“在数字化转型的浪潮下，数据架构备受关注。作为企业架构中的关键纽带，数据架构解决了业务与数据的映射，规范了应用架构的数据集成关系，指导了技术架构的技术选型。伴随DataOps等场景的出现，数据架构会逐步走向数据消费端，为企业带来更多的变化和新发现。
本文档为数据架构部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
根据 The Open Group Architecture Framework (TOGAF)，数据架构描述了组织的逻辑和物理数据资产和数据管理资源的结构。它是企业架构的一个分支，包括管理组织中数据的收集、存储、排列、集成和使用的模型、策略、规则和标准。组织的数据架构是数据架构师的职权范围。
在大数据和数据科学的新时代，对企业而言，一定要有与业务流程保持一致的中心化数据架构，该架构能随业务增长而扩展，并随技术进步而发展。
在大数据和数据科学的新时代，企业拥有一个与业务流程保持一致的集中式数据架构至关重要，该架构可以随着业务增长而扩展，并随着技术进步而发展。一个成功的数据架构可以清晰地展示数据的各个方面，从而使数据科学家、数据分析师、业务人员能够高效地处理可信赖的数据并解决复杂的业务问题。它还使组织能够通过利用新兴技术快速应对新的商业机会，并通过管理整个企业的复杂数据和信息交付来提高运营效率。
你被大数据杀过熟吗？当今企业对数据的重视度越来越高，在大数据系统架构设计层面，大数据架构师需要完成技术决策、技术选型，还需要根据不同时期的业务场景，不断优化和演进软件架构，最终攻克技术难点、化解技术风险，创造符合企业长期发展的大数据架构。
学习TOGAF有助于建立架构思维，但还远远不够，即使通过了TOGAF鉴定级认证，也需要通过具体的项目实施，不断反思TOGAF的内容，并加以剪裁和补充才能逐步形成具体的架构项目实施方法。
#业务-应用-数据-技术架构的正向设计方法企业架构方法一直强调对组织的业务、应用、数据和技术架构进行全面、正向的设计，从而实现组织战略和业务对准，以及业务和IT的对准。但是很多项目都很难真正做到这一点。其原因有三：
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
现代企业架构框架： https://mp.weixin.qq.com/s/SlrEu0_t0slijrNZ6DP4Ng
关于架构，大家都有了解和理解。通常一个业务或项目，在做架构设计时，可能会包含业务架构和技术架构。其中技术架构是我们作为开发角色，在做设计时重点的工作内容。但还有架构类型的划分方式，会包括业务架构、技术架构、数据架构和应用架构四种。
目录： 一、航空业数据治理现状 二、航空业大数据治理的三个发展趋势 三、规划企业数据架构的两种模式 四、规划企业数据架构的三个关键技术 五、总结 一、航空业数据治理现状 目前航空行业数据治理已经逐步在开展起来，驱动航空行业开展数据治理工作的因素与证券、银行、通信领域不同。证券行业有证监会33条规定，银行业有银监会要求在2017年7月份开始实施报送数据标准化规范要求，这些外在监管要求促使了证券、银行必须开展数据治理方面的建设。 促使航空行业开展数据治理的主要因素是客户倒逼企业在做，服务行业现在都在做客户精准营
大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯0 数据架构是数据工程中数据概念模型的要素集合。 它从宏观角度阐述了数据功能实现的逻辑、依赖和保障性问题。 在日常工作中，有些读者对大数据架构有些问题，接下来，我们就大家关注的几个问题展开阐述。 01．企业真的需要大数据架构吗？ 大数据架构是非常流行的一种架构方式，但只有在“大数据”场景下才能发挥其价值。 如果企业的数据总量在GB以下，每日数据增量为MB级别，那么不适合使用大数据架构。 大数据架构在应对中小规模数据时，几乎没有优势。 例如，在配置相同的
本文借助于《演进式架构》这本书中关于演进式架构体系的描述，探索我们如何在数据这个领域，设计出演进式数据架构。
传统BI和数据仓库架构已无法应对大数据、分析、自助服务所带来的挑战。然而，现代化数据架构仍未能够全部解决传统数据仓库和BI所面临的问题，很少有组织能够在一些尚未成熟的领域采用大数据分析技术。数据架构在能够支持传统BI的同时，也要意识到需要逐渐的适应现代化项目需求。 现代化数据架构设计方法 毫无疑问，数据架构必须改变。它必须适应大数据、分析和自助服务的时代。传统数据仓库和BI架构已经不能很好地满足许多企业创新发展的需求，每一个变化——大数据、分析和自助服务——都是一个巨大潜力和挑战的组合，把它们组合在一起便形
《业务架构·应用架构·数据架构实战》读书笔记 什么是数据架构？ 数据架构是通过对齐企业战略得到的数据资产管理蓝图。 具体而言，该蓝图用于指导如何分析数据需求、如何做好响应设计。 数据架构描述企业的： 主要数据类型及其来源； 逻辑数据资产； 物理数据资产； 数据管理资源； 上述所有内容的结构和交互； 数据架构的五大设计内容： 数据类型及其来源 - 例如一个电商企业需要操作日志、生产库、BI 库，这三类数据； 数据模型 - 例如日志模型、进销存模型、BI 星型模型，以及跨业务的主数据模型； 数据存储 - 例如日
现在，我们来总览一下战略、BA、DA、AA、TA五者之间的边界与关系。如下图所示。
简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
数据架构是架构设计中很重要的一环，可能对于很多DBA而言，数据管理，数据优化，数据迁移类的工作居多，而对于数据架构方面的工作也会思考少一些，这方面就会薄弱一些。 如果在这个行业里有一定的经验，就会发现如果细细来看数据架构，原来很多东西我们是在这么用，但是没有一个系统的整理和分类来归纳出来，有些时候我们做技术很容易陷入一个漩涡，那就是很容易去考虑一些非常具体的事情，而很难从整体上来把握。今天下午看了下温昱老师的书《一线架构师实践指南》，这方面的很多盲点都得到了一个系统的解答。 数据架构中的
