《解析数据架构治理：明确其活动范畴》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，数据架构治理作为确保数据有效管理和利用的关键举措，涵盖了一系列精心规划和执行的活动，有必要明确哪些活动不属于数据架构治理的范畴，这有助于企业更加精准地开展相关工作，避免资源的浪费和工作方向的偏离。
二、数据架构治理的核心活动
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1、数据架构规划
- 这一活动包括对企业数据架构的战略设计，确定数据的存储结构，是采用集中式存储还是分布式存储，要根据企业的业务规模、数据量以及对数据访问速度的要求等因素来规划，像大型互联网企业，可能会选择分布式存储架构以应对海量数据的存储和快速检索需求。
- 规划数据的分类方式，将数据分为结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文档、图像、视频等），根据不同的数据类型，设计相应的管理策略，如结构化数据注重数据的完整性和一致性维护，非结构化数据则侧重于元数据管理和内容索引。
2、数据标准制定
- 定义数据的命名规范，确保数据元素在企业内有统一的名称，在财务数据中，“应收账款”这个概念在各个部门和系统中的名称必须一致，不能有的部门称为“应收款”，有的称为“未收款”。
- 数据格式标准的制定，如日期格式是采用“YYYY - MM - DD”还是“MM/DD/YYYY”，数字的精度要求等，这有助于在不同系统间进行数据交互和集成时避免格式转换错误。
- 数据质量标准的设定，包括数据的准确性、完整性、及时性等方面的要求，对于销售订单数据，准确性要求订单中的产品信息、客户信息等必须准确无误；完整性要求订单的各个必要字段（如订单编号、下单时间、产品数量等）都不能为空；及时性要求订单数据必须在规定的时间内录入系统。
3、数据模型管理
- 构建企业级的数据模型，分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型，概念数据模型从业务角度描述数据的概念和关系，如在电商业务中，概念模型会描述顾客、商品、订单之间的关系，逻辑数据模型则进一步细化，定义数据的结构和约束，如订单表中的字段结构和外键关系，物理数据模型关注数据在存储系统中的实际存储方式，包括表的索引设置、数据的分区策略等。
- 对数据模型的维护和更新，随着企业业务的发展，新的业务需求会导致数据模型的变化，当企业推出新的产品类型时，可能需要在数据模型中增加新的属性或者实体关系。
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4、数据安全管理
- 确定数据的访问权限，哪些用户或角色可以访问哪些数据，企业的财务数据只能被财务部门的相关人员以及具有特定权限的高层管理人员访问。
- 数据的加密策略，对于敏感数据（如用户的密码、企业的商业机密等），在存储和传输过程中进行加密，如采用对称加密或非对称加密算法，确保数据的保密性。
- 数据的备份和恢复策略，制定数据备份的周期（如每日备份、每周全量备份和每日增量备份等）以及在数据丢失或损坏时的恢复流程。
三、数据架构治理活动不包括的方面
1、应用系统的具体功能开发
- 数据架构治理关注的是数据的架构层面，而不是应用系统的具体功能实现，在开发一个电商平台时，订单管理系统中的“订单查询”功能的具体代码编写不属于数据架构治理活动，这个功能可能涉及到用户界面的设计、查询算法的实现等，这些是应用开发团队的任务，虽然数据架构治理会影响应用系统与数据的交互方式，但不会涉及到具体功能的细节开发。
- 对于企业资源规划（ERP）系统中的库存管理功能，如库存盘点功能的具体操作流程设计（如采用手持设备扫描库存还是人工盘点等）不是数据架构治理的范畴，数据架构治理更多地是关注库存数据的存储结构、数据质量标准（如库存数量的准确性要求）等方面，而不是如何实现库存盘点这个功能。
2、硬件设备的物理维护
- 数据架构治理不包括对服务器、存储设备等硬件的物理维护工作，服务器的硬件故障排查、更换硬盘、清洁服务器内部等操作，这些是硬件运维团队的工作内容，虽然硬件设备的性能和可靠性会影响数据的存储和访问，但数据架构治理主要关注的是数据的逻辑架构和管理策略，而不是硬件设备的物理状况。
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- 网络设备（如路由器、交换机等）的布线、网络端口的维护等也不属于数据架构治理活动，数据架构治理会考虑网络的带宽需求以满足数据传输要求，但不会涉及到网络设备的物理连接和维护工作。
3、用户培训的具体内容设计
- 对于企业员工的数据使用培训，如培训员工如何使用数据分析工具（如Tableau或PowerBI）进行报表制作，这不是数据架构治理的活动，数据架构治理侧重于数据的架构构建和管理，而用户培训的具体内容，包括培训课程的安排、培训教材的编写等是由企业的培训部门或者专门的培训团队负责。
- 培训用户如何在企业信息系统中输入数据（如在客户关系管理系统中录入新客户信息的操作步骤）也不属于数据架构治理范畴，虽然数据架构治理会定义数据的输入标准，但不会涉及到对用户具体操作培训内容的设计。
4、业务流程的非数据相关部分优化
- 在企业的生产流程中，如优化产品的装配生产线，提高装配效率，这一活动与数据架构治理关系不大，数据架构治理关注的是与数据相关的业务流程部分，如生产订单数据在生产流程中的流转和管理，如果装配生产线的优化不涉及数据的采集、存储或使用方式的改变，那么它就不属于数据架构治理活动。
- 在销售流程中，对销售人员的拜访客户路线规划进行优化，以节省时间和提高拜访效率，这也不是数据架构治理的范畴，除非这个优化过程涉及到与销售数据（如客户地理位置数据、销售拜访记录数据等）的交互方式或者数据管理策略的改变。
四、结论
明确数据架构治理活动不包括的方面，有助于企业在开展数据架构治理工作时，将精力集中在正确的方向上，通过聚焦于数据架构规划、标准制定、模型管理和安全管理等核心活动，同时避免涉足非相关领域，企业能够更加高效地构建和维护数据架构，从而更好地利用数据资产，提升企业的竞争力，也有助于各个部门明确自己的职责范围，促进企业内部的协同工作，使数据架构治理工作在企业整体的数字化转型进程中发挥最大的价值。
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