DAMA数据管理知识体系指南之数据架构和建模可以概括如下：数据架构： 核心作用：数据管理的核心，关注数据的有效管理，包括数据存储和使用系统的组织。 主要要素： 数据架构成果：包括模型、定义和数据流，如企业数据模型。 数据架构活动：涉及设计、部署和实现目标的过程。 数据架构行为：涵盖角色间的协作、思维方式和技能。 业务驱动因素：利用新技术推动业务变革，满足业务需求，管理复杂数据，保持业务和技术一致性，支持企业转型和适应性。 企业数据架构：包括企业数据模型和数据流，用于记录数据处理过程。 度量指标：评估架构接受度、实施趋势和业务价值，如架构标准遵循度、项目效率和业务效益改善。 关键概念/工具/方法：企业架构类型与Zachman框架，数据建模方法。数据建模： 业务驱动因素：基于业务需求，通用词汇表与信息交流。 建模活动：包括规划、建立、审核和维护。 度量指标：模型质量评估，确保建模结果的准确性和有效性。 核心概念：实体、关系、属性和域，以及规范化原则，这些是数据建模的基础。 常用建模方法：包括不同的建模方法和模型层级展现，用于构建和呈现数据模型。 数据质量管理：涉及开发和评审数据模型标准，版本管理和集成管理，确保数据模型的质量和一致性。综上所述，数据架构和建模在DAMA数据管理知识体系指南中占据重要地位，它们共同构成了数据管理的基础框架。