【数据架构原则】4项数据架构原则将加速您的数据战略

您的数据体系结构只有与其基本原理一样好。如果没有正确的意图、标准和通用语言，就很难启动您的战略。

因此，在您使用客户数据来推动分析操作之前，先退一步考虑一下您是否奠定了正确的基础。最终，遵循正确的数据体系结构原则将有助于加强您的数据战略，并使您能够开发加速价值实现和提高数据质量的管道。

强大的数据体系结构的重要性

正确的数据体系结构是数据战略成功的核心。它由管理和定义您正在收集的数据类型的所有策略、规则和标准组成，包括：

• 您如何使用数据
• 数据存储位置
• 您如何管理数据并将其集成到整个业务中

完善这一过程是任何成功的数据策略的关键。因此，如果未能实现数据架构最佳实践，往往会导致错位问题，例如业务和技术团队之间缺乏凝聚力。

但是，您的业务如何确保您的数据体系结构战略跟上现代业务需求？

您需要了解的四个最佳数据体系结构原则

为了获得对数据的完全控制，您需要以清晰和可访问的方式构建数据架构。要做到这一点，您需要遵循最佳数据体系结构原则。

根据定义，数据体系结构原则与围绕数据收集、使用、管理和集成的一组规则有关。最终，这些原则使您的数据体系结构保持一致、干净和负责任，并有助于改进组织的整体数据战略。

以下是四种数据体系结构最佳实践，供您遵循。

1.在进入点验证所有数据

你知道吗，糟糕的数据质量会直接影响88%的公司的利润？为了避免常见的数据错误并提高整体运行状况，您需要设计您的体系结构以尽快标记和更正问题。

然而，当您有大型数据集、复杂的手动过程和很少的支持时，发现错误是很困难的。幸运的是，投资一个数据集成平台，在进入时自动验证您的数据，可以防止未来的损坏，并阻止坏数据在整个系统中扩散。

此外，使用自动化工具过滤异常将有助于最大限度地减少清理和准备所需的时间。由于每天收集的数据如此之多，因此只保留有价值的信息至关重要，从而创建可持续的数据验证和纠错循环。

2.努力保持一致性

为数据架构使用通用词汇表将有助于减少混乱和数据集分歧，使开发人员和非开发人员更容易在同一项目上进行协作。这为您的团队提供了“真相的单一版本”，并允许您创建正确定义实体关系的数据模型，并将其转换为可执行代码。

一致性是关键，因为它可以确保每个人都使用相同的核心定义。例如，无论应用程序或业务功能如何，都应该始终使用相同的列名来输入客户数据。偏离这个通用词汇表的那一刻，就是失去对数据体系结构和数据治理的控制。

3.记录所有内容

定期的“数据发现”将使您的组织能够检查其正在收集的数据量、哪些数据集已对齐以及哪些应用程序需要更新。为了实现这一点，您需要每个业务功能都具有透明度，以便对数据使用情况进行全面概述。

但是，要获得完全的可见性，您首先需要养成记录数据过程每一部分的习惯。这意味着在整个组织中标准化您的数据。正如我们已经确定的那样，你需要努力在你所做的每件事上保持一致，如果你的公司没有人花时间把事情写下来，这是不可能的。

此文档应与您的数据集成过程无缝配合。一家关联管理系统提供商仅使用Excel电子表格和数据集成平台开发了他们的数据架构，将工作流程从文档加载到生产，并自动定期更新到他们的分析仓库。他们所需要做的就是维护Excel文档。

4.避免重复功能

当您在多个应用程序、函数或系统上工作时，很容易在它们之间复制数据。但从长远来看，这会显著增加开发人员更新重复数据集的时间，并阻止他们在其他更关键的领域增加价值。

相反，您需要投资于一种有效的数据集成体系结构，该体系结构可以自动将数据保存在一个通用的存储库和格式中。这不仅使普遍更新数据变得更加简单，还防止了组织筒仓的形成，这些筒仓通常包含冲突甚至过时的数据。现在，每个人都可以从单一版本的真相中进行操作，而无需更新和验证每一条信息。

成功来自于坚持自己的原则

根据Gartner的数据，85%的大数据项目未能启动。但是，为了避免成为这种不必要的统计数据的一部分，您需要遵循正确的数据架构原则，并将其构建到您的战略和文化的核心。

从在进入点验证数据到共享关键实体的通用词汇表，确保您遵守这些原则将加速您的数据战略，并为您提供更快、更高效地满足现代客户需求所需的平台。