TOGAF之架构标准规范-信息系统架构 | 数据架构
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
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架构性输入
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流程步骤 |
选择架构参考模型、架构观点、架构工具
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
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
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
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
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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 |
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