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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

數(shù)據(jù)治理科普：十年經(jīng)驗，終于把數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計說清楚了

2022-11-08 15:02:01 次
當今時代，數(shù)據(jù)已成為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源和企業(yè)重要的生產(chǎn)要素之一。用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新已成為企業(yè)經(jīng)營管理者的普遍共識。但“企業(yè)都有哪些數(shù)據(jù)、這些數(shù)據(jù)都在哪里”，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要問題。
前面我們已經(jīng)對數(shù)據(jù)治理過程中很多抽象、易混淆的概念進行了詳細講解（點此查看），從中我們知道了“數(shù)據(jù)架構(gòu)=數(shù)據(jù)模型+數(shù)據(jù)流向”，且數(shù)據(jù)架構(gòu)是企業(yè)數(shù)據(jù)的總藍圖，這篇文章我們就來看看如何開展數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計。
數(shù)據(jù)治理
數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計思想
美林數(shù)據(jù)基于多年的項目實踐經(jīng)驗總結(jié)形成了『基于IRP的數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計方法』，核心是自頂向下基于業(yè)務(wù)過程梳理出業(yè)務(wù)活動的輸入輸出表單/數(shù)據(jù)，用于識別與梳理企業(yè)數(shù)據(jù)實體；自底向上主要是理清數(shù)據(jù)流向關(guān)系的過程，體現(xiàn)為數(shù)據(jù)分布地圖和流向地圖、實體之間的關(guān)系等。
實際操作過程中，主題域模型的設(shè)計（主題域的劃分）、概念模型的設(shè)計（實體的識別與實體關(guān)系）、邏輯模型的設(shè)計（實體增加屬性及關(guān)系）、數(shù)據(jù)流向設(shè)計，也是依據(jù)業(yè)務(wù)開展，這也符合企業(yè)架構(gòu)設(shè)計的方法論，只不過大部分企業(yè)在進行數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計初期就有了一定的信息化建設(shè)基礎(chǔ)，可以利用已經(jīng)建設(shè)的系統(tǒng)內(nèi)容，對正向的設(shè)計過程進行補充和完善。

說明：DAMA中也提到，企業(yè)的數(shù)據(jù)模型既可以采用自上而下，也可以采用自下而上的方法構(gòu)建。自上而下是從主題域開始，先設(shè)計主題，再逐步設(shè)計下層模型。而自下而上，主題域是基于現(xiàn)有邏輯數(shù)據(jù)模型向上提煉抽象而成。通常推薦兩種方法相結(jié)合來共同完成企業(yè)數(shù)據(jù)模型的設(shè)計工作。

數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計步驟
依據(jù)這個思路開展企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計，我們可以按照主題域劃分、數(shù)據(jù)實體識別、邏輯模型設(shè)計、數(shù)據(jù)流向梳理四個步驟開展工作，如下圖所示：
數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計步驟
需要說明的是：
1） 數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計，需要業(yè)務(wù)架構(gòu)的業(yè)務(wù)流程作為輸入，通常參考企業(yè)的相關(guān)體系文件并以開展實際業(yè)務(wù)流程咨詢的方式開始；需要強調(diào)的是，以設(shè)計企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)為目的的業(yè)務(wù)了解，并不是為了將企業(yè)的業(yè)務(wù)流程全部梳理一遍，而是識別和理解業(yè)務(wù)活動環(huán)節(jié)中輸入和輸出的數(shù)據(jù)。所以，企業(yè)業(yè)務(wù)流程手冊/流程卡片等不是數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計的關(guān)鍵產(chǎn)出，而是數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計的關(guān)鍵輸入。
