如何成为真正的数据架构师
1、为什么需要构建数据架构
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数据标准不一致（列名相同数据类型不同、列明相同数据类型相同长度不一、列名没有统一标准识别困难、列名定义不统一类型不一致长度不相同、中文名称相同英文缩写不同或英文缩写相同中文名称不同） 数据标准化管理提些（构建动态单词库，标准遵循度自动检测，标准自动应用，标准管理流程化，构建知识库基础内容，为大数据应用提供统一标准） 标准化管理实施成果，用语校验机制（申请、校验、标准知识库、检验结果报告） 标准对象的自动应用（基于底层知识库将逻辑数据模型转换成相应的物理模型，自动转化） 数据模型管理混乱（校验较差、逻辑结构不一样、反复增加相同表结构、表真正字段没有进行注释）——设计、校验、扩展 数据模型骨骼 数据模型优化方式（数据库参数优化10%、执行计划优化（hint）30%、索引和SQL优化50%、数据模型的优化80%）； SQL语句编写水平不高导致出现严重性能问题（对开发人员执行计划不熟悉）； 上线之前的审计体系（与上线之前测试工作并行进行，抓去SQL及执行计划） 相对复杂的数据处理能力欠缺 数据质量查需要执行数据质量管理（质量标准及诊断对象定义、剖析、BR定义、数据质量诊断、数据质量改进）；
2、如何构架数据架构 2、如何构架数据架构
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开发需求、应用架构、运维架构、技术规划-》数据架构、业务架构、技术架构、应用架构； 数据架构管理对象、数据架构管理流程、数据架构管理组织、管理系统（数据质量管理系统、配置管理系统）； 数据架构各个角色及人员 数据架构部门的角色及工作（数据架构（构建数据架构、制定管理体系、标准化）、数据模型（概念、物理、逻辑模型设计、培训）、程序开发（开发技术支持、形状管理、编写核心SQL）、数据迁移（迁移技术支持）、测试及优化（TUNING、设计最优索引、提出问题解决方案））
3、数据架构管理体系 3、数据架构管理体系
开发需求、应用架构、运维架构、技术规划-》数据架构、业务架构、技术架构、应用架构； 数据架构管理对象、数据架构管理流程、数据架构管理组织、管理系统（数据质量管理系统、配置管理系统）； 数据架构各个角色及人员 数据架构部门的角色及工作（数据架构（构建数据架构、制定管理体系、标准化）、数据模型（概念、物理、逻辑模型设计、培训）、程序开发（开发技术支持、形状管理、编写核心SQL）、数据迁移（迁移技术支持）、测试及优化（TUNING、设计最优索引、提出问题解决方案）） 3、数据架构管理体系
4、数据架构师成长 4、数据架构师成长
4、数据架构师成长
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认知（定义、从事工作、能力、位置与职业生涯）； 学习（途径、培训及书籍、经验学习、相关活动）； 实战（理论落地、扩大影响里、星星之火），可从模型审计及SQL优化着手； 成熟（稳定数据架构在企业系统设计、开发、运维地位，形成四足鼎立）； 学习技术（企业架构、数据质量管理、数据需求分析、数据标准化、数据建模、数据库设计及应用）；
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IDEA上Java项目控制台中文乱码