企业数据模型的创建：
有些组织将企业数据模型创建为单独的构件， 还有些组织认为数据模型是由不同角度和不同层级的细节组成， 这些细节一致地描述了组织对企业内数据实体、 数据属性和它们之间关系的理解。
任务数据模型是由不同角度和不同层级的细节组成，且任何主题域都可以关联其他主题域。
采用行业标准模型能够加快开发企业数据模型的效率。
随之带来企业数据模型中的范围和各层级中内容通常会扩张。 对大多数成功的企业数据模型会利用不同层级增量和迭代的方式来构建。
企业数据架构描述必须包括企业数据模型（如数据结构和数据规范） 和数据流设计。
关于主键
主键是被选择为实体唯一标识符的候选键
如果主键是有多个属性、字段确定，那么就称这种主键为复合键，全程即使复合型主键
主键应当唯一地标识一行，并可作为一个可以被外键有效引用的对象。
数据架构是企业架构的目标是：
识别数据存储和处理需求
设计结构和计划以满足企业当前和长期的数据需求
战略性地为组织做好准备，快速发展其产品、服务和数据，以利用新兴技术中固固有的商机。
主要有数据血缘和关系跟踪功能的是血缘分析工具
数据架构包括构件：
数据架构的构件包括当前状态的描述、 数据需求的定义、 数据整合的指引、 数据管控策略中要求的数据资产管理规范。
组织的数据架构是指不同抽象层级主要设计文档的集合， 其中主要包括数据的收集、 存储、 规划、 使用和删除等标准。 这是按照数据的生命周期来对数据架构中包括的内容进行定义和范围界定， 同时也可以按照数据在组织系统中所存储的容器和路径来进行定义和确定范围。
一个组织接受并实施数据架构的能力依赖于以下几个方面：
1） 对架构方法的接受度（ 开发架构的友好性） 。
2） 确认数据属于组织的业务资产， 而不仅仅是IT的任务。
3） 放弃局部数据视角， 接受企业级数据视角的能力。
4） 将架构交付成果整合到项目实施中的能力。
5） 规范数据治理的接受程度。
6） 立足企业全局， 而不是仅仅局限于项目交付成果和IT解决问题
的能力（ Edvinsson， 2013） 。
（数据质量管理）业务规则描述包含：
业务规则描述业务应该如何在内部运行， 以便成功地与外部世界保持一致。 数据质量业务规则描述了组织内有用数据和可用数据的存在形式。 这些规则需要符合质量维度要求， 并用于描述数据质量要求。
图标的使用规范
1） 清晰一致的说明。 应该清晰标识并说明所有对象和线条及图标所代表的内容。 在所有图表中， 应该在统一的位置描述说明。
2） 所有图表对象与说明相匹配。 在使用的说明模板中， 并不是所有的说明对象都会在图标中出现， 但是所有的图标对象都应该有与之相匹配的说明。
3） 清晰一致的线条方向。 所有线条的流向都应该从某一侧或角（通常为左侧） 开始， 尽可能流向对侧或对角。 有可能会出现循环或者环， 但仍然要确保回流和循环的线条方向清楚可见。
4） 一致的交叉线显示方法。 要清楚交叉点并非连接点， 在无法避免交叉的情况下允许线交叉； 对同一个方向上的所有线使用跨线； 不要将线与线直接连接； 尽可能减少线交叉现象出现的次数。
5） 一致的对象属性。 对任何大小、 颜色、 线条粗细等不同的图标均要求表示不同的内容， 否则会因此增加读者的理解难度， 容易造成混淆。
6） 线性对称。 行和列排放整齐的图标比随机摆放的图标易读性更好， 更容易理解。 虽然几乎不可能使所有对象都能够保持一致， 且能够实现行和列排放整齐， 但至少在某一个方向上（水平或垂直） 排列整齐， 这也将在很大程度上提高图标的可读性。
实施企业数据架构主要包含的工作内容为：
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。
数据架构的基本组成部分包括：
1） 数据架构成果， 包括不同层级的模型、 定义、 数据流， 这些通常被称为数据架构的构件。
2） 数据架构活动， 用于形成、 部署和实现数据架构的目标。
3） 数据架构行为， 包括影响企业数据架构的不同角色之间的协作、 思维方式和技能。
数据架构活动包含：
建立企业数据架构，其中包含：
- 评估现有数据架构规范
- 制定路线图
- 管理项目中的企业需求
与其他企业架构集成
企业架构路线图包括：
高层次里程碑事件、 所需资源、 成本评估、 业务能力工作流划分。
数据架构工具包含：
数据模型工具
资产管理工具
图形设计应用
