Родословная данных – это важную концепция в управления данными. В нем описывается путь, по которому данные проходят от источника к месту назначения. Понимание происхождения данных помогает повысить прозрачность и качество принятия решений в организациях, зависящих от данных.

В этом полном руководстве рассматривается происхождение данных и его значение для команд. В нем также рассматривается разница между происхождением данных и другими важными терминами управления данными, а также общими методами происхождения данных.

Что такое преемственность данных?

Происхождение данных относится к путешествию данных от источника через различные преобразования и перемещения по различным системам, процессам и средам внутри организации. Он обеспечивает четкое понимание того, как данные создаются, используются и изменяются, а также понимание взаимосвязей между различными элементами данных.

Линия передачи данных обычно включает в себя метаданных такие как источники данных, преобразования, вычисления и зависимости, что позволяет организациям отслеживать поток данных и обеспечить ее качество, точность и соответствие нормативным требованиям.

Происхождение данных, происхождение данных и управление данными

Родословная данных, происхождение данныхи данные Управление — это важнейшие концепции управления данными, но они затрагивают различные аспекты обработки данных.

Почему происхождение данных важно?

Происхождение данных имеет решающее значение по нескольким причинам:

• Доверие и уверенность: Происхождение данных обеспечивает прозрачность происхождения и преобразования данных, укрепляя доверие к их точности и надежности на протяжении всего жизненного цикла.
• Соответствие нормативным требованиям: помогает организациям соблюдать правила, отслеживая обработку, хранение и использование данных, облегчая аудит и демонстрируя соответствие нормативным требованиям.
• Управление качеством данных: выявляет и исправляет проблемы с качеством данных, отслеживая данные до их источника, что позволяет организациям поддерживать высокий уровень качества данных. целостность данных и стандарты надежности.
• Анализ причин: Выявляет причины ошибок, позволяя принять превентивные меры и устранить проблемы, связанные с данными. эффективно решаются у их источника.
• Управление данными: Формирует основу для создания управление данными политики и процедуры. Управление гарантирует, что данные обрабатываются ответственно, безопасно и в соответствии с организационными целями и стандартами.
• Business Intelligence: Обеспечивает, чтобы аналитические данные инструментов BI основывались на точных и актуальных данных, предоставляя лицам, принимающим решения, достоверную информацию для стратегического планирования и оценки эффективности.

Происхождение данных и классификация данных

Классификация данных включает в себя организацию данных по категориям на основе происхождения, конфиденциальности, прав доступа, контента и т. д. Между тем, изучение происхождения данных направлено на понимание того, как эти данные перемещаются, мигрируют и трансформируются.

При автоматизации происхождение и классификация данных помогают предприятиям управлять рисками, защищать конфиденциальные данные и быстро находить конкретную информацию.

Как происхождение данных, так и классификация облегчают:

1. Расположение/поиск данных. Классификация упрощает поиск соответствующих данных.
2. Исследование жизненного цикла: предоставление информации обо всем жизненном цикле данных, что позволяет принимать более эффективные управленческие решения и распределять ресурсы.
3. Снижение рисков: активно выявляет и снижает риски утечки данных или несанкционированного доступа.

Как работает передача данных

Вот как обычно работает происхождение данных:

1. Сбор данных: Процесс начинается со сбора необработанных данных из источника. Это могут быть данные, генерируемые внутри таких систем, как базы данных, приложения и датчиков или извне из таких источников, как API, сторонних поставщиков или ввод вручную.
2. Сбор метаданных: Наряду с данными, метаданные также собран. Метаданные состоят из информации о данных. Эта информация включает в себя источник, формат, структуру и любые примененные преобразования. Эти метаданные жизненно важны для понимания контекста и происхождения данных.
3. Трансформация и обработка: После того как команды собирают данные, они часто проходят различные этапы преобразования и обработки. Этот процесс может включать очистка данных, фильтрация, агрегирование, объединение с другими наборами данных или применение бизнес-логики для получения значимой информации. Каждое преобразование каким-то образом изменяет данные, а метаданные обновляются, чтобы отразить эти изменения.
4. Отслеживание происхождения: По мере того, как данные проходят через различные системы и процессы, их происхождение отслеживается и записывается на каждом этапе. Этот шаг включает в себя сбор информации о том, откуда взялись данные, какие преобразования были применены и где они находятся. послан следующий. Информация о происхождении обычно включает временные метки, владельцев данных, зависимости и отношения между различными наборами данных.
5. Визуализация и анализ: Информация о происхождении данных часто визуализируется с помощью диаграмм или графиков происхождения, которые обеспечивают четкое графическое представление того, как данные проходят через инфраструктуру организации. Эти визуализации помогают заинтересованным сторонам понять сквозной путь данных и выявить зависимости, узкие места и потенциальные точки сбоя.
6. Управление данными и соответствие требованиям: Линия передачи данных обеспечивает управление данными и соблюдение нормативных требований. Организации могут продемонстрировать подотчетность, отслеживаемость и обеспечение качества данных регулирующим органам и внутренним заинтересованным сторонам, предоставив полный контрольный журнал движение данных и преобразования.
7. Анализ воздействия и управление рисками: Происхождение данных также позволяет организациям выполнять анализ воздействия и оценивать потенциальные риски, связанные с изменениями в источниках данных, процессах или системах. Организации могут принимать проницательные решения и снижать риски. активно, понимая, как изменения в одной части экосистемы данных могут повлиять на последующие системы или аналитику.

