在互联网行业中，架构图作为一种重要的工具，用于可视化展示软件、系统、应用程序等的体系结构及其组成部分之间的关系。常用的架构图种类有：业务架构图、应用架构图、系统架构图、技术架构图、部署架构图、数据架构图、产品架构图、功能架构图、信息架构图等。

数据源：这是数据进入系统的起点，可以是各种内部系统（如ERP、CRM）或外部系统（如第三方API、社交媒体）。

数据存储：存储系统负责持久化数据，包括数据库（如关系型数据库、NoSQL数据库）、数据仓库、数据湖等。

数据处理：处理模块负责对原始数据进行清洗、转换、聚合等操作，以便后续的分析和使用。

数据分析：分析模块提供各种分析工具和方法，以从数据中提取有价值的信息。

数据服务：将处理和分析后的数据以API或其他形式对外提供服务，供其他系统或用户使用。

数据声明：架构工作声明是架构开发方法中的关键文档之一，描述架构开发的范围、方法、资源和计划，它定义了架构项目的基本框架和预期成果，数据声明是其中的一部分。

数据原则：用于指导企业架构设计和实施的一组基本准则和指导方针，确保架构的一致性、灵活性和可扩展性，使架构决策在不同的项目和团队中保持一致。

数据模型：定义数据元素、它们的属性以及数据元素之间的关系。输出物包括概念模型、逻辑模型、物理模型、数据目录等。

数据流动：数据流动的主要输出物包括数据流转、数业映射等，描述数据在系统内和系统间的流动和传输方式。

数据管理：数据管理是指对企业内所有数据资产的管理和控制，旨在确保数据的高质量、完整性、安全性、可用性和可访问性，以支持业务决策和运营。

数据治理：数据治理涉及制定数据策略、建立数据管理组织结构和流程，以确保数据的一致性、完整性和使用合规性。

明确数据流向，描述数据从源头采集、处理、分发到消费的过程

梳理数据结构，展示关键数据域、表结构、数据模型

统一数据标准，辅助数据分类分级、命名规范、元数据治理

支持平台建设，为构建数据中台、数据湖、数据仓库提供依据

支撑合规治理，满足数据安全、合规、主数据管理等需求

数据架构主要解决三个问题：

第一，系统需要什么样的数据；

第二，如何存储这些数据；

第三，如何进行数据架构设计。

上接业务架构，分析数据需求，识别数据类型，采集数据

数据模型设计，概念模型、逻辑模型、物理模型

数据治理，数据安全合规，数据质量管理

数据共享开放，支撑业务决策，业务创新