让我们以启动市场的情况为例。为了让这样一个项目正常运行，需要建立很多流程。我们谈论的是收集、存储和处理大量信息：有关产品、供应商、客户、应用程序、交付的信息。如果没有 现金应用数据库 数据架构，组织上述所有操作的不间断执行是极其困难的。
什么是数据架构
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DMBok 数据管理知识体系指出，我们正在考虑的模型包括开发数据需求、根据管理策略使用和控制数据所必需的技术、规则和描述选项。数据架构是公司结构的要素之一，它结合了业务战略及其技术实现。换句话说，我们谈论的是以IT系统和应用程序的形式将生产流程与复杂的信息技术相结合的形式来确保企业的运营。
在实际应用中，数据架构是一个收集、处理和存储信息的系统。其类型的选择要考虑企业IT系统的主要任务、成熟度、使用特征、流程水平和可用技术。软件领域不断出现新的发展，额外的业务需求不断出现，这就需要数据架构的开发。他们不断进步。
“数据架构”的概念涉及相当广泛的领域。它涉及与静态或动态数据及其对流程和应用程序的依赖性相关的所有技术和流程。这个概念结合了企业用来解决问题的主要数据对象及其类型和来源。数据架构设计、开发、部署和管理通常由各个专家负责。他们被称为工程师或数据架构师。
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数据架构层
数据架构具有三个级别（流程）：
概念层（业务模型）：包括数据对象的整个列表并描述它们的概念或语义模型。
逻辑层（系统模型）：定义数据对象及其逻辑模型的互连性。
物理层（技术模型）：定义在特定流程和操作中处理数据的机制（描述在底层技术基础设施中实现实际数据架构的方法）。
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亚历山大·库列绍夫
亚历山大·库列绍夫
销售发电机有限责任公司总经理
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数据架构元素
数据架构包括模型、策略、规则和标准。
概念模型揭示了数据如何相互关联以及如何与其他领域（例如，业务流程和技术资源，包括人员和后端系统）互连。
这种数据库架构模型有时称为 lambda 架构。它对于存储和在线处理实时接收的大量信息（例如从流媒体服务）特别有效。
策略是通过创建数据架构解决的主要任务。例如，改善客户服务或优化推荐系统。
数据存储架构的形成考虑了公司运营领域的具体情况。不同的区域使用不同的模型。例如，游戏开发人员的架构将不同于在线商店或市场所需的架构。
发展的一个重要阶段是与客户的互动，因为每个企业都有自己独特的要求和目标。
规则和标准代表了一套与 lambda 架构交互的原则，也可以称为数据策略。它们可能会有所不同，具体取决于选择用于存储的信息库类型（简单、关系、NoSQL 或混合类型）。