数据架构定义

根据 The Open Group Architecture Framework (TOGAF)，数据架构描述了组织的逻辑和物理数据资产和数据管理资源的结构。它是企业架构的一个分支，包括管理组织中数据的收集、存储、排列、集成和使用的模型、策略、规则和标准。组织的数据架构是数据架构师的职权范围。

数据架构目标

数据架构的目标是将业务需求转化为数据和系统需求，并管理数据及其在企业中的流动。如今，许多组织都在寻求对其数据架构进行现代化改造，以此作为充分利用 AI 和实现数字化转型的基础。咨询公司 McKinsey Digital 指出，由于流程复杂性而非技术复杂性，许多组织未能实现其数字化和 AI 转型目标。

数据架构原则

根据 Splunk 产品管理、核心产品副总裁、AtScale 前产品管理副总裁 Joshua Klahr 的说法，六项原则构成了现代数据架构的基础：

数据是共享资产。现代数据架构需要消除部门数据孤岛，并为所有利益相关者提供公司的完整视图。
用户需要足够的数据访问权限。除了打破孤岛之外，现代数据架构还需要提供接口，使用户能够使用适合其工作的工具轻松使用数据。
安全是必不可少的。现代数据架构必须针对安全性进行设计，并且必须支持直接对原始数据的数据策略和访问控制。
共同的词汇确保共同的理解。共享数据资产（例如产品目录、会计日历维度和 KPI 定义）需要通用词汇表来帮助避免分析过程中的争议。
应该整理数据。投资于执行数据管理的核心功能（建模重要关系、清理原始数据以及管理关键维度和度量）。
应针对敏捷性优化数据流。减少必须移动数据的次数，以降低成本、提高数据新鲜度并优化企业敏捷性。

数据架构组件

据 IT 咨询公司 BMC 称，现代数据架构由以下组件组成：

数据管道。数据管道是收集、移动和优化数据的过程。它包括数据收集、提炼、存储、分析和交付。
云储存。并非所有数据架构都利用云存储，但许多现代数据架构使用公共、私有或混合云来提供敏捷性。
云计算。除了使用云进行存储之外，许多现代数据架构还利用云计算来分析和管理数据。
现代数据架构使用 API 来轻松公开和共享数据。
人工智能和机器学习模型。 AI 和 ML 用于实现数据收集、标记等任务的系统自动化。同时，现代数据架构可以帮助组织解锁大规模利用 AI 和 ML 的能力。
数据流。数据流将数据连续地从源流向目标，以进行实时或近实时的处理和分析。
容器编排。诸如开源 Kubernetes 之类的容器编排系统通常用于自动化软件部署、扩展和管理。
实时分析。许多现代数据架构的目标是提供实时分析，即在新数据到达环境时对其执行分析的能力。

数据架构与数据建模

根据数据管理知识手册 (DMBOK 2)，数据架构定义了管理数据资产的蓝图，方法是与组织战略保持一致，建立战略数据需求和满足这些需求的设计。另一方面，DMBOK 2 将数据建模定义为“以称为数据模型的精确形式发现、分析、表示和传达数据需求的过程”。

虽然数据架构和数据建模都试图弥合业务目标和技术之间的差距，但数据架构是关于寻求理解和支持组织功能、技术和数据类型之间关系的宏观视图。数据建模更专注于特定系统或业务案例。

数据架构框架

有几种企业架构框架通常用作构建组织数据架构框架的基础。

DAMA-DMBOK 2. DAMA International 的数据管理知识体系是专门用于数据管理的框架。它提供了数据管理功能、可交付成果、角色和其他术语的标准定义，并提出了数据管理的指导原则。
Zachman 企业架构框架。 Zachman 框架是 1980 年代由 IBM 的 John Zachman 创建的企业本体。 Zachman 框架的“数据”列包含多个层次，包括对业务重要的架构标准、语义模型或概念/企业数据模型、企业/逻辑数据模型、物理数据模型和实际数据库。
开放组架构框架 (TOGAF)。 TOGAF 是一种企业架构方法，为企业软件开发提供高级框架。 TOGAF 的 C 阶段包括开发数据架构和构建数据架构路线图。