数据普遍被视为是公司的命脉。它为管理者制订策略前提供信息，推动公司决策，并支撑业务运作。为了充分利用数据的巨大潜力，公司需要建立强大的数据架构。效能卓越的数据架构具有高度可靠性，安全性，且管理者容易存取数据。这样，管理者便可确保数据可被充份保存和管理。本文我们将探讨如何设计有效益的数据架构、其中关键组件和最佳的实施方案。
数据架构的关键组成部分
1. 数据来源与整合
- 识别并整合数据来源，包括数据库、应用程序、外部API 等。
- 实施数据整合流程，将不同来源的数据进行整理、转换和融合成为一套标准格式。
2. 储存数据
- 按数据的性质及其功能性，选择适当的数据库，建立储存数据解决方案，例如关系型数据库、NoSQL 数据库、数据湖或数据仓储。
- 确保用户能有效储存数据，建立数据库时，要考虑的因素如索引、划分和压缩等。
3. 数据建模
- 开发数据模型，使它可呈现数据的结构和关系。
- 使用概念、逻辑和实体数据模型，来记录和指引数据库的设计。
4. 梳理数据
- 建立数据库管理政策和操作流程，以确保数据的质量、安全性和合规性。
- 授权数据管理权及拥有权，以致数据管理者的责任。
5. 数据安全性
- 实施安全措施来保护敏感数据，免遭未经授权的访问，包括加密、身份验证和访问控制。
- 定期审核和监控数据存取，以识别潜在漏洞。
6. 元数据的管理
- 维护一个全面的元数据储存，记录数据定义、制定的规则和使用情况。
- 元数据要令用户明白数据重心，并能帮助他们了解数据中抽象的内容及其复杂性。
7. 数据库存取与查询
- 令用户容易查询和存取数据，从中提供工具和接口。
- 考虑使用数据虚拟化或数据API ，来具体说明抽象化的数据，及其复杂性。
8. 可扩展性和高效能性
- 建立可拓展的数据库，以配合不断增长的数据量和用户的需求。
- 透过索引、快取功能和优化查询功能，来发挥数据库的最佳效能。
9. 备份与复原数据
- 实施定期数据备份和灾备数据程序，以防止数据遗失。
- 测试和记录复原流程，以确保在紧急情况下可以复原数据。
建构数据架构的最佳实践方法
1. 与业务之目标保持一致
- 确保您建立的数据架构与公司的策略和目标保持一致。要了解不同部门和团队对数据架构的需求。
2. 数据记录
- 彻底记录数据架构数据定义、转换和公司的业务守则。清晰的文件记录，有助用户有效地掌握和使用数据。
3. 敏捷性和灵活性
- 设计您的数据架构，以适应不断变化的业务需求和新兴技术。
4. 保证数据质量
- 建立标准化的数据架构质素 - 测试数据的关联性和疏理其管理流程，以保持数据的准确性和一致性。
5. 协作与沟通
- 促成数据架构师、数据工程师、数据分析师和业务持份者之间的协作。有效的沟通，是成功地建立数据架构的关键。
6. 监控数据效能
- 持续监控数据架构的效能，并按使用者需要优化。可使用分析工具来识别模型的瓶颈位。
7. 数据的隐私和合规性
- 遵守 GDPR 或 HIPAA 等数据隐私法规。必要时遮蔽或加密数据、实行数据匿名化。
8. 培训团队和技能的发展
- 投资、培训和发展数据团队，以跟上不断发展的技术和最佳施行方法。
9. 可拓展的基础设施
- 采用能够应付不断增长的数据量的器材，以满足用户对未来业务的需求。
10. 测试和验证
- 严格测试您的数据架构，包括数据管道和储存架构，以满足使用者及公司业务上的需要。
结论
总之，建立有效的数据架构，并使之成为公司重要战略资产。它涉及仔细的规划、对数据质素和安全性的注重，以及能否让管理者作持续的监控和优化。透过建立及优化方法，使数据架构能够适应变化中的巿场需求。公司可以建立技术支持团队，制订目标，并展现数据架构的潜在价值。
Further Readings:
- Simplilearn, 2023, What Is Data Architecture? Overview and Best Practices, https://www.simplilearn.com/what-is-data-architecture-article
- IBM, 2023, Benefits of data architectures, https://www.ibm.com/topics/data-architecture
- Informatica Inc., 2023, What Is a Data Warehouse?, https://www.informatica.com/hk/resources/articles/what-is-a-data-warehouse.html
