数据治理系列：数据架构、数据模型、数据目录

随着数字化时代的到来，数据已经成为企业的重要资产。然而，随着数据量的不断增加，数据治理也变得越来越重要。

一、数据架构

数据架构是用来描述企业数据源在哪里,哪些数据是可信的,这些数据是如何存储的,以及数据在不同系统中是如何使用和集成的一整套组件。

什么是数据架构

DAMA：定义了与组织战略协调的管理数据资产的蓝围，指导基于组织的战略目标，指定符合战略需求的数据架构。

IBM：数据架构是用来描述企业数据源在哪里，哪些数据是可信的，这些数据是如何存储的，以及数据在不同系统中是如何使用和集成的一整套组件

国内某大厂：数据架构是企业架构的一部分，企业级数据架构是以结构化的方式描述在业务运作和管理决策中所需要的各类数据及其关系的一套整体组件规范。包括数据资产目录、数据标准、企业级数据模型和数据分布四个组件。

成功数据架构的特点：

1. 数据一致性：数据架构设计能确保数据的一致性，避免数据冲突和不一致。可扩展性：能够支持数据的增长和扩展需求，可以灵活地进行横向或纵向扩展。

2. 高性能：数据架构能够支持高效的数据访问和处理，满足业务需求的性能要求。

3. 安全性：数据架构能够有效保护数据的安全，包括数据的保密性、完整性和可用性。

4. 灵活性：数据架构设计灵活，能够适应不断变化的业务需求和技术环境。

5. 易维护性：数据架构的设计能够使数据的维护和管理更加简单和有效。

二、数据模型

数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分，分别是数据结构、数据操作和数据约束。

数据模型按不同的应用层次分为概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

1. 概念模型：是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统无关。简单理解，确定事物的概念和定义。
2. 逻辑模型：是一种面向数据库系统的模型，确定事物的属性和关系。
3. 物理模型：是一种面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。总之，就是确定事物的存储和访问方式。

一个良好的数据模型应该具备以下特点：

1. 准确性：能够准确地描述事物的属性和关系。
2. 完整性：能够完整地描述事物的各个方面。
3. 标准化：采用统一的标准和规范，避免出现重复和混乱。
4. 可扩展性：能够适应未来业务的变化和发展。

三、数据目录

数据目录是一个集中式的目录服务，用于管理和组织企业中的所有数据资产。它可以帮助企业更好地了解自己的数据资产，同时提高数据的可用性和可维护性。

一个良好的数据目录应该具备以下特点：

1. 全面性：能够涵盖企业中的所有数据资产。
2. 准确性：能够准确地描述数据的属性和关系。
3. 可搜索性：能够支持多种搜索方式，方便用户快速找到所需的数据。
4. 可定制性：能够根据用户的需求进行定制，提高用户体验。
5. 可扩展性：能够适应未来业务的变化和发展。

在构建数据目录时，需要考虑以下几个方面：

• 数据资产的分类和组织。

• 数据资产的属性描述和关系定义。

• 数据资产的搜索和查询方式。

• 数据资产的可定制性和可扩展性。

总之，数据治理是企业数字化转型中的重要一环，而数据架构、数据模型和数据目录是实现数据治理的关键要素。只有通过对这些要素的全面理解和应用，才能构建出高效、稳定、安全的数据治理体系，为企业的发展提供有力支持。