数据架构框架由操作型源系统、数据聚集环节、数据展示环节和数据存取工具四个基本部分组成，是整个系统的关键组成部分之一。数据点石成金的关键在于数据架构设计和数据规范化给这段话降重

数据架构框架是确保数据有效管理和使用的系统基础，它由几个关键环节构成，包括操作型源系统、数据聚集环节、数据展示环节和数据存取工具。这些组成部分共同确保了数据的流畅流动和高效利用。数据架构设计的核心在于通过标准化和规范化的方法，提升数据的质量和可用性，从而实现数据价值的最大化。

首先，操作型源系统是数据架构的起点，它负责收集和生成原始数据。这些数据可能来自不同的业务操作和交易，是数据流的最初来源。78

其次，数据聚集环节对来自源系统的数据进行整合和清洗，以消除数据中的不一致性和冗余。这一步骤是数据架构中至关重要的，因为它直接影响到数据的质量和后续分析的准确性。5

接着，数据展示环节将处理后的数据以直观的方式呈现给用户，使用户能够容易地理解和分析数据。这一环节通常涉及到数据可视化技术，以帮助用户快速获取信息。78

最后，数据存取工具是数据架构中用于存储和检索数据的组件。这些工具需要具备高效的数据存取能力，以支持数据的快速查询和分析。78

数据架构设计的成功关键在于标准化和规范化。标准化确保了数据元素、数据模型和数据流程的一致性，减少了数据的冗余和歧义，提高了数据的可读性和可维护性。4规范化则通过特定的方法，如最小最大规范化、Z分数标准化等，将数据转换为同一尺度，减少数据的噪声和倾向，提高模型的性能。2

通过精心设计的数据架构，可以提高数据质量，解决管理不善的数据湖问题，并可能减少数据存储的重复，从而改善数据的整体分析能力。10同时，数据架构的简单化也是设计时需要考虑的因素，以避免不必要的复杂性和冗余，便于数据的管理和维护。9

综上所述，数据架构框架的设计和规范化是实现数据价值最大化的关键步骤，它们共同构成了整个系统的核心部分，确保了数据的有效管理和使用。