随着业务和数据环境的变化，组织的数据架构需要能够跟上这些变化的步伐。它需要具有响应能力，以便不仅确保组织继续有效运作，而且支持组织的整体战略方向。在当今瞬息万变的环境中，组织不断地应对破坏性力量，并发现需要更加主动而不是被动。因此，组织发现他们的数据是竞争优势的来源，其中数据架构不仅必须能够支持组织捕获和收集数据的数量、来源和速度不断增加，而且还能够满足不断变化的业务需求。因此，数据架构优化应该有助于打破数据孤岛，并创建一个更加共享和丰富的数据环境，从而更好地为业务赋能。
一、数据是组织发展和决策能力的基础
高管们不断寻求利用的变革性洞察力可以通过数据实践来揭示，该数据实践使需要它的业务用户可以轻松获得高质量、可信赖的信息。
50%拥抱数据的组织比竞争对手推出产品和服务的可能性高50%。
无论是希望更好地了解业务，还是试图成为所在行业的创新者，任何组织都可以从其数据中获得价值，无论处于数据驱动型企业的过程的什么阶段：
二、随着组织寻求更多的数据驱动，必须更好地管理数据以使其有效使用
ZB时代来了，ZB字节是十亿兆兆字节。当今的组织需要以ZB为单位衡量其数据大小，这一挑战只会因预期数据移动的速度而更加复杂。
认识到数据可以成为组织的驱动力只是第一步。现实情况是，要克服的真正障碍是面对当今数据环境的挑战。
现代数据环境的挑战
如今的数据环境非常混乱。历史应用程序、数据蔓延——组织正在努力应对他们的数据环境。我们需要使用的数据资产在哪里?
三、数据架构是数据管理的组成部分
数据架构的定义
一组规则、策略、标准和模型，用于管理和定义收集的数据类型以及如何在组织及其数据库系统中使用、存储、管理和集成这些数据。
一般来说，数据架构的主要目标是为了组织的利益而对数据进行标准化。
54%的领先“分析驱动”企业将数据架构作为数据分析所需的技能。
数据架构很大程度上依赖于人的因素。它可以被视为“定义战略和实施战略之间的桥梁”。
数据架构作用
强大的数据架构应该：
定义、可视化数据策略并将其传达给各种利益相关者。
打造数据交付环境。
确保高数据质量。
提供持续改进的路线图。
数据架构价值
强大的数据架构将：
使数据流程与业务战略和整体企业架构保持一致。
更加注重质量和可访问性，实现数据的高效流动。
降低数据所有权的总成本。
四、数据架构师必须全面了解组织快速增长的数据
数据架构师的职责：
充当业务人员和数据工作者之间的“翻译者”，以传达数据和技术要求。
促进数据策略的创建。
管理企业数据模型。
对操作和分析数据用例有更深入的了解。
推荐数据管理策略和标准，并维护数据管理工件。
审查项目解决方案架构并确定整个数据生命周期的交叉影响。
是数据管理和存储技术方面的实践专家。
数据架构师弥合了战略和技术要求之间的差距：
“从根本上说，数据架构师的角色是在合理的抽象层次上理解组织中的数据。”
五、许多组织正在经历糟糕的数据架构带来的痛苦，但领先的组织正在积极解决这些问题
过时和陈旧的系统和流程限制了及时有效地访问数据的能力，最终降低了数据应该带来的价值。
59%的公司认为他们的传统存储系统需要过多的处理才能满足当今的业务需求。
48%的公司因依赖“手动方法和准备数据时的反复试验”而感到痛苦。
44%+22% 44% 的公司表示准备数据是他们进行分析的最大障碍，22% 的公司表示访问数据存在问题。
认识到这些问题的组织已经开始向现代化和优化的系统和流程过渡。
28%的受访者表示，他们计划更换“数据管理和架构，因为它无法处理大数据的要求”。
50%的企业计划在未来几年更换他们的数据仓库系统和分析工具。
六、一旦踏上重新设计数据架构的道路，忽视战略要素可能会效率低下
在没有所需数据架构指导的情况下仅关注数据模型可能会导致 IT 部门设计不适应组织需求的架构，从而导致整个组织范围内的问题。
七、满足业务需求优化数据架构要遵循架构方法
步骤1
优先考虑核心业务目标并确定业务驱动力。
了解业务驱动因素如何应用于数据架构模型的特定层。
确定满足最重要需求的适当战术模式。
步骤2
选择架构的重点领域。
测量当前状态。
设置所需优化状态的目标。
步骤3
编制实施路线图。
管理和沟通变化。
八、数据架构不是一个独立的概念，要与企业架构对齐
数据架构的设计不能简单地解决数据专家甚至 IT 部门的关注点。它必须充当企业架构中的关键组件，并反映整个业务的战略和设计。
数据架构与应用程序架构协作交付有效的信息系统，并告知技术架构与数据相关的基础设施要求和注意事项。
