Was ist Datenarchitektur?

Eine Definition

Die Datenarchitektur beschreibt, wie eine Organisation ihre Daten erhebt, speichert, integriert, steuert und nutzt. Sie legt fest, woher die Daten kommen, wie sie zwischen Anwendungen fließen, wo sie aufbewahrt werden und wer für sie verantwortlich ist.

Ohne diese Beschreibung liegen dieselben Daten in mehreren Anwendungen ohne benannte Quelle, Berichte widersprechen sich, und der Zugang zu Informationen hängt von den wenigen Personen ab, die die Systeme kennen.

In TOGAF und in ArchiMate

TOGAF unterscheidet vier Architekturdomänen: Geschäft, Daten, Anwendungen und Technologie. Die ADM behandelt die Datenarchitektur in Phase C zusammen mit der Anwendungsarchitektur, unter dem Namen Information Systems Architectures. Diese Phase beschreibt das Zielbild und leitet aus den Lücken zum Ist-Zustand die Bausteine der Roadmap ab.

ArchiMate hat keine eigene Domäne für Daten. Daten sind dort passive Elemente: das Geschäftsobjekt in der Geschäftsdomäne, das Datenobjekt in der Anwendungsdomäne und das Artefakt in der Technologiedomäne. ArchiMate 4, veröffentlicht im April 2026, spricht von Domänen, wo Version 3.2 von Schichten sprach.

Die Elemente einer Datenarchitektur

Eine Unternehmensdatenarchitektur umfasst in der Regel die folgenden Elemente. Die Architektur legt ihren Entwurf und ihre Regeln fest; die Datenplattform setzt sie um. Der Datenarchitekt legt Standards und Modelle fest, achtet auf die Qualität und führt die Daten-Roadmap mit den Fach- und Technikteams.

• Quellen: Standardsoftware, Werkzeuge für das Kundenbeziehungsmanagement, APIs, vernetzte Geräte, Dateien, Protokolle und externe Daten.
• Aufnahme, im Stapel oder als Datenstrom.
• Speicherung: Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse und operative Datenbanken.
• Verarbeitung: Transformation, Bereinigung, Anreicherung und Aggregation.
• Governance: Qualität, Sicherheit, Konformität, Nachvollziehbarkeit und Zugriffsverwaltung.
• Nutzung: Business Intelligence, maschinelles Lernen, Data Science, Anwendungen und APIs.

Konzeptionelles, logisches und physisches Modell

Das konzeptionelle Modell beschreibt Geschäftsentitäten wie Kunde, Bestellung, Produkt und Rechnung. Das logische Modell präzisiert ihre Attribute und Beziehungen. Das physische Modell legt ihre technische Umsetzung fest, zum Beispiel in PostgreSQL, Snowflake oder Delta Lake.

Stile der Datenarchitektur

Die Wahl eines Stils hängt von Größe, Governance und Analysebedarf ab.

• Ein Data Warehouse führt strukturierte Daten für die Analyse zusammen.
• Ein Data Lake bewahrt große Mengen an Rohdaten auf.
• Ein Lakehouse verbindet die Speicherung des Lakes mit den Analysezwecken des Warehouse.
• Ein Data Mesh übergibt die Daten verantwortlichen Domänen, die sie als Produkte bereitstellen, unter föderierter Governance.

Daten in ArchiLU

In ArchiLU beschreiben Datenobjekte die Informationen, die zwischen Anwendungen ausgetauscht werden, etwa eine Kundenakte. Jede Schnittstelle verbindet eine Quellanwendung mit einer Zielanwendung, mit ihrem Protokoll und den übertragenen Daten. Die Seite einer Anwendung zeigt ihren Technologie-Stack und die von ihr verarbeiteten Daten, und eine Komponente kann die Klassifizierung der Daten tragen, die sie verarbeitet.

Die Anwendungslandschaft und die 360-Ansicht einer Anwendung zeigen diesen Austausch vor einer Änderung. Die Verantwortlichen für Anwendungen, Schnittstellen und Flüsse sind im Repository benannt; ein Objekt ohne Verantwortlichen bleibt sichtbar.