如何设计适合数字化转型需要的数据架构

摘要

现代组织在数字化转型的推动下，需要发展模块化数据架构以适应复杂的企业环境，并提供业务用户数据访问。元数据管理的重视，数据编织技术，数据网格技术，以及构建灵活数据架构是实现这一目标的关键考虑因素。

一、重视元数据管理

数据架构的演变呈现出不同的时代，包括企业数据仓库时代、后EDW时代、逻辑数据仓库时代，以及未来的活跃元数据时代。元数据在支持数据自助服务方面发挥关键作用，分为技术元数据、操作元数据、业务元数据和社交元数据，可以是被动的或主动的。主动元数据为自助分析提供推动力，但实现其潜力需要一个平衡多种要求的数据架构。

二、关注数据编织技术

DataFabric作为数据编织的一种形式，利用逻辑数据仓库时代的资产并提供优势，从不同角度优化数据访问和管理。组织在决定是否采用数据编织时需要考虑元数据完整性和专业知识。

三、关注数据网格技术

数据网格架构支持分散的数据管理，允许数据以服务的形式共享。它面临的挑战包括尚未成为既定的最佳实践、实施差异、以及数据责任的转移。成功实施数据网格取决于业务线中的组织模式和数据技能。

四、构建灵活的数据架构

随着运营环境的复杂化，数据架构需要灵活性，以确保新技术与现有基础设施兼容并支持未来需求。重点应放在制定全面的数据策略、保持数据要求与用例的一致性、评估集成模式，以及采用开源和开放标准。

结束语

数据和分析团队应根据组织、共享和分析数据的方式设计数据管理架构，以应对数据资产融资、数据生产力转变、国家数据治理方向等未来挑战。

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文章来源：

数据驱动智能

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