4.3 應用架構

應用架構的主要內容是規劃出目標應用分層分域架構，根據業務架構規劃目標應用域、應用組和目標應用組件，形成目標應用架構邏輯視圖和系統視圖。從功能視角出發，闡述應用組件各自及應用架構整體上，如何實現組織的高階IT需求，并描述主要目標應用組件之間的交互關系。

4.3.1 基本原則

4.3.2 分層分組

對應用架構進行分層的目的是要實現業務與技術分離，降低各層級之間的耦合性，提高各層的靈活性，有利于進行故障隔離，實現架構松耦合。

應用分層可以體現以客戶為中心的系統服務和交互模式，提供面向客戶服務的應用架構視圖。

對應用分組的目的是要體現業務功能的分類和聚合，把具有緊密關聯的應用或功能內聚為一個組，可以指導應用系統建設，實現系統內高內聚，系統間低耦合，減少重復建設。

4.4 數據架構

數據架構描述了組織的邏輯和物理數據資產以及相關數據管理資源的結構。數據架構的主要內容涉及數據全生命周期之下的架構規劃，包括數據的產生、流轉、整合、應用、歸檔和消亡。數據架構關注數據所處的生命周期環節中數據被操作的特征和數據類型、數據量、數據技術處理的發展、數據的管控策略等數據領域的概念相關。

4.4.1 發展演進

作為信息系統架構的組成，數據架構在不同時代其形態也是不一樣，它是隨著信息技術的不斷發展而向前演進，主要經歷了單體應用架構時代、數據倉庫時代和大數據時代等。

1.單體應用架構時代

在信息化早期 (20世紀80年代)，這個時期數據管理的概念還在萌芽期，數據架構比較簡單，主要就是數據模型、數據庫設計，滿足系統業務使用即可。

2.數據倉庫時代

一種面向主題的、集成的、用于數據分析的全新架構誕生了它就是數據倉庫。數據倉庫系統的主要應用是OLAP，支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。這個階段，數據架構不僅關注數據模型，還關注數據的分布和流向。

3.大數據時代

大數據技術的興起，讓組織能夠更加靈活高效地使用自己的數據，從數據中提取出更多重 要的價值。從批處理到流處理，從大集中到分布式，從批流一體到全量實時。

4.4.2 基本原則

4.5 技術原則

4.5.1 基本原則