信息架构在企业管理数据资产的过程中扮演着关键角色，它需要立足于企业的整体层面，制定一套统一的原则。这些原则并非仅仅针对数据专业人士，对于业务部门而言同样意义重大。毕竟，业务部门才是数据真正的拥有者。因此，所有业务部门都应当共同遵循信息架构原则。

首先，我们要确立“数据同源一致”这一治理目标，并围绕该目标制定五条架构原则。各个业务领域以及变革项目都需要依据这些架构原则来设计自身的信息架构。在此过程中，EAC（企业架构委员会）和IA - SAG（信息架构专家组）将发挥指导与监督作用，确保各领域切实落实企业架构原则。在统一规则的约束下，共同搭建起企业级信息架构。

原则一：基于数据对象实施管理，明晰数据所有者

数据若要充分释放其价值，必然会在多个IT系统和业务流程中穿梭流转。通常情况下，越是重要的数据资产，所流经的业务环节也就越多。比如说，产品、人员以及客户的数据，几乎会涉及到所有的业务流程；客户合同数据也会在整个业务交易的链条中不断流转。由此可见，我们不能仅仅依据IT系统或者业务流程的边界来管理数据，而应该回归数据本身，按照数据对象对其进行全生命周期管理。

企业中的大部分数据都是由业务活动产生的，IT人员难以对数据的定义以及质量负责。所以，有必要在公司层面明确数据所有者。应当根据业务对象来任命数据所有者，并且每个数据只能对应唯一的数据所有者。数据所有者需要负责其管辖领域内信息架构的建设与维护工作，保证所辖领域的数据质量，满足公司各部门对于本领域数据的需求。同时，数据所有者还有责任建立数据问题回溯以及奖惩机制，对所辖领域内的数据问题和争议进行裁决。若出现不遵循信息架构或者存在严重数据质量问题的情况，公司有权对相关责任人进行问责。

在我看来，明确数据所有者这一点至关重要，它就像是给数据管理找到了一个“主心骨”。只有清晰界定了责任主体，才能确保数据管理工作有序推进，避免出现互相推诿的情况。

原则二：站在企业的高度定义信息架构

任何一位数据所有者，其职责都不仅仅局限于代表自身所辖业务范围的数据管理需求，而是要从公司的整体利益出发，对数据进行统筹管理。在数据治理的实际操作中，为了实现各部门所产生的数据在结构和流转路径上的畅通无阻，达成数据在企业内部的共享与流通目标，各个业务领域都必须站在企业的视角来定义信息架构。这就要求充分考量数据的应用场景、适用范围以及使用群体，参考行业内的成功实践经验和主流软件包，平衡好当前的实际情况（AS - IS）和未来的发展需求（TO - BE），并将这些理念落实到流程设计和IT系统实现当中。

以合同编号为例，销售部门作为合同数据的所有者，有义务对合同信息架构进行定义。但不能仅仅从销售环节的角度出发，考虑对合同编号的管理需求，而要综合供应、交付、财经等各个业务环节对于合同的不同诉求。合同在整个交易链条中所延伸的范围，就是数据所有者需要综合考虑的范畴。在这个链条上，任何业务部门对于合同编号的需求，都可以提交给数据所有者。同时，合同数据所有者需要对所辖数据在整个企业范围内架构的合理性与一致性负责。一旦发现某个业务环节私自定义了合同信息架构，数据所有者有责任对其进行统一规范和整改。

我觉得这一原则强调了全局观的重要性。数据管理不能是“各自为政”，只有从企业整体角度出发，才能让数据真正发挥出最大价值，促进企业各业务环节的协同发展。

原则三：遵循公司统一的数据分类管理框架

为了实现企业内部各业务领域数据治理的协同运作，我们需要深入剖析各类数据的内在特性，进而制定出一套统一的数据分类管理框架。公司的所有业务领域都应当依据这个统一的分类框架来开展数据治理工作。

从我的经验来看，统一的数据分类管理框架就像是一把“尺子”，能够让各个业务领域在数据治理上有一个共同的衡量标准，从而提高数据管理的效率和规范性。

原则四：推动业务对象的结构化与数字化

在长期的数据治理进程中，我们应当确立业务对象结构化、数字化的架构设计原则，以此提升数据处理的效率，构建完善的数据处理和应用能力，为业务管理提供有力支撑。

业务对象所涵盖的内容十分广泛，包括业务结果、业务规则以及业务过程等方面。并且，还需要打造与之相匹配的数字化能力。

这一原则有助于企业更好地适应数字化时代的发展需求，将传统的业务对象转化为数字化资产，更高效地利用数据来推动业务发展。你对这一点有什么自己的看法吗？

原则五：实现数据服务化，确保同源共享

随着企业业务规模持续扩张，往往会催生大量的IT系统。在这种情况下，很容易出现数据多源头的现象，进而导致数据的可信度降低，管理难度增大。为了有效规避这些问题，我们应当制定数据同源共享的架构原则，确保每一个数据都只有唯一的数据源。数据使用方应当从数据源获取数据，数据的更改操作也应当在数据源进行。为了应对企业业务和IT系统的复杂性，我们要持续推进数据服务建设。这就要求各个数据所有者通过数据服务向各个业务环节提供数据，而各个业务环节也有责任通过规范的服务合理获取数据。如此一来，便能在整个企业层面实现数据的“一点定义、全局共享”。

数据服务化和同源共享是解决企业数据管理难题的关键举措。它能够有效整合数据资源，提高数据的质量和可用性。你在实际工作中有没有遇到过因为数据多源头而产生的问题呢？我们可以一起探讨，看看如何更好地在文章中体现相关内容，让这部分更加完善。