系统的数据资产和数据管理资源的组织被称为其数据架构。现代数据架构在设计时是积极主动的，在考虑可扩展性和灵活性的同时，预测复杂的数据需求。
数据架构原则都是关于设计、结构化和优化数据，用于分析计划，以产生业务价值。
无论您是负责数据、系统、分析、战略还是结果，现代数据架构的原则都可以用来帮助您处理当今时代的大量数据和决策。
您可以将其视为数据架构的框架，使您的公司能够在今天和未来以最佳状态运营。
让我们看看数据原理架构是什么，以及我们如何利用它们来帮助我们在处理数据时高效执行。
数据架构原则
数据架构原则的概念并不是一成不变的，因为数据本身是随着时间的推移而演变的。到目前为止，工程师们认为有一些原则很重要，并认为我们应该掌握这些原则。
下面按重要性降序列出了当今数据驱动市场的现代数据架构的原则，但该列表并不详尽。
使数据成为可共享的资产
拥有数据的目的是利用它，无论是支持决策、提供见解，还是创建更复杂的流程，并超越竞争对手。如果没有正确利用，数据孤岛可能会成为一个有效组织的消亡。
这些组织需要确保各方对公司有全面的了解，而不是允许部门数据孤岛继续存在。
确保组织利益相关者能够访问他们生成见解所需的数据并全面了解业务的最简单方法是删除任何部门数据仓库或介于两者之间的其他业务单元。
确保安全和访问控制
Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift和Hadoop等统一数据平台的兴起，迫使数据政策和访问限制直接在原始数据上实施，而不是在下游数据存储和应用程序网络中实施。
随着当今世界对可广泛访问的实时数据的需求，高度安全的自助服务访问变得越来越重要。
如今，许多技术解决方案在不牺牲访问控制的情况下，通过提供内置的安全和自助服务功能，实现了数据架构。
始终确保查找能够提供自助访问的技术，同时还提供不会影响控制的内置安全功能。
提供正确的用户界面，方便数据利用
将数据存储在一个位置并不一定意味着消费者可以消费数据。为了使个人能够从共享数据资产中获得有价值的东西，我们必须提供界面，让用户更容易消费这些数据。
关键是让你的员工能够使用他们熟悉的技术，这适用于手头的任务。
这可以通过OLAP（在线分析处理）接口、各种目标系统的实时API、适合数据分析师的SQL接口或数据科学家的R语言来实现。
消除数据拷贝和移动
最好尽可能少地移动数据。每个组织都努力在各个方面做得更好，尤其是在数据部门这样的敏感部门。
如果消除或至少最小化数据传输，就可以避免不愉快的情况，并且可以降低数据架构的成本。
减少数据迁移的另一个效果是，企业的数据灵活性将得到全面提高。
整理数据
产生、排列和管理数据集的过程，以便寻找信息的用户能够访问和使用这些数据集，这被称为数据管理。
如果没有足够的数据管理，最终用户可能会有令人失望的体验，包括建模重要关系、清理原始数据以及管理关键维度和指标。
通过对执行数据管理的关键操作进行投资，您可以增加共享数据资产利益最大化的机会。
数据量的增加和数据源的复杂性可能会使企业不堪重负，数据管理有助于防止这种情况的发生。
我们应该记住，从业务角度来看，数据管理是企业数据战略的重要组成部分，因为它确保组织能够有效地使用其数据，并遵守与数据相关的安全和监管义务。
建立通用词汇
由于数据架构设计旨在具有灵活性和适应性，不同的数据功能和特征可能根据组织上下文具有不同的标签。
通过对数据进行投资，组织可以也应该开发一个标准词汇表，使公司内的广泛用户能够理解数据分析。
无论用户如何使用或评估数据，产品目录、会计日历维度、提供程序层次结构和KPI定义都必须是统一的。
否则，如果没有这个通用术语，您将花费更多的时间争论或解决结果，而不是在组织中提高绩效。
结论
正如与技术相关的一切都需要为未来的趋势和发展进行规划和准备一样，在设计和开发数据架构时，要考虑到技术部门正在出现的创新，也要考虑到一些特点。
现代数据架构应该支持弹性扩展、高可用性、动态数据和静止数据的端到端安全性，以及成本和性能可扩展性。
在开始开发当今的现代数据架构基础设施之前，必须考虑这些和其他细节。
