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企业数据架构实践指南

2025

前言

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显，标志着以数据为关键要素的数字经济进入新时代。数据要素的规模报酬递增、低成本复用、融合创新等特点，正在催生新业态新模式，培育经济发展新动能。

数据架构是对数据资源基本特性的描述和管理，企业数据架构立足企业全局视角对全量数据资源进行统一管理和规范，为数据要素驱动的新业态、新模式提供最基础支撑。一方面企业数字化改革转型的持续深入，应用系统之间和数据应用场景之间的关联关系愈发复杂，数据架构已经成为深度刻画企业数字化环境的核心手段，支持更高水平的应用集成和数据集成。另一方面以数据质量和数据安全为代表的企业数据治理工作要求持续提高，亟需数据架构管理作为核心枢纽进行数据管理一体化能力的贯通。

本指南对企业数据架构的概念、框架和管理活动进行了阐述，提出企业数据架构实践的意义和误区，结合典型企业实践案例进行分析，并展望了未来企业数据架构的发展趋势。

目录

一、企业数据架构概述

（一）数据架构典型框架 1

（二）企业数据架构管理意义 3

（三）企业数据架构管理挑战 4

二、企业数据架构框架

（一）企业数据架构管理定义 5

（二）企业数据架构管理定位 5

（三）企业数据架构参考框架 7

三、企业数据架构管理活动

（一）数据架构规划 9

（二）数据标准管理 10

（三）数据分布管理 13

（四）数据模型管理 16

（五）主数据管理 17

四、企业数据架构误区

（一）过度强调技术的先进性 19

（二）过度依赖IT架构能力 19

（三）数据架构与项目开发脱节 19

（四)将湖仓等同于数据架构 20

（五)数据架构局限在IT部门 20

（六)数据架构不是必选项 20

五、企业数据架构案例

（一)东方航空 21

（二)平安人寿 26

（三)交通银行 30

（四)中车浦镇 33

六、企业数据架构展望

图目录

图1数据架构与其他架构的关系 6

图2数据架构与数据管理活动的关系 7

图3企业数据架构框架 8

图4企业数据架构管理活动 9

图5数据标准间关联关系 10

图6指标数据构成 11

图7数据标准与数据模型的关系 12

图8业务架构下的数据流关系 13

图9业务流程CU矩阵 13

图10业务流程CU矩阵 14

图11零售企业数据仓库总线矩阵 15

图12数据采集接口清单 15

图13企业级数据模型分层框架 16

图14企业级数据模型应用和管控路径 17

图15东航数据架构体系 22

图16东航数据模型主题域划分 23

图17东航主题概念数据模型 24

图18东航数据模型管控流程 25

图19东航概念模型－航班运行领域 25

图20东航航班飞行领域逻辑模型 25

图21平安人寿数据底座全景 27

图22平安人寿数据底座ADS建设 27

图23平安人寿企业架构元模型 28

图24交通银行数据架构领域 31

图25双“T”数据模型 31

图26数据标准管控流程 32

图27浦镇公司数据质量稽核示例 35

图28浦镇公司概念模型-售后管理域 36

图29浦镇公司逻辑模型示例-售后管理域 37

图30浦镇公司数据分布视图示例 37

图31浦镇公司数据应用 38

2024

2024企业数据架构实践指南

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一、企业数据架构概述

本章聚焦企业数据架构在实践过程中面临的机遇和挑战，梳理了典型数据架构理论框架的特点和使用情况，阐明企业数据架构管理的重要意义，为理解企业数据架构提供宏观概念。

（一）数据架构典型框架

在企业架构实践和数据管理实践的推动下，企业数据架构已经形成了多种不同的框架理论，为企业数据架构的规划、建设和管理工作提供了理论和实践指导。下文中列举了国内外典型的数据架构（包含信息架构，在本文中不作区分）理论框架，这些框架都是在企业实践中广为传播和使用的，是当下业界开展数据架构相关工作的理论基础。

Zachman1987年Zachman在《信息系统架构框架》中提出了首个企业架构框架，被业界视作企业架构的源头。该框架主要表现为一个6行6列的矩阵，6行是基于5W1H的分类，即Why（动机）、What（数据）、Who（角色）、When（时间）、Where（分布）、How（功能），6列是基于不同人员的视角（高层、业务管理者、架构师、工程师、技术员、企业用户），完成从抽象概念到实例的转换（识别