什么是數據架構？大數據架構特點有哪些？

1.什么是數據架構

數據架構是對組織收集、存儲、轉換、分發和使用數據的方式進行標準化的過程。

數據架構的核心思想是“管”和“用”分離，“管”是數據的管理，“用”是數據的應用。傳統的數據管理和應用是一體的，是互相牽制的。數據管理中夾雜著數據應用，數據應用中又混合著數據管理，為數據的管理帶來了不必要的負擔，也使數據的安全管理和應用更加的困難。而“管用分離”則將數據的管理和應用分開為兩部分，使數據的管理應用整個過程都變得更加清晰明了。因此可以實現數據的安全管理和高效應用。

與此同時，數據架構在管理數據時，遵循DOA技術中數據注冊和數據原生加密的原則，加密數據的同時建立數據的索引，將數據的索引用于前端展示，提高了數據的查找和使用效率。而用戶使用數據時，需要經過授權認證過程，完整數據只對有權限的用戶為可看可用狀態，對沒有權限的用戶，完整數據始終為無法查看狀態。

因此，使用數據架構實現數據的管用分離，不管是從數據的安全方面，還是從數據的高效利用方面，都是目前管用分離最好的應用辦法。

2.大數據架構特點有哪些

(1)用戶驅動:在過去，數據是靜態的，訪問是有限的。決策者不一定得到他們想要或需要的數據，而是可以提供的數據。在現代數據體系結構中，業務用戶可以自由地定義需求，因為數據架構師可以匯集數據并創建解決方案，以滿足業務目標的方式訪問數據。

(2)建立在共享數據之上:有效的數據架構建立在鼓勵協作的數據結構之上。良好的數據體系結構通過將來自組織所有部分的數據以及必要的外部來源組合到一個地方，以消除相同數據的沖突版本，從而消除孤島。在這種環境下，數據不會在業務部門之間交換或儲存，而是被視為一種共享的、全公司范圍的資產。

(3)自動化:自動化消除了對遺留數據系統進行繁瑣配置的障礙?，F在，使用基于云的工具，耗時數月構建的流程可以在數小時或數天內完成。如果用戶想要訪問不同的數據，自動化使架構師能夠快速設計交付數據的管道。隨著新數據的來源，數據架構師可以快速地將其集成到體系結構中。

(4)人工智能驅動:智能數據架構將自動化提升到一個新的水平，利用機器學習(ML)和人工智能(AI)來調整、預警和推薦解決方案，以適應新的情況。ML和AI可以識別數據類型，識別和修復數據質量錯誤，為輸入數據創建結構，識別新見解的關系，并推薦相關的數據集和分析。

(5)彈性:彈性允許公司根據需要擴大或縮小規模。在這里，彈性使管理員能夠專注于故障排除和問題解決，而不是嚴格的容量校準或過度購買硬件以滿足需求。

(6)簡單:在高效的數據架構中，簡單勝過復雜。在數據移動、數據平臺、數據組裝框架和分析平臺中力求簡單。

(7)安全:安全被構建到現代數據體系結構中，確保根據業務定義的需要知道的基礎上可用數據。良好的數據架構還能識別現有的和正在出現的數據安全威脅，并確保符合HIPAA和GDPR等法律法規。

以上就是有關于數據構架的定義及大數據構架特點的全部內容，如果還想了解更多數據構架的相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

推薦閱讀

什么是數據可視化?對企業有什么好處?

什么是數據倉庫?優缺點有哪些?

什么是大數據服務?大數據服務類型有什么?