数据架构将业务需求转化为数据和系统需求，并寻求管理数据及其在企业中的流动。
数据架构定义根据TheOpenGroupArchitectureFramework(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McKinseyDigital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JoshuaKlahr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(DMBOK2)，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，DMBOK2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-DMBOK2.DAMAInternational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框架是年代由IBM的JohnZachman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。
现代数据架构最佳实践现代数据架构的设计必须能够利用人工智能(AI)、自动化、物联网(IoT)和区块链等新兴技术。Protiviti技术咨询高级总监DanSutherland表示，现代数据架构应遵循以下最佳实践：
云原生。现代数据架构的设计应支持弹性扩展、高可用性、动态数据和静态数据的端到端安全性，以及成本和性能可扩展性。
可扩展的数据管道。为了利用新兴技术，数据架构应支持实时数据流和微批量数据突发。
无缝数据集成。数据架构应使用标准API接口与遗留应用程序集成。它们还应该针对跨系统、地域和组织共享数据进行优化。
实时数据启用。现代数据架构应支持部署自动化和主动数据验证、分类、管理和治理的能力。
解耦和可扩展。现代数据架构应设计为松耦合，使服务能够独立于其他服务执行最少的任务。
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