【大数据技术标准推进委员会】2024企业数据架构实践指南（1.0版）_46页_5mb

企业数据架构指南总结

一、概述

• 数据架构的重要性：数据作为关键生产要素，支撑数字经济，数据架构是企业全局管理的核心手段。
• 管理意义：连接业务与技术，提升数据一致性、互联互通性、处理效率，降低管理风险。
• 当前挑战：多模态数据管理、架构协同难、存量系统改造、职责部门化等问题。

二、企业数据架构框架

• 定义与定位：管理企业所有数据对象，约束数据定义与分布，支撑业务与技术落地。
• 参考框架：OLTP侧以应用集成为核心，OLAP侧以数据集成整合为核心，统筹数据标准、模型与分布。
• 与数据治理体系关系：数据架构是数据治理的核心，关联数据质量、安全、共享与开发。

三、数据架构管理活动

• 数据架构规划：分析业务需求、盘点数据资源、设计蓝图。
• 数据标准管理：制定业务、技术属性标准，确保一致性和可比较性。
• 数据分布管理：管理数据源头、流关系，消除冗余，明确权威来源。
• 数据模型管理：构建企业级分层模型，连接业务需求与系统开发。
• 主数据管理：通过模式集中式、联邦式或分析式应用管理核心业务数据。

四、企业数据架构误区

• 技术本位主义：忽略业务需求，过度追求技术先进性。
• 依赖IT部门：缺乏跨部门协同，割裂数据治理生态。
• 与业务脱节：架构规划未与项目开发协同推进。
• 功能混淆：将湖仓建设等同于数据架构，忽略全生命周期管理。

五、典型案例

• 东方航空：结合民航行业标准，构建主题清晰的企业级数据模型，实现数据集中管理。
• 平安人寿：基于TOGAF全架构体系，打造数据底座，提升数据一致性与复用能力。
• 交通银行：推行双“T”模型与数据中台，支持敏捷开发和智能化运维。
• 中车浦镇：以业务导向优化数据架构，解决数据孤岛与质量提升瓶颈。

六、展望

• 常态化：数据架构逐步纳入日常运维，面向长期建设。
• 一体化：融合数据安全、质量治理等，构建全生命周期管理体系。
• 多样化：根据业务模式与治理结构，形成多元化架构管理体系。