信息架构的价值并不应局限于“支撑IT建设落地”，而是更好地管理企业数据资产，更好地提升整个业务交易链条的效率，甚至基于信息架构重新审视业务边界的划分和整合。



1 信息架构的四个组件

信息架构的目的就是定义好整个运作过程中涉及的各种人、事、物资源，并实施有效的治理，从而确保各类数据在企业各业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速地执行和运作。



华为的企业级信息架构是指以结构化的方式描述在业务运作和管理决策中所需要的各类信息及关系的一套整体组件规范，包括数据资产目录、数据标准、企业级数据模型和数据分布四个组件。

1.1 数据资产目录

数据资产目录形成完善的企业资产地图，也在一定程度上为企业数据治理、业务变革提供了指引。基于数据资产目录可以识别数据管理责任，解决数据问题争议，帮助企业更好地对业务变革进行规划设计，解决数据问题争议，帮助企业更好地对业务变革进行规划设计，避免重复建设。



华为的数据资产目录分为5层，涵盖华为公司的所有业务数据资产。

• L1为主题域分组，是描述公司数据管理的最高层级分类。

• L2为主题域分组，是互不重叠的数据分类，管辖一组密切相关的业务对象，通常同一个主题域有相同的数据Owner。

• L3为业务对象，是信息架构的核心层，用于定义业务领域重要的人、事、物，架构建设和治理主要围绕业务对象开展。同时，在企业架构（EA）的范畴内，信息架构（IA）也主要通过业务对象实现与业务架构（BA）、应用架构（AA）、技术架构（TA）的架构集成。

• L4是逻辑数据实体，是指描述一个业务对象在某方面特征的一组属性集合。

• L5为属性，是信息架构的最小颗粒，用于客观描述业务对象在某方面的性质和特征。

1.2 数据标准

数据标准定义公司层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则，是公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。

华为每个数据标准应覆盖一下三个方面。

• 业务视角要求：用于统一业务侧语言和理解，明确定义每个属性所遵从的业务定义和用途、业务规则、同义词，并对名称进行统一定义，避免重复。

• 技术视角要求：对IT实施形成必要的指引和约束，包括数据类型、长度，如果存在多个允许值进行明确的限定。

• 管理视角要求：明确各业务部门在贯彻数据标准管理方面应承担的责任，包括业务规则责任主体、数据维护责任主体、数据监控责任主体，因为很多情况下这些责任并不是由同一业务部门来负责，所以必须在标准制订时就约定清楚。

1.3 数据模型

数据模型是从数据视角对现实世界特征的模拟和抽象，根据业务需求抽取信息的主要特征，反映业务信息（对象）之间的关联关系。

1.4 数据分布

数据分布组件的核心是数据源，指业务上首次正式发布某项数据的应用系统，并经过数据管理专业组织认证，作为企业范围内唯一数据源头被周边系统调用。

2 信息架构原则：建议企业层面的共同行为准则

原则一：数据按对象管理，明确数据Owner

华为公司按照业务对象任命数据Owner，并且每个数据都只能有唯一的数据Owner。

原则二：从企业视角定义信息架构

任何一个数据Owner都不只代表自己所辖业务范围的数据管理诉求，而是代表公司对数据进行管理。

原则三：遵从公司的数据分类管理框架

原则四：业务对象结构化、数字化

业务对象内容包括业务结果、业务规则、业务过程，并应打造相应的数字化能力。

原则五：数据服务化，同源共享

3 信息架构建设核心要素：基于业务对象进行设计和落地

业务对象是指业务领域中重要的人、事、物对象。业务对象承载了业务运作和管理涉及的重要信息，是信息架构中最重要的管理要素。



业务对象的特征：

• 有唯一身份标识

• 相互独立、唯一、不可重叠

• 相对稳定，且与组织和流程解耦

• 可以实例化、包含多条记录内容

业务对象的属性的特征：

• 描述业务对象的数据特征

• 从属于业务对象，不可独立存在

• 数据最基本的单元

• 定义数据库表的每一列



信息架构向IT侧落地的主要交付件是数据模型。

华为公司将数据模型分为三层：概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

为确保架构在落地过程中“不走形”，要控制好两个关键点：一个是概念模型与逻辑模型的一致性，主要通过逻辑数据实体的设计管理来实现；另一个是逻辑模型与物理模型的一致性，主要通过一体化建模管理来实现。

4 传统信息架构向业务数字化扩展：对象、过程、规则

华为公司在传统信息架构的基础上，提出了面向数字化转型的扩展：对象数字化、过程数字化、规则数字化，并打造与之相应的能力。

对象数字化

对象数字化的目标是建立对象本体在数字世界的映射。这种映射不是传统意义上基于流程要求的少量数据的管理，而是管理某个对象的全量数据。

过程数字化

过程数字化要实现业务活动线上化，并记录业务活动的执行或操作轨迹，一般通过观测数据来实现轨迹记录。

规则数字化

规则数字化的目的是把复杂场景下的复杂规则用数字化手段进行管理。