データアーキテクチャ図は、データの出所、保存方法、処理方法、使用方法をデータ側から記述し、システム内のデータ保存方法に重点を置きます。これには、データモデル、データ保存形式、データ転送、データ複製、データ同期などの戦略が含まれます。各システムのアプリケーションシナリオや異なる時間帯のアプリケーションシナリオに応じて、データ異構、読み書き分離、キャッシュ使用、分散データ戦略などに分類されます。
データアーキテクチャ図は、データベース管理者と開発者にデータ管理とデータ処理の指針を提供し、システムのデータ構造とデータフローの理解を助けることで、データ管理プロセスを最適化し、システム効率を向上させ、データ駆動型の意思決定プロセスをサポートします。
データアーキテクチャ図を作成する際に注意すべき核心内容は4点あります：
1）データソースから始まり、データがどのような方法でデータウェアハウスに統合されるか；
2）データがデータウェアハウスに統合された後、どこに保存され、データウェアハウスがどのように階層化され、各階層の任務は何か；
3）データがデータマートでどのように保存され、管理されるか；
4）データがデータアプリケーション層に到達し、どのアプリケーションに提供されるか。
複数ユーザーのリアルタイム共同編集と共有リンクによる即時情報伝達をサポート
テキスト入力から自動生成し、スタイルを自動最適化
組み込みテーマと完全カスタマイズ可能なデザイン
アイコン、画像、ラベル、LaTeX数式、コードブロック、リンク、添付ファイルなどをサポート
エクスポート: PNG, VISIO, PDF, SVG | インポート: VISIO, Mermaid
リアルタイムクラウド保存、マルチデバイス同期、バージョン履歴、データ保護
インターネット業界では、アーキテクチャ図はソフトウェア、システム、アプリケーションなどの体系構造とその構成部分間の関係を可視化するための重要なツールとして使用されます。一般的なアーキテクチャ図の種類には、ビジネスアーキテクチャ図、アプリケーションアーキテクチャ図、システムアーキテクチャ図、技術アーキテクチャ図、デプロイメントアーキテクチャ図、データアーキテクチャ図、プロダクトアーキテクチャ図、機能アーキテクチャ図、情報アーキテクチャ図などがあります。
データソース：これはデータがシステムに入る起点であり、ERP、CRMなどのさまざまな内部システムや、サードパーティAPI、ソーシャルメディアなどの外部システムが含まれます。
データストレージ：ストレージシステムはデータの永続化を担当し、リレーショナルデータベース、NoSQLデータベース、データウェアハウス、データレイクなどが含まれます。
データ処理：処理モジュールは、元のデータをクレンジング、変換、集約する操作を行い、その後の分析と使用に備えます。
データ分析：分析モジュールは、データから価値ある情報を抽出するためのさまざまな分析ツールと方法を提供します。
データサービス：処理および分析後のデータをAPIまたは他の形式で外部に提供し、他のシステムまたはユーザーが使用できるようにします。
データ宣言：アーキテクチャ作業宣言は、アーキテクチャ開発方法の重要な文書の1つであり、アーキテクチャ開発の範囲、方法、リソース、計画を記述します。これはアーキテクチャプロジェクトの基本フレームワークと期待される成果を定義し、データ宣言はその一部です。
データ原則：企業アーキテクチャの設計と実施を指導するための基本的なガイドラインと指針のセットであり、アーキテクチャの一貫性、柔軟性、拡張性を確保し、異なるプロジェクトやチームでアーキテクチャの決定を一貫させます。
データモデル：データ要素、それらの属性、およびデータ要素間の関係を定義します。出力物には、概念モデル、論理モデル、物理モデル、データカタログなどが含まれます。
データフロー：データフローの主な出力物には、データフロー、データマッピングなどが含まれ、システム内およびシステム間のデータの流れと伝送方法を記述します。
データ管理：データ管理は、企業内のすべてのデータ資産の管理と制御を指し、ビジネスの意思決定と運営をサポートするために、データの高品質、完全性、安全性、可用性、アクセス可能性を確保することを目的としています。
