数据架构章节考试考点及关系梳理

一、核心考点分类及具体内容

（一）数据架构基础定义与目标

1. 核心定义
   数据架构是企业架构的重要组成部分，通过识别企业数据需求，设计并维护主蓝图以满足这些需求，指导数据集成、控制数据资产，使数据投资与业务战略对齐。

• • 关键辨析：

• • • 与业务架构：业务架构定义“业务如何创造价值”（如业务流程、能力），数据架构定义“支撑业务的数据资产设计”；
    • 与应用架构：应用架构定义“系统功能与交互”，数据架构定义“应用系统依赖的数据模型与流转”；
    • 与技术架构：技术架构定义“硬件、软件等基础设施”，数据架构定义“基于技术架构的数据存储与处理方案”。

1. 核心目标

• • 识别数据存储与处理需求，设计满足企业当前及长期数据需求的结构与计划。
  • 战略性帮助组织快速迭代产品、服务及数据，以利用新兴技术中的商机（如大数据、AI场景的数据支撑）。

1. 考试高频题型：单选题（区分数据架构与其他架构的边界）、判断题（数据架构是否包含数据库运维等执行层工作）。

（二）数据架构核心组成要素

1. 数据模型（核心载体）
   数据模型是数据架构的核心工件，按抽象程度分为三层，构成“业务→数据→技术”的转化桥梁：

模型层级	抽象程度	技术相关性	核心作用	面向用户
概念数据模型	最高 （业务视角）	无，与技术无关	定义核心业务实体及关系（如“客户-订单-产品”关系），统一业务认知	业务管理者、业务分析师
逻辑数据模型	中等 （数据结构视角）	无，仅定义数据结构	细化概念模型，明确实体属性、主键/外键、业务规则（如“客户”包含“客户ID、姓名、手机号”）	数据架构师、数据模型师
物理数据模型	最低 （技术实现视角）	强，依赖数据库技术