什么是数据架构?

务实 企业架构师,将遵循 DAMA,了解数据架构的重点是“企业的数据需求他们会转向 TOGAF 了解要描述的内容——数据的主要类型和来源、逻辑数据资产、物理数据资产和数据管理资源[这使得 业务架构].

当我们描述数据架构时,我们描述 四个要素数据需求主要数据来源主要数据类型,以及所需的 数据管理资源.

导航 以模型为中心。有四种 企业架构模型 描述您的数据架构 - 主题模型, 主题区域模型, 逻辑数据模型, 和 逻辑文档模型.

当数据架构与 应用架构 专注于 管理数据资产的应用程序的结构和交互, 你有一个 信息系统架构.

让我们仔细看看什么是数据架构。

什么是数据架构?

数据架构解释并支持 企业的数据需求. 它通过 四个要素数据需求主要数据来源主要数据类型,以及所需的 数据管理资源.

我们使用四个 企业架构模型 描述您的数据架构 - 主题模型, 主题区域模型, 逻辑数据模型, 和 逻辑文档模型.

数据架构是 信息系统架构. 信息系统架构是一种独特的 架构领域 对齐 功能, 数据, 和 数据管理。实际上,这意味着确保应用程序提供所需的数据流和数据管理,而不仅仅是提供功能。

常见的做法是将数据架构推到幕后。我们痴迷于功能,谈论应用程序——它们能做什么,如何构建,或者如何与其他系统集成。

应用程序的存在是为了处理和管理数据。如果没有对数据架构的深入理解和设计,应用程序就会变成互不相连的孤岛。它们在交付功能的同时,也带来了技术债务。这增加了数据流和数据管理的复杂性。复杂的数据流和数据管理会加速您的技术债务,并增加数据治理的复杂性。

当你以数据为主导,并确保 应用架构 专注于 管理数据资产的应用程序的结构和交互, 您有一个信息系统架构。

没有成功 数字化转型 将基于功能构建。它们始终基于数据构建。

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数据架构的四个要素

每个数据架构都将解决:

这些元素本身可以帮助我们理解数据的结构。

我们正在探索对数据流的理解。数据流由数据源来解释,而数据需求则是数据流的“书挡”——它来自哪里,又需要它去哪里。

请记住,数据一旦开始移动,就可能流向任何地方。流动需要控制;它需要数据管理资源。

我们知道数据架构可以引导 企业架构只有了解数据流才能掌控全局。所需的数据流决定了应用程序架构如何运作。 基础设施架构 启用您的 业务架构.

数据架构三角

数据需求

一切始于 数据需求 企业的。

数据需求分为三类:

  • 数据 需要 创造产品和服务:您的产品和服务所依赖的信息。
  • 数据 需要 经营业务:交易、操作和流程数据,确保日常活动顺利进行。
  • 数据 需要 保存记录:** 合同和监管规定的合规必需信息。

不要混淆 数据需求 — 你必须无情地分离 很高兴有 从什么n需要.

需要 不需要“绝对”或“重要”之类的修饰语。“需要”只是“必要”。

主要数据来源

数据在哪里创建、收集,以及在哪里进行转换。数据来自手动流程、应用程序、设备和外部合作伙伴。了解源系统对于数据质量、沿袭和治理至关重要。

主要数据类型

识别与您的业务相关的关键数据类别——客户、产品、财务、运营等等。这种分类有助于集中架构工作和治理。

通常,主要数据类型定义在 主题模型

数据管理资源

能够以适当的质量、可信度和安全性,在适当的时间、地点、以适当的方式交付所需数据的工具和系统。实际上,这些是针对应用程序和基础设施架构的一系列广泛要求。

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数据架构模型种类

导航数据架构模型种类

导航 提供端到端的企业架构全景。这是我们致力于构建端到端模型架构的具体方式。

我们按照最佳实践来开发 EA Landscape,即每次逐步扩展一个架构项目。

我们通过离散的“模型类型”来管理企业模型。每个模型类型可以支持特定的分析,也可以专注于端到端模型的某个方面。简单来说,模型类型指的是特定建模类型的约定。

每种模型都经过优化,可以告诉我们一些有关架构的信息。

不同类型的模型将探索:

  • 动机和策略
  • 架构领域的一部分

使用模型种类可以提高一致性和可重用性,从而提高整个 EA 团队的生产力和一致性。

导航模型种类描述

每种模型类型定义如下:

  • 目的:这种模型类型存在的原因以及它旨在回答什么问题。
  • 范围:概述模型类型中包含和排除的内容的界限。
  • 内容与结构:创建模型类型的实例时应使用的组件、关系和属性。
  • 建模方法:指导如何包含或排除哪些内容,以重点关注与目标相关的具体方面。
  • (可选)与其他模型类型的关系:描述链接的目的以及使用什么关系来连接两个模型。

企业数据模型说明

我们从 DAMA 的企业数据模型中汲取了 Navigate 的数据模型类型。企业数据模型由以下部分组成: 主题模型, 主题区域模型(SAM), 和 逻辑数据模型(LDM)。SAM 和 LDM 均基于主题构建。它们服务于不同但又相互关联的目的。

主题模型 描述组织的数据格局。每个主题对于数据格局都有意义。

主题区域模型 以业务为中心 视图。它旨在详细理解一个特定的业务领域——“主题”。SAM 以一种业务利益相关者易于理解的方式定义“主题”。它是对数据的叙述,重点关注它所 方法。

