旧的数据架构模型不足以满足当今数据驱动的业务需求。对您的企业数据架构采取深思熟虑的方法比以往任何时候都更重要,它可以为您的整个企业提供可遵循的路线图。此路线图将帮助您避免与决策和方向缺乏凝聚力相关的陷阱。

什么是数据架构?

数据架构从基本问题开始。什么系统?什么数据?为什么?数据架构描述了如何在信息系统中处理、存储和利用数据。它是定义战略数据需求的路线图,指导数据资产的集成。结构化数据对于报告和分析目的至关重要。

主数据管理是数据架构的一个关键方面。主数据管理是组织为关键业务数据创建单一参考源所做的努力。这消除了企业回复多个信息源时发生的代价高昂的冗余。主数据管理计划必须包括强大的数据治理,重点是高级政策和程序,以及数据管理,这是实施和执行由数据治理确定的那些政策的行为,以确保高数据质量和所有数据得到妥善处理。

传统的高级分析方法依赖于构建数据挖掘模型,通过使用统计和其他编程方法找到隐藏在数据中的模式来解释某些现象。在当今的大数据环境中,机器学习必须实时应用于数据以快速识别模式以预测所需的模式、关联和结果。

数据架构阶段的首要决定之一是选择传统的内部部署、云管理解决方案还是两者兼而有之。通过采用混合架构,企业能够从单一、集中的视图中管理本地和云文件以进行分析。制定各种数据的放置策略并在内部和云中处理这些数据,可以管理全方位的数据。

数据架构是释放无限商业价值的数据蓝图。这种用于优化功能和性能的组件元素的有组织的排列有助于实现您的业务目标。

以下是一些改进企业数据架构的方法:

  • 高业务影响.使用开源和云产品将使您的企业能够以具有成本效益的方式提取和使用该数据,并且将您组织的技术和业务方面结合在一起,以产生积极而强大的影响。
  • 灵活性.你的数据架构系统应该是为改变而构建的,而不是持久的。您的系统的一个关键组件应该是它不依赖于任何特定的技术或解决方案,这样当新的解决方案可用时,您的数据架构将能够适应它,让您保持最新状态。改善企业的数据架构需要拥抱灵活性。
  • 安全.您的数据架构应该能够识别内部和外部每天出现的持续威胁。这些威胁不断演变并出现在不同领域,您的数据架构的改进应始终考虑到它们。
  • 自助服务.业务用户可以配置他们自己的查询,获取他们需要的信息,或者在自助服务环境中进行他们自己的数据发现。通过提供易于使用且布局简单的前端界面,无需等待 IT 或数据管理部门交付信息。新一代工具和模板现已可用,使您的团队能够自行探索数据集,并具有高度可视化的视图,可以调整和操作以查找异常值和趋势。

The LBMC 数据洞察 团队与正在更新或实施企业数据平台战略的公司合作,我们通过开发和执行提供项目规划和设计,利用市场上可用的顶级品牌和技术。我们很自豪能够为医疗保健、制造、零售、媒体和金融领域的一些最大组织提供具有影响力的数据平台和商业智能解决方案。如果您正在考虑改进企业的数据架构,我们将与您合作。