2） 數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計，核心包括主題域劃分、數(shù)據(jù)實體及關(guān)系、邏輯模型及關(guān)系、數(shù)據(jù)流向梳理4部分產(chǎn)出物。這里的數(shù)據(jù)流向，其實偏重架構(gòu)設(shè)計層面的數(shù)據(jù)在主題域之間的流向，如果企業(yè)的業(yè)務(wù)沒有變革，業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)關(guān)系沒有變革，通常數(shù)據(jù)架構(gòu)中數(shù)據(jù)流向內(nèi)容也是穩(wěn)定的，它是一種頂層設(shè)計。
3） 而數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的流向，主要用于后續(xù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)與集成打通，是不是必須在數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段產(chǎn)出，這沒有標準的定義，可以在數(shù)據(jù)架構(gòu)階段產(chǎn)出，也可以在應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)階段產(chǎn)出。應(yīng)用架構(gòu)層面需要說清楚業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)流向，而且這個階段，因為業(yè)務(wù)系統(tǒng)的表單字段是明確的，所以需要梳理出表單級別、字段級別的數(shù)據(jù)流向（直接指導(dǎo)業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)集成落地），而不是停留在實體在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的流向。
4）也有同學(xué)會說，客戶要求我們輸出“數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)部門之間的流轉(zhuǎn)關(guān)系”，這是項目邊界和項目的個性化訴求，也不是企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計的核心產(chǎn)出物；其實客戶關(guān)心這個問題的本質(zhì)是，希望打通各部門之間的業(yè)務(wù)貫通與協(xié)作，這部分訴求最終也會落到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成上解決。
5） 數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計，不僅僅是信息部門的職責、也不應(yīng)該依賴于咨詢公司完成，一定要組建一支企業(yè)業(yè)務(wù)骨干參與的數(shù)據(jù)組織來開展此項工作。華為的信息架構(gòu)包括企業(yè)主題域、概念模型、邏輯模型、數(shù)據(jù)分布（數(shù)據(jù)流）、數(shù)據(jù)標準的定義，信息架構(gòu)是連接業(yè)務(wù)和IT的橋梁，強調(diào)其設(shè)計主體是業(yè)務(wù)人員，而不是IT人員。
“ 第一步：主題域劃分 ”
企業(yè)的概念數(shù)據(jù)模型是由主題域模型結(jié)合而成。主題域的識別須在整個企業(yè)模型中保持一致，基于業(yè)務(wù)價值鏈或者基于業(yè)務(wù)能力形成主題域。
?方法
DAMA中提到：“基于頂級流程（業(yè)務(wù)價值鏈）或者基于業(yè)務(wù)能力（企業(yè)架構(gòu)），考慮數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)所有權(quán)問題，形成主題域”。
通常需要以企業(yè)的業(yè)務(wù)流程規(guī)范和體系文件作為輸入，在企業(yè)沒有體系文件或者體系文件比較老舊的情況下，我們通常建議從企業(yè)的業(yè)務(wù)價值鏈入手。將企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動劃分為既相互獨立又相互聯(lián)系的多個有價值的環(huán)節(jié)，形成從外部/內(nèi)部需求輸入、到企業(yè)內(nèi)部運營活動、到成果交付的一系列價值增值活動和相應(yīng)流程的核心企業(yè)主業(yè)務(wù)價值鏈條?；谥鲀r值鏈及企業(yè)各職能支撐板塊可提煉得到企業(yè)一級主題域，再參照企業(yè)組織架構(gòu)及職能職責、企業(yè)各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)功能菜單（目的是相對全面地了解企業(yè)業(yè)務(wù)范圍）進行一級主題域的補充及二級主題域的劃分。
華為信息架構(gòu)的5層模型中L1主題域分組、L2主題域直接沿用流程架構(gòu)的L1流程分類、L2流程組。
?要點
大部分的制造企業(yè)在進行一級主題域劃分時，通常按照戰(zhàn)略層、運營層、支撐層三個維度進行總體分層。華為信息架構(gòu)是按照“價值流程”、“使能流程”、“支撐流程”進行的總體分層，是與華為的業(yè)務(wù)架構(gòu)匹配的方式。沒有標準的對與錯，主要是契合本企業(yè)的業(yè)務(wù)架構(gòu)現(xiàn)狀即可。
