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TOGAF之架构标准规范-信息系统架构 | 数据架构

news 来源：原创 2025/5/28 9:03:27

TOGAF是工业级的企业架构标准规范，信息系统架构阶段是由数据架构阶段以及应用架构阶段构成，本文主要描述信息系统架构阶段中的数据架构阶段。

如上所示，信息系统架构（Information Systems Architectures）在TOGAF标准规范中处于C阶段。

阶段目标

开发目标信息系统架构，描述企业的信息系统架构如何赋能业务结构以及架构愿景，解决架构工作组以及利益相关者关注的问题

识别确认基线信息系统架构以及目标信息系统架构之间的区别以及路线图

架构方法

信息系统架构阶段，包括数据架构阶段以及应用架构阶段，依据不同系统的需求功能以及使用场景，阶段实现的先后顺序也不相同，有些系统是数据驱动，则先实现数据架构阶段，有些系统是应用驱动，则先实现应用架构阶段

数据架构阶段

数据架构阶段的主要内容包括阶段目标、阶段输入、流程步骤、阶段输出、架构方法。

阶段目标

开发目标数据架构，赋能业务结构以及架构愿景，解决架构工作组以及利益相关者关注的问题

识别确认基线数据架构以及目标数据架构之间的区别以及路线图

阶段输入

架构参考资料，企业架构仓库主要存放企业所有架构相关的项目资料，其中，包括项目交付件、可重用资产、对架构工作组以及企业利益相关者的输出

非架构性输入

架构工作或者工作组的要求，主要包括企业组织的赞助者、企业组织使命的声明、业务目标或变化、业务策略计划、时间限制、业务环境的变化、企业组织的约束、预算信息或金融约束、外部约束或业务约束、已有业务系统描述、已有架构或IT系统描述、开发组织的描述、开发组织的可用资源描述
能力评估，对企业的总体能力评估，主要包括业务能力评估、IT能力评估、架构能力成熟度评估、业务转型准备度评估
沟通计划，企业架构包括大量复杂的、内部互动的信息，需要制订高效的沟通计划，主要包括识别确认利益相关者以及按照沟通需求分组、识别确认与架构愿景相关的关键信息、识别确认沟通机制、识别确认沟通时间

架构性输入

企业架构组织模型，主要包括企业受影响范围、成熟度评估、差距分析、解决方案方法、架构团队的角色与责任、架构工作的约束、预算需求、治理与支持策略
已剪裁的架构框架，主要包括已剪裁的架构方法、架构内容（交付件与人工产品）、配置与部署工具
数据原则，主要包括数据作为企业可管理的资产、数据在企业功能与组织范围内可共享、数据在用户执行功能时可访问、数据在质量上可信任、数据在企业内需一致性的定义、数据在传输以及授权鉴权时具有安全性
架构工作声明，定义工作范围与方法，主要包括声明主题、架构项目的要求与背景、架构项目的描述与范围、架构愿景的总体描述、范围过程的特殊变化、角色责任交付、验收条件与过程、架构项目计划与时间表、声明批准
架构愿景，规划架构阶段，主要包括利益相关者的问题描述、有待解决的问题或场景描述、架构工作声明的目标、架构工作要求的总体描述、需求映射关系、引用架构定义文档初始版本
架构仓库，主要包括可重用模块、公开可用的参考模型、特定企业组织的参考模型、企业组织标准
起草架构定义文档，主要包括详细的基线业务架构版本1.0、详细的目标业务架构版本1.0、基线数据架构版本0.1、目标数据架构版本0.1、基线应用架构版本0.1、目标应用架构版本0.1、基线技术架构版本0.1、目标技术架构版本0.1
起草架构需求规格说明书，描述实现项目需要的架构内容，主要包括成功的方法措施、架构需求、业务服务约定、应用服务约定、实现指导、实现规格说明书、实现标准、互操作性标准、IT服务管理需求、约束、假设条件
架构路线图，列举工作项，主要包括工作分组描述、功能需求、工作项依赖、业务价值、风险分析、架构域、解决方案、业务转型、关键措施

流程步骤

选择架构参考模型、架构观点、架构工具

数据原则作为架构原则的一部分，评审与验证数据原则，提供运用数据原则的指导
基于业务驱动、利益相关的问题以及业务架构，选择数据原则的相关资源，例如，参考模型与架构风格
选择相关的数据架构观点，来自数据的利益相关者、规则制度、用户、生产者、主题、评审员、审计员、时间维度、数据实时性、数据周期性、事件驱动、地域性、业务流程
识别确认架构工具与技术，用于数据获取、数据建模、数据分析，例如，构建类图或者类关系图的建模技术与工具

确定建模过程，技术或方法选型需要支持具体的观点，能解决以及覆盖利益相关者的问题

从已有的业务架构与应用架构中收集数据相关的模型
分析数据需求、确认数据关系、构建数据模型
更新开发架构数据矩阵，提供数据与业务服务的关系、数据与业务功能的关系、数据与访问权限的关系、数据与应用的关系
提供数据架构视图，详细描述如何创建数据、如何分发数据、如何迁移数据、如何确保数据安全、如何归档数据

识别确认数据建模分类，数据分类可按层次分解，数据建模过程模型主要包括逻辑数据模型、物理数据模型、数据实体模型

如上所示，在TOGAF架构标准规范中，内容元模型包括核心内容元模型以及可扩展的内容模型，其中，数据架构阶段需要建模的内容包括Data Entities数据实体模型以及Data Extensions数据扩展模型

