架构师在进行数据架构设计时，需要遵循一定的步骤和原则，确保数据架构能够满足企业的业务需求并具有良好的扩展性和维护性。以下是进行数据架构设计的关键步骤：

1、定义企业数据需求：需要明确企业的数据需求，这包括了解业务流程、数据使用情况以及未来发展方向。这一步骤是设计数据架构的基础，需要与业务部门紧密合作，确保数据架构能够支持当前和未来的业务需求。

2、设计数据模型：数据模型是数据架构的核心，它用来描述和组织数据以及对数据进行操作。数据模型通常分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型三个层次。概念数据模型描述业务对象及其相互关系;逻辑数据模型在概念模型的基础上增加了数据实体的属性;物理数据模型则是在具体系统设计中实现的，包括主外键、索引等，并与选用的数据库相关。

3、考虑数据分布和集成：数据架构设计还包括数据如何在系统中分布以及如何实现数据集成与共享。这涉及到数据的存储、处理和传输，以及不同系统和服务之间数据的交流和同步。

4、技术架构选型：根据业务需求和技术点选择合适的技术架构。例如，考虑数据量级、实时性要求、查询的灵活程度、多租户、安全审计需求等因素来决定采用哪种数据库、数据处理框架和工具。

5、维护成本和性能考量：在选择技术方案时，需要考虑长期的维护成本和技术性能。选择成熟稳定的技术可以减少未来的维护压力，同时保证系统的性能满足业务发展的需求。

6、绘制架构总览图：为了更好地理解整个系统的架构，可以绘制架构总览图。这有助于从更高的视角考虑架构的演变和各个部分之间的关系。

7、与其他架构的协调：数据架构不是孤立存在的，它需要与业务架构、应用架构、技术架构等其他架构相互协调，共同支撑整个企业的信息系统集成和运行。

8、持续迭代和优化：数据架构设计不是一次性的任务，随着业务的发展和技术的发展，数据架构也需要不断地迭代和优化。

总的来说，通过上述步骤，架构师可以设计出既符合当前业务需求又具有良好扩展性的数据架构，为企业的数据管理和分析提供坚实的基础。