数据架构是指在组织中管理数据流动的一系列规则、政策、标准和模型。它涵盖了数据的收集、存储、处理、分发和使用的全过程，确保数据能够以高效、安全和可持续的方式被利用。数据架构为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图，是数据处理操作和人工智能应用程序的基础。
数据架构是组织中管理和优化数据流动的框架，包含多个视角，每个视角都关注数据管理的不同方面，这些视角共同构成了数据架构的全貌。
1. 数据资产目录
数据资产目录是组织内所有数据资产的详尽列表。它不仅帮助组织识别和管理数据，还是数据治理和合规性的基础。理论上，它应该包括数据资产的名称、类型、位置、所有者、访问权限、敏感性级别和数据质量信息。如：在银行业，数据资产目录可能包括客户账户数据库、交易历史记录、信贷评分模型和市场分析报告。例如，客户账户数据库将包含客户的个人信息、账户余额和交易活动，这些数据通常被分类为高度敏感，并受到严格的访问控制。
2. 数据模型
数据模型定义了数据元素、它们之间的关系以及数据的规则。它是数据管理的核心，确保数据的一致性和可维护性。一个好的数据模型可以提高数据的可用性，支持复杂的数据分析和决策制定。如：在零售行业，数据模型可能包括产品目录、库存水平、客户订单和供应商信息。这些模型确保了不同部门之间数据的一致性，例如，库存管理系统中的产品编号与销售系统中的编号相匹配。
3. 数据标准
数据标准包括数据格式、结构、命名约定和质量标准。它们是数据整合、共享和分析的基础。数据标准有助于减少错误，提高效率，并确保数据的一致性。如：在医疗行业，数据标准可能包括电子健康记录的格式、药品编码系统和患者身份验证过程。这些标准确保了不同医疗机构之间的数据可以无缝交换和理解。
4. 数据分布
数据分布涉及数据在组织内外的流动和分布。它包括数据源、数据流和信息链的识别和管理。数据分布的优化可以提高数据的可访问性和价值。如：在制造业，数据分布图可能展示了从生产线传感器收集的数据如何流向质量控制系统，然后再流向供应链管理系统。这种数据流动允许快速响应生产问题，并优化库存水平。
（二）网传案例（有华为的“影子”）
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