如上所示，在TOGAF架构标准规范中，核心内容实体Core Entities在企业组织、业务架构、数据架构、应用架构、技术架构之间的联系，其中，数据架构阶段需要提供Data Entity数据实体模型建模，这些Data Entity数据实体模型以结构化或者非结构化的形式存储，以及提供给应用或者服务使用

识别确认矩阵关系，矩阵关系显示相关模型实体的核心关系

数据实体与业务功能的矩阵关系，在数据架构阶段提供，显示数据支持的业务功能、业务功能所拥有数据之间的联系
业务服务与信息的矩阵关系，在业务架构阶段提供，显示业务服务与逻辑功能需求之间的联系
应用与数据的矩阵关系，在应用架构阶段以及数据架构阶段提供，显示应用包括哪些数据、数据与所属应用之间的联系

识别确认图示关系，图示关系从不同的视角显示利益相关者的数据架构信息，详细定义了数据实体的属性，其中主要包括总体数据图、逻辑数据图、信息传播图、数据生命周期图、数据安全性图、数据迁移图

识别确认需求类型，定义目标架构的需求，其中主要包括数据域相关的需求、提供应用架构阶段以及技术架构阶段的需求输入、提供设计与实现的详细指导

开发基线数据架构描述，用于支持目标数据架构、解决利益相关者的关注问题

开发目标数据架构描述，用于支持架构愿景以及目标业务架构、解决利益相关者的关注问题

执行差距分析，验证架构模型的一致性以及准确性，其中主要包括权衡分析架构模型中的不同观点，验证架构模型支持的原则、目标以及约束，在架构仓库中文档化架构模型的更新变化，测试架构模型对需求的完整性

定义候选路线图中的系统部件，可应对未来发展的机遇以及解决方案

分析解决总体架构中的相关影响，其中主要包括数据架构是否对已有的架构造成影响、变化因素是否影响数据架构、数据架构是否有助于企业组织的其他地区、数据架构是否影响其他项目、数据架构是否受其他项目的影响

执行正式的利益相关者评审，检查数据架构是否符合架构项目的目标以及架构工作的声明，识别确认架构愿景、业务架构、数据架构、应用架构、技术架构之间的变化更新以及相互之间的受影响范围，提供解决方案解决这些问题

确认完成数据架构工作，其中主要包括以可重用性的角度、从架构仓库的参考模型中、为建模的模块选择对应标准，完全文档化建模的模块，对全部架构的业务需求执行交叉检查以及文档化，文档化需求跟踪报告，文档化架构的映射关系，确认全部工作

创建架构定义文档，其中主要包括业务数据模型、逻辑数据模型、数据管理流程模型、数据实体与业务功能矩阵关系、数据可互操作性需求、给利益相关者提供架构工作的报告以及反馈

阶段输出

优化更新架构愿景阶段的交付件，其中主要包括架构工作的声明、验证的数据原则

起草架构定义文档，其中主要包括基线数据架构版本1.0，目标数据架构版本1.0，业务数据模型、逻辑数据模型、数据管理流程模型、数据实体与业务功能的矩阵关系

起草架构需求规格说明书，其中主要包括差距分析结果、数据可互操作性需求、相关的运用到开发周期的技术需求、技术架构的约束、已更新的业务需求、已更新的应用需求

架构路线图的数据架构组件，其中主要包括数据实体与数据组件分类、数据实体与业务功能矩阵关系、应用与数据的矩阵关系、概念数据图、逻辑数据图、数据传播图、数据安全性图、数据迁移图、数据生命周期图

架构方法

数据架构的关键观点，主要包括数据管理、数据迁移、数据治理

数据管理，企业在执行大规模架构转型的过程中，理解与解决数据管理的问题显得非常重要，结构化以及综合性的数据管理方法可以高效地赋能企业，给企业提供强大的市场竞争优势

明确定义企业架构总体规划中，那些应用组件是基于企业主体数据的系统记录以及引用提供服务
所有应用组件应共同参考指定的企业级的数据标准
明确理解业务功能、业务流程、业务服务是如何利用数据实体
明确理解企业数据实体是如何被创建、存储、传输、报告
应用的信息交换，需要支持什么级别以及复杂度的数据变化
明确了解企业客户以及供应商的数据集成需求

数据迁移，系统应用在版本更新或者替换时，需要提供数据迁移的解决方案以支持新应用的正常运行，一般情况下，数据类型包括主数据或核心数据部分、事务数据部分、引用数据部分，数据迁移时涉及到数据格式转换，需要支持企业级的数据标准定义

数据治理，企业需要从不同的维度提供具体的方法支持企业级的数据治理

组织结构，企业是否具备必要的组织结构以及标准方法，支持数据实体的转换
管理系统，企业是否具备必要管理系统以及数据相关的程序，支持数据实体的全生命周期管理
人力资源，企业是否具备数据相关技能的人才队伍，支持数据架构转型或者数据转换

架构仓库，架构工作组需要考虑在架构仓库中提供可用的数据架构资源，其中包括数据转换标准、信息转换模型、数据模型以及数据仓库模型

阶段目标

架构方法

数据架构阶段

阶段目标

阶段输入

流程步骤

阶段输出

架构方法

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