数据管理与企业架构的变革与实践

# 数据管理与企业架构的变革与实践 ## 1. 数据管理与DataOps 在数据管理领域，创新工作与临时活动实现了解耦，开发环境通常具有更宽松的策略控制。依据CI/CD流程的设置，环境也能按需配置。例如，可按需配置新的测试环境，而非让测试环境一直运行。测试完成且一切正常后，可进行清理活动，停用所有基础设施。 向DataOps的转变主要是文化层面的变革。这一转变需要一个核心团队来引领，该团队负责制定标准、开发配置模板和蓝图，同时还要开展培训、组织交流活动等。这些活动的重要性不可低估，可能需要额外的人员投入。 ### 1.1 数据驱动文化下的治理与素养 数据驱动的文化要求重视治理工作。具体操作如下： 1. 明确角色和活动，可使用RACI模型来清晰界定责任和义务。 2. 详细描述数据管理的实际操作指南，并将其纳入数据治理框架。 3. 关注数据素养，因为并非所有组织领导者都能认识到数据的价值或掌握数据管理概念的有效沟通方式，要让数据管理变得有趣，激发大家的热情。 ## 2. 企业架构师的角色转变 随着数据管理的发展，企业架构师的角色发生了显著变化。他们应成为领导者，引导开发团队实施未来状态的架构。企业架构师需具备务实和现实的态度，同时描绘愿景，激励他人追随。他们要精通技术，在安全、云基础设施、软件架构、集成和数据管理等多个领域表现出色，还要深入理解业务边界，并能运用现代集成模式和业务架构进行解耦。 ### 2.1 现代企业架构师的新形象 现代企业架构师不再是传统观念中只关注静态对象和图表，且深藏于IT部门或高高在上的形象。他们应具备战略家、高技能工程师、守护者和激励者等多重角色。 ### 2.2 蓝图与图表的现代化实践 传统上，企业架构师以形式化模型或Visio图表交付成果，但在动态大型企业时代，这种方式已不再适用。现代实践中，模型、蓝图和图表应基于底层元模型，使用代码仓库工具构建。该仓库需频繁更新数据建模和设计信息、成本信息、谱系、新应用注册、所有权注册等内容。在仓库之上，应有一层用于可视化现代企业的设计、业务能力、领域、应用、数据产品等。 ### 2.3 现代技能要求 企业架构师的核心技能正在发生变化。传统上，他们被视为内容专家，而在新时代，他们应成为解决问题、设计思维和创新方面的领导者。这一转变需要领导力和创新能力，以及设计思维、原型制作、商业模式画布建模、思维导图和UX设计等不同的框架和技术。同时，要设定现实的目标，谨慎管理业务用户的期望。 此外，倾听和沟通能力对现代架构师至关重要。不要用架构特定的术语给业务利益相关者造成负担，要表现得自信、开放、有同理心且务实，并且要具有指导性，因为产品所有者和工程师往往需要指导。 ### 2.4 控制与治理的平衡 企业架构实践需要在长期目标和实用性之间找到平衡。这导致一些企业架构框架（如The Open Group Architecture Framework的TOGAF标准）逐渐式微，因为它们将长期静态未来状态形式化的逻辑与DevOps和DataOps的新世界不太契合。现代企业架构师应成为社区领导者，主动定义最小可行产品，组织设计和白板会议，讨论并转化客户需求。将细节交给团队，但在出现问题时要成为权威专家。 ## 3. 数据管理的多方面考量 ### 3.1 数据相关概念与操作 - **数据分类与安全**：数据分类包括数据安全方面的分类，如数据安全控制有基于属性的访问控制（ABAC）、访问控制列表（ACLs）等。数据安全还涉及数据标签、数据使用分类等，通过统一的数据安全框架来保障数据安全。 - **数据集成与互操作性**：数据集成是数据管理的重要环节，最佳实践包括遵循一定的设计原则，如数据建模的最佳实践等。数据集成和互操作性有助于实现数据的有效流通和利用。 - **数据仓库与数