企业要将大数据纳入到其核心企业数据架构，势必需要改动或购置大数据即服务技术。适合如今需求的现代数据架构应当包括以下这几个部分。

在一个企业中，可能数据部门在一个公司中组织架构中的位置，决定了部门的定位和一些做的事情，所以笔者认为，数据部门所处的组织架构对数据价值实现是一个很重要因素。

经过这么多年的发展，已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，经过大数据2.0的Web/APP过渡，进入到了IOT的大数据3.0时代，而随之而来的是数据架构的变化

一、什么是Lambda架构 Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。 二、Lambda架构组成 Lambda 架构包含三层，Batch Layer、Speed Layer 和 Serving Layer。