IBM数据架构案例完整版赏析，附108页PPT

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一、数据架构的原则

数据架构的设计需要遵循一系列核心原则，以确保数据的高效管理、共享、安全性和质量控制。这些原则是企业数据治理的基础，决定了数据如何在组织内部流动、存储和使用。

数据共享原则 强调数据必须在合理范围内实现共享，授权用户能够基于职责访问所需数据。这一原则确保了数据的流通性，使企业内部的数据孤岛问题得以缓解，提高了数据的复用价值。

数据业务认责原则 要求对企业内的业务数据进行分类，并明确各类数据的业务责任主体。通过划分数据归属，明确数据管理职责，可以避免数据责任不清导致的管理混乱。

数据定义标准遵循原则 规定每个数据项都应有一致、标准化、易理解的业务定义，确保数据的语义清晰，用户能够准确理解其含义及用途。数据标准的制定能够提升数据的可用性，避免因定义不统一导致数据误用或歧义。

可信数据源原则 强调数据的创建需遵循单点创建要求，包括外部采集和内部加工形成的数据，确保数据来源的唯一性和可追溯性。可信数据源能够减少数据冗余，确保数据的准确性和一致性。

数据质量保证原则 要求数据在完整性、准确性、时效性等方面达到标准，并建立数据质量控制机制，涵盖数据生产、存储、流转和消费的全生命周期管理。通过数据质量监测和指标评估，可以及时发现数据问题并进行修复。

数据可用性原则 关注数据的存储与共享，要求数据能够满足业务需求，同时具备良好的可用性和生命周期管理。数据管理体系需要确保数据的持续可访问性，并提供合理的数据存储和归档机制。

保障数据安全原则 贯穿数据的采集、交换和应用全过程，要求采用必要的管理和技术手段，如访问控制、加密技术、安全审计等，以确保数据的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问和数据泄露。

二、IBM 数据架构分析方法

IBM 的数据架构分析方法提供了一整套围绕数据生命周期的架构设计思路，涵盖数据建模、数据标准化、数据质量控制、数据流转与分布以及数据整合等方面。

数据建模 是数据架构的起点，主要包括主题域分析、数据实体识别和数据实体关系分析。通过主题域分析，可以确定企业数据的分类结构；数据实体识别则明确了关键数据对象，如客户、订单、产品等；数据实体关系分析通过 ER（实体-关系）建模，确保数据对象之间的关联合理，避免数据孤立或冗余。

数据标准 通过制定统一的业务术语表、数据命名规则和数据格式标准，确保企业内数据的定义一致，提高数据的可理解性和互操作性。标准化的数据管理方式可以降低数据整合的复杂度，提高数据质量和数据分析的准确性。

数据质量管理 贯穿数据的整个生命周期，包括数据质量检测和优化。质量检测主要通过完整性、准确性、时效性等指标评估数据的可靠性，而优化过程则涉及数据清洗、数据对齐和异常数据修正，确保数据在不同业务场景下的高质量应用。

数据流转与分布 关注数据在企业各个系统之间的流通方式，包括数据 CRUD（创建、读取、更新、删除）分析和可信数据源分析。CRUD 分析有助于理解数据的访问模式，而可信数据源分析确保数据来源清晰，避免数据定义不一致导致的业务混乱。

数据整合 是 IBM 方法论的核心部分之一，涉及企业数据仓库（EDW）、ETL 过程和应用数据库的协同运作。企业数据仓库作为数据存储的核心，承担着数据的汇总与分析功能；ETL 负责数据的抽取、转换和加载，确保数据在不同系统间的转换一致性；应用数据库则面向具体的业务需求，支撑各类业务系统的数据管理。

三、108页IBM数据架构案例赏析