什么是数据架构

搭建数据架构是一个复杂的过程，需要经过多个关键步骤。以下是如何搭建数据架构的详细说明：

数据建模是创建数据模型的过程，通过应用正式的数据建模技术来描述数据模型。这包括根据正在开发的应用程序的数据需求，开发概念数据模型，通常包括实体类型、属性、关系、完整性规则和定义。

数据架构描述了企业及其应用程序使用的数据结构，包括存储数据和运动数据的描述、数据存储、数据组和数据项，以及这些数据工件与数据质量、应用程序、位置等的映射。

数据架构还描述了如何在给定系统中处理、存储和利用数据，并为设计和控制数据流提供了数据处理操作的标准。

在数据架构中需要考虑数据的一些重要属性，如相关性、清晰性和一致性。

建立联邦数据治理模型，需分析现有数据并确定相关业务领域，并定义可应用于所有领域的全局标准和政策，同时确保每个业务领域在遵循这些标准和政策的前提下，能够保持其在实施细节上的自主权。

利用现有的数据仓库和数据湖等数据存储系统，将其从单一系统转变为多个分散的数据存储库，来为数据网格架构提供支持。同时，采用新兴技术也有助于降低构建数据网格的运营成本和工作量。

建立数据架构需要组织范围内的文化转变，摆脱过去集中式数据架构的思维定式。这包括强调数据发现和使用而不是提取和加载，以及采用自助式数据平台方法，允许业务部门处理和存储自己的数据产品。

建立合适的团队对于搭建数据架构至关重要，这需要具有不同视角的人员，负责资源分配、政策制定和技术优化等任务，从而创建一个使数据可访问、可共享和可操作的数据战略，满足所有利益相关者的需求。

数据架构在各种应用场景中扮演着关键角色，为企业提供了数据驱动的决策支持。以下是一些典型的应用场景：

数据架构支持协作机器人的应用，这些机器人能够学习人类操作员演示的动作和路径，并执行相同的任务。在这个场景中，数据架构负责处理和存储机器人的运动数据，以及人工示范的数据，为机器学习算法提供训练数据。

通过数据驱动的机器学习模型，数据架构可以支持机械设备的预测性维护和预防性维护。在这种应用中，数据架构需要整合来自各种异构数据源的设备运行数据，并对这些数据进行处理和分析，以预测故障发生的可能性，从而提高设备的可靠性。

数据架构可以将日常的营销和销售数据输入到营销仪表板等应用程序中，进一步整合和分析信息，以揭示广告支出与区域销售之间的关系。数据架构在这里的作用是确保数据的准确性、一致性和可访问性，为分析应用提供高质量的数据。

在企业数据架构中，数据架构支持使用多个低成本的独立应用程序，通过数据集成接口提取、组合和分析来自不同组件的数据。这种灵活的数据集成方式有助于降低成本，同时满足不同部门的数据需求。

数据架构可以支持处理数据流的分析应用程序，这些应用程序能够生成报告，并在关键指标超过特定阈值时自动发出警报等响应。更复杂的流处理应用程序还可以通过将机器学习算法应用于业务和客户活动数据，从中提取出更深入的见解。

数据架构是一个复杂的系统，由多个关键组成部分构成。以下是数据架构的主要组成部分：

数据架构是指组织和管理数据的整体结构和设计。根据不同的数据存储、处理和管理方式，数据架构可分为多种类型。

数据架构面临着多重挑战，需要全面应对。

随着组织需要管理的数据量不断增长，在集中式数据平台上保持敏捷性和效率的成本可能会变得高昂。数据团队的孤岛化以及缺乏特定领域知识，都会使得传统的集中式数据管理方式面临着可扩展性问题。

处理敏感数据（如基因组信息）时，数据治理政策必须遵守监管限制和隐私法律。组织需要清楚了解AI模型如何使用和交互客户数据。确保数据安全和隐私保护是数据架构设计与实施中面临的重大挑战。

多样化的数据源和格式使得将数据集成并转换为一致可信的格式变得困难。数据网格架构旨在通过分散数据所有权和管理来解决这一关键挑战。

实施 AI 和机器学习等新兴技术面临着高计算需求和健壮基础设施需求等技术难题，这也给数据架构带来了挑战。

数据架构与信息架构的区别主要体现在以下几个方面：