MOC-数据架构师能力地图

Scope

这张地图用于从数据架构师视角组织知识：既覆盖技术架构，也覆盖治理体系、数据资产、组织协同和 CDO/CDAO 视角的商业价值。

Core Concepts

• Data Architecture
• DCMM
• DAMA-DMBOK
• CDO
• Data Warehouse
• Data Lake
• Lakehouse
• Data Agent Architecture

Architecture View

flowchart TB
  S["Data Strategy"] --> A["Data Architecture"]
  A --> M["Data Modeling"]
  A --> P["Data Platform"]
  A --> G["Data Governance"]
  M --> V["Metrics / Semantic Layer"]
  P --> E["Engineering Delivery"]
  G --> Q["Quality / Standard / Security"]
  V --> B["BI / Data Product / AI Agent"]

Capability Areas

• Strategy: CDO、数据战略、数据资产化、业务价值指标。
• Architecture: Data Warehouse、Data Lake、Lakehouse、Lambda Architecture、Kappa Architecture。
• Modeling: Dimensional Modeling、E-R Model、Indicator System、Semantic Layer。
• Governance: DAMA-DMBOK、DCMM、Metadata Management、Data Standard、Data Quality。
• AI: Data Agent Architecture、Text2SQL、RAG、Agent Governance。

Practices

• 通过业务目标反推数据域、主题域、指标体系和平台能力。
• 用架构决策记录沉淀技术选型取舍。
• 用 DCMM/DAMA 映射把项目经验转化为治理能力证据。
• 为 AI Agent 明确语义层、质量、权限和审计边界。

Questions

• 数据架构师和大数据工程师的职责边界是什么？
• 如何在湖仓一体、实时数仓、Data Mesh 之间做取舍？
• 如何证明数据治理不是成本中心，而是业务增长和风险控制能力？
• CDO/CDAO 为什么关心语义层、元数据和数据质量？

Outputs

• 企业数据架构蓝图
• 数据治理能力评估表
• 指标体系和语义层方案
• CDO/CDAO 视角演讲稿

Links

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