终于有人把数据架构讲明白了
大数据DT
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· 2022-04-26
导读:数据治理:数据架构的前世今生。
业务架构:定义了组织的业务战略、企业治理、组织机构和关键业务流程; 应用架构:为要部署的应用系统之间的交互以及它们与组织核心业务流程的关系提供蓝图,并为集成业务功能公开的服务接口; 数据架构:描述了组织的逻辑和物理数据资产以及相关数据管理资源的结构; 技术架构:描述了支持部署核心任务关键型应用程序所需的硬件、软件和网络基础设施;
企业数据模型:企业数据模型是一个整体的、企业级的、独立实施的概念或逻辑数据模型,为企业提供通用的、一致的数据视图。企业数据模型包括数据实体(如业务概念),数据实体间的关系、关键业务规则和一些关键属性,它为所有数据和数据相关的项目奠定了基础。 数据流设计:定义数据库、应用、平台和网络(组件)之间的需求和主蓝图。这些数据流展示了数据在业务流程、不同存储位置、业务角色和技术组件间的流动。 数据价值链:DMBOK2中没有明确交代,笔者理解就是基于企业核心业务价值链的数据分布和流向,与数据流设计是一致的。 实施路线图:描述了架构3~5年的发展路径。考虑到实际情况和技术评估,路线图和业务需求共同将目标架构变为现实。企业架构实施路线图包括:高层次里程碑事件、所需资源、成本评估、业务能力工作流划分。
数据模型:使用结构化的语言将收集到的组织业务经营、管理和决策中使用的数据需求进行综合分析,按照模型设计规范将需求重新组织。数据模型包括:主题域模型、概念模型、逻辑模型和物理模型。 数据分布:针对组织级数据模型中的数据定义,明确数据在系统、组织和流程等方面的分布关系,定义数据类型,明确权威数据源,为数据相关工作提供参考和规范。 数据集成共享:建立组织内各应用系统、各部门之间的集成共享机制,通过组织内部数据集成共享相关制度、标准、技术等方面的管理,促进组织内部数据的互联互通。 元数据管理:主要是关于元数据的创建、存储、整合与控制等一整套流程的集合。
数据资产目录:通过分层结构的表达,实现对数据的分类和定义,建立数据模型的输入,形成完善的企业资产地图,也在一定程度上为企业数据治理、业务变革提供了指引。基于数据资产目录可以识别数据管理责任,解决数据问题争议,帮助企业更好地对业务变革进行规划设计,避免重复建设。 数据标准:数据标准定义公司层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则,是公司层面对某个数据的共同理解,这些理解一旦确定下来,就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。 数据模型:是从数据视角对现实世界特征的模拟和抽象,根据业务需求抽取信息的主要特征,反映业务信息(对象)之间的关联关系。 数据分布:定义了数据产生的源头及在各流程和IT系统间的流动情况。
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