数据架构是用数据实现业务目标的蓝图。良好的数据架构对许多数据管理系统至关重要。它确保所有数据都能正确地传递给正确的用户！
数据架构包括为数据文档、组织、转换和使用创建可靠的框架。对于许多公司来说，数据的增长速度比以往任何时候都快，其复杂性也是如此，这就是为什么理解什么是数据架构很重要。许多公司的常见用例从ML/AI到营销分析，基础设施差异很大，从电子表格到数据仓库。
在这种复杂的环境中，数据架构对于管理、保护和激活整个组织中的数据越来越重要。但这个话题还有很多，这就是我们将在本博客中介绍的内容。
下面，您将了解数据架构到底是什么，它是如何与其他数据管理学科联系在一起的，一流数据架构的例子，最后但并非最不重要的是，这些框架如何改变您的业务。
请继续阅读，全面了解数据架构，包括为什么它对当今数据饱和的公司如此重要。
数据架构定义
数据架构是指一个框架，用于管理IT基础架构如何维护组织的数据战略。
该框架将业务需求转化为数据资产，并管理组织数据流。数据架构还为数据库管理系统、数据仓库、数据湖、BI工具和其他推动数据战略的技术平台提供了蓝图。
数据架构描述了组织的逻辑和物理数据资产以及数据管理资源。它包括模型、标准、策略和规则，以监控和控制各个公司对数据的获取、存储、安排、集成和使用。
该框架将业务需求转换为系统需求，以管理公司中的数据流。
数据架构通常由一组预定义的策略和图表来描述。其中包括：
- 描述系统和应用程序中数据流的数据流图
- 数据模型和数据定义
- 将数据使用情况映射到组织流程的文档
- 数据操作的标准和策略
- 高级建筑蓝图
数据架构文档还描述了业务目标、消费者需求和数据管理功能的核心概念。
数据架构与数据建模
数据架构和数据建模是数据管理这一巨大难题的两个独特部分。数据建模侧重于数据管理的微观方面；它是对数据元素属性及其关系的可视化表示的开发。数据模型应与组织的需求和性质相匹配。
数据架构才是大局。数据架构师创建的框架可以跟踪数据资产及其流，规定其使用、存储和集成，等等——所有这些都为数据处理奠定了坚实的基础。
在这个过程中，数据架构师使用数据模型来创建适当的设计并选择适当的技术。同样，良好的数据架构使创建数据模型的过程变得更容易。
数据架构与信息架构
尽管它们听起来像同义词，但数据架构和信息架构是两个截然不同的概念。如前所述，第一个术语指的是记录数据资产和流的学科，也是数据管理的蓝图。
另一方面，信息架构是一门对数据进行组织和标记的学科，使其变得有意义，也就是说，使其成为信息。现在，数据和信息之间的区别在于，第一个是原始的——无意义的事实单位，而信息是有上下文和意义的数据。
如果没有适当的信息架构，用户将无法访问所需的信息。然而，这种类型的架构取决于数据架构的质量。原因是数据架构框架处理所有的数据组织。
数据架构设计和开发中的不同角色是什么？
在将数据架构作为业务模型的一部分之前，了解更多关于该概念的信息非常重要。例如，学会区分数据架构设计和开发中的不同角色可以改善团队内部的沟通并提高效率。以下是最重要的：
数据建模师——
数据建模师的主要角色是弄清楚如何表示数据。此人还关心数据的准确性。他们创建物理、概念和逻辑模型，因此他们必须精通关系和维度数据建模。
数据科学家——
高素质的专业人员，他们收集和分析所有数据，并借助预测模型和算法从各种数据库中收集数据。他们的目标是识别模式、假设、分析市场趋势和客户行为，并得出准确的结论。
数据架构师——
将数据架构师视为梦想家。他们设计数据库系统和其他数据架构元素。然而，他们也评估数据并管理所需数据技术的购买。简单地说，他们需要确定哪种方法最适合存储和分析数据。他们还负责保护数据的安全。
数据工程师——
如果说建筑师是梦想家，那么工程师就是建设者。它们在大量数据库中创建数据管道、集成和平台。他们的主要任务是找到一种从多个来源传递数据的方法，并确保数据可以进行分析和处理。
数据架构背后的技术
技术将数据架构从文档转换为存在，包括机器学习、自动化、物联网和区块链等各种组件。
现代数据架构的一些关键技术特征包括：
- 云原生：今天的数据架构在云交付模型中托管的分布式计算环境中构建和维护应用程序。这些框架兼容端到端安全性和高数据可用性，并增加了成本和性能可扩展性的功能。
- 可扩展的数据管道：从源到目的地的数据传输应与快速增长的数据量兼容。这就是为什么现代数据架构应该支持即时数据流和微批量数据突发。
- 无缝数据集成：应用程序的新模块或功能必须是可集成的，而不会引起任何明显的复杂性。通常，现代数据架构使用标准API接口与传统应用程序集成。现代数据架构必须能够跨系统和组织共享数据。
- 解耦和可扩展：系统的组件不受同一平台、构建环境和操作系统的约束。现代数据架构是松散耦合的，以执行最小的任务，而不考虑其他服务。
- 实时数据启用：现代数据架构必须参与主动数据管理，以实时遵守强制执行的数据策略。这些框架必须构建和部署自动化的数据验证、管理、分类和治理。
如何开发数据架构
数据管理团队需要与业务主管和消费者保持一致，以开发数据架构。它确保业务策略、数据需求和架构本身相互同步。
以下是开发数据架构的一些示例步骤：
- 与高级管理人员会面，了解他们的支持和要求。
- 与最终用户接触，了解他们的数据需求。
- 根据数据治理策略评估与数据相关的风险和挑战。
- 构建和跟踪数据沿袭、数据生命周期和数据流。
- 评估现有数据管理技术基础设施是否存在任何差异。
- 为数据架构部署项目制定路线图。
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流行的数据架构框架
以下是目前广泛使用的一些最流行的数据架构框架的概述：
- DAMA-DMBOK（DAMA International的数据管理知识体系）是专门为数据管理而开发的。它解释了数据管理的指导原则，还提供了数据管理功能、可交付成果和角色的定义。
- 企业架构的Zachman框架是一个用于组织信息的企业结构框架，由IBM的John Zachman在20世纪80年代创建。数据列包括多个层。此外，它还包括架构标准、企业数据模型、语义模型、物理数据模型和实际数据库。
- 开放式组架构框架（TOGAF）是一种企业架构本体，它为开发企业软件包和应用程序提供了一个高级框架。它采用系统的方法来组织开发过程。这种方法的重点是减少错误，管理时间表，确保成本效益，并使信息技术与业务部门保持一致，以产生理想的结果。
强大的数据架构造就强大的公司
随着数据量和复杂性的不断增长，强大的公司需要强大的数据架构才能蓬勃发展。
现代数据架构允许公司将大量不同的数据转换为可管理的资产，这些资产可用于实现业务目标。
这就是为什么，对于一家数据驱动的公司来说，现代数据架构不再只是一种竞争优势。现代数据架构是数据至上公司的支柱。
