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1. 制定数据策略
在设置组织的数据架构之前，您需要明确数据策略。理想的策略将显示您打算如何使用数据来影响您的业务。用全球数据战略董事总经理 Donna Burbank 的话来说：

“您组织的业务模式和战略决定了您在制定数据战略时所采取的方向。然后，数据战略将为您提供客户的清晰图景。您应该能够定制您的产品线以满足客户的需求。从长远来看，您可以改善客户服务。”

为了提高组织的业务影响力，精心设计的数据基础设施必不可少。数据战略强调了所有可能影响业务绩效的领域。您的数据架构是整个战略的一部分。

您的数据团队可以使用数据架构中的信息来强化您的策略。因此，虽然架构源于计划，但其组件决定了策略的输出。

数据架构减去数据治理是注定要失败的。组织成员可以更改架构以满足其业务战略的需要。不同的观点会为此类更改承担部分责任。虽然这些变化表面上看起来无害，但您的组织无法充分利用该战略。

通过数据治理，您可以确保每个人都以正确的方式使用数据。数据治理还可以确保您的架构超越技术基础设施。围绕数据使用的实践和流程变得集中化。

您需要数据策略来处理组织文化。此功能超越了明确的运营技术。数据治理在这方面支持您的策略。治理策略将涉及角色、职责和合规性问题。

治理可确保任何前期错误不会影响整个数据处理过程。良好的数据治理还可以降低从头到尾出现错误的风险。

3. 将架构与数据建模联系起来
越来越明显的是，您不应该将数 VK 电话号码数据 据架构设计为孤立工作。数据策略指导您在架构中包含哪些内容，而数据治理则允许您充分利用架构。还有一件事仍未实现——对数据生态系统不同部分如何交互的描述。

数据建模涵盖了数据关系。您将清楚地了解不同数据库中的数据结构如何协同工作。数据模型确保架构师使用各种组件来改善业务成果。

有了模型，您就不会错过任何数据资产。从实体到属性和关系，您的团队将轻松识别薄弱环节。如果团队发现任何问题，他们不会很难解决。在工作流程图中，虚线表示数据架构各部分之间的交互。

云端数据架构
云是存储数据架构的绝佳解决方案。云技术提供可扩展且灵活的存储解决方案，使公司能够充分利用其资源，同时确信他们可以根据需要扩大或缩小规模。