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
注： 本文是知名.NET专家，历届微软MVP、腾讯MVP、华为MVP，市友浩达科技 CTO 张善友先生为《SOD框架“企业级”应用数据架构实战》一书做的书序。原文没有标题，《高性能需要重视数据架构》为本文根据作者文章内容概况而来。 再次感谢张善友先生! 正文开始
业务架构明确定义企业的治理结构、业务能力、业务流程、业务数据。其中，业务能力定义企业做什么，业务流程定义企业怎么做。
我们的系统主要功能是从亚马逊获取数据，存入数据库中，最后做数据分析。这期间最大的一个问题是：跨境网络传输，网络不稳定，请求会发生大量的5**错误，导致某一些用户的数据获取不到，因为一直失败重试，又恶性导致触发亚马逊服务限流。
安东尼J.阿尔格明认为，数据架构正从一个混乱和纠结的时代进入一个更加干净和有组织的时代。在DATAVERSITY®数据体系结构在线会议上，Algmin回顾了过去的预测、当前的热门话题以及对未来的预测。他是Algmin Data Leadership的创始人兼首席执行官。
企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。
最近非常高兴地看到关于企业架构、业务架构的文章越来越多，大家的重视程度、活跃程度都上升了，笔者以前常说自己是个烧冷炕的，企架和业架，做的企业少，做得深的更少，所以文章不算多，又常浮于表面，理论有余、实务不足，现在有所改观，但总体上还是基于过去不完整实践的理解多，深入实践的少，尝试总结升华、不断探索的更少，如同本文的标题，这其实也反映了对基础知识的共识依然不足。笔者也愿意继续循着这个系列写下去，也欢迎大家提供问题线索。
第一个趋势，是在任何一个公司，甚至是垂直领域的公司，数据量正在剧烈增长，而且数据类型越来越复杂。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近有不少小伙伴在问有没有架构类的书单，博文菌收到了大家的需要，这就安排上！ 俗话说：不想当架构师的程序员不是好程序员。成为架构师几乎是每位开发者入行初期的共同理想。 如何站在架构的视角去看代码世界，如何依托企业业务需求搭建可高用架构，云端架构的设计原则有哪些…… 本期书单为你带来今年出版的10本架构类好书，希望能够帮你建立架构思维，解开架构谜团！ ---- 01 ▊《业务架构・应用架构・数据架构实战（第2版）》 温昱 著 国内知名架构专家创新
企业架构理论体系中，数据架构始终是企业架构的核心组成部分。TOGAF企业架构框架定义了数据架构位于业务架构与基础技术架构之间，通过数据架构的治理实现的业务和应用的有效衔接。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
数据架构不仅仅要考虑开发中涉及到的数据库，实体模型，也要考虑物理架构中数据存储的设计
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142435.html原文链接：https://javaforall.cn
最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。在传统行业中，范式很流行，在互联网行业中，维度很流行，另外两种就“只闻其名,不见其人”了。
之前分享了关于数据中台建设之思考和关于中台建设之思考，数据中台建设要考虑三个方面，一是前沿IT技术之储备，二是对业务的掌握程度，三是数据建模方法。
大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。
一本关于如何调和看似相似但不同的趋势的入门书，这些趋势使数据团队难以解决棘手的“一次无处不在”的问题。
架构设计存在两类系统的设计：大型系统和简单系统的架构设计。如何进行简单系统（单系统）设计我们看到的文章很多，大型系统设计相对较少。如何进行大型系统设计？是我们今天讨论的话题。
之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题，简单来说，数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。
自 2010 年左右兴起到现在，微服务（Microservices）已经成为事实上的软件架构范式，被企业广泛采用，并引发了围绕面向领域设计模式优缺点的激烈讨论。如今，这股浪潮开始席卷数据领域。
作者：Ronald van Loon 作者简介：Ronald van Loon被Onanlytica，Data Science Central，Klout，Dataconomy等网站视为全球资料科学、
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据是新时代的石油，大数据技术是新时代的引擎。 在这个快速变化的世界，如何有效地利用数据，提供有价值的洞察和解决方案，是每一个企业和组织都面临的挑战和机遇。 我从事 Python 和大数据开发多年，参与过多个行业领域的项目，从电商到金融，从医疗到教育，从社交到娱乐。我深刻地感受到了 Python 和大数据技术给我带来的便利和效率，也见证了它们在各个场景下的强大和创新。 《Python 大数据架构全栈开发与应用》是在这个背景下应运而生的一本图书。 它
现代数据架构的概念在过去的10多年里发生了巨大的变化，具体可以参见公众号“补天遗石”的《从数据仓库到数据湖——浅谈数据架构演进》一文。
业务数据系统存储事务性数据，比如SQL， NOSQL数据库，这种数据拥有准确的数据，比如用户业务，支付业务等体系都可以这样实现，这类需要经常更新，是整体业务系统支撑的核心。
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