数据架构的标准定义、挑战与优化路径，附38页企业实践分享案例

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一、数据架构的标准定义与范围

数据架构是企业数据管理的核心，决定数据的组织、存储和流通方式，为数据治理和业务决策提供基础支撑。

数据架构的标准定义

根据 ISO/IEC/IEEE 42010:2011，架构是系统的基本组织方式，包括组件、关系及其演变原则。在数据管理领域，国家标准《DCMM数据管理能力成熟度评估模型》 将数据架构定义为：通过企业级数据模型明确数据需求，指导数据资产的分布与整合，并构建数据共享环境。

数据架构的核心组成

数据架构通常包括以下核心部分：

1. 数据模型（Data Model）

1. 数据流与数据分布（Data Flow & Distribution）
   
      规划数据在各系统间如何传输、存储及使用，如客户信息从CRM到ERP的同步机制。
2. 元数据管理（Metadata Management）
   
       提供数据的“描述信息”，确保数据的可理解性和一致性。例如，数据目录、数据血缘分析等。
3. 数据集成与共享（Data Integration & Sharing）
   
     打通系统间的数据壁垒，提升数据复用性，如构建企业级数据中台。

二、 数据架构的挑战

1. 数据架构未成为管理基石

2. 数据治理流于形式

3. 数据管理碎片化，数据孤岛严重

4. 过度依赖技术实现，而忽视架构规划

三、数据架构优化路径

面对上述挑战，企业需要构建更加体系化、稳定的数据架构，以支撑长期的数据治理和业务增长。

1. 从企业级架构视角管理数据

2. 构建稳定的数据架构

3. 加强数据治理协同，确保数据架构落地