数据治理专业认证CDMP学习笔记（思维导图与知识点）- 第四章数据架构篇

本文档为数据架构部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。

一、架构与数据架构

本部分主要学习架构的基本概念，企业数据架构的一些知识。

架构听起来高大上，但本质上还是在一个高层的视角对整体做一个设计把控，起到的是基础的作用。

架构是什么？

• 对组件要素有组织的设计，旨在优化整个结构或系统的功能、性能、可行性、成本和用户体验。
• 系统的基本结构，具体体现在架构构成中的组件、组件之间的相互关系以及管理其设计和演变的原则。
• 在组织不同范围、不同层级开展。负责将难以理解的东西定义明确清晰。

数据架构是架构的一种。

数据架构：识别企业的数据需求（无论数据结构如何），设计和维护总蓝图以满足这些需求。使 用总蓝图来指导数据集成、控制数据资产，并使数据投资与业务战略保持一致。

数据架构是数据管理的基础，需要在不同层级上描述，以便更好的了解和帮助决策。

数据架构的构建：当前状态的描述、数据需求的定义、数据整合的指引、数据资产管理规范。

数据架构的目标：是在业务战略和技术实现之间建立起一座通畅的桥梁，数据架构是企业架构中的一部分。

数据架构的主要成果：1、数据存储和处理需求。2、设计满足当前和长期数据需求的结构和规划。

数据架构师的主要工作：1 定义数据当前状态。2 提供数据和组件的标准业务词汇。3 确保数据架构和企业战略、业务架构一致性。4 描述数据战略需求。5 高阶数据整合概要设计。6 整合企业数据架构蓝图。

总体数据架构实施：1 使用数据构架构件（主蓝图）来定义数据需求、指导数据整合、管控数据 资产，确保数据项目投入与企业战略保持一致。2 与参与改进业务或 IT 系统开发的利益相关方 合作，学习并影响他们。3 通过数据构架及通用的数据词汇，搭建企业数据语言。

数据架构的语境关系图如下所示：

业务驱动因素：1）利用新兴技术所带来的业务优势，从战略上帮助组织快速改变产品、服务和数据。2）将业务需求转换为数据和应用需求，以确保能够为业务流程处理提供有效数据。3）管理复杂数据和信息，并传递至整个企业。4）确保业务和 IT 技术保持一致。5）为企业改革、转型和提高适应性提供支撑。

为方便理解，整理本部分思维导图如下：

二、企业数据架构

要想更深入的理解企业架构知识，需要学习架构的类型与框架。

1、企业架构类型

企业架构包含业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。好的架构能助于让组织了解系统状态、加速转好，实现守规提效的目标。

2、架构框架

架构框架：架构的架构。思考和理解架构的方式。

比较著名的就是 Zachman 框架，6X6 矩阵。问询沟通和重新定义转换两个维度。问询沟通：

1 什么 What：目录列，构建架构的实体。

2 怎么 HOW：流程列，表示执行的活动。

3 在哪里 WHERE，分布列，业 务位置和技术位置。

4 谁 WHO：职责列，角色 和组织。

5 时间 WHEN：时间列，表示间隔、事件、周期和时间表。

6 为什么 WHY：动机列，表目标、策略和手段。

3、企业数据架构

企业数据架构包含两部分：1、企业数据模型（数据结构 、数据规范）。2、数据流设计。

企业数据模型包括：整体的/企业级的/独立实施/概念或逻辑/通用的/一致的/简化抽象的。数据实体（如业务概念）、数据实体间关系、关键业务规则和一些关键属性。

数据流设计：定义数据库、应用、平台和网络（组件）之间的需求和主蓝图。

数据流：1 业务流程中的应用。2 某个环境中的数据存储或数据库。3 网段。4 业务角色 。5 出现局部差异的位置。

数据流可以用于描述不同层级模型的映射关系：主题域、业务实体，乃至属性层面的映射关系。用 二维矩阵 或 数据流图 呈现。

为方便理解，整理本部分思维导图如下：

三、数据架构活动

数据架构活动：

1 建立企业数据构架。

建立企业数据架构要做的工作：1、战略。2、沟通与文化。3、组织。4、工作方法。5、结果。

数据架构会影响：1 定义项目数据需求。2 评审项目数据设计。3 确定数据溯源影响。4 数据复制 控制。5 实施数据架构标准。6 指导数据技术和更新决策。

具体的活动包括：

A 评估现有数据架构规范。

B 制定路线图。

企业架构开发路线图：1 高层次里程碑事件。2 所需资源。3 成本评估。4 业务能力工作流划分。路线图应以数据管理成熟度评估为指导。

C 管理项目中的企业需求。

企业数据架构项目相关的活动：定义范围。理解业务需求。设计。实施。

架构活动嵌入到项目过程采用的方式：瀑布方式。迭代方式。敏捷方式（DevOps）。

2 与其他企业架构集成。

主题域到细化的层面都需要建立与其他架构的联系。

为方便理解，整理本部分思维导图如下：

四、数据架构工具和方法

数据架构工具：数据建模工具。资产管理软件。图形设计应用。

数据架构方法：生命周期预测。图标使用规范。

生命周期预测：1 当前的。2 部署周期的。3 策略周期的。4 退役的。5 优先的。6 限制的。7 新兴的。8 审核的。

图标使用规范：1 清晰一致的说明。2 所有图表对象与说明相匹配。3 清晰一致的线条方向。4 一 致的交叉线显示方法。5 一致的对象属性。6 线性对称。

为方便理解，整理本部分思维导图如下：

五、数据架构实施指南

数据架构包括构件、活动、行为。数据架构实施工作内容：

1）建立企业数据架构团队和举办问题讨论会。

2）生成数据架构版本。

3）在开发项目中，形成和建立数据架构工作方式。

4）提高组织对数据架构工作价值认识。

在具体实施时，要明确两件事。

1、就绪评估和风险评估

就绪评估和风险评估：1 缺少管理层支持。2 成功与否缺乏证据。3 缺乏管理者的信任。4 管理层不正确的决策。5 文化冲击。6 缺乏有经验的项目经理。7 单一维度视角。

2、组织和文化依赖

组织和文化依赖(对数据框架的接受度取决于)：

1 对架构方法的接受度。

2 确认数据属于组织的业务资产，而不仅是 IT 的任务。

3 放弃局部数据视角，接受企业级数据视角的能力。

4 将架构交付成果整合到项目实施中的能力。

5 规范数据治理的接受程度。

6 立足企业布局，而不局限于项目交付成果和 IT 解决方案的能力。

为方便理解，整理本部分思维导图如下：

六、数据架构治理

同样的，数据架构也需要被治理。

数据架构治理活动：

1）项目监督。

2）管理架构设计、生命周期和工具。

3）定义标准。

4）创建数据相关构件。

数据架构度量指标：

1、架构标准接受率。

2、实现趋势。

3、业务价值度量指标。

实施趋势：使用/重用/代替/废弃测量。项目执行效率测量。

业务价值度量指标：1 业务敏捷性改进。2 业务质量。3 业务操作质量。4 业务环境改进。

为方便理解，整理本部分思维导图如下：

未完待续