数据治理之数据架构:定义、方法和职责

  • 2天前

  • 来源:半山里人

数据架构作为数据管理的核心,对于确保数据的有效管理和高效利用至关重要。笔者在《数据治理之数据架构》有谈过这个话题。本文进一步补充探讨数据架构,让我们对数据架构的定义、数据架构设计的流程方法、数据架构师的职责和工作内容有所了解。

一、数据架构的定义

数据架构可以理解为一种组织数据的结构,可以理解为一张全面的数据蓝图,它定义了数据如何被存储、组织、以及访问。数据架构不仅仅是关于数据的布局,更涉及到数据之间的关系、数据流动的路径以及数据的安全性与可靠性。

数据架构侧重于技术,是企业数据管理的战术范畴,用于定义数据需求,指导对数据资产的整合和控制,包括:描述数据现状、定义数据需求、指导数据集成、控制数据策略。

数据架构的一般包括:数据资产目录、数据标准、数据模型、元数据管理、主数据管理、数据分布、数据集成与共享、数据服务等内容。

在企业中一个好的数据架构能够提升数据管理的效率,支持业务的需求和决策制定。

二、数据架构设计和实施流程

1. 调研与需求分析:了解企业的业务需求,明确数据架构需要支持的业务场景和数据应用,开展业务流程调研和IT业务系统调研,为数据架构设计准备一手资料。

2. 设计与实施:根据业务调研和分析结果,设计数据架构方案,包括数据分布图、数据模型、数据流、数据存储等,并进行实施。

数据分布图包括数据在流程中的分布、数据在系统中的分布两部分。

数据模型是从数据视角实现对企业业务的模拟与抽象,让业务人员与IT技术人员的沟通有了工具与手段。包含概念设计、逻辑设计、物理设计,以下是数据模型设计的示例,具体可以参考文章《数据模型之概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型》。

数据流描述了数据在系统内部和外部的流动方式和路径。其输出物是数据流图,数据流程图用来描述数据在系统中的传递和处理过程,包括数据的源头、传输路径、处理步骤和最终存储的目的地。数据流程图有助于理清数据流动的逻辑,帮助设计和优化整体数据架构。

数据存储描述了数据在物理或逻辑上的存储方式和结构,比如数据库的选择、数据分区分片 、数据备份与恢复、数据访问控制规则。

3、实施与部署:根据设计的数据架构方案,实施系统并进行部署,确保系统的稳定性和可扩展性。

4、监控与优化:持续监控数据架构的性能和安全性,根据需要进行调整和优化,以适应业务的变化和发展。

三、数据架构师的职责和工作内容

数据架构师是负责设计和实施组织数据蓝图的专业人员,通过创建和维护数据模型、规划数据流、选择合适的存储解决方案、确保数据质量和安全,以及制定数据治理策略,来确保数据的有效管理和高效利用。职责包括:数据架构规划、数据架构设计、技术选型与数据架构评估,参与数据质量标准设计、数据安全和数据治理等工作。

工作内容一般包括:

1. 战略规划:与高级管理者合作,制定数据管理和技术战略。预测和规划未来的数据需求,以及如何满足这些需求的技术解决方案。

2. 数据模型设计:设计和优化数据模型,确保数据模型能够适应业务变化,并支持新的数据源和技术的集成。

3. 数据流设计:规划实施数据流动的架构,包括数据的收集、转换、传输和分发。确保数据流满足性能要求,并且数据在整个流程中保持一致性和完整性。

4. 技术选型和评估:评估不同的数据库管理系统、数据仓库、大数据技术和云计算服务,选择最适合组织需求的技术。跟踪最新的技术趋势,以确定何时采用新技术来提升数据架构的性能和效率。

5. 数据治理:参与制定和维护数据治理策略,确保数据架构遵循数据治理框架,并执行相关的政策和程序。

6. 项目管理:参与或领导数据架构相关的项目,协调跨职能团队,包括数据工程师、数据分析师、业务分析师和IT专业人员。

7. 性能优化:监控现有数据架构的性能,识别和解决性能瓶颈。

8. 数据安全:设计和实施数据安全和隐私保护措施,确保数据架构符合相关的法律法规和行业标准。

9. 沟通协调:与业务部门沟通,理解他们的数据需求,并将这些需求转化为数据架构的设计和实施。与IT团队合作,确保数据架构的实施和维护与组织的IT基础设施和其他系统兼容。

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