架构分析常见的分类有政府CIO架构分析、IT网络架构分析，下面分别对其进行介绍。
架构分析政府CIO架构分析
我国内地的信息化建设起步于20世纪80年代初期。信息技术和互联网的发展为电子政务的发展实施提供了技术条件和平台环境，同时，经济体制的变革也对行政管理提出新的要求。我国加入WTO后，在政务信息化建设上要与国际接轨，需要加快实施电子政务和推进政府职能转变。
政府信息化的各项工作离不开政府信息主管（政府CIO）的有效推进，但在我国政府现行的管理体制中，并没有“政府CIO”的说法，大多数称谓是“IT主管”、“信息中心主任”“信息处处长”、“科技处处长”、“信息公开处处长”或“信息办主任”之类。但从人们对于他们所承担的职责及其角色的描述，可以看出他们实际上是承担了“政府CIO”这么一个角色。这种不同的称谓反映了我国政府信息化制度中，对于完善的CIO组织架构所形成的不同需求。为了使政府CIO的工作得以顺利开展，就必须建立与之相适应的、行之有效的组织机构，来规划、实施信息化的战略。
经过对国内政府机构信息资源管理和电子政务相关部门调研发现，目前国内政府CIO的主要组织结构分以下几种：
（1）“信息办 信息中心”结构
这种结构下的政府信息化工作主要由信息化领导小组及“信息化办公室”组成，信息化办公室下设“信息中心”。 （2）“信息办”主导型
这种结构下的政府信息化工作主要由信息化领导小组及“信息化办公室”组成，信息化办公室下没有“信息中心”。
（3）“信息中心”主导型
这种结构下的政府信息化工作主要由信息化领导小组及“信息中心”组成，没有信息化办公室。
（4）“职能处室”主导型
这种结构下的政府信息化工作主要由信息化领导小组及相关职能处室组成，没有信
息化办公室和信息中心。具“职能处室”主导型主要包括两种：一种是以科技处为代表的职能处室主导型，一种是以办公室或秘书处为代表的职能处室主导型。
形成以科技处为代表的“职能处室主导型”的主要原因，是由于某些单位以前的业务中涉及到专业技术的应用，职能部门中有技术处这一部门，因此，在政府信息化的时候，就将与信息技术有关的管理工作全部放在科技处下。典型的单位是公检法。
以办公室或秘书处为代表的职能处室主导型则由办公室或秘书处中的某一个人来承担信息化的工作，这种类型的单位一般是信息化程度比较低，应用相对简单。不需要专门的部门和专门的人员来进行管理。
（5）“职能处室 信息中心”型结构
“职能处室 信息中心”型结构也主要包括两种：一种是以科技处为代表的职能处室 信息中心，一种是以办公室或秘书处为代表的职能处室 信息中心。
（注：虚线表示信息中心并不是直接在其下面的部门，而是在业务上服从的关系）
（6）业务部门主导型
这种结构下的政府信息化工作主要由信息化领导小组及业务部门组成。具
架构分析IT架构分析
BI(Business Intelligence)一词是由Howard Dresner在1989提出的，用来描述一种透过特定的概念与方法，让企业制定决策时能立基于事实基础之上。
为了实现这个目标，软件商各自发展出BI的解决方案，实现的技术各有擅长，但简单而言，便是从搜集数据、整理数据、分析数据的过程，最终再呈现给分析人员。每经过一个步骤，资料数据就好像经过粹练一样，更具价值。
从IT系统的角度而言，广义的BI包含了ETL工具、数据仓库(或数据超市)、在线实时分析引擎和动态报表工具。底下我们将从BI架构分析各组件的组成。
（1）ETL工具
ETL是将数据进行撷取、转换与加载的过程，数据撷取必须从不同的数据库、应用程序，甚至是非结构化的文件，取得数据来源;转换则包含了像是格式转换、数据加总、合并或是过滤有问题的数据;加载则是将转换后的数据抛转到数据仓库。
（2）数据仓库/数据超市
数据仓库从定义来说，是具有主题导向、数据整合与时间性的数据库，它和一般在线交易系统(OLTP)不同之处在于，它储存的不是目前营运交易的数据，而是经过整理、汇总后的资料，让不同来源的数据拥有一致性的格式、名称，以免造成混乱。
由于数据仓库以查询为主，修改机会不高，因此专门设计作数据仓库用途的数据库，会针对这个特性去设计加速查询的方法。
数据仓库之外，也有数据超市这个概念相似，但规模较小，应用目的更为明确的数据汇整方式。数据超市虽然有成低本、建置快的优点，然而一旦企业需要跨不同的数据超市才能查询结果时，则会形成瓶颈。
（3）在线实时分析(OLAP)
在线实时分析工具主要是提供使用者可以实时产生多维度的数据，以进行下钻(Drill down)、Slice、Dice、枢纽等种种不同分析。
在线分析工具可以让使用者从不同维度来探索资料，这种分析方式让使用者可以不用依赖IT部门，自行建立问题分析报表，信息的取得更为实时，也更能有效支持决策。
在线实时分析因为数据模型建立的方式不同，可以分为ROLAP、MOLAP。
ROLAP：针对建立在关系型数据库中的数据进行分析
ROLAP指的是关系型在线分析系统，数据仍采用传统关系型数据库的储存方式，再透过中继数据的对应，产生分析所需要的结果。 ROLAP能储存的数据量大，但是效能逊于MOLAP系统。
MOLAP：针对建立在多维度数据库中的数据进行分析
MOLAP指的是多维度在线分析系统，在储存数据时，便是以Cube(立方体)的概念储存，因此在进行多维度分析时便相当容易、快速。 MOLAP虽然速度快，但是受限于数据结构，可以储存的数据量受到限制。另外一旦需要的数据不在原有的维度中，就无法进一步查询。
HOLAP：对储存在两种数据库中的数据进行分析
面对ROLAP和MOLAP各有优、缺点的情况，因而有HOLAP这种混合两者的新在线分析系统出现。检视合计数据时可以透过MOLAP数据库，而需要明细数据时则使用ROLAP数据库，透过这种方式解决鱼与熊掌不可兼得的困境。
（4）动态分析报表
在OLAP之上，有支持实时性分析的动态报表，和过去静态报表不同之处，就在于它能实时呈现分析结构，无需再重新执行报表产生的过程。动态报表除了支持上述的一些分析方式之外，也有越来越多厂商支持灯号、仪表盘、计分卡、地图等种种图形化的接口，让分析结果能更直觉呈现。
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