数据架构的好坏取决于它的基本原则。如果没有正确的目的、标准和通用的语言，企业的策略很难付诸实施。
所以，在你使用数据来推动分析之前，请考虑一下是否已经奠定了正确的基础。实际上，遵循正确的数据架构原则将有助于加强企业的数据策略，并使企业能够加快开发时间和提高数据质量。
一 强大数据架构的重要性
正确的数据架构是数据策略成功的关键。它由管理和定义所收集的数据类型的所有策略、规则和标准组成，包括:
■如何使用数据
■在哪里存储数据
■如何管理数据并将其集成到整个业务中
完善这个过程是任何成功的数据策略的关键。因此，如果不能实现数据架构最佳实践，通常会导致不一致的问题，例如业务团队和技术团队之间缺乏凝聚力。
但是企业如何确保数据架构策略与业务需求保持一致呢?您需要知道四个最佳数据架构原则。
为了获得对数据的完全控制，需要以清晰和可访问的方式构建数据架构。
二 四个最佳的数据架构构建原则
根据定义，数据架构原则属于围绕数据收集、使用、管理和集成的一组规则。最终，这些原则将保持数据架构的一致、清晰和可靠，并有助于改善组织的总体数据策略。
1. 在输入点进行校验
据统计，糟糕的数据质量会直接影响公司88%的利润，为了避免常见的数据错误并改善整体运行状况，需要设计的架构以尽快标记和纠正问题。
通常，当企业拥有大型数据集、复杂的手动过程和很少的技术支持时，就很难发现错误。总之，构建一个数据集成平台，在数据进入系统时自动验证数据，将防止未来的损失，并防止坏数据在系统中扩散。
更重要的是，使用自动化工具过滤异常数据将有助于减少清理和数据准备所需的时间。每天收集的数据如此之多，关键是只保留有价值的信息，这就需要创建一个可持续的数据验证和纠错循环过程。
2. 保证术语的一致性
为数据架构使用通用词汇术语表将有助于减少混乱和数据集的分歧，使开发人员和非开发人员更容易进行协作。这为团队提供了“事实的单一版本”，并能够创建正确定义实体关系的数据模型，同时将其转换为可执行代码。
一致性是这里的关键，因为它确保每个人都从相同的核心定义工作。例如，无论应用程序或业务功能如何，都应该始终使用相同的列名来输入客户数据。一旦偏离了这个通用词汇表，就会失去对数据架构和数据治理的控制。
3.记录一切数据过程
定期的“数据发现”将允许组织检查收集了多少数据，哪些数据集是符合要求的，哪些应用程序需要更新。为了实现这一点，需要对每个业务功能进行透明处理，以编译数据使用的要求。
但是，要获得完全的可见性，首先需要养成记录数据过程的每个部分的习惯。这意味着对整个组织的数据进行标准化。正如我们已经确定的，需要在做的每件事上保持一致性，如果公司没有人花时间记录下来，这是不行的。此文档应该与数据集成过程无缝配合。
4. 避免开发重复功能
当多个应用程序、函数或系统之间工作时，很容易简单地在它们之间复制数据。但从长远来看，这将显著增加开发人员更新重复数据集的时间，并阻止他们在其他更关键的领域增加价值。
相反，企业需要构建一种有效的数据集成体系结构，该体系结构可以自动将数据保存在公共存储库和格式中。这不仅使普遍更新数据变得更加简单，而且还防止了组织竖井的形成，这些竖井经常包含相互冲突的甚至过时的数据。现在每个人都可以从单一版本的真相中操作，而不需要更新和核实每一条单独的信息。
三 成功来自于坚持原则
根据Gartner的研究，85%的大数据项目都未能真正成功。为了避免成为这种不必要的统计数据的一部分，您需要遵循正确的数据架构原则，并将它们构建到您的战略和文化的核心中。
从在入口点验证数据到共享关键实体的通用词汇表，确保您坚持这些原则将加速数据策略的实现，并能够提供更快、更有效地满足现代需求所需的数据平台。
