现代企业需要处理大量的数据，而在这样的环境中，良好的数据架构变得至关重要。数据架构是企业从分类和存储到分析和共享数据所需要的所有基础设施的集合。它帮助企业管理大规模数据，并使其能够更有效地应用于决策和战略规划。

组织的数据架构能力域通常包括数据模型、数据分布、数据集成与共享和元数据管理四个能力项。下面将逐一介绍这四个能力项：

一、数据模型

数据模型是组织中使用结构化语言将收集到的业务运行、管理和决策中使用的数据需求进行综合分析，并按照模型设计规范将需求重新组织的过程。数据模型主要活动和工作要点包括：收集和理解组织的数据需求、制定模型规范、开发数据模型、数据模型应用、符合性检查和模型变更管理。

首先，收集和理解组织的数据需求是非常关键的，包括收集和分析组织应用系统的数据需求和实现组织的战略，满足内外部监管，与外部组织互联互通等的数据需求等。只有了解数据的需求，才能更好地设计数据模型。

其次，制定模型规范是为了确保整个数据模型是符合组织标准的，并且能够被理解和使用。这包括模型的管理工具、命名规范、常用术语以及管理方法等。

接下来，开发数据模型是关键步骤之一。它包括开发设计组织级数据模型、系统应用级数据模型。组织级数据模型提供了一个框架，可以指导和规范系统应用级数据模型的建设。一个好的组织级数据模型可以有效地指导系统应用级数据模型的建设和规范。

符合性检查非常重要，它可以确保组织级数据模型和系统应用级数据模型是一致的。如果两者之间存在不一致性，那么就需要对数据模型进行调整。

最后，模型变更管理是根据需求变化实时地对数据模型进行维护。此步骤可保证数据模型与实际业务需求的紧密匹配，从而有助于优化数据质量和数据的应用价值。

二、数据分布

数据分布职能域是针对组织级数据模型中数据的定义，明确数据在系统、组织和流程等方面的分布关系，定义数据类型，明确权威数据源，为数据相关工作提供参考和规范。通过数据分布关系的梳理，定义数据相关工作的优先级，指定数据的责任人，并进一步优化数据的集成关系。数据分布主要活动和工作要点包括：数据现状梳理、识别数据类型、数据分布关系梳理、梳理数据的权威数据源、数据分布关系的应用、数据分布关系的维护和管理。

首先，数据现状梳理是了解企业中各个应用系统的数据情况，了解数据的作用，明确存在的数据问题。其次，识别数据类型，将组织内的数据根据其特征分类管理，一般类型包括主数据、参考数据、交易数据、统计分析数据、文档数据和元数据等类型。

然后，数据分布关系梳理是根据组织级数据模型的定义，结合业务流程梳理成果，定义组织中数据和流程、数据和组织机构、数据和系统的分布关系。这有助于企业管理者更好地了解数据在企业的运营中的角色和作用，并为数据相关工作提供规范和参考。

接下来，梳理数据的权威数据源可以帮助企业寻找最可靠的数据源，并保证数据的正确性和一致性。数据分布关系的应用还涉及定义数据工作优先级、优化数据集成等。

最后，数据分布关系的维护和管理是根据组织中业务流程和系统建设的情况，定期对组织中的数据分布关系进行维护和更新，以保持及时性。

三、数据集成与共享

数据集成与共享职能域是建立起组织内各应用系统、各部门之间的集成共享机制，通过组织内部数据集成共享相关制度、标准、技术等方面的管理，促进组织内部数据的互联互通。数据集成与共享主要活动和工作要点包括：建立数据集成共享制度、形成数据集成共享标准、建立数据集成共享环境、建立对新建系统的数据集成方式的检查等。

首先，建立数据集成共享制度是非常重要的。这要求指明数据集成共享的原则、方式和方法。其次，形成数据集成共享标准，依据数据集成共享方式不同，制定不同的数据交换标准、

文档数据、元数据等类型。这能够让企业更好地理解数据，并为后续工作提供基础。

接下来，数据分布关系梳理通过定义组织中数据和流程、数据和组织机构、数据和系统的分布关系，明确数据在公司内部的运作方式。梳理数据的权威数据源则是对每类数据明确相对合理的唯一信息采集和存储系统，使得数据来源更加清晰。数据分布关系的应用则是根据数据分布关系的梳理，对组织数据相关工作进行规范，包括定义数据工作优先级、优化数据集成等。

最后，数据分布关系的维护和管理是定期维护和更新组织中的数据分布关系，保持及时性。这可以让企业持续优化数据的安排和使用，为各个项目提供更好的支持。

三、数据集成与共享

数据集成与共享职能域是建立起组织内各应用系统、各部门之间的集成共享机制，通过组织内部数据集成共享相关制度、标准、技术等方面的管理，促进组织内部数据的互联互通。数据集成与共享主要活动和工作要点包括：建立数据集成共享制度、形成数据集成共享标准、建立数据集成共享环境、建立对新建系统的数据集成方式的检查。

首先，建立数据集成共享制度，指明数据集成共享的原则、方式和方法。这可以帮助企业内部各个部门更好地协同工作，并保证数据的安全传输和使用。

其次，形成数据集成共享标准是非常重要的。不同的数据集成共享方式需要制定不同的数据交换标准，以确保数据可以在各应用系统之间流通。

然后，建立数据集成共享环境，即将组织内多种类型的数据整合在一起，形成对复杂数据加工处理和便捷访问的环境。这可以极大地提高数据的利用效率和运用价值。

最后，对于新建系统的数据集成方式的检查可以帮助企业更好地掌握新建系统的数据情况。这有助于企业能够快速地理解新系统的相关数据信息，并在必要时进行调整和规范化。

四、元数据管理

元数据管理是关于元数据的创建、存储、整合与控制等一整套流程的集合。元数据管理主要活动和工作要点包括：元模型管理、元数据集成和变更、元数据应用。

首先，元模型管理是对包含描述元数据属性定义的元模型进行分类并定义每一类元模型。元模型可以采用或参考相关国家标准，这有助于企业更好地理解和管理元数据。

其次，元数据集成和变更是基于元模型对元数据进行收集，对不同类型、不同来源的元数据进行集成，形成对数据描述的统一视图，并基于规范的流程对数据的变更进行及时更新和管理。这可以让企业更好地了解元数据的全貌，并提高数据管理的效率和准确性。

最后，元数据应用是基于数据管理和数据应用需求，对于组织管理的各类元数据进行分析应用，如查询、血缘分析、影响分析、符合性分析、质量分析等。通过元数据管理的实施，组织可以具有更好的数据管理和数据应用。元数据管理可以为组织提供更加准确、一致、可用、可靠、安全和高效的元数据，同时也提高了数据的管理效率和数据应用水平。通过元数据的完整性、准确性、一致性和时效性的保证，组织可以更好地应对数据管理和数据应用的挑战，提高业务决策的质量和效率。同时，元数据管理也有利于组织数据共享、数据协同和数据治理的推进。