1、数据架构是企业架构的组成部分，用于定义数据需求、整合和控制，以获得数据资产蓝图，是匹配企业战略、企业业务架构的一套数据视角下的企业业务实体及其重要属性(特征)的术语规范集合，主要包括：企业数据模型;信息的价值链分析(使数据与业务流程及其他企业架构的组件相一致);数据交付架构(包括数据库架构、数据整合架构、数据仓库/商务智能架构、文档和内容架构，以及元数据架构)。数据架构管理工具可以不严格按以上3类进行划分，工具图谱可参考图DG-3-1，需包括以下基础能力：1.数据模型：作为数据架构管理的核心模块，主要功能点包括：(1)数据模型管理，具备逻辑模型、物理模型的设计能力，支持对于新建系统的正向建模能
2、力，还应支持对原有系统的逆向工程能力，通过对数据模型进行标准化设计，能够将数据模型与整个企业架构保持一致，从源头上提高企业数据的一致性;(2)实体关系管理，支持实体关系的界面化构建，可通过配置关系表达式或拖拉拽的方式完成实体关系的快速构建;(3)逻辑转物理，支持逻辑模型自动化转化为物理模型，并支持批量转化及转化结果的查看;(4)数据模型变更管控，支持数据模型变更管控过程，提供数据模型从设计、提交、评审、发布、实施到消亡的在线、全过程、流程化变更管理;(5)模型可视化，支持将管理的数据模型E-R图(实体关系图)转换为图片、数据建模脚本(DDL)等可视化展示形式，方便数据模型管理人员以全局视角监控
3、各类数据实体结构及实体间关系。2.价值链分析：此层更多是对于企业架构的一致性呼应，聚焦数据架构与企业战略的协同，及对数据应用与服务的支撑，以体现架构管理的价值，因此功能层面更多是各企业个性化要求。在元数据方面，表现为元数据架构，其主要辅助完成现有数据资源的梳理，了解数据结构和数据关系，作为架构设计的基础支撑。在数据资源方面，其主要实现数据的整体规划，支持对数据按分层、分区进行设计，可界面化完成分层、分区的增删改查，快速构建数据仓库。同时具备数据全景图功能，可查看全局的数据分层、分区的分布与关系。在数据整合方面，其重点关注架构层面的能力，以满足交付架构的需求，强调对引用、映射等数据关系的管理能力
4、，基于整合任务的数据流向查看追踪能力。在数据标准方面，其不强调具体功能，更多体现与数据架构的支柱关系，基于标准作为数据架构的规范依据，以做到有理有据。在数据安全方面，在数据架构管理的全过程中，同样需要安全为先，也作为一大支柱，贯穿全程，提供安全保障。元数据管理通过对元数据自动化的采集、探查，帮助企业绘制数据地图、标明数据方位、分析数据关系、管理模型变更，从而有效的发掘和利用信息资产的价值，辅助实现精准高效的分析和决策，推动实现企业级元数据管理能力，为企业IT系统更加高效的运转提供规范的管理和系统支撑。1.元数据采集：元数据采集是获取数据资源元数据的方式，其中自动采集是根据定时调度任务对元数据信
5、息进行定时采集，手动采集是对自动采集的补充。元数据采集提供多种数据源的采集适配器，自动采集企业各类元数据，帮助用户从全局视角审查企业数据资源的整体情况。2.变更管理：通过元数据变更管理能掌握元数据的变更历史轨迹，实现对元数据变更有效监控，当上游系统的数据模型发生变更时，给下游系统提供预警，实现对变更的协同处理，有效降低运维风险。3.版本管理：可以对元数据的关键变更进行版本发布，当系统检测到元数据发生变更后，用户可以在当前元数据的基础上再发布一个版本，实现关键元数据变更的管理。4.标签管理：扩展了业务元数据管理途径，通过在标签管理中维护业务元数据分类、业务标签等业务元数据信息，同时建立业务标签与技术元数据的关联，实现业务元数据与技术元数据的统一管理。
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