谈谈对数据架构的几点认识

本文涉及的产品
数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
简介: 随着业务和数据环境的变化,组织的数据架构需要能够跟上这些变化的步伐。它需要具有响应能力,以便不仅确保组织继续有效运作,而且支持组织的整体战略方向。

随着业务和数据环境的变化,组织的数据架构需要能够跟上这些变化的步伐。它需要具有响应能力,以便不仅确保组织继续有效运作,而且支持组织的整体战略方向。在当今瞬息万变的环境中,组织不断地应对破坏性力量,并发现需要更加主动而不是被动。因此,组织发现他们的数据是竞争优势的来源,其中数据架构不仅必须能够支持组织捕获和收集数据的数量、来源和速度不断增加,而且还能够满足不断变化的业务需求。因此,数据架构优化应该有助于打破数据孤岛,并创建一个更加共享和丰富的数据环境,从而更好地为业务赋能。

一、数据是组织发展和决策能力的基础

高管们不断寻求利用的变革性洞察力可以通过数据实践来揭示,该数据实践使需要它的业务用户可以轻松获得高质量、可信赖的信息。

50%拥抱数据的组织比竞争对手推出产品和服务的可能性高50%。

无论是希望更好地了解业务,还是试图成为所在行业的创新者,任何组织都可以从其数据中获得价值,无论处于数据驱动型企业的过程的什么阶段:

业务监控

业务洞察

业务优化

业务转型

数据报告

发现效率低下

监控进度

跟踪库存水平

数据分析

暴露模式

预测未来趋势

基于数据的应用程序

构建应用程序以根据洞察力自动执行操作

数据的货币价值

创造新的收入来源

二、随着组织寻求更多的数据驱动,必须更好地管理数据以使其有效使用

ZB时代来了,ZB字节是十亿兆兆字节。当今的组织需要以ZB为单位衡量其数据大小,这一挑战只会因预期数据移动的速度而更加复杂。

认识到数据可以成为组织的驱动力只是第一步。现实情况是,要克服的真正障碍是面对当今数据环境的挑战。

 现代数据环境的挑战

     静态数据

 动态数据

数量更大

不同种类

质量不确定

更快的速度

更高的复杂性

如今的数据环境非常混乱。历史应用程序、数据蔓延——组织正在努力应对他们的数据环境。我们需要使用的数据资产在哪里?

三、数据架构是数据管理的组成部分

数据架构的定义

一组规则、策略、标准和模型,用于管理和定义收集的数据类型以及如何在组织及其数据库系统中使用、存储、管理和集成这些数据。

一般来说,数据架构的主要目标是为了组织的利益而对数据进行标准化。

54%的领先“分析驱动”企业将数据架构作为数据分析所需的技能。

数据架构很大程度上依赖于人的因素。它可以被视为“定义战略和实施战略之间的桥梁”。

数据架构作用

强大的数据架构应该:

  1. 定义、可视化数据策略并将其传达给各种利益相关者。
  2. 打造数据交付环境。
  3. 确保高数据质量。
  4. 提供持续改进的路线图。

数据架构价值

  1. 强大的数据架构将:
  2. 使数据流程与业务战略和整体企业架构保持一致。
  3. 更加注重质量和可访问性,实现数据的高效流动。
  4. 降低数据所有权的总成本。

四、数据架构师必须全面了解组织快速增长的数据

数据架构师的职责:

  1. 充当业务人员和数据工作者之间的“翻译者”,以传达数据和技术要求。
  2. 促进数据策略的创建。
  3. 管理企业数据模型。
  4. 对操作和分析数据用例有更深入的了解。
  5. 推荐数据管理策略和标准,并维护数据管理工件。
  6. 审查项目解决方案架构并确定整个数据生命周期的交叉影响。
  7. 是数据管理和存储技术方面的实践专家

数据架构师弥合了战略和技术要求之间的差距:

7b90d3c4d3f63290e9029ee3077f55d2.png

“从根本上说,数据架构师的角色是在合理的抽象层次上理解组织中的数据。”

