在说数据架构之前，我们有必要理解一下什么是“架构”？架构这个词，在我们的工作中经常碰到，比如我们会给新接触项目的同事介绍整个系统的架构，学习业界主流的开源系统的架构，领导要做个业务

在用户分层的过程中，用户分层的结构层次可能会根据不同的活动、不同的场景、不同的行业等发生变化。稳步发展趋势的倒状漏斗是我们最常见的用户分层结构，即从潜在用户到衰退用户逐渐往下递减。

搭建用户标签体系是为了帮助企业更好地了解用户、区分用户、识别用户需求，进而完成企业的业务目标。

数据架构建的建设方法论，主要分为五个步骤：架构现状分析、数据实体梳理、数据主题域划分、数据概念模型及数据分布规划。

当前数字经济正带动中国整体经济升级和转型，传统行业的数字化转型势在必行。国有企业早已身在其中，成为了这个变革中的焦点和主战场。

随着企业数字化转型的加速，数据管理成为了企业创新、竞争与发展的重要基础。然而，由于顶层设计缺失、历史原因等因素，企业内部存在数据烟囱和信息孤岛问题，数据无法充分共享，造成了数据存储

标签是对事物的概要性描述。就像商品标签上会写商品分类、主要原料一样。虽然一件商品有很多属性,但是我们只通过几个有限的标签,就能锁定我们想要的商品,这就是标签的作用。

根据业务划分数据并约定命名，建议针对业务名称结合数据层次约定相关命名的英文缩写，这样可以给后续数据开发过程中，对项目空间、表、字段等命名作为重要参照。

企业对主数据的一致性、准确性、实时性提出了更高要求，规划统一的主数据管理体系、建设主数据管理平台、编制数据标准、统一编码被提上日程并逐步落地实施。

很多企业知道数据治理很重要，但是却不清楚如何做好数据治理。有的企业开展数据治理是“摸着石头过河”，还有一部分企业是"想过河但是不知道该摸哪一块石头”。

数据治理(DataGovernance,DG)的定义是在管理数据资产的过程中行使权力和控制,包括计划、监控和实施。在所有组织中,无论是否有正式的数据治理职能,都需要对数据进行决策。建立了正式的数据治理规

随着企业数据呈指数级增长,据统计国外GDPR执法罚款增加了40%。而国内如火如荼的数字化转型加速开展。数据价值和数据保护成为重要课题,因此数据治理是数据驱动型企业的一项紧迫战略举措。