企业数据架构是指企业中数据的组织方式和存储结构，它决定了数据如何被收集、存储、处理和提供给不同业务应用。良好的企业数据架构能够支撑业务应用、提高数据管理的效率、确保数据安全，并提供稳定的数据服务。本篇将详细解析企业数据架构的演发、数据仓库、数据总线及主数据、数据挖掘以及数据处理参考架构。

一、企业数据架构的演发

随着企业业务的发展和市场环境的变化，企业数据架构也在不断地演进。早期的企业数据架构可能仅关注单一的应用系统，而随着数据量的增长和技术的进步，现代企业数据架构趋向于采用更加集成和灵活的设计，能够支持结构化和非结构化数据的存储与处理。

二、数据仓库

数据仓库是企业用于存储历史数据的系统，它支持决策支持系统（DSS）和执行信息系统（EIS）。数据仓库通常包含多个数据源的数据，经过数据清洗和转换，为管理层提供统一的数据视图。数据仓库在数据架构中承担着核心角色，其设计往往采用星型模式或者雪花模式，实现数据的分类汇总与分析。

三、数据总线及主数据

数据总线是企业内部数据交换和集成的基础设施，它负责确保数据在不同系统间高效流动，同时保证数据的一致性。主数据管理（MDM）是用于维护企业中关键业务实体信息一致性的系统，它涉及数据的创建、存储、管理、分发和集成。

四、数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程。它包括多个步骤，如数据准备、模型建立、评估和部署。数据挖掘技术广泛应用于商业智能（BI）、市场分析、风险管理等领域。数据挖掘模型可以帮助企业发现数据中的模式、关联和趋势，从而支持更精准的业务决策。

五、数据处理参考架构

数据处理架构指数据从收集到存储、再到处理和分析的整个流程。数据处理架构通常分为事务处理、分析处理和应用服务三层。事务处理关注日常业务操作，分析处理侧重于数据的统计分析、预测模型等，而应用服务则提供面向用户的业务应用。

一个统一的企业数据架构应具备以下几个要素：

- 存储：包括统一存储结构化数据和非结构化数据的能力。

- 处理：涵盖事务处理、分析处理和应用服务。

- 目标：包括支撑业务应用、适配性、稳定性等。

- 统一生命周期管理：涉及数据定义、采集、整合、分析计算、迁移归档等各