3.1 數據架構概述

3.1.1 什么是數據架構

何謂數據架構？架構是一個古老的研究領域，很多人認為架構就是一個有關有效建造或者認識一個客觀物理結構的學科。在ANSI/IEEE std l471—2000中，架構被定義為：一個系統的基本構成，是通過系統組件、組件之間、組件和環境之間的關系，以及指導設計和演進的原則來體現的。生物學、物理學、化學等基礎學科研究架構問題側重于通過提高對客觀世界的抽象總結能力用以指導研究方向、提高認識客觀世界的能力；建筑學、計算機科學等應用學科也研究架構問題，他們對架構的研究更側重于根據既有的認識從主觀角度引導具體的應用與實踐，并由此派生出架構管理問題。

數據架構管理是IT整體規劃的延伸，同時也是一個基于數據管理領域知識經驗的總結，提煉指導未來數據管理的過程。數據架構管理為IT適應業務發展提供了一個戰略內涵和戰術彈性，使得IT可以對變化的業務環境做出快速反應，并且滿足外部變化的需求。數據架構管理的核心問題是如何在效率、成本、創新支持之間取得有效平衡。與一切管理學科類似，它是藝術、科學、方法和風格的綜合體。

數據架構管理聚焦于三個層面：宏觀層面——數據總體視圖，關注各應用系統中數據分類、分布、歸屬等；微觀層面——具體應用系統中數據結構，關注表空間、數據庫設計等；治理層面——數據管理政策、原則、規范、標準等，為宏觀和微觀因素的變更提供指引。這一治理框架從概念上看很普通，但實踐過程往往是艱難曲折并富有挑戰性的，以治理層面的規范和標準為例，同其他領域相似，首先是立法難，世界上從來就沒有完美的政策框架、制度結構和監管執行；其次是執行難，太多的利益團體、短期效益、環境突變等因素都會對既有標準體系造成嚴重沖擊。

3.1.2 數據架構的現狀

我國企業信息化中，目前以應用為劃分的“煙囪”結構，數據基于應用，并被鎖定在應用系統中。數據并沒有作為一個單獨的IT組成部分被規劃和設計，而是作為應用系統的一部分，由于應用系統的供應商不同，并且其設計工作也缺乏相互之間的協調，因此，數據模型基本按照各個應用系統的功能需求進行設計和實現。

由于缺乏有效的數據共享，在有些業務環節上，一方面，一個應用所需的數據無法從相關的其他應用系統中獲得，而只好重復錄入；另一方面，由于同一個數據可能存在多個數據源（從多個應用系統中被重復錄入），由此導致了信息的不一致。

結構化數據基本上都利用數據庫技術實現，非結構化數據只有少數地方使用影像技術實施了電子化，從應用程度上兩者之間的集成度不高，影像工作流技術和其他應用系統之間沒有做到無縫連接。

3.1.3 數據環境分類

數據存在于操作環境和分析環境中。

1．操作環境

操作環境支撐基本的業務運作。企業財務、人力資源等信息管理系統都位于操作環境。這些系統支撐基本業務運作，同時產生大量數據儲存于相應的DBMS中。操作型系統一般由企業具體操作人員使用，以傳統DBMS為中心進行企業日常業務處理。

2．分析環境

分析環境支撐企業的決策分析需求。在企業信息化中，經營分析系統、決策支撐系統等都位于分析環境。這些系統在整合、提煉操作環境數據的基礎上支撐企業的決策分析需求。分析型系統的使用者多為企業的中高層管理者或從事數據分析的工程師，以數據倉庫為中心分析數據背后的關聯和規律，為企業的決策提供可靠而有效的依據。如圖3-1所示，該圖表示了數據架構中分析型數據。這些數據包括高層所關注的銷售預測數據、銷售合同數據、產銷排程系統、營銷模塊數據、生產模塊數據、財務模塊數據等。

3．兩者關系

操作環境中的數據經過數據交換系統的抽取、整合提煉后，借助專業的數據交換系統，在分析環境中形成分析型存儲，成為企業分析決策的基礎，有效地支撐分析型系統的運行。

企業架構規劃遵循了操作環境和分析環境分離的理念，這樣有利于提升系統運行效率，改進客戶感知，提高對企業決策分析支撐的及時性，如圖3-2所示。企業信息化系統的增長，產生了數據多維信息查詢需求，用于事務處理和用于數據分析的數據環境分離成為必然。環境分離原則，一方面保證了操作環境中數據處理的性能；另一方面，支持了分析型環境的綜合性需求。

3.1.4 案例分析：商業銀行企業的數據架構設計方案

1．商業銀行企業級數據架構總體目標

（1）構建統一的數據平臺。

（2）集成現有的核心業務系統、外圍業務系統、管理業務系統、前置系統等數據，并進行一致性和完整性整合處理，按主題進行數據重組和格式轉換，為銀行管理層提供一個真正涵蓋全部業務的統一視圖，從物理和邏輯上滿足數據倉庫的建設要求。

2．系統設計方案

根據反洗錢的功能需求和上級監管機構對反洗錢工作的要求以及銀行的內部反洗錢工作機制管理的需要，將銀行反洗錢系統分為4層：數據采集層、數據存儲層、信息管理層、信息報送層，并對這4個層次進行了詳細的設計，如圖3-3～圖3-6所示。

3．總結

該系統提供了靈活的接口進行數據采集，實現了自動化流程的數據采集、Excel文件導入等功能。并根據不同數據應用層次的需要建立不同的數據模型，依據反洗錢數據集市，對本/外幣、大額與可疑交易提供交易數據的計算服務、洗錢行為的監測規則服務、反洗錢處理的流程服務。最后通過Web方式為用戶提供了一個反洗錢信息處理的功能界面操作平臺，對可疑的洗錢行為進行監測預警、調查分析、跟蹤管理以及文件上報等反洗錢處理過程。