数据架构的规划范围涵盖了整个数据生命周期的各个阶段，从数据收集、存储、处理、分析到应用和管理。
在规划数据架构时，需要考虑以下几个方面：
1. 数据收集和获取：规划范围包括了数据的来源和获取方式。需要确定数据的类型、格式、频率以及数据收集的渠道和方法。这可能涉及到传感器、设备、系统集成等多种方式。
2. 数据存储和管理：规划范围还包括数据的存储和管理方式。这涉及到选择适当的数据存储技术和架构，例如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。同时还需要考虑数据的备份、恢复和安全性等方面。
3. 数据处理和分析：规划范围还包括数据的处理和分析方式。这包括数据清洗、转换、集成和建模等过程。需要确定使用的数据处理工具和算法，以及数据分析的目标和方法。
4. 数据应用和交付：规划范围还包括数据的应用和交付方式。需要确定数据的使用场景和目标，以及数据的交付方式，例如报表、可视化工具、应用程序接口等。
5. 数据质量和合规性：规划范围还包括数据质量和合规性的考虑。需要制定数据质量标准和监控机制，确保数据的准确性、完整性和一致性。同时还需要遵守相关的隐私和合规性法规。
6. 数据治理和管理：规划范围还包括数据治理和管理的考虑。需要建立数据治理框架和策略，确保数据的规范化、分类、安全性和可追溯性。同时还需要制定数据访问和权限控制策略。
7. 技术基础设施和资源：规划范围还包括支持数据架构的技术基础设施和资源。需要评估和选择适当的硬件、软件和网络设施，以及拥有适当的人员和技能来支持数据架构的实施和运维。
总之，数据架构的规划范围涵盖了数据的收集、存储、处理、分析、应用和管理的方方面面，旨在确保数据的质量、安全性和有效性，以支持组织的业务和决策需求。
