【DCMM】数据架构

1、架构理解

2、数据架构：成果、活动、行为

3、业务驱动因素

4、数据架构成果

5、企业数据架构

6、企业数据模型

7、企业数据架构项目相关的活动

8、工具

1、架构理解

架构是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。

在国际标准ISO/IEC/IEEE42010:2011中，将架构定义为“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”。

从全局来理解,“架构”一词可以指对系统当前状态的描述、一组系统的组件、系统设计的准则(架构实践)、一个系统或一组系统的意向性设计(未来状态或计划的架构)、描述系统的构件(架构文档)或执行设计工作的团队(架构师或架团队)等。

企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。良好的企业架构管理有助于组织了解系统的当前状态，加速向期待状态的转变，实现遵守规范，提高效率的目标。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。

矩阵框架的两个维度为:

问询沟通(如是什么、怎样做、在哪里、是谁、什么时间和为什么)在列中显示，
重新定义转换(如识别、定义、描述、规范、配置和实例)在行中显示。

框架分类按照单元格呈现(问询和转换之间的交叉)。框架的每个单元格代表一个独特的设计组件。

1)什么(What)。目录列，表示构建架构的实体。
2)怎样(How)。流程列，表示执行的活动。
3)在哪里(Where)。分布列，表示业务位置和技术位置。
4)谁(Who)。职责列，表示角色和组织。
5)什么时间(When)。时问列，表示间隔、事件、周期和时问表。
6)为什么(Why)。动机列，表示目标、策略和手段。

2、数据架构：成果、活动、行为

1)数据架构成果，包括不同层级的模型、定义、数据流，这些通常被称为数据架构的构件。
2)数据架构活动，用于形成、部署和实现数据架构的目标。
3)数据架构行为，包括影响企业数据架构的不同角色之间的协作、思维方式和技能。

数据架构的构件包括当前状态的描述、数据需求的定义、数据整合的指引、数据管控策略要求的数据资产管理规范。

第一波浪潮是银行和金融交易;
第二波浪潮是各种数字服务交互;
第三波浪潮是物联网和远程信息处理。【正在经历中】

在第三波浪潮中，传统行业像车、医疗保健设备和工具等也正在进行数实化转型。

例如：新的沃尔沃汽车现在为客户提供全天候24小时服务他们提供的服务不仅包括解决车辆相关事宜，而且还包括为客户提供餐厅和商店定位服务。起重机、托盘装载机和麻醉设备等生产及供应企业也需要通过收集和传送运营数据来支撑其正常的运营服务，其业务模式从设备供应转变为按使用和可用性收取费用。

3、业务驱动因素

数据架构的目标是在业务战略和技术庆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，其主要职责为:

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)确保业务和工技术保持一致。
5)为企业改革、转型和提高适应性提供支撑。

数据架构师创建和维护企业相关数据及其系统的知识。这些知识可以使得企业将数据作为资产进行管理，以及研究更多数据在业务应用、降低成本、风险防控等方面的场景，以提升企业在数据价值变现方面的能力。

4、数据架构成果

数据架构的主要成果包括:

1)数据存储和处理需求。
2)设计满足企业当前和长期数据需求的结构和规划。

数据架构师需要定义和维护的具体事宜如下

1)定义组织中数据的当前状态。
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及业务架构保持一致。
4)描述组织数据战略需求。
5)高阶数据整合概要设计。
6)整合企业数据架构蓝图。

总体数据架构实施包括:

1)使用数据架构构件(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)通过数据架构及通用的数据词汇，搭建企业数据语言。

5、企业数据架构

数据架构定义了对组织非常重要元素的标准术语和设计。企业数据架构的设计中包括业务数据描述，如数据的收集、存储、整合、移动和分布。

企业数据架构描述必须包括企业数据模型如数据结构和数据规范)和数据流设计。关于这两个方面的具体定义如下:

1)企业数据模型。企业数据模型是一个整体的、企业级的、独立实施的概念或逻辑数据型，为企业提供通用的、一致的数据视图。通常用于表示高层级简化的数据模型，也表示了不同抽象层级。企业数据模型包括数据实体(如业务概念)、数据实体间关系、关键业务规则和一些关属性，它为所有数据和数据相关的项目奠定了基础。任何项目级的数据模型必须基于企业数据模型设计。企业数据模型应该由利益相关方审核，以便它能一致有效地代表企业。
2)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。这些数据流展示了数据在业务流程、不同存储位置、业务角色和技术组件间的流动。

6、企业数据模型

企业数据模型有些组织将企业数据模型创建为单独的构件，还有些组织认为数据模型是由不同角度和不同房级的细节组成，这些细节一致地描述了组织对企业内数据实体、数据属性和它们之间关系的理解。企业数据模型包括通用的(企业范围的概念和逻辑模型)和特定于应用或具体项目的数据模型及其定义、规范、映射和业务规则。

7、企业数据架构项目相关的活动

1)定义范围。保证范围和接口与企业数据模型一致。理解项目对整体企业数据架构的潜在贡献、项目的建模和设计、哪些现有组件应该或能够被重用。在需要设计的部分，对项目应该确定项目范围外的利益相关方的依赖性，如下游流程。确定项目共享或重要的数据构件，把它们整合到企业逻辑数据模型和指定的存储库中。
2)理解业务需求。获取数据相关的需求，如实体、资源、可用性、质量和痛点，以及评估满足这些需求的业务价值。
3)设计。形成详细的目标规范，包括:数据生命周期内的业务规则、验证结果的有效性、需要提供的时间、提升模型的扩展性和改进标准模型等。企业逻辑数据模型和企业架构知识库可用于项目数据架构师查询，为企业内可重用数据结构共享提供很好的支撑。同时，审核和使用数据技术标准。

8、工具

数据建模工具：在管理所有层级数据模型的过程中，数据模型工具和模型库都是非常必需的。市场上，很多数据模型工具具有数据血缘和关系跟踪功能，这便于架构师能够管理为了不同目的及在不同抽象层级中创建的数据模型。
资产管理软件：资产管理软件用于管理数据资源目录，描述其内容以及跟踪它们之间的关系。另外，利用这些工具还可以确保组织遵循软件许可相关的合同义务，并收集资产相关的数据，最小化成本，优化流程。由于通过数据资产管理软件盘点了IT资产，所以这些工具收集并包含了关于系统及相关数据的元数据。在创建数据流或研究当前状态时，这些元数据非常有用。
图形设计应用：图形设计应用可以用于创建架构设计图形、数据流、数据价值链和其他架构构件。