逻辑数据模型,是一个 技术导向。它以 SAM 为基础,从 SAM 的业务概念转变为足够的细节来指导实施。

SAM 和 LDM 面向不同的受众。SAM 反映了业务部门对数据含义的理解。LDM 则为实施提供指导和约束。该框架通常记录在主数据蓝图中。

SAM 和 LDM 反映同一主题,但针对不同的受众。

主题模型

主题模型范围

主题模型识别 商业相关 信息区

每个主题都标识了活动领域或不同操作方面所需的信息

提供一个 共同理解 数据景观

曾经

  • 关于数据格局的框架讨论
  • 突出显示数据复杂区域
  • 直接进一步建模

主题模型指导

企业范围

  • 12-20个科目

全部门建筑项目

  • 预计 3-5 个科目

转型计划

  • 预计 5-10 个主题
数据架构结构

主题区域模型

主题区域模型类型 (SAM) 表示单个主题内的信息。SAM 用于确保对数据格局的理解达成共识。

目的很明确——了解数据格局。

DAMA 告诉我们要思考定义主题信息的实体和属性。实体与其他实体之间存在关系,与主题之间也存在关系,主题之间也存在关系。

学科领域模型指导

主题区域模型使用 8-15 个业务术语(实体)来定义主题。此外,还需要 1-2 个来自其他主题的业务术语,以完整理解主题。

最佳方案是将业务术语控制在 13 个左右。必须确保模型易于管理。

当你接近 12 个商业术语时,考虑一下是否有多个主题

少于 8 个商业术语表明这可能不是一个深奥或重要的主题。

逻辑数据模型

逻辑数据模型类型 (LDM) 表示单个主题内的信息,旨在指导和约束实现。LDM 用于确保数据环境的技术处理一致性。

目的很明确——指导实施,确保数据环境能够支持业务 数据需求.

逻辑数据模型指南

逻辑数据模型使用 12-20 个逻辑数据组件(实体)。预计其他主题将包含 3-5 个逻辑数据组件。

LDM 必须 包括基本关系、属性以及数据访问和数据管理架构规范

逻辑数据属性

数据访问

    • 此实体是否有特定的访问限制

数据分类

    • 它是什么类型的数据?(主数据、参考数据、交易数据)

数据保留

    • 它有特殊的保留要求吗?这些要求从何而来?

数据类型

    • 它是什么类型的数据?(数字、文本、布尔值、计算)

数据保护属性(可选)

    • 数据是否有意外的保护需求?

逻辑文档模型

逻辑文档模型类型的存在是为了表示与特定业务活动(例如,报价单、销售订单、发票、提单、工作申请)相关的工件,例如表格、信函或报告。

它提供数据上下文,有助于理解数据安全、保留、流动和治理。例如,以下数据实体 价格 不传达保留或安全要求,而像 引述, 销售订单, 和 发票 提供该背景。

逻辑文档涵盖三种文档类型:

  • 记录:法律或合同规定的文件,具有外部定义的内容和保留要求。
  • 商业文件:内部定义的支持业务流程的文档,由组织政策管理以确保一致性和可审计性。
  • 临时文件:由个人或团队创建和使用的非正式文档,其保留由内部政策管理并与创建者的需求保持一致。

逻辑文档模型指南

当考虑端到端业务流程时,逻辑文档模型最为简单。端到端流程通常使用 3-10 个逻辑文档。

目标是达到 6 个左右的逻辑文档。你正在寻找完整的列表 记录以及一份有用的清单 商业文件临时文件 以获得保留、安全性和质量。

每个逻辑文档将包含 5-10 个业务术语或逻辑数据组件。

逻辑文档属性

文档类型

    • 记录、商业文件、临时性

数据访问属性

    • 仅限国家/地区、仅限组织、仅限部门、仅限流程或保管数据

数据保留属性(可选)

    • 临时、部门、企业、合同、受监管或禁止

数据保护属性(可选)

    • - 轻松、标准、增强

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一切都围绕数据需求

让我们澄清一下 数据需求— 你必须无情地分离 很高兴有 从什么 需要.

所需数据 不需要“绝对需要”或“重要数据”之类的修饰词。“需要”只是“必需”。

明确区分 需要其他一切 是有效应用需求的基础。

一旦你知道某项业务活动需要一些数据,其他一切都会随之而来:

  • 来源
  • 流动
    所需数据定义了流必须到达的位置。
  • 质量
    所需数据决定质量。
  • 安全
    安全并不定义数据可以去哪里。需要的数据会去到需要的地方。需要的数据决定了数据 必须 安全送达,并且必须确保安全。
  • 数据管理
    需求+质量+流量+安全定义所需的数据管理资源

来源是一个挑战——尤其是当供应商和消费者在不同的组织或 权威或治理领域我们常常以为数据消费者定义质量。但事实并非如此。数据生产者定义质量。

消费者可以要求更高的质量,但他们可能面临三种选择:

  1. 支付更多
  2. 不用
  3. 提高自身素质

这与任何其他生产者/消费者关系没有什么不同。

记住:

数据需求在破碎的数据环境中开辟出一条道路。

数据需要打破孤岛。

数据需求驱动真实数据定义

数据需求带来数据治理。

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什么是数据架构?的结论

数据架构引领 信息系统架构. 信息系统架构是 架构领域 对齐 数据, 数据管理, 和 功能.

数据架构解释并支持 企业的数据需求 通过 四个要素数据需求主要数据来源主要数据类型,以及所需的 数据管理资源.

企业架构模型 描述您的数据架构: 主题模型, 主题区域模型, 逻辑数据模型, 和 逻辑文档模型.

常见的做法是将数据架构推到后台,并将焦点放在应用程序上——它们的作用、如何构建或如何与其他系统集成。

最佳实践以数据为主导,并确保 应用架构 专注于 管理数据资产的应用程序的结构和交互.

没有成功 数字化转型 将基于功能构建。它们始终基于数据构建。

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