数据架构（Data Architecture）

定义与目标

数据架构定义企业级数据的结构、数据域、数据流与管理机制，目标是保障数据的一致性、可用性、可控性和价值最大化，支撑业务与应用架构的实现。

主要内容

数据愿景与原则（准确、可用、安全、共享）
数据域划分与数据对象模型
主数据（MDM）、参考数据与元数据管理
数据流与集成（ETL/ELT、数据总线、事件流）
数据质量管理与数据治理
数据安全与隐私保护（合规：GDPR/网络安全法）
数据平台与技术（数据仓库、数据湖、湖仓一体）

关键工件

数据域模型与数据字典
概念/逻辑/物理数据模型（ERD）
主数据模型与数据标准
数据血缘与数据目录（Data Catalog）
数据质量标准与度量
数据安全策略与分级分类

方法与步骤（对应ADM Phase C-Data）

明确数据驱动因素与范围
现状数据架构基线与问题识别
目标数据架构与平台蓝图
数据治理框架与组织职责
数据集成策略与标准（API、消息、批处理）
数据质量与安全策略制定
差距分析与迁移路线图

数据治理

组织：数据委员会、数据管理员（Owner/Steward）
政策：数据标准、命名规范、生命周期管理
流程：采集、存储、使用、共享、归档、销毁
工具：数据目录、质量平台、血缘分析、隐私脱敏

数据安全与隐私

数据分级分类与访问控制（RBAC/ABAC）
数据加密（静态/传输/使用中加密）
安全审计与合规评估
数据最小化与隐私保护设计（Privacy by Design）

平台与技术

数仓/大数据/实时平台（Lambda/Kappa架构）
数据湖与湖仓一体（Hudi/Iceberg/Delta Lake）
流处理（Kafka/Flink）与消息中间件
元数据与治理平台（Atlas/Amundsen/Purview）

最佳实践

以业务能力驱动数据域与主数据识别
建立共享数据服务与标准接口
数据质量“左移”，嵌入开发与运营流程
数据安全内建，合规前置
度量与看板化，持续改进

总结

数据架构将数据视为企业资产，通过治理与平台化能力建设，支撑业务洞察、智能决策与业务创新。