数据架构
1、什么是数据架构?
(1)数据模型
- 概念模型——数据架构师,偏向业务
- 逻辑模型——数据架构师,偏向业务
- 物理模型——是数据建模的输出物,DBA
(2)两个原则
- 面向质量
- 面向创新
(3)企业架构
企业架构包括* 业务架构、数据架构、应用架构、技术架构 *。
(4)数据架构
- 企业数据模型
- 数据流设计
2、建立企业数据架构包括什么工作?
(1)战略 :选择框架。制定方法,开发路线图。
(2)沟通与文化 :建立沟通机制,并激励积极参与者。
(3)组织 :通过明确责任和职责来组织数据框架工作。
(4)工作方法 :与企业架构保持一致,在开发项目中定义最佳实践并执行数据架构工作。
(5)结果 :在总体路线图中产出数据架构产品。
3、将架构活动嵌入到项目中采用的方式有哪些?
- 瀑布方式
- 迭代方式
- 敏捷方式
4、实施企业数据架构主要包含的工作?
(1)建立企业数据架构团队和举办问题讨论会。
(2)生成数据架构构件的初始版本。例如:企业数据模型、企业范围数据流和路线图。
(3)在开发项目中,形成和建立数据架构工作方式。
(4)提高组织对数据架构工作价值的认识。
5、OLTP VS OLAP
OLTP(Online transaction processing):在线/联机事务处理。典型的OLTP类操作都比较简单,主要是对数据库中的数据进行增删改查,操作主体一般是产品的用户。
OLAP(Online analytical processing):指联机分析处理。通过分析数据库中的数据来得出一些结论性的东西。比如给老总们看的报表,用于进行市场开拓的用户行为统计,不同维度的汇总分析结果等等。操作主体一般是运营、销售和市场等团队人员。
企业数据架构衡量指标反映了架构目标:架构接受度、实施趋势、业务价值。
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