数据架构是企业架构中连接业务、应用与技术的桥梁，通过数据资产目录厘清家底，数据标准统一语言，数据模型指导开发，数据分布拉通业务流，从而提升数据质量与运作效率，支撑业务决策与系统建设。

1. 统一语言，消除歧义：通过业务术语与数据标准，提升沟通效率。

2. 拉通业务流，提升运作效率：通过数据分布设计，消除信息孤岛。

3. 厘清信息资产，满足用户消费：通过资产目录掌握数据家底。

4. 改善数据质量，支撑决策：通过数据标准与责任机制。

5. 推动集成共享，降低变革成本：减少数据冗余与系统耦合。

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一、数据架构的定位与整体价值

1. 数据架构在4A中的位置

• 业务架构（BA）：做正确的事，描述业务如何运作以实现战略。

• 数据架构（DA）：以结构化方式描述业务运作与管理决策所需的数据及其关系。

• 应用架构（AA）：支持业务与数据功能的系统实现。

• 技术架构（TA）：提供底层软硬件基础设施。

数据架构是连接业务、应用、技术三者的桥梁，承接业务的数据需求，牵引IT的规划设计。

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二、数据架构的四大组件

组件	定义	核心价值
1. 数据资产目录	对数据进行分层分类，厘清数据资产	全盘掌握业务对象及数据家底
2. 数据标准	统一业务术语与数据定义	统一语言、消除歧义、提升数据质量
3. 数据模型	通过E-R建模描述数据及其关系	业务与技术沟通的桥梁，指导系统实现
4. 数据分布	数据在业务流程与系统中的流转视图	拉通业务流，消除信息孤岛

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三、各组件详细内容

1. 数据资产目录

• 五层数据结构：

  • L1 主题域分组

  • L2 主题域

  • L3 业务对象

  • L4 逻辑数据实体

  • L5 属性

• 业务对象是核心管理要素，具备唯一身份标识、相对稳定、可实例化。

• 识别原则：与业务能力匹配、有唯一标识、可独立存在、有实例。

• 示例：机场、政务服务的数据资产目录结构。

2. 数据标准

• 业务术语：统一业务对象定义，消除歧义。

• 数据标准：定义属性层的数据含义、格式、规则。

• 作用：

  • 统一规则与定义

  • 明确责任人（数据管家）

  • 提高数据质量与重用性

• 示例：机场航班号、旅客姓名、报警防区等标准定义。

3. 数据模型

• 三种模型层次：

  • 概念模型：业务视角，实体与关系，无属性

  • 逻辑模型：细化实体、属性、主外键，范式化

  • 物理模型：数据库实现，考虑性能与存储

• 流程：从信息调研 → 概念模型 → 逻辑模型 → 物理模型

• 示例：机场值机数据模型、政务服务数据模型。

4. 数据分布

• 信息链与数据流：描述数据在业务流程与系统中的创建、读取、修改、删除等操作。

• 数据源：

  • 数据首次正式发布的系统

  • 是唯一录入点

  • 保证数据血缘清晰、集成规范

• 示例：机场数据分层处理架构、政务服务数据归集与应用架构。