设计并实施有效的数据架构需要遵循一系列详细且谨慎的步骤，确保数据架构能够支持业务需求并提供必要的灵活性和扩展性。以下是一些关键的设计步骤：

1、理解业务需求：深入了解业务的处理流程和需求是设计数据架构的第一步。这包括确定数据库所需的功能、预期负载、数据的重要性及敏感性。

2、选择合适的数据库管理系统(DBMS)：根据业务需求选择最适合的DBMS，如关系型数据库适用于结构化数据，NoSQL数据库适用于非结构化和大规模数据。

3、领域模型的设计：将业务需求转化为领域模型，这是数据架构设计的起点。

4、数据库设计：基于领域模型进一步进行数据库设计，包括数据表结构、关系及约束等。

5、数据建模：通过识别实体、属性和关系，进行范式化或反范式化以优化数据结构。

6、索引设计：根据查询条件和访问模式创建适当的索引以提高查询性能。

7、数据分区策略：设计合理的数据分区策略，以改善查询和维护性能。

8、考虑可扩展性和高可用性：使用主从复制、分布式架构等技术来实现数据库的水平扩展和容错能力。

9、性能调优：监测数据库的性能指标，并根据需求进行调整，如优化查询语句和设置缓存策略。

10、安全性设计：实现适当的访问控制和权限管理机制，加密敏感数据，并进行定期备份和安全事件监测。

11、统一管理和监控：建立一体化的管理与监控平台，便于统一管理和后期维护。

12、前瞻性和实用性：在技术和架构上具有前瞻性，同时避免为跟风而使用不实用的新技术。

综上所述，设计一个有效的数据架构不仅要考虑当前的需求，还要有前瞻性地考虑将来可能的扩展和升级。实施时需要逐步进行，从核心的业务需求出发，逐渐扩展到更复杂的场景，同时保证整个架构的稳定性和安全性。