浅谈数据架构

浅谈数据架构摘要

01 定义数据架构

数据架构关键在于定义支撑业务的数据及其关系。它聚焦数据需求，组织持久数据，并为应用架构设计提供数据框架支撑，涵盖数据资源的采集、存储、处理和交换。

02 数据架构设计内容

数据架构设计主要包括需求分析、设计和管理三个方面。需求分析侧重于根据业务识别不同类型的数据和主数据，设计则涵盖静态的逻辑数据模型和物理存储，以及动态的数据传递路径和数据交换格式。管理方面，强调数据命名、类型等的统一规范。

03 实例--数据建模

业务主题和功能域识别相关数据实体，并通过业务流程来驱动数据建模。建模成功取决于是否全面考虑了主干和分支流程。数据模型需不断细化，贴近实际业务，并通过业务规则进行验证。

04 实例--数据存储、数据分布

数据架构应与应用架构相结合，考虑数据的存储方式和位置。建议分离生产数据与历史数据，结构化与非结构化数据，并使用关系型数据库存储结构化数据。

05 实例--数据流、数据关系、数据交互格式设计

数据流、数据关系和数据交互格式的设计是数据架构的关键组成部分，需根据业务需求进行适当的设计。

本期分享至此结束，下一期将进行更深入的探讨。

作者：xiel，专注于建筑行业产品研发的产品经理，通过分享不断学习和创造。