数据架构师收集统计数据，信息架构师将数字放在上下文中，因为它们协同工作，以支持企业的数据和业务战略。
许多人认为数据架构和信息架构是一体的。但这种误解导致了许多设计糟糕的架构无法很好地处理数据或信息。
问题开始于数据和信息之间的混淆。它们是相关但不同的。数据是在应用程序、业务流程和设备中收集、更新和删除的数字、字符或其他数字格式。信息是上下文中的数据。没有上下文，一个原始数字是没有意义的，但有了它，这个数字可以代表外卖订单的销售额、体温读数或学生的考试分数。进一步的背景将揭示该数字的谁、什么、何时、地点和方式，为分析提供进一步的信息。
数据架构与信息架构
信息架构定义了企业用于其业务运营和管理的上下文。信息体系结构的组成部分是组织的应用程序、业务流程、分析和报告系统，以及内部和与客户、供应商和业务合作伙伴的信息工作流。业务需求用于开发信息架构的蓝图：概念数据模型、逻辑数据模型和业务流程模型。企业应用程序，无论是内部构建还是购买，都需要使用这些模型。
数据架构通过收集、存储、移动、集成和管理所需数据为信息体系结构提供了基础。在现代数据架构中，数据被摄取并存储在跨云、本地和混合环境的文件系统和数据库中。数据架构的基本构建块是数据仓库、分段数据存储和商业智能模式。更复杂的数据架构可能会增加数据湖、分析沙盒、数据科学中心和运营数据存储。
一流的数据架构通过支持数据质量和主数据管理计划来实现数据治理过程。它还需要一个数据集成框架，实现集成能力的组合——传统的提取、转换和加载（ETL）过程和大数据系统中常用的ELT变体，以及数据管道、数据流、API、数据准备和应用程序集成。
数据架构和信息架构是如何相关的？
现代数据架构需要信息架构，反之亦然。
信息架构的蓝图包括一个企业数据模型，例如，该模型定义了企业的客户和合作伙伴，以及在营销、销售和支持活动中如何与他们互动。数据架构将数据模型转换为用于捕获、存储和更新相关数据的物理数据库设计和数据元素。有效的数据体系结构包括转换、管理、清理和管理数据的过程，从而使其成为有用的信息。
许多架构的一个关键缺点是过于简化了数据如何转换为信息。IT和数据管理团队常常认为数据只需要从源系统移动或传输到目标系统，无法理解不同数据上下文的需要。如果没有基于数据模型和数据定义的数据转换来实现正确的上下文，分析和报告工具将无法提供正确的见解。更糟糕的是，使用这些工具的人可能会将数据导出到电子表格中，试图创建有用的信息。这样做可能会提供正确的环境，但这是无效的，也是徒劳的。
信息架构师做什么
信息架构师必须了解业务及其所需的信息。然后，他们确保应用程序、业务流程、分析和报告系统能够获得这些信息。
信息架构师的职责包括：
- 与业务主题专家（SME）合作，设计概念数据模型、逻辑数据模型和业务流程模型，这些模型构成了不断发展的企业数据模型。
- 协助中小企业选择和设计用于运营和管理企业的业务应用程序和流程。
- 设计报告和分析框架。
- 与商业智能开发人员和数据分析师合作开发报告和分析应用程序。
- 与数据科学团队合作，收集他们的需求，支持预测建模和机器学习开发，并将他们创建的模型和信息集成到信息架构中。
- 与数据架构师合作，确保数据架构设计支持企业信息架构。
- 与数据架构师一起设计数据集成框架和流程。
数据架构师做什么
数据架构师设计企业的整体数据架构，包括数据集成流程、业务智能系统以及支持的数据库和文件系统。他们根据企业的长期路线图和当前计划收集业务需求，并检查数据问题制约运营、降低生产力或抑制业务增长的领域。
许多数据架构师现在专注于将云和本地系统相结合的云实现或混合云部署。多云架构也越来越普遍。
数据架构师的职责包括：
- 设计数据架构，包括数据库、文件系统、数据仓库、数据湖、分析沙盒和数据科学中心。
- 选择最适合数据架构的数据库类型，如关系型、列型、图型或文档型。
- 帮助将概念和逻辑数据模型转换为物理数据模型。
- 定义数据集成框架、工作流和流程，以实现数据接收、移动和转换。
- 帮助选择最适合集成框架的数据集成工具。
- 与数据工程师、数据集成专家、数据库管理员和数据管理团队的其他成员一起实施数据架构。
数据策略对数据和信息架构设计的影响
数据战略是指数据如何实现企业的业务战略并支持其持续运营的愿景。与其将数据视为业务活动的副产品，不如将其视为企业资产，如果组织要成功，则需要对其进行规划、定义和管理。数据战略包括实现其目标的时间表、资源计划和财务理由。信息和数据架构是企业如何设计、构建、实施其数据战略和管理数据战略的蓝图。
企业的数据战略以及信息和数据架构将随着业务、竞争和市场的发展而发展。此外，技术变化将影响这些架构的构建和管理方式。成功的关键是认识到需要将变革纳入数据战略、数据架构和信息架构。
共生关系
企业需要信息架构和数据架构。信息架构由组织的业务战略和运营提供信息。数据架构通过提供捕获、转换、管理和管理创建有用信息所需数据的手段来支持信息架构。这两种架构的发展为增加数据和信息的使用及其业务价值提供了持续的机会。