データガバナンス：データガバナンスは、データポリシーを策定し、データ管理の組織構造とプロセスを確立して、データの一貫性、完全性、および使用のコンプライアンスを確保します。
データフローを明確にする、データがソースから収集され、処理され、配布され、消費されるプロセスを記述します
データ構造を整理する、重要なデータドメイン、表構造、データモデルを示します
データ標準を統一する、データの分類、階層化、命名規則、メタデータガバナンスを支援します
プラットフォーム構築をサポートする、データミドルウェア、データレイク、データウェアハウスの構築に基づきます
コンプライアンスガバナンスを支える、データセキュリティ、コンプライアンス、マスターデータ管理などのニーズを満たします
データアーキテクチャは主に3つの問題を解決します：
第一に、システムがどのようなデータを必要とするか；
第二に、これらのデータをどのように保存するか；
第三に、データアーキテクチャの設計をどのように行うか。
ビジネスアーキテクチャに接続し、データニーズを分析し、データタイプを識別し、データを収集します
データモデル設計、概念モデル、論理モデル、物理モデル
データガバナンス、データセキュリティコンプライアンス、データ品質管理
データ共有とオープン化、ビジネスの意思決定、ビジネスイノベーションを支えます
データアーキテクチャ図と情報アーキテクチャ図は異なる概念ですが、システム設計において密接に関連し、相互に影響し合い協力して、より良いユーザーエクスペリエンスとシステムパフォーマンスを提供するためのものです。
データアーキテクチャ図はデータの保存、流れ、関係に焦点を当てており、情報アーキテクチャ図はユーザーが情報にアクセスし理解する方法に焦点を当てています。簡単に言えば、データアーキテクチャ図は「データ」に関するものであり、情報アーキテクチャ図は「ユーザーに情報を提示すること」に関するものです。
データアーキテクチャは技術志向であり、情報アーキテクチャに基づいて整理することができ、主に企業のデータ管理、ネットワークセキュリティとプライバシー保護、ビッグデータ分析の3つのシナリオで使用されます。
データアーキテクチャ図は主にデータの構造と関係に焦点を当て、データ要素間の相互作用と依存関係を示すために使用されます；
一方、データフローチャートは主にデータの流れと操作に焦点を当て、システム内でのデータのプロセスと伝達を示すために使用されます。
中小企業にとっても、データアーキテクチャ図は大きな価値があります。これにより、企業はデータをよりよく理解し管理し、内部情報の流通と意思決定の効率を向上させ、企業の発展と競争力に強力なサポートを提供します。
データアーキテクチャ図は主に情報技術業界で使用されますが、データ処理と管理のニーズがあるあらゆる分野、たとえば金融、医療、教育などでも適用できます。データに関与する組織や分野において、データアーキテクチャ図は計画、管理、意思決定のサポートの役割を果たすことができます。
データアーキテクチャ図の信頼性と継続的な更新を保証するためには、良好なデータ管理と維持のメカニズムを確立する必要があります。データアーキテクチャ図が実際の状況と一致し、変化と更新に迅速に対応することを確保します。さらに、データアーキテクチャ図の正確性を定期的にレビューおよび検証し、重要な変更と調整に対しては対応するドキュメントの更新とコミュニケーションを行う必要があります。
はい。データの出所（例：CRM、ERP、Webログ）およびそのタイプ（構造化、半構造化、非構造化）を示すことをお勧めします。これはデータ処理戦略と品質問題の理解に役立ちます。
通常、ODS → DWD → DWS → ADSのデータウェアハウス階層構造を採用し、データ加工プロセスを明確に反映します。
ODS：原始データ層
DWD：明細データ層
DWS：集計データ層
ADS：応用データ層
「データ統合層」を使用して異なるシステムを接続し、データ共有方法（例：インターフェース同期、データバス、データレイクの集約）を明確にし、インターフェースタイプ（API、FTP、Binlogなど）と同期方法（リアルタイム、T+1など）をできるだけ示します。
