DAMA数据管理知识体系指南之数据架构和建模
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发布时间：2024-10-13 14:42
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时间：2024-11-21 20:58
全网最全大数据面试提升手册：数据架构与建模详解
数据架构是数据管理的核心，它关注数据的有效管理，包括数据存储和使用系统的组织。通过多个抽象层级描述组织数据，以帮助管理层决策。
1. 数据架构要素
数据架构成果：包括模型、定义和数据流，如企业数据模型，包含数据名称、属性和元数据等。
数据架构活动：包括设计、部署和实现目标的过程。
数据架构行为：涉及角色间的协作、思维方式和技能。
2. 业务驱动因素
利用新技术推动业务变革
满足业务需求，支持数据处理
管理复杂数据，促进企业信息传递
保持业务和技术一致性
支持企业转型和适应性
3. 企业数据架构
企业数据模型：组织对数据实体和关系的理解，包括概念、逻辑和物理模型。
数据流：记录数据处理过程，用二维矩阵或数据流图表示。
4. 度量指标
架构接受度、实施趋势和业务价值评估
如架构标准遵循度、项目效率和业务效益改善
5. 关键概念/工具/方法
企业架构类型与Zachman框架
数据建模方法：关系、维度和NoSQL模型
6. 数据建模
业务驱动因素，通用词汇表与信息交流
数据建模活动：规划、建立、审核和维护
度量指标：模型质量评估
7. 数据建模核心概念
实体、关系、属性和域，以及规范化原则
常用建模方法和模型层级展现
8. 数据质量管理
开发和评审数据模型标准，版本管理和集成管理
行业数据模型应用与数据库设计最佳实践