主題域的劃分，通常劃分到二級即可。較為復(fù)雜的業(yè)務(wù)板塊，可以考慮劃分到三級，核心是要能夠支撐后續(xù)數(shù)據(jù)實體的識別及歸屬判斷，又便于未來數(shù)據(jù)的查找及使用。主題域的劃分顆粒度要能考慮未來在相對大的業(yè)務(wù)范圍內(nèi)，使得確定的數(shù)據(jù)實體、邏輯模型、數(shù)據(jù)標準等達成一致，并能夠服務(wù)于未來的企業(yè)業(yè)務(wù)貫通。如果主題域劃分得過細，可能出現(xiàn)實體、邏輯模型、標準等各細分領(lǐng)域定義，不能通盤考慮與之關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的情況，對業(yè)務(wù)貫通不利。
各主題域識別的原則是不交叉、不重疊、不遺漏，要能說清楚各主題域涵蓋的業(yè)務(wù)范圍。
?示例
主業(yè)務(wù)價值鏈
示例：主業(yè)務(wù)價值鏈
某制造業(yè)一級主題域劃分
示例：某制造業(yè)一級主題域劃分
“ 第二步：數(shù)據(jù)實體識別 ”
概念模型是用一系列相關(guān)主題域的集合來描述概要數(shù)據(jù)需求。概念數(shù)據(jù)模型包括給定的領(lǐng)域和職能中基礎(chǔ)和關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實體，同時也給出實體和實體之間關(guān)系的描述（DAMA）。概念模型以數(shù)據(jù)實體及其之間的關(guān)系為基本構(gòu)成單元的模型，是對主題域模型的進一步細化。
?方法
正向的，數(shù)據(jù)實體識別主要從業(yè)務(wù)流程卡片的輸入、輸出數(shù)據(jù)中提煉，實際落地過程通常采用業(yè)務(wù)維度和技術(shù)維度結(jié)合的方法開展，互為補充。
業(yè)務(wù)維度：從業(yè)務(wù)活動、業(yè)務(wù)部門的主要職能職責中梳理業(yè)務(wù)活動辦理需要的輸入、輸出信息，識別出各主題域下的數(shù)據(jù)實體；
技術(shù)維度：參考業(yè)務(wù)系統(tǒng)中正在流轉(zhuǎn)的表單/視圖，對系統(tǒng)庫表梳理，識別各業(yè)務(wù)辦理相關(guān)的數(shù)據(jù)實體。
?要點
實體的概念是實體識別的重要依據(jù)。實體是客觀存在并可相互區(qū)別的事物，實體應(yīng)包含描述性信息。數(shù)據(jù)庫設(shè)計中講到“一個規(guī)范的數(shù)據(jù)表就是一個實體”，如產(chǎn)品基本信息、產(chǎn)品質(zhì)檢信息、產(chǎn)品退貨信息等。
實體的關(guān)系也是概念模型的內(nèi)容之一。在兩個實體之間的關(guān)系中，基數(shù)說明了一個實體和其他實體參與建立關(guān)系的數(shù)量。基數(shù)由出現(xiàn)在關(guān)系線兩端的符號表示，基數(shù)只能選擇0、1或多（“多”是超過“1”個的意思），方向的每一方都可以有0、1或多的任意組合。
值得注意的是，業(yè)務(wù)流程中使用的表單、系統(tǒng)中辦理業(yè)務(wù)的單據(jù)，不能直接等同于實體。如ERP中供應(yīng)商信息，包括供應(yīng)商基本信息、供應(yīng)商銀行賬戶信息、供應(yīng)商的資質(zhì)信息、供應(yīng)商的評價信息等等，此時建議不能只識別一個實體，而需要把供應(yīng)商基本信息、供應(yīng)商銀行賬戶信息、供應(yīng)商的資質(zhì)信息、供應(yīng)商的評價信息分別識別為一個實體，而且他們之間存在著一對一、一對多的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
實際落地過程中，還會遇到一種情況是，相似業(yè)務(wù)的相似表單，是不是應(yīng)該抽象為一個實體，還是應(yīng)該窮舉各業(yè)務(wù)分支識別出多個實體。比如，某企業(yè)有上千種請購單，是按照物料分類劃分的，此種情況下，是否要識別出A物料請購單、B物料請購單……或P部門的請購單、Q部門的請購單……，因為不同物料的請購單信息是不一樣的。通常情況下需要分析不同的請購單不同的信息是什么，是不是有共性的信息，比如哪個部門因為哪個令號（任務(wù)號）需要什么物料、需要多少、提請日期、提請人、具體物料的描述信息、物料是否有指定的供應(yīng)商、物料是否需要到貨檢驗、按照哪種標準進行檢驗等等，我們試著抽象出以下實體：請購單基本信息（日期、人、部門、令號）、物料需求明細信息、物料供應(yīng)商信息、物料質(zhì)量檢驗信息，而且請購單基本信息實體關(guān)聯(lián)了其他三個實體。
實體的識別可能存在顆粒度粗細的問題，沒有標準的對與錯，可以根據(jù)實際的業(yè)務(wù)情況，取相對合適的粒度即可。因為太細有很大的梳理成本和管理成本，太粗又會出現(xiàn)交叉、覆蓋的情況。通常來講，當企業(yè)的業(yè)務(wù)相對一致時，實體數(shù)應(yīng)該相對不變。
?示例
實體清單
示例：實體清單
實體關(guān)系
示例：實體關(guān)系
“ 第三步：邏輯模型設(shè)計”
邏輯模型是對概念模型的進一步分解和細化，該步驟需要對實體進行關(guān)鍵數(shù)據(jù)屬性補充，描述更多業(yè)務(wù)細節(jié)。邏輯模型通常包括的關(guān)鍵數(shù)據(jù)屬性，不是全部的實體和全部的屬性。關(guān)鍵數(shù)據(jù)屬性，是指如果缺失，企業(yè)業(yè)務(wù)將無法運轉(zhuǎn)。
