數據架構將業務需求轉化為數據和系統需求，并尋求管理數據及其在企業中的流動。

數據架構定義

根據 The Open Group Architecture Framework (TOGAF)，數據架構描述了組織的邏輯和物理數據資產和數據管理資源的結構。它是企業架構的一個分支，包括管理組織中數據的收集、存儲、排列、集成和使用的模型、策略、規則和標準。組織的數據架構是數據架構師的職權范圍。

數據架構目標

數據架構的目標是將業務需求轉化為數據和系統需求，并管理數據及其在企業中的流動。如今，許多組織都在尋求對其數據架構進行現代化改造，以此作為充分利用 AI 和實現數字化轉型的基礎。咨詢公司 McKinsey Digital 指出，由于流程復雜性而非技術復雜性，許多組織未能實現其數字化和 AI 轉型目標。

數據架構原則

根據 Splunk 產品管理、核心產品副總裁、AtScale 前產品管理副總裁 Joshua Klahr 的說法，六項原則構成了現代數據架構的基礎：

• 數據是共享資產。現代數據架構需要消除部門數據孤島，并為所有利益相關者提供公司的完整視圖。

• 用戶需要足夠的數據訪問權限。除了打破孤島之外，現代數據架構還需要提供接口，使用戶能夠使用適合其工作的工具輕松使用數據。

• 安全是必不可少的。現代數據架構必須針對安全性進行設計，并且必須支持直接對原始數據的數據策略和訪問控制。

• 共同的詞匯確保共同的理解。共享數據資產（例如產品目錄、會計日歷維度和 KPI 定義）需要通用詞匯表來幫助避免分析過程中的爭議。

• 應該整理數據。投資于執行數據管理的核心功能（建模重要關系、清理原始數據以及管理關鍵維度和度量）。

• 應針對敏捷性優化數據流。減少必須移動數據的次數，以降低成本、提高數據新鮮度并優化企業敏捷性。

數據架構組件

據 IT 咨詢公司 BMC 稱，現代數據架構由以下組件組成：

• 數據管道。數據管道是收集、移動和優化數據的過程。它包括數據收集、提煉、存儲、分析和交付。

• 云儲存。并非所有數據架構都利用云存儲，但許多現代數據架構使用公共、私有或混合云來提供敏捷性。

• 云計算。除了使用云進行存儲之外，許多現代數據架構還利用云計算來分析和管理數據。

• 現代數據架構使用 API 來輕松公開和共享數據。

• 人工智能和機器學習模型。AI 和 ML 用于實現數據收集、標記等任務的系統自動化。同時，現代數據架構可以幫助組織解鎖大規模利用 AI 和 ML 的能力。

• 數據流。數據流將數據連續地從源流向目標，以進行實時或近實時的處理和分析。

• 容器編排。諸如開源 Kubernetes 之類的容器編排系統通常用于自動化軟件部署、擴展和管理。

• 實時分析。許多現代數據架構的目標是提供實時分析，即在新數據到達環境時對其執行分析的能力。

數據架構與數據建模

根據數據管理知識手冊 (DMBOK 2)，數據架構定義了管理數據資產的藍圖，方法是與組織戰略保持一致，建立戰略數據需求和滿足這些需求的設計。另一方面，DMBOK 2?將數據建模定義為“以稱為數據模型的精確形式發現、分析、表示和傳達數據需求的過程”。

雖然數據架構和數據建模都試圖彌合業務目標和技術之間的差距，但數據架構是關于尋求理解和支持組織功能、技術和數據類型之間關系的宏觀視圖。數據建模更專注于特定系統或業務案例。

數據架構框架

有幾種企業架構框架通常用作構建組織數據架構框架的基礎。

• DAMA-DMBOK 2. DAMA International 的數據管理知識體系是專門用于數據管理的框架。它提供了數據管理功能、可交付成果、角色和其他術語的標準定義，并提出了數據管理的指導原則。

• Zachman 企業架構框架。?Zachman 框架是 1980 年代由 IBM 的 John Zachman 創建的企業本體。Zachman 框架的“數據”列包含多個層次，包括對業務重要的架構標準、語義模型或概念/企業數據模型、企業/邏輯數據模型、物理數據模型和實際數據庫。

• 開放組架構框架 (TOGAF)。TOGAF 是一種企業架構方法，為企業軟件開發提供高級框架。TOGAF 的 C 階段包括開發數據架構和構建數據架構路線圖。

現代數據架構最佳實踐

現代數據架構的設計必須能夠利用人工智能 (AI)、自動化、物聯網 (IoT) 和區塊鏈等新興技術。Protiviti 技術咨詢高級總監 Dan Sutherland 表示，現代數據架構應遵循以下最佳實踐：

• 云原生。現代數據架構的設計應支持彈性擴展、高可用性、動態數據和靜態數據的端到端安全性，以及成本和性能可擴展性。

• 可擴展的數據管道。為了利用新興技術，數據架構應支持實時數據流和微批量數據突發。

• 無縫數據集成。數據架構應使用標準 API 接口與遺留應用程序集成。它們還應該針對跨系統、地域和組織共享數據進行優化。

• 實時數據啟用。現代數據架構應支持部署自動化和主動數據驗證、分類、管理和治理的能力。

• 解耦和可擴展。現代數據架構應設計為松耦合，使服務能夠獨立于其他服務執行最少的任務。

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總結

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