什么是數據架構？
Burbank根據DAMA國際數據管理知識體系（DMBoK2）定義數據架構為：數據架構是數據管理的基礎。因為大多數組織擁有個人難以想象的超大數據量，在不同的抽象層面呈現不同的組織數據，是我們理解該層面信息并做出管理決策的必要條件。
組織的數據架構描述由不同抽象級別的設計文檔整合完成，包括管理數據搜集、存儲、排列、使用和刪除的標準。她說：“所以，即使在架構的定義中，討論治理也是必不可少的，因為這是一個自然的重疊。”如果沒有良好的架構，管理信息將十分困難。
DATAVERSITY的一份題為《數據架構趨勢》的報告中，其中一位受訪者將數據架構描述為“評估數據的科學；也是藝術”，Burbank對此表示贊同。她說，治理專業人士和數據架構師需要在靈活的業務和嚴格的架構之間尋求平衡。實現這種平衡確實是一門藝術和一門科學。
什么是
數據治理？
DMBoK2將數據治理定義為“對
數據資產管理行使權力、控制和共同決策”。Burbank將權力和控制描述為“棍子”（威逼），將共同決策描述為“胡蘿卜”（利誘）。“[1]治理通常能夠幫助項目統一口徑，如果企業注重數據正確的業務價值、正確的案例研究和正確的受眾，那么數據治理確實可以幫助企業擴展業務。”
數據架構：更廣泛的數據戰略的一部分
Burbank在會議上討論了Global Data Strategy的數據架構和數據治理框架文件。框架最頂層是業務策略，其旨在與業務優先事項保持一致并描述使用數據的原因。“我們是否試圖利用這些數據來拯救生命？“如果是這樣，則必須嚴格管理和規范數據。“或者我們只是做一些社交媒體情緒分析，放輕松，無需擔心？“從下至上看這個框架，是按數據類型（文檔、非結構化、半結構化或非結構化數據等）和數據位置（數據庫、大數據平臺等）對管理進行劃分的。
實施數據架構的業務驅動因素
數據架構報告還發現，法規遵從性和治理是實施數據架構的主要驅動因素，同時也是商務智能和報告的主要驅動因素。在回答關于誰負責創建數據架構的問題時，正如預期的那樣，超過90%的受訪者說“數據架構師”，但是Burbank發現企業和業務架構師，以及數據建模師和數據治理辦公室也被列為負責人，這很有趣。隨著企業越來越關注數據，越來越多的人開始與數據相關，那么同時協作也變得更加重要。“這說明構建數據架構需要全員共同的參與與努力。”
實施數據架構時尋求平衡
談回到數據架構既是一門藝術又是一門科學的觀點，她說，如果所有的事物都必須經過充分的開發和建模才能向前發展，則終會一事無成。同樣的道理，如果在匆忙前進的過程中繞過建模或架構，“這只是蠻荒的西部，你最終會花更長的時間。如果你沒有時間做的完美，你還有時間再做一次嗎？”
找到合適的平衡點將提供業務價值，而平衡點的位置取決于行業。如果是醫療數據，那么仔細地管理和建模是至關重要的。如果是社交媒體數據，則具有很強的靈活性。
尋找業務價值杠桿以識別速效
確定并專注于能夠實現最高業務價值的領域，并為高知名度的產品發布或計劃提供支持。“閱讀公司的年度報告，聽CEO的演講，聽他們說的話，看其公司的價值觀，確保你真的與之保持一致。”
促進公司目標和價值觀的新舉措更有可能引起公司決策層潛在擁護者的注意。圍繞業務價值的關鍵領域構建模型，可以顯示數據能夠提供速效的領域。
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