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资料解读

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在当前时代，数据的价值日益凸显，数据架构设计成为企业信息化建设中的关键一环。《数据架构设计总体规划方案》为我们提供了一个全面的视角，指导企业如何构建一个科学、合理的数据架构体系，以支撑企业的长远发展。

数据架构设计的思路

数据架构设计的核心思路是实现数据资源的总体规划、基础数据管理、数据分析与应用、数据治理与管控，并制定相应的项目实施计划。这一思路强调了数据架构与管理工作在信息化建设中的重要性，指出了当前企业在数据架构方面存在的不足，如缺乏统一数据模型、数据分析应用体系不健全、主数据管理体系不完善等问题。

数据架构与管理工作

数据架构设计的目标是明确数据分布和流向，定义数据模型，配套数据基础资源管理，规划数据分析服务管理，并完善数据治理体系。这一目标的实现需要综合考虑总体业务蓝图和应用蓝图规划，并以技术蓝图为参考依据。

数据架构规划实施方法论

按照数据架构规划实施方法论，在明确架构目标的前提下，制定数据架构的实施流程。这包括梳理主要的数据资源，明确数据的分布（CRUD），基于数据分布分析并定义数据模型，设计数据分析系统的技术框架，以及设计支撑数据应用的治理体系。

数据资源规划

数据资源规划的主要任务是梳理企业级的数据模型，包括逻辑数据模型、概念数据模型、系统概念数据模型、系统逻辑数据模型和系统物理数据模型。这一规划需要综合考虑业务战略、IT现状、最佳实践，并参考业务需求、技术方案、系统现状等。

数据资源规划的方法与过程

数据资源规划的方法与过程包括业务能力与流程、应用架构、系统架构的输入，以及数据架构、数据架构技术平台的输出。这一过程需要描述核心数据的主要信息内容，统一分类规划企业数据，描述数据在IT系统中的分布和流向，以及数据架构所需的技术架构。

业务能力模型

业务能力模型是数据资源规划的主要依据，需要从业务领域出发梳理核心的数据。这一模型包括供应链计划、研发设计、寻源采购、生产管理、物流库存、市场销售、财务管理和人力资源管理等多个方面。

数据架构原则

数据架构原则之一是确保单一和可信的数据源，以保证跨流程/跨系统的信息的唯一性和一致性。这一原则的落地举措包括明确数据使用者、管理者的权限，明确数据的CRUD关系等。

关键数据资源与组织部门/信息系统的CRUD矩阵分析

关键数据资源与组织部门/信息系统的CRUD矩阵分析是数据架构设计中的重要工具，它帮助分析数据资源在不同组织部门和信息系统中的创建、读取、更新和删除关系。

数据架构设计的思路

数据架构设计的思路强调了数据资源总体规划、基础数据管理、数据分析与数据应用、数据治理与管控的重要性，并提出了项目实施计划建议。

基础数据管理

基础数据管理是数据架构优化的关键，涉及业务规划、元数据、日常业务操作、事务数据、统计分析数据、技术元数据、业务元数据、非实时数据、汇总数据、分析数据、实时数据、交易、交互、计划、生产、状态、结算、运输、账务、销量汇总、利润分析、成本分析、销售额汇总等多个方面。

主数据管理

主数据管理是信息化建设的必然要求，需要统一进行主数据规划、标准和管理平台。这一管理包括供应商、客户相关数据、物资相关数据、财务相关数据、设备相关数据、组织机构、员工相关数据、项目相关数据等。

主数据管理框架

主数据管理框架从质量、标准、安全、流程、架构和组织六个方面对主数据进行全面管理。这一框架包括主数据管理小组、主数据所有人、主数据认责人、主数据提报人等角色。

主数据管理的实施

主数据管理的实施包括梳理主数据、确定主数据的优先级、进行CRUD分析、制定全集团统一的数据标准、质量管理要求和数据安全管理规范。

主数据管理系统

主数据管理系统对交易系统的数据一致性和分析系统的数据标准化都具有重要作用。这一系统包括BI报表及分析报告、数据集市、数据仓库、主数据管理系统、数据加工与挖掘等关键基础。

元数据管理

元数据管理是数据架构设计中的重要一环，涉及元数据的基本内涵与管理现状、元数据的分类、元数据管理的制度、流程、系统等多个方面。

决策支持系统

决策支持系统是企业决策和经营管理的重要抓手，可以带来多方面的收益。这一系统包括决策者的管理可视化平台、管理“用数据说话”、标准化的KPI分析体系等。

数据治理体系

数据治理体系涵盖组织架构、评价与考核、治理流程和治理工具四个业务域。这一体系包括集团企业数据管理组织最常见的三种模式：分布式策略、联邦式策略和集中式策略。

项目实施计划建议

项目实施计划建议基于业务价值和实施难度两个维度考量，对未来数据架构项目的实施顺序进行分类，然后进行系统相互关联度分析，确定最后项目实施路线图。

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