数据架构设计是指设计和组织数据存储结构以满足特定需求和实现特定功能的过程。下面介绍一些常用的数据架构设计方法：

1、需求分析

首先，需要深入理解业务需求和数据需求。这包括收集和分析业务需求、用户需求和系统需求，明确数据的来源、存储、处理和使用方式。

2、概念设计

在需求分析的基础上，进行概念设计，定义数据的逻辑结构和关系。这一阶段通常使用概念模型(如实体-关系图 ER 图)来描述数据实体、属性和关系，确定数据之间的关联和约束。

3、逻辑设计

逻辑设计将概念设计转化为数据库管理系统(DBMS)可实现的数据库模式。在这个阶段，确定数据库表、列、索引、键等细节，并选择合适的数据类型、存储引擎等。此外，还需要考虑数据的规范化和反规范化，以优化数据结构和性能。

4、物理设计

物理设计将逻辑设计转化为实际的物理存储方案。这包括确定数据存储位置、分区策略、冗余备份策略、数据安全性策略等。在这个阶段还需要考虑存储和访问的性能优化，如磁盘布局、缓存设置、索引优化等。

5、数据治理

数据治理是数据架构设计过程中的一个重要环节，包括数据质量管理、数据安全管理、数据隐私管理、数据标准化等。通过建立数据治理流程和机制，确保数据的合规性、完整性、一致性和可靠性。

6、监控和优化

数据架构设计完成后，需要建立监控和优化机制，持续监测数据的存储和访问性能，并根据实际情况进行调整和优化。这包括性能监控、容量规划、故障诊断和恢复等。

以上是数据架构设计的一般方法，具体的设计过程可能会根据项目的特点和需求有所不同。在实际应用中，需要结合具体情况，灵活运用各种设计方法和工具，以实现数据的高效管理和利用。