数据架构和数据治理的速赢

什么是数据架构？
Burbank根据DAMA国际数据管理知识体系（DMBoK2）定义数据架构为：数据架构是数据管理的基础。因为大多数组织拥有个人难以想象的超大数据量，在不同的抽象层面呈现不同的组织数据，是我们理解该层面信息并做出管理决策的必要条件。

组织的数据架构描述由不同抽象级别的设计文档整合完成，包括管理数据搜集、存储、排列、使用和删除的标准。她说：“所以，即使在架构的定义中，讨论治理也是必不可少的，因为这是一个自然的重叠。”如果没有良好的架构，管理信息将十分困难。

DATAVERSITY的一份题为《数据架构趋势》的报告中，其中一位受访者将数据架构描述为“评估数据的科学；也是艺术”，Burbank对此表示赞同。她说，治理专业人士和数据架构师需要在灵活的业务和严格的架构之间寻求平衡。实现这种平衡确实是一门艺术和一门科学。

什么是数据治理？
DMBoK2将数据治理定义为“对数据资产管理行使权力、控制和共同决策”。Burbank将权力和控制描述为“棍子”（威逼），将共同决策描述为“胡萝卜”（利诱）。“[1]治理通常能够帮助项目统一口径，如果企业注重数据正确的业务价值、正确的案例研究和正确的受众，那么数据治理确实可以帮助企业扩展业务。”

数据架构：更广泛的数据战略的一部分
Burbank在会议上讨论了Global Data Strategy的数据架构和数据治理框架文件。框架最顶层是业务策略，其旨在与业务优先事项保持一致并描述使用数据的原因。“我们是否试图利用这些数据来拯救生命？“如果是这样，则必须严格管理和规范数据。“或者我们只是做一些社交媒体情绪分析，放轻松，无需担心？“从下至上看这个框架，是按数据类型（文档、非结构化、半结构化或非结构化数据等）和数据位置（数据库、大数据平台等）对管理进行划分的。

实施数据架构的业务驱动因素
数据架构报告还发现，法规遵从性和治理是实施数据架构的主要驱动因素，同时也是商务智能和报告的主要驱动因素。在回答关于谁负责创建数据架构的问题时，正如预期的那样，超过90%的受访者说“数据架构师”，但是Burbank发现企业和业务架构师，以及数据建模师和数据治理办公室也被列为负责人，这很有趣。随着企业越来越关注数据，越来越多的人开始与数据相关，那么同时协作也变得更加重要。“这说明构建数据架构需要全员共同的参与与努力。”

实施数据架构时寻求平衡
谈回到数据架构既是一门艺术又是一门科学的观点，她说，如果所有的事物都必须经过充分的开发和建模才能向前发展，则终会一事无成。同样的道理，如果在匆忙前进的过程中绕过建模或架构，“这只是蛮荒的西部，你最终会花更长的时间。如果你没有时间做的完美，你还有时间再做一次吗？”

找到合适的平衡点将提供业务价值，而平衡点的位置取决于行业。如果是医疗数据，那么仔细地管理和建模是至关重要的。如果是社交媒体数据，则具有很强的灵活性。

寻找业务价值杠杆以识别速效
确定并专注于能够实现最高业务价值的领域，并为高知名度的产品发布或计划提供支持。“阅读公司的年度报告，听CEO的演讲，听他们说的话，看其公司的价值观，确保你真的与之保持一致。”

促进公司目标和价值观的新举措更有可能引起公司决策层潜在拥护者的注意。围绕业务价值的关键领域构建模型，可以显示数据能够提供速效的领域。