作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
数据架构作为数据运营、管理的基础设施，其核心任务就是解决数据质量问题，确保数据准确无误地落实到生产环境中去，保证系统运行顺利，不出现故障或数据异常。本文从数据质量的角度出发，对数据架构进行系统性阐述和解析，指导企业构建可靠的数据架构，确保数据的价值最大化。
2.数据架构概述
数据架构（Data Architecture）是指利用数据资源和专门的人力资源，在组织内部实现各种功能，并且达成数据共享、整合、分析、存储、应用的集成和协同工作，为业务用户提供快速准确的信息。数据架构有助于提高信息服务水平，增强信息服务能力，并帮助业务领域获得更多的收益。
数据架构通常由多个相关部门共同参与，包括数据平台组、数据仓库组、数据开发组、数据分析组、数据工程师等，它既包括技术架构，也包括业务架构。它的主要任务是建立数据集市、提升数据采集、加工、共享、分析、服务的效率，降低数据存储、传输、处理、检索等成本，通过数字化、网络化、物联网化等方式让数据产生价值，增强企业竞争力，促进经济社会发展。
数据架构在经济上依靠透明度、可信度和效率，而在技术上则依赖于数据采集、存储、管理、计算、分析等技术手段，通过数据治理、业务模式优化、数据挖掘、AI、大数据等方法，提升数据价值。
数据架构的四个层次分为：信息层（Information Layer）、服务层（Service Layer）、平台层（Platform Layer）和框架层（Framework Layer）。
信息层是