内容简介
这是一部从企业架构视角系统讲解企业级数据架构的著作，包含数据架构的原理、方法和实践。
本书拟分为四个部分共17个章节来系统性的阐述数据架构相关内容；
第1部分 架构基础主要包含1个章节
1.数据架构与企业架构 其主要从宏观的角度阐述企业架构与数据架构的关系以及重要性使读者明白数据架构并不是孤立存在的且与企业架构息息相关
第2部分 数据架构基础主要包含5个章节从理论以及工具层面阐述数据架构的构成
2.数据架构构成 介绍数据架构的主要组成以及框架
3.数据存储 数据架构落地中常见的存储选型以及实用场景
4.数据调度与消息传输 数据架构中调度服务以及消息传输的通用技术选型以及可能出现的关键问题以及优化手段
5.Lambda架构与Kappa架构 系统性的阐述主流的两种数据架构以及使用场景
6.辅助类组件 数据架构中帮助测试以及运维人员精准的定位问题的相关辅助组件，例如日志收集、系统监控以及APM等
第3部分 数据架构实践 基于大量的业务实践，总结数据架构实践中核心组组成以及关键方法进行拆解
7.企业数据区域以及流向 以不同的维度去拆解企业的数据，帮助读者构建数据架构的落地层面的意识，知道为什么
AI简介
这是一本系统性地讲解企业级数据架构的著作，从企业架构视角出发，涵盖了数据架构的原理、方法和实践。本书分为四个部分共17个章节，从数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构等关键技术，到数据资产管理的方法和实践，再到数据模型的设计与细化，以及数据治理的流程与核心准则，全面系统地阐述了数据架构相关内容。
本书首先从数据架构与企业架构的关系出发，阐述了数据架构的重要性。然后详细介绍了数据架构构成，包括数据模型、元数据、数据质量、数据标准、数据治理等，并探讨了数据存储和数据调度与消息传输的相关技术选型。接着，本书深入讲解了Lambda架构与Kappa架构，并讨论了数据架构的辅助类组件。
在第三部分，本书通过大量的业务实践，总结了数据架构实践中核心组组成以及关键方法，包括企业数据区域以及流向、数据模型架构详解、维度建模解析等。最后，本书探讨了数据资产管理的方法和实践，包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理等。
在第四部分，本书展望了数字未来，包括建设数字中国、金融行业数字化转型、数据驱动下的数字未来展望等。此外，本书还讨论了不同业态下架构的
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