10分钟了解数据架构、数据模型

写在前面：很多小伙伴分不清数据架构与数据模型，同时如何做好数据建模也有一定的疑问

1. 数据架构、数据模型、数据建模区别与联系

企业架构包含业务架构、数据架构、应用架构和技术架构。数据架构的主要目标是有效的管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。

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
数据管控策略中要求的数据资产管理规范

详细的数据架构设计文件是正式的企业数据模型，包含数据名称、数据属性、元数据定义、概念和逻辑实体、关系以及业务规则。

物理数据模型也属于数据架构文件，但是物理数据模型是数据建模和设计的产物，而不是数据架构的产物。

数据建模：是数据设计模型的过程，是动词。

数据模型：是数据建模的输出，是成果、是文件

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。企业的数据架构必须包含数据模型和数据流设计。可以将架构理解为数据模型的高层级概括，数据模型作为数据架构的子文件。

2. 数据架构

概念：识别企业的数据需求，并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。

以下是DAMA给出的数据架构语境关系图

从交付成果可以看出，数据架构包含数据流、企业数据模型，另外还包含数据架构设计、数据价值链、实施路线图。

2.1 工作内容

建立企业数据架构一般包括以下工作，这些工作可以串行或并行

1）战略。选择框架，制定方法，开发路线图。

企业数据架构路线图描述了架构3～5年的发展路径。考虑到实际情况和技术评估，路线图和业务需求共同将目标架构变为现实。企业数据架构路线图必须与企业架构路线图相整合，企业架构路线图包括：高层次里程碑事件、所需资源、成本评估、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。

2）沟通与文化。建立沟通机制，并激励积极参与者。

参考系统集成项目管理中规划沟通、管理沟通、沟通控制。

3）组织：通过明确责任和职责来组织数据框架工作。

4）工作方法。与企业架构保持一致，在开发项目中定义最佳实践并执行数据架构工作。

5）结果。在总体路线图中产出数据架构产品。

2.2 实施指南

1）建立企业数据架构团队和举办问题讨论会。

2）生成数据架构构件的初始版本。例如，企业数据模型、企业范围数据流和路线图。

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的认识。

3. 数据模型

数据模型有助于组织能够理解其数据资产。数据可以采用多种不同的模式来表示。其中最为常见的6种模式分别是：关系模式、多维模式、面向对象模式、事实模式、时间序列模式和NoSQL模式。按照描述详细程度的不同，每种模式又可以分为3层模型：概念模型、逻辑模型和物理模型。每种模型都包含一系列组件，如实体、关系、事实、键和属性。

在DAMA中提到主题域模型，主题域结构则是基于现有逻辑数据模型向上提炼抽象而成。

每个企业数据模型既可以采用自上而下，也可以采用自下而上的方法进行构建。自上而下是从主题域开始，先设计主题，再逐步设计下层模型。而采用自下而上的方法时，通常推荐两种方法相结合，即自下而上地从分析现有模型开始，自上而下地设计主题模型，通过两种方法的结合来共同完成企业数据模型的设计工作。