数据规划方法论与框架解析

"数据规划架构设计.pptx" 在数据规划的过程中，首先涉及到的是方法论和思路。数据规划的方法论通常基于业界公认的理论基础，如Zachman框架和FEA（联邦企业架构）框架体系。Zachman框架是一种用于企业架构规划的结构化方法，它以问答的方式，从六个视角（Who、What、When、Where、Why、How）和五个层次（Conceptual、Logical、Physical、 Detailed、Implementation）来理解和设计企业架构。 Zachman框架的六个视角包括业务模型、数据模型、系统模型、网络模型、业主模型和产品模型，这帮助我们确定“我们在哪里？”、“我们要去哪里？”以及“如何到达那里？”的问题。而五个层次则指导了从概念到实施的整个规划过程。 FEA框架则更侧重于法规、业务、数据、服务和技术五个维度的架构，提供了一种自顶向下的数据规划方法。它将企业业务领域（Domain）、业务功能（Function）、实体（Entity）、属性和分类（Attribute&Category）以及值域表（LookupTable）等元素纳入考虑，形成了一套完整的数据模型。 数据规划的框架结构通常包括数据管理愿景、原则、概念模型、物理模型和逻辑模型等。数据管理愿景旨在实现数据的标准化和集中处理，如当前的主流趋势。而信息架构和数据架构是这个过程中的关键组成部分。信息架构关注信息的分类和分层，如决策层、管理层和操作层的信息；数据架构则关注数据的分类和分层，如概念、逻辑和物理数据模型。 在实际的数据规划中，数据的获取、分布和管理是核心问题。数据应只在首次获取时出现，并在后续过程中进行共享。数据分布需要基于完整性、应用需求、容量、网络能力和数据安全性来考虑。同时，全公司范围内应有一致的数据定义，即数据词典，以确保所有应用程序都能共享和遵循。 数据规划架构设计是一个复杂的过程，涉及到多个层面和维度的考虑，其目标是创建一个高效、一致且可扩展的数据管理体系，以支持企业的业务运作和决策。通过Zachman和FEA等框架的应用，可以系统性地进行数据规划，从而提高数据质量，优化信息流，降低重复工作，并最终提升企业的运营效率和决策效能。