1.什么是数据架构

数据架构是对组织收集、存储、转换、分发和使用数据的方式进行标准化的过程。

数据架构的核心思想是“管”和“用”分离，“管”是数据的管理，“用”是数据的应用。传统的数据管理和应用是一体的，是互相牵制的。数据管理中夹杂着数据应用，数据应用中又混合着数据管理，为数据的管理带来了不必要的负担，也使数据的安全管理和应用更加的困难。而“管用分离”则将数据的管理和应用分开为两部分，使数据的管理应用整个过程都变得更加清晰明了。因此可以实现数据的安全管理和高效应用。

与此同时，数据架构在管理数据时，遵循DOA技术中数据注册和数据原生加密的原则，加密数据的同时建立数据的索引，将数据的索引用于前端展示，提高了数据的查找和使用效率。而用户使用数据时，需要经过授权认证过程，完整数据只对有权限的用户为可看可用状态，对没有权限的用户，完整数据始终为无法查看状态。

因此，使用数据架构实现数据的管用分离，不管是从数据的安全方面，还是从数据的高效利用方面，都是目前管用分离最好的应用办法。

2.大数据架构特点有哪些

(1)用户驱动:在过去，数据是静态的，访问是有限的。决策者不一定得到他们想要或需要的数据，而是可以提供的数据。在现代数据体系结构中，业务用户可以自由地定义需求，因为数据架构师可以汇集数据并创建解决方案，以满足业务目标的方式访问数据。

(2)建立在共享数据之上:有效的数据架构建立在鼓励协作的数据结构之上。良好的数据体系结构通过将来自组织所有部分的数据以及必要的外部来源组合到一个地方，以消除相同数据的冲突版本，从而消除孤岛。在这种环境下，数据不会在业务部门之间交换或储存，而是被视为一种共享的、全公司范围的资产。

(3)自动化:自动化消除了对遗留数据系统进行繁琐配置的障碍。现在，使用基于云的工具，耗时数月构建的流程可以在数小时或数天内完成。如果用户想要访问不同的数据，自动化使架构师能够快速设计交付数据的管道。随着新数据的来源，数据架构师可以快速地将其集成到体系结构中。

(4)人工智能驱动:智能数据架构将自动化提升到一个新的水平，利用机器学习(ML)和人工智能(AI)来调整、预警和推荐解决方案，以适应新的情况。ML和AI可以识别数据类型，识别和修复数据质量错误，为输入数据创建结构，识别新见解的关系，并推荐相关的数据集和分析。

(5)弹性:弹性允许公司根据需要扩大或缩小规模。在这里，弹性使管理员能够专注于故障排除和问题解决，而不是严格的容量校准或过度购买硬件以满足需求。

(6)简单:在高效的数据架构中，简单胜过复杂。在数据移动、数据平台、数据组装框架和分析平台中力求简单。

(7)安全:安全被构建到现代数据体系结构中，确保根据业务定义的需要知道的基础上可用数据。良好的数据架构还能识别现有的和正在出现的数据安全威胁，并确保符合HIPAA和GDPR等法律法规。

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