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数据结构主要有以下内容：
1）数据标准不一致
2）数据模型管理混乱
3）深入的性能的问题无法解决
4）SQL语句编写水平不高导致出现严重性能问题
5）开发人员对执行计划收悉
6）上线前缺乏审计
7）相对复杂的数据处理能力欠缺
8）数据质量差需要执行数据质量管理
数据是客户的财富，虽然对于我们开发人员一文不值，在客户那里就是无价之宝，保障数据的完成性，安全性，可靠性，必须要存在数据结构满足8大要求
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二、大数据时代，想要成为一名合格的大数据架构师，需要掌握哪些技术？
架构师首先有很多方向，作为架构师必须具有丰富的开发经验，是个技术主管。
另外，需要对面向过程、面向对象、面向服务等设计理念有深刻的理解，可以快速的察觉出实现中的问题并提出相应的改进（重构）方案（也就是通常说的反模式）。
其次，具有足够的行业业务知识和商业头脑也是很重要的。行业业务知识的足够把握可以给架构师更多的拥抱变化的能力，可以在系统设计的时候留出一些扩展的余地来适应可能来临的需求变化。
再次，架构设计师对人的关注必须提升到架构设计之初来纳入考虑的范围，包括沟通以及对人员素质的判断。软件过程是团队协作共同构建系统的过程，沟通能力是将整个过程中多条开发线粘合在一起的胶水。
大数据架构师应时刻注意新软件设计和开发方面的发展情况，并不断探索更有效的新方法、开发语言、设计模式和开发平台不断很快地升级，软件架构师需要吸收这些新技术新知识，并将它们用于软件系统开发工作中。但对新技术的探索应该在一个理性的范围内进行，不能盲目的跟风。
依据用户需求，架构师将系统整体分解为更小的子系统和组件，从而形成不同的逻辑层或服务。随后，架构师会确定各层的接口，层与层相互之间的关系。架构师不仅要对整个系统分层，进行“纵向”分解，还要对同一逻辑层分块，进行“横向”分解。
3.技术选型
架构师通过对系统的一系列的分解，最终形成了软件的整体架构。技术选择主要取决于软件架构。
4.制定技术规格说明
架构师在项目开发过程中，是技术权威。他需要协调所有的开发人员，与开发人员一直保持沟通，始终保证开发者依照它的架构意图去实现各项功能。
以上都为个人观点，谨供大家参考一下，如果感觉写的可以，即可给自己一个比较准确的定位，为以后的学习找准正确的方向。
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