企事业IT架构是由数据架构、应用架构和技术架构共同构成。其中，数据架构是企事业IT架构的核心，因为信息系统支撑下的企事业业务运作状况，是通过信息系统中的数据反映出来的，数据信息系统管理的重要资源。因此构建企事业IT架构时，首先要考虑数据架构对当前业务的支持。理想的企事业IT架构规划逻辑是数据驱动的，即：首先根据业务架构分析定义数据架构；然后根据数据架构结合业务功能定义应用架构；最后根据数据架构与数据架构的定义，来设计技术架构。

数据架构规划主要有三部分内容，如图：数据定义、数据分布与数据管理。数据定义，即数据模型，包括：数据概念模型、数据逻辑模型、数据物理模型，以及更细化的数据标准；数据分布，包括：数据业务分布与数据系统分布。

数据定义是数据架构规划中最重要内容，定义良好的数据模型可以反映业务模式的本质，确保数据架构为业务需求提供全面、一致、完整的高质量数据，且为划分应用系统边界，明确数据引用关系，定义应用系统间的集成接口，提供分析依据。良好的数据建模与数据标准的制定才是实现数据共享、保证一致性、完整性与准确性的基础，有了这一基础，企事业单位才能通过信息系统应用逐步深入，最终实现基于数据的管理决策。

数据分布，一方面是分析数据的业务，即分析数据在业务各环节的创建、引用、修改或删除的关系；另一方面是分析数据在单一应用系统中的数据结构与应用系统各功能模块间的引用关系，分析数据在多个系统间的引用关系，数据业务分布是数据系统分布的基础。对于一个拥有众多分支机构的大型企事业，数据存放模式也是数据分布中一项重要内容。从地域的角度看，数据分布有数据集中存放和数据分布存放两种模式。数据集中存放是指数据集中存放于企事业总部数据中心，其分支机构不放置和维护数据；数据分布式存放是指数据分布存放于企事业总部和分支机构，分支机构需要维护管理本分支机构的数据。这两种数据分布模式各有其优缺点，企事业应综合考虑自身需求，确定自己的数据分布策略。

要做好数据管理，首先要制定贯穿企事业数据生命周期的各项管理制度，包括：数据模型与数据标准管理，数据分布管理，数据质量管理，数据安全管理等制度；另一方面应该确定数据管理组织或岗位。

数据架构规划是进行企事业IT架构规划或完整IT规划不能绕开的重要环节，对于完全通过定制化开发进行应用系统实施的企事业单位来说，数据架构设计是完全可以指导应用系统开发的，数据架构的规划工作无疑是有意义的。但大多数企事业单位是采用“引进与管理”信息化实施策略。对于这些已经引入或正准备引入ERP、CRM、PDM等大型成熟软件包的企事业来说，因为软件包中的数据结构，以及数据在不同模块间的引用关系是相对固化的，不能随意改动的；那么，对于这种情况，企事业进行IT架构规划时是不是就可以绕开数据架构规划了呢？

回答这个问题，我们首先要想一想数据架构规划的目的。笔者认为进行数据架构规划的目的有三个：一是分析业务运作模式的本质，为未来核心应用系统的确定以及分析不同应用系统间的集成关系提供依据；二是通过分析核心数据与业务之间的应用关系，分析规划应用系统间的集成关系；三是数据管理的需要，明确企事业的核心业务数据，这些数据是应用系统实施与运行时IT系统实施人员或管理人员应该重点关注的，要时时考虑保证这些数据在整个企事业层面的一致性、完整性与准确性。

无论ERP、CRM、PDM系统覆盖的业务领域有多广，它们总是不能覆盖所有业务，这就说明这些系统中在实施时，其中的数据定义仍然可能是从企事业局部业务环节来考虑的，所以站在整个企事业层面的数据架构规划还是必要的。但是，在具体的规划操作上，会与完全通过定制化开发应用系统情况不同。对于定制化开发，一般来说有两种方式建立数据模型：一是从头做起，第二种方式是利用已有的行业模型为基础，结合企事业自己的业务实际进行设计。但对于引入大型成熟软件包的情况，我们在做数据建模时，更多的是站在企事业单位整体的角度，把关注点放在数把概念模型与逻辑模型的分析上，尤其要关注跨所有系统，并在所有系统中都要保持一致的主数据的定义，同时分析清这些主数据在各业务环节的分布关系，以此定义在不同应用系统中的引用关系。保证主数据在不同应用系统中的一致、准确与完整是保证所有数据一致、准确与完整的基础。因为，那些业务交易数据是基于主数据产生的，并且可以在业务操作的环节及时校验的。

总之，无论什么情况，数据架构规划都不能绕开，没有进行数据架构规划分析的IT架构规划或IT规划是不能让人信服的。