数据架构设计是数据治理过程中至关重要的一环，它不仅涉及到技术层面的组织和存储，还关系到数据的安全性、可靠性及其在企业中的流动路径。具体分析如下：

1、数据治理背景与挑战

全球与地区治理角度：从宏观到中观层面，数据治理包括了全球治理和公共治理两个方面，涉及国家、国际组织以及区域和国家对数据质量、权属等方面的管理。

企业治理角度：在微观层面，数据治理聚焦于对数据资产的控制活动，不同行业的信息化发展水平不同，导致其数据治理水平和依赖程度也存在差异。

2、数据治理的框架和核心内容

管理者视图：“五域模型”概括了管控域、过程域、治理域、技术域和价值域，为数据治理提供了全面的管理视角。

技术视角：强调了工业数据治理体系的复杂性，包括数据战略、管控体系、数据架构等众多方面。

3、数据架构的设计思想

基于IRP的方法：结合自顶向下的业务过程梳理和自底向上的数据流向关系梳理，形成完备的数据架构设计方法。

4、数据架构设计的步骤

主题域划分：通过业务了解识别并划分主题域，构建数据架构的基础框架。

数据实体识别：确定数据实体及其之间的关系，进一步细化数据架构。

逻辑模型设计：给实体增加属性及关系，完善逻辑模型的设计。

数据流向梳理：明晰数据流向，确保数据架构的顶层设计满足业务需求。

5、数据治理的技术架构

基础数据平台：承载主数据、业务数据、分析数据的企业运营活动。

数据交换平台：连接不同平台，完成它们之间的数据交换。

数据管控平台：协调各平台之间的控制通道。

数据治理组件：作为IT工具包辅助数据治理的实施。

总的来说，数据架构设计需要全面考虑企业的业务需求和技术实现，确保数据的高效管理和利用。这要求企业不仅拥有明确的数据架构设计方案，还需建立相应的技术支撑系统，并在实施过程中不断优化和调整。另外，跨部门的协作和清晰的责任分配也是成功实施数据治理的关键因素。最终目标是打造一个既能支持当前业务需求，又具备未来扩展能力的数据架构体系。