据架构设计原则

满足业务需求：数据架构应该紧密地与业务需求相结合，确保数据架构能够满足业务需求。

可扩展性：好的架构应该能够适应未来的变化和扩展需求。架构应该尽可能地分散负载，减少单点故障的风险。

简单原则：分析完业务场景的结构复杂性和逻辑复杂性后，从业务场景和解决问题的角度出发，选择和设计能够满足需求的方案。在简单架构和复杂架构都能满足要求的时候，优先选择简单架构，因为简单优于复杂。

安全性：好的架构应该保证系统的数据安全，采用合适的加密算法和访问控制机制，防止黑客攻击和数据泄露。

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