《2024年企业数据架构实践指南报告（1.0版）》全面阐述了企业数据架构的相关内容，包括概念、框架、管理活动、实践误区、案例及未来发展趋势，为企业数据架构的规划、建设和管理提供了重要指导。
核心要点
1. 数据架构概述
- 多种典型框架为企业数据架构提供理论基础，如Zachman、IFW、TOGAF等。
- 数据架构对企业具有重要意义，包括指导数字化规划、促进数据互联互通、提升数据一致性和处理效率、降低管理风险等。
- 企业在数据架构管理中面临多模态数据管理难、架构协同难、遵从执行难和存量系统改造难等挑战。
2. 数据架构框架
- 企业数据架构管理以企业内所有数据为对象，规划、管控和应用数据属性，确保与业务需求一致。
- 数据架构在企业架构中起桥梁作用，与业务、应用、技术架构紧密相关，也是数据治理体系的重要基础。
展开剩余89%- 参考框架涵盖OLTP和OLAP相关内容，包括数据标准、模型、分布等，需结合企业实际进行业务实例化。
3. 数据架构管理活动
- 架构规划包含需求分析、资源盘点、构建全景视图和蓝图设计，为数据架构提供方向和基础。
- 数据标准管理涉及定义各类标准，确保数据一致性，标准间关联关系影响架构内容。
- 数据分布管理聚焦数据动态关系，包括数据流、CU矩阵、权威数据源等，保障数据合理分布与共享。
- 数据模型管理以企业级和系统级模型为核心，面临专业人才缺乏等挑战，需有效管理和应用。
- 主数据管理负责核心业务数据记录，有集中式、联邦式和分析式应用模式，可落地数据架构。
4. 数据架构误区
- 实践中易过度强调技术先进性、依赖IT架构能力、使架构与项目开发脱节、将湖仓等同于架构、局限于IT部门或认为架构非必选项。
5. 数据架构案例
- 东方航空通过信息化“硬仗”推动架构落地，构建分层数据架构，历经三个发展阶段，促进业务创新。
- 平安人寿以数据架构支持数字化改革，建设思路涵盖数据分析和应用系统侧，经历五个发展阶段，取得多方面价值成效。
- 交通银行升级数据架构助力治理，全面推进建设，其数据架构体系具备多种特性。
- 中车浦镇以架构支撑智能工厂，建设工作问题导向，分三个阶段提升数据质量、贯通价值链、实现数据驱动应用。
6. 数据架构展望
- 未来企业数据架构管理将常态化，与各项工作协同一体化建设，形成多样化体系，适应企业发展。
报告内容
1. 企业数据架构概述
- 数据架构典型框架：介绍了Zachman、IFW、TOGAF、DMBOK、FEAF、DoDAF、DCMM、华为数据之道等多种数据架构框架，为企业数据架构工作提供理论基础。
- 企业数据架构管理意义：数据架构在企业整体架构中起关键连接作用，对数字化规划、数据互联互通、一致性、处理效率和管理风险等方面具有重要意义。
- 企业数据架构管理挑战：企业数据架构管理面临多模态数据管理难、架构协同难、遵从执行难和存量系统改造难等挑战。
2. 企业数据架构框架
- 企业数据架构管理定义：以企业内所有数据为管理对象，规划、管控和应用数据属性，确保与业务需求一致。
- 企业数据架构管理定位：既是企业架构重要组成部分，又是数据管理体系基础，与业务、应用、技术架构及数据治理各领域紧密相关。
- 企业数据架构参考框架：围绕OLTP和OLAP，从数据静态和动态描述视角提出参考框架，包括数据标准、模型、分布等内容，需结合企业实际进行业务实例化。
3. 企业数据架构管理活动
- 数据架构规划：包括数据需求分析、资源盘点、构建全景视图和蓝图设计，为数据架构建设提供依据和方向。
- 数据标准管理：制定各类数据标准，确保数据一致性，标准间关联关系复杂，管理面临诸多挑战。
- 数据分布管理：通过数据流、CU矩阵、权威数据源等手段管理数据分布，确保数据合理分布与共享。
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发布于：广东省