数据架构？数据架构五层！？
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一文搞懂业务架构、应用架构、技术架构、数据架构!
1、业务架构、应用架构、技术架构、数据架构是企业架构中的四个关键领域，它们各自关注不同的方面，共同构建企业整体架构。 业务架构 定义：业务架构关注企业的战略和流程，定义了业务策略，通过价值链分析和业务流程设计，支持战略落地。 作用：确保企业业务目标清晰，业务流程顺畅，为其他架构领域提供战略方向。
2、技术架构（Technology Architecture）定义：技术架构定义了支持企业业务运行的技术基础设施的框架，包括硬件、软件、网络资源及服务。它确保所有技术组件都能有效地协同工作，支持企业的应用和数据架构。
3、总结业务架构：解决业务复杂性，确保系统支撑业务发展。技术架构：设计应用层次结构，确保系统可用性和可维护性。数据架构：构建数据中台，统一数据规范，形成数据资产。运维架构：规划运维系统，建立规范化运维体系。物理架构：关注软硬件部署，确保系统物理部署合理高效。
4、技术架构 定义：技术架构聚焦于解决分布式系统中的问题，确保系统的可用性、性能和可维护性。 核心关注点：应用层次结构设计、应用规范、接口和数据交互协议；系统非功能性特征，如高可用性、性能、扩展性、安全性等；通过分层模型和选择合适的技术框架实现系统集成和扩展。
5、架构的视角主要分为业务架构、技术架构、数据架构、运维架构和物理架构等几大类。业务架构致力于解决业务复杂性问题，技术架构则聚焦于解决分布式系统中的问题，确保系统的可用性、性能和可维护性。业务架构核心在于理解业务需求，包括项目定义、高阶需求和非功能性需求。
6、信息/数据架构设计方法及案例信息/数据架构设计方法：数据架构是企业架构的一部分，以结构化的方式描述在业务运作和管理决策中所需要的各类数据及其关系。数据架构设计通常遵循以下步骤：数据资产盘点：识别并列出企业所有的数据资产。数据标准制定：制定数据标准，确保数据的准确性和一致性。
一文读懂数据架构的进化史
数据架构是企业信息化建设中不可或缺的一部分，其发展历程伴随着企业业务需求的增长和技术进步而不断演变。本文将从企业信息化发展的角度出发，详细阐述数据架构的进化史，包括业务数据库、中间库、完善数据仓库（DW）以及数据集市（Data Mart）等阶段。
从Inception v1到Inception-ResNet，Inception家族的进化史 本文简要回顾了Inception家族的主要成员，包括从Inception v1到Inception-ResNet的演变。它们在卷积架构中展现出计算和参数效率的卓越性，特别是Inception V4在ImageNet图像分类任务中的Top-1正确率，被认为是当前最高的。
年，HBM1由AMD与SK海力士合作研发，作为GDDR竞品，其独特的架构提供128GB/s带宽和4GB内存，远超GDDR5当时的性能。HBM技术的演进：从2016年起，HBM技术不断革新，包括HBM2（2018）、HBM2E（2020）和HBM3（2022），每一代技术都带来了带宽和容量的大幅提升。
数据中台是什么?详解数据中台的底层架构逻辑!
数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。数据中台需要采集数据作为原材料进行数据加工、数据建模，然后分门别类地储存，再根据实际的业务场景，打造各类数据服务（含数据应用平台）从而实现对业务的赋能加速。
数据中台的概念由阿里巴巴首次提出，其核心目的是将企业沉睡的数据变成数据资产，从而实现数据价值变现的系统和机制。数据中台旨在避免数据的重复加工，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。数据中台的背景与定义 随着互联网的高速发展，数据应用的需求日益增多。
数据中台架构分为三个层级：数据收集层、数据存储与计算层和业务应用层。底层的数据收集层，即数据湖，汇集来自ERP、SRM等系统的业务数据、财务数据及结构化、非结构化数据，实现统集中收集。核心层，数据存储与计算层，通过数据建模形成服务化应用。
大数据中台是一种技术架构，旨在通过聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，为业务提供价值。以下是关于大数据中台及其架构的详细解释：大数据中台的定义：技术架构：大数据中台不是简单的大数据平台或系统，而是一种旨在解决数据开发与应用开发之间响应力不足问题的技术架构。
数据中台架构是一种分层设计的体系，旨在整合、管理和提供数据服务，以支持企业的数据分析和业务决策。该架构通常分为五个层次，自底向上依次为数据接入层、数据治理层、数据模型层、通用分析模型层和数据服务层。
数据中台是一种企业数据治理与应用的平台化架构，旨在实现数据驱动的业务决策。具体解释如下：核心作用：数据中台的核心在于实现企业数据的整合、处理、分析和应用。它能够将来自各个业务部门的数据进行统一汇集和治理，确保数据的准确性和一致性。
