什么是数据架构？

数据架构利用数据服务和 API，将来自原有系统、数据湖、数据仓库、sql 数据库和应用程序的数据汇集在一起，提供对业务绩效的整体视图。 与这些单独的数据存储系统相比，数据架构旨在为整个数据环境带来更大的流动性，应对数据存放和处理位置问题 - 数据量增长会提高迁移的难度。 数据架构消除数据迁移、转换和集成中技术复杂性的抽象意义，让整个企业都可以使用数据。

数据结构架构围绕平台中的数据与需要它的应用程序松散耦合的想法进行操作。 一个多云环境中的数据架构示例是，一种云（如 AWS）管理数据采集，另一个平台（如 Azure）负责监督数据转换和使用。 然后可能有第三个供应商（如 IBM Cloud Pak for Data）来提供分析服务。 数据架构将这些环境连接在一起，可以创建统一的数据视图。

以上只是一个示例。 由于不同企业有不同需求，因此没有唯一的数据架构。 不同企业有不同数量的云提供商，实施的数据基础架构也不尽相同。 但使用这种数据框架的企业，其架构具有共性，这是数据架构独有的特点。 Forrester（链接位于 ibm.com 外部）在"企业数据架构支持 DataOps"报告中描述了数据架构的六个基本组件。 这六层包括以下内容：