1、什么是数据架构？

（1）数据模型

概念模型——数据架构师，偏向业务
逻辑模型——数据架构师，偏向业务
物理模型——是数据建模的输出物，DBA

（2）两个原则

面向质量
面向创新
$\color{red}{ 数据架构的目标是在业务战略和技术实现之间建立起一座通畅的桥梁，数据架构是企业架构中的一部分。}$

（3）企业架构

企业架构包括* 业务架构、数据架构、应用架构、技术架构 *。

（4）数据架构

企业数据模型
数据流设计

2、建立企业数据架构包括什么工作？

（1）战略 ：选择框架。制定方法，开发路线图。
（2）沟通与文化 ：建立沟通机制，并激励积极参与者。
（3）组织 ：通过明确责任和职责来组织数据框架工作。
（4）工作方法 ：与企业架构保持一致，在开发项目中定义最佳实践并执行数据架构工作。
（5）结果 ：在总体路线图中产出数据架构产品。

3、将架构活动嵌入到项目中采用的方式有哪些？

瀑布方式
迭代方式
敏捷方式

4、实施企业数据架构主要包含的工作？

（1）建立企业数据架构团队和举办问题讨论会。
（2）生成数据架构构件的初始版本。例如：企业数据模型、企业范围数据流和路线图。
（3）在开发项目中，形成和建立数据架构工作方式。
（4）提高组织对数据架构工作价值的认识。

5、OLTP VS OLAP

OLTP(Online transaction processing):在线/联机事务处理。典型的OLTP类操作都比较简单，主要是对数据库中的数据进行增删改查，操作主体一般是产品的用户。
OLAP(Online analytical processing):指联机分析处理。通过分析数据库中的数据来得出一些结论性的东西。比如给老总们看的报表，用于进行市场开拓的用户行为统计，不同维度的汇总分析结果等等。操作主体一般是运营、销售和市场等团队人员。
$\color{red}{ OLAP是为分析和决策用的，一般不会直接在OLTP上做分析。}$