一、数据架构定义
DAMA：数据架构视为数据管理的框架，它定义了数据的组织、结构、流程和政策，以支持数据的生命周期管理，包括数据的创建、存储、访问、保护和销毁。
IBM：IBM倾向于将数据架构视为企业架构的一个组成部分，它包括数据模型、数据流、数据存储和数据访问策略，以及如何通过技术实现这些策略，确保数据的可用性和质量。
华为：华为将数据架构定义为支撑其产品和服务的数据基础结构，它强调数据的集成、管理和分析能力，以支持业务决策、运营效率和技术创新。
数据资产目录（Data Asset Catalog）：
数据资产目录是一个全面的数据库或注册表，用于记录组织内所有数据资产的详细信息，包括数据源、数据类型、数据格式、数据所有者、数据使用情况等。
它提供了数据的发现性和可访问性，使得数据用户能够快速找到所需的数据资源，并理解数据的背景和用途。
数据资产目录有助于数据治理和合规性，确保数据的正确使用和维护。
数据标准（Data Standards）：
数据标准定义了数据的格式、结构、命名约定和质量要求，以确保数据的一致性和准确性。
这些标准可能包括数据定义、数据类型、格式规范、编码规则和数据质量度量。
通过实施数据标准，组织能够减少数据冗余，提高数据的互操作性和重用性。
数据分布（Data Distribution）：
数据分布涉及数据在不同系统、位置和平台之间的存储和访问方式。
它包括数据复制、数据同步、数据迁移和数据分发策略，以确保数据在需要时能够被正确地访问和使用。
数据分布策略需要考虑性能、成本、安全性和灾难恢复等因素。
数据模型（Data Model）：
数据模型是数据架构中定义数据元素及其关系的蓝图。它包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型提供了数据的高层次视图，不涉及具体的技术细节。逻辑模型进一步细化概念模型，定义了数据的精确结构和关系，但不涉及存储细节。物理模型则与具体的数据库实现相关，包括数据存储方式和访问路径。
数据模型是数据库设计和开发的基础，对于确保数据的组织、完整性和性能至关重要。
需求分析（Requirements Analysis）：
在此步骤中，数据架构师需要与业务部门合作，了解业务需求、目标和痛点。这包括识别数据需求、数据使用场景和性能要求。
需求分析还应包括对现有数据环境的评估，以确定现有数据架构的优势和局限。
概念设计（Conceptual Design）：
基于需求分析的结果，数据架构师将创建一个高层次的数据架构概念设计。这通常包括定义数据模型的概念框架、数据分类和数据流的高层次视图。
概念设计阶段的目的是确保所有关键利益相关者对数据架构的总体方向和目标有共同的理解。
逻辑设计（Logical Design）：
在逻辑设计阶段，数据架构师将详细定义数据元素、实体关系、数据类型、数据结构和数据流程。这一步骤将概念设计转化为更具体的逻辑模型。
逻辑设计还包括定义数据存储需求、数据访问策略和数据安全要求。
物理设计和实施（Physical Design and Implementation）：
物理设计阶段涉及将逻辑设计转化为具体的技术实现。这包括选择数据库系统、确定数据存储结构、索引策略和硬件配置。
此步骤还涉及数据迁移计划、数据集成策略和数据治理框架的实施，以及对数据架构的持续监控和优化。
维护和迭代（Maintenance and Iteration）：
数据架构不是一次性的项目，而是一个持续的过程。维护和迭代步骤确保数据架构能够适应业务需求的变化和技术进步。
这包括定期审查数据架构的性能，更新数据模型以反映新的业务需求，以及优化数据存储和访问策略。