邏輯數(shù)據(jù)模型不受任何技術(shù)或特定實施條件的約束，它通常是從概念模型擴展而來。
在關(guān)系邏輯數(shù)據(jù)模型中，通過添加屬性來擴展概念數(shù)據(jù)模型。屬性通過應(yīng)用規(guī)范化技術(shù)被分配給實體，每個屬性和它所在的實體的主鍵都有非常強的關(guān)系。維度型邏輯數(shù)據(jù)模型是維度型概念數(shù)據(jù)模型的屬性透視圖。關(guān)系型邏輯數(shù)據(jù)模型捕獲業(yè)務(wù)流程的規(guī)則，維度型邏輯數(shù)據(jù)模型捕獲業(yè)務(wù)流程運行的狀況和性能等。
?方法
1、屬性識別，也是采用業(yè)務(wù)分析與IT表單分析相結(jié)合的方式。
業(yè)務(wù)維度：結(jié)合企業(yè)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)創(chuàng)建、流轉(zhuǎn)、使用數(shù)據(jù)的需求，梳理各實體應(yīng)具有的屬性。通過“如果缺失，企業(yè)業(yè)務(wù)將無法運轉(zhuǎn)”來判斷是否有缺失。
IT維度：參考線下使用的單據(jù)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的表單等，輔助模型設(shè)計人員（以業(yè)務(wù)人員為主）識別辦理此業(yè)務(wù)需要的關(guān)鍵屬性。
2、指定實體的鍵
鍵屬性有助于從所有實體實例中識別出唯一的實體實例，鍵可以是單獨的一個屬性，也可以是多個屬性。
非鍵的屬性用于描述實體實例，但是無法唯一標識該實例。
?示例
邏輯模型
示例：邏輯模型
“ 第四步：數(shù)據(jù)流向梳理 ”
數(shù)據(jù)流向用于描述數(shù)據(jù)如何在業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)中流動。端到端的數(shù)據(jù)流向包含了數(shù)據(jù)起源于哪里，在哪里存儲和使用。數(shù)據(jù)流向的梳理，也需要基于業(yè)務(wù)活動的流程及信息的流轉(zhuǎn)關(guān)系確定。
?方法
梳理數(shù)據(jù)流向，需要了解和掌握主題域內(nèi)部各項業(yè)務(wù)上下游的協(xié)作關(guān)系\流轉(zhuǎn)關(guān)系，最直接的輸入仍然是業(yè)務(wù)流程或者流程卡片，基于業(yè)務(wù)流，明確數(shù)據(jù)在哪里產(chǎn)生，在哪里使用，確定數(shù)據(jù)的流向。
?要點
梳理過程中，我們通常會糾結(jié)：數(shù)據(jù)流向梳理應(yīng)該到哪個顆粒度，是梳理一級域之間的流向還是二級域之間的流向？這個取決于當前梳理數(shù)據(jù)流向到底要解決什么問題。
如果企業(yè)已經(jīng)建設(shè)了多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，主價值鏈及支撐業(yè)務(wù)已差不多覆蓋，此時的數(shù)據(jù)流向梳理最直接的價值是解決業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成，打通數(shù)據(jù)實時流轉(zhuǎn)的問題，通常梳理到一級主題域?qū)用婢涂梢裕灰驗樵偻壷黝}域梳理，多半是某個業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程貫通，基本上菜單間數(shù)據(jù)集成的方式就可以解決后臺的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)訴求。
如果企業(yè)主價值鏈流程待建、本次數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計也是作為企業(yè)頂層架構(gòu)規(guī)劃，則通常需要梳理出二級主題域之間的流轉(zhuǎn)關(guān)系，能為將來某個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)提供依據(jù)（此時仍然需要關(guān)注一級主題域之間的數(shù)據(jù)流向，因為新建的業(yè)務(wù)系統(tǒng)仍然需要打通集成；二級主題域之間的數(shù)據(jù)流向，可以根據(jù)實際項目情況定，因為大部分市面上的業(yè)務(wù)系統(tǒng)是帶業(yè)務(wù)的成熟套件，需要二次開發(fā)的數(shù)據(jù)流向關(guān)系需要梳理確定）。
?示例
主題域間流向圖片
示例：主題域間流向圖片
系統(tǒng)間流向
示例：系統(tǒng)間流向

以上四個步驟完成后，數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計工作就完成啦。
但，數(shù)據(jù)治理工作可遠不止此，后續(xù)還有數(shù)據(jù)標準制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量整改、數(shù)據(jù)指標梳理、物理模型設(shè)計、平臺落地等工作需持續(xù)開展。
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