五、许多组织正在经历糟糕的数据架构带来的痛苦,但领先的组织正在积极解决这些问题

过时和陈旧的系统和流程限制了及时有效地访问数据的能力,最终降低了数据应该带来的价值。

59%

的公司认为他们的传统存储系统需要过多的处理才能满足当今的业务需求。

48%

的公司因依赖“手动方法和准备数据时的反复试验”而感到痛苦。

44%

+

22%

44% 的公司表示准备数据是他们进行分析的最大障碍,22% 的公司表示访问数据存在问题。

认识到这些问题的组织已经开始向现代化和优化的系统和流程过渡。

28%

的受访者表示,他们计划更换“数据管理和架构,因为它无法处理大数据的要求”。

50%

的企业计划在未来几年更换他们的数据仓库系统和分析工具。

六、一旦踏上重新设计数据架构的道路,忽视战略要素可能会效率低下

在没有所需数据架构指导的情况下仅关注数据模型可能会导致 IT 部门设计不适应组织需求的架构,从而导致整个组织范围内的问题。

数据架构无效导致的 IT 问题

数据质量差

不一致、重复、缺失、不完整、不正确、未标准化、过时和错误百出的数据可能会成为系统成效的困扰。

可访问性差

访问数据的延迟。

限制谁可以访问数据。

远程访问数据受限。

战略脱节

数据的所有者和消费者之间断开连接。

解决方案解决了范围狭窄的问题。

部门之间的系统壁垒。

 导致组织运营决策问题

不准确的见解

不一致和/或错误的运营和管理报告。

分析的跨部门使用效率低下。

无效的决策

信息流向执行决策者的速度缓慢。

对数据或报告的解释不一致。

低效运营

对自动化功能的限制。

增加了组织内部的分裂。

违反监管规定。

七、满足业务需求优化数据架构要遵循架构方法

d479f4a9c47f6f8a73341b30c91ae25b.png

步骤1
  1. 优先考虑核心业务目标并确定业务驱动力。
  2. 了解业务驱动因素如何应用于数据架构模型的特定层。
  3. 确定满足最重要需求的适当战术模式。
步骤2
  1. 选择架构的重点领域。
  2. 测量当前状态。
  3. 设置所需优化状态的目标。
步骤3
  1. 编制实施路线图。
  2. 管理和沟通变化。

763da04cc1ec5671ba42c36e9dd517ab.png

八、数据架构不是一个独立的概念,要与企业架构对齐

数据架构的设计不能简单地解决数据专家甚至 IT 部门的关注点。它必须充当企业架构中的关键组件,并反映整个业务的战略和设计。

696ba570dc1fef0bae516026239bbae3.png

数据架构与应用程序架构协作交付有效的信息系统,并告知技术架构与数据相关的基础设施要求和注意事项。

相关文章
|
6天前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
谈谈高并发系统的设计方法论
设计 `高并发` 系统,就是要让该系统保证它 `整体可用` 的同时,能够尽可能多的 `处理很高的并发用户请求`,能够 `承受很大的负载流量冲击`。
428 6
|
存储 架构师 数据可视化
一文弄懂数据架构和信息架构的区别
我们经常会听到关于数据架构和信息架构的讨论,它们是一回事吗?让我们看看数据和信息之间的区别,以及组织需要考虑的关键事项。
一文弄懂数据架构和信息架构的区别
|
6月前
|
敏捷开发 消息中间件 测试技术
微服务面试必读:拆分、事务、设计的综合解析与实践指南
微服务的应用级别确实相对简单,但在实际开发中仍有一些技术难点需要解决。对于微服务组件的使用,确实不存在太大差距,但在设计和开发过程中需要积累经验。学习微服务的上手时间相对较短,可能只需一周到一个月的时间。然而,设计经验和技术难点是需要个人长期积累的,不能急于求成。因此,在使用和开发微服务时,更应该关注方案思考,展示自己对该领域的理解和见解。这样能够体现出你对问题的思考深度和解决方案的创新性。希望这次面试种子题目的解答能够帮助你应对面试官的问题!
|
6月前
|
存储 缓存 NoSQL
概念、场景技术方案选择的理解
概念、场景技术方案选择的理解
28 0
|
数据采集 存储 监控
谈谈基于DGI框架的数据治理
在大数据和数据科学时代,大多数组织都意识到数据在加速结果方面的潜在力量。然而,大多数人面临的挑战是,不断变化的客户期望和相关需求,以确保准确和可访问的数据,以指导决策,以满足客户的不同需求。
谈谈基于DGI框架的数据治理
|
数据采集 存储 运维
谈谈企业数据治理的几点思考
根据企业的特点,数据划分为以下三种类型:主数据、交易数据、指标(分析型)数据。
谈谈企业数据治理的几点思考
|
程序员
思考如何做好架构设计
在开发软件中过程中,我们时常会遇到这样的场景:在需求描述中只要求我们提供一个针对其特定需求的功能,但是作为程序员,直觉告诉我们在别的场景下可能有类似的需求,但是这个“别”的场景还没有真正出现,处在可能出现,也可能不会出现的境地,那我们应该如何应对这样的情况呢?在这篇文章中,将对如何处理这样的问题进行探讨。  在展开探讨前,我们先定义如下的两个词汇,便于我们后面的讨论: 通用:是指在设计中考虑了多个不同的使用场景,能在多个不同的场景下提供服务 特定:只考虑很特定的场景,要求在相对较多的限制条件下才能提供服务
209 0
|
消息中间件 存储 测试技术
关于架构设计的易变性,应该如何理解呢?
通常情况下,我们的架构设计图大概率会如下图这个样子了,首先声明一点,这其实并没有什么不妥的,这也是很典型的分层设计啦~
关于架构设计的易变性,应该如何理解呢?
|
存储 缓存 监控
谈谈我们是如何做技术保障
面对业务迅速增长复杂度会呈几何级增加,为了降低维护复杂度而引入了微服务,只要每个服务足够简单,那么维护成本也可以降低。 服务保障也是一个非常困难的事情,今天聊一聊系统稳定性方案。
1485 1
谈谈我们是如何做技术保障
|
监控 关系型数据库 数据中心
常用的架构指导原则分析:要想做好架构设计,一定要遵循这几个设计原则!
本篇文章中主要介绍了在对项目系统进行架构设计,需要遵循的几种架构设计原则。架构设计的原则包括开闭原则,单一职责原则,里氏代换原则,接口隔离原则,依赖反转原则,复用与发布等同原则,共同闭包原则,共同复用原则等等。
359 0
常用的架构指导原则分析:要想做好架构设计,一定要遵循这几个设计原则!