数据架构描述了数据的管理方式—从收集到转换再到分发和使用。它为数据及其在数据存储系统中的流动方式设定了蓝图。它是数据处理操作和人工智能 (AI) 应用的基础所在。随着新的数据源通过物联网 (IoT) 等新兴技术而不断涌现，良好的数据架构可确保数据受到管理且有适当用处，从而为数据生命周期管理提供支持。更具体而言，它可避免冗余数据存储，通过清理和重复数据删除来提高数据质量，并支持新的应用。
现代数据架构还提供跨领域（如，不同部门或地域之间）来整合数据的机制，从而打破了数据孤岛，并避免了将所有数据存储在一个位置所带来的巨大复杂性。现代数据架构通常会利用云平台来管理和处理数据。虽然成本可能更高，但其计算可扩展性有助于重要的数据处理任务得以快速完成。此外，存储可扩展性还有助于应对不断增长的数据量，并确保所有相关数据均可用于提高 AI 应用程序训练的质量。
整体性原则：数据架构必须根据总体方案统一规划，进而多级实施。 基于业务原则：数据是为业务服务的，承载着相应的业务能力和应用功能，与领域模型相对应。 标准化原则：统一规划数据服务标准、数据交换标准，以及提供数据读写访问功能、基本数据处理逻辑。 隔离原则：数据与应用分离原则、数据异构原则、数据读写分离原则。 数据一致性原则：数据必须一致，每个数据系统内限制获取次数，各部门需要遵循整个公司的数据定义，并尽量共享已有数据。 数据安全原则：保证业务和应用的信息安全和运行安全，同时关注数据质量，确保数据的可用性、准确性及完整性。
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| 编码 | 2208474865 | |
| 类型 | pptx | |
| 页数 | 35 | |
| 大小 | 2MB | |
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