在民航行业，规划企业的数据架构，通常按以下两种典型模式开展数据治理工作：
1）从技术到业务（也可以称为bottom-up模式）
典型特征是先定义主题域，在从现有操作性数据结构出发，通过调研和访谈，规划数据架构，实现数据到信息的打通。
借助数据治理工具，实现对企业数据资产的盘点，盘点数据资产管理的对象包括数据从业务系统到数据仓库、集市和报表的流转加工关系。盘点的范围是以数仓为核心，构建业务系统到数仓，数仓到数据分析应用的全链路数据资产盘点。
在数据资产盘点的基础上，参考同业案例或经验，划分数据主题域。对现有系统的数据结构进行调研确认，从而构建企业的数据模型。
在企业数据模型的基础上，对数据项进行归并、指标口径的标准化。抽象出数据标准层，形成统一数据架构，提升数据服务能力。
2）从业务到技术（也可以称为top-down 模式）(www.xing528.com)
其特征是以业务流程为主线，串联业务单元、业务环节和业务活动。分析业务活动所需的实体、属性。通过调研访谈，确认最终业务用户的数据需求和KPI 绩效考核标准。整合在一起，再结合现有的数据结构，规划企业数据架构，实现数据到信息的打通。
在实施过程中，首先从业务流程切入，以业务环节中的获取信息为基础，汇总企业数据项的信息。在梳理的工程中，从业务部门收集业务流程的各环节涉及的数据集和数据项信息。
然后对数据项进行整合，按照数据项使用的热度、频率和关联度等，整合数据项、代码、指标度量和维度等，在结合（国际/国内）同业经验，形成某业务领域的数据架构。各系统存在数据项业务含义不统一的地方。在梳理过程中要弄清楚数据的来源，来源不唯一的情况下还要从业务角度划分数据的责任方，最终确定统一的名称和业务含义。
两种工作模式没有好坏之分，需要根据企业的数据现状，采用适合自身的工作模式。
不只是在民航行业，各个行业在将企业数据转化为数据资产的过程中，打通数据与信息的通道都是关键的一环。通过自动化收集、自动化分类、自动化数据质量监控等技术手段，可以辅助企业规划统一、标准的数据架构，最终为数据转化为信息（数据资产）提供可靠、可行的途径。
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