Методы передачи данных

Существуют разные подходы к реализации передачи данных. Вот обзор этих техник:

Происхождение по тегам данных

Этот метод помечает элементы данных метаданными, описывающими их характеристики, источники, преобразования и места назначения. Эти теги обеспечить четкое понимание как данные используется и трансформируется по мере прохождения различных этапов обработки.

Пример: Розничная компания помечает каждую транзакцию продажи метаданными с подробным описанием местоположения магазина, временной метки и информации о продукте. По мере того как данные проходят различные этапы анализа, например агрегирование по регионам или категориям продуктов, каждый этап преобразования записывается с соответствующими метаданными происхождения. Этот акт обеспечивает прослеживаемость от необработанных данных о транзакциях до окончательных аналитических отчетов.

Автономная линия происхождения

Этот метод предполагает встраивание информации о происхождении непосредственно в сами данные. Этим внедрением могут быть верхние и нижние колонтитулы или встроенные метаданные в файл данных. Автономная линия происхождения гарантирует, что информация о происхождении передается вместе с данными, что упрощает отслеживание и понимание ее истории.

Пример: Отдел маркетинга ведет электронную таблицу, содержащую показатели эффективности кампании. В электронной таблице есть отдельная вкладка «Происхождение», где каждый столбец аннотировано с информацией о его источнике (например, CRM-система, рекламная площадка), преобразования данных (например, расчеты, фильтрация) и место назначения (например, информационная панель, отчет). Эта автономная информация о происхождении позволяет аналитикам понять историю данных без внешней документации.

Происхождение путем анализа

Происхождение путем синтаксического анализа включает в себя анализ обработка данных конвейеры или сценарии для определения происхождения данных. Этот метод анализирует код или файлы конфигурации преобразований данных для определения источников данных, примененных преобразований и окончательных результатов. Понимая логику обработки, родословную можно восстановить.

Пример: Фирма, предоставляющая финансовые услуги, анализирует сценарии Python, используемые для преобразования данных в ее системе управления рисками. Организация выводит информацию о происхождении, такую ​​как исходные таблицы, условия соединения и целевые таблицы, путем анализа логики сценариев и запросов SQL. Эти проанализированные данные о происхождении затем используется для создания графического представления потока данных от необработанных рыночных данных до моделей риска.

Родословная на основе шаблонов

Происхождение данных выводится на основе заранее определенных шаблонов или правил в происхождении на основе шаблонов. Этими шаблонами могут быть регулярные выражения, схемы данных или другие структурные индикаторы, которые определяют, как данные преобразуются и распространяются. Происхождение на основе шаблонов может автоматизировать отслеживание происхождения путем выявления общих шаблонов в преобразованиях данных.

Пример: Компания-разработчик программного обеспечения использует методы определения происхождения на основе шаблонов для отслеживания потока данных в своей CRM-системе. Выявляя общие закономерности в процессах импорта/экспорта данных и запросах к базе данных, таких как «Загрузка данных о клиентах» или «Экспорт отчетов о продажах», организация автоматически делает вывод о родственных связях. Этот подход упрощает отслеживание происхождения при крупномасштабном развертывании CRM с многочисленными Интеграция данных пунктов.

Примеры использования Data Lineage

Современные предприятия все чаще стремятся получать информацию в режиме реального времени, однако их приобретение зависит от глубокого понимания данных и их пути в конвейер данных. Команды могут улучшить рабочие процессы, используя комплексные инструменты управления происхождением данных различными способами:

Моделирование данных: Предприятия должны определить базовые структуры данных для визуализации различных элементов данных и соответствующих им связей. Происхождение данных помогает моделировать эти отношения, иллюстрируя зависимости в экосистеме данных. По мере развития данных, появления новых источников и интеграций предприятия должны адаптировать свои модели данных соответственно. Происхождение данных точно отражает эти изменения с помощью диаграмм модели данных, выделяя новые или устаревшие связи. Этот процесс помогает аналитикам и специалистам по обработке данных проводить ценный и своевременный анализ за счет лучшего понимания наборов данных.

Перенос данных: При переходе на новое хранилище или программное обеспечение организации используют перенос данных для перемещения данных из одного места в другое. Линия передачи данных дает представление о движении и продвижении данных в организации., из одного места в другое, помогая планировать миграцию или обновление системы. Это также позволяет командам оптимизировать системы данных путем архивирования или удаления устаревших данных, повышая общую производительность за счет сокращения объема данных.

Юридические вопросы: Несоответствие данных может занять много времени и стоить дорого. Происхождение данных — это механизм соответствия для аудита, управления рисками и обеспечения соблюдения политик и правил управления данными. Например, законодательство GDPR, принятое в 2016 году, защищает персональные данные в ЕС и ЕЭЗ, предоставляя физическим лицам больший контроль над данными. Аналогичным образом, Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA) обязывает предприятия информировать потребителей о сборе данных. Инструменты определения происхождения данных имеют решающее значение для обеспечения соответствия требованиям, поскольку они обеспечивают видимость потока данных.. 

Анализ воздействия: Инструменты определения происхождения данных обеспечивают наглядность влияния бизнес-изменений, особенно на последующую отчетность. Например, изменения в именах элементов данных могут повлиять на информационные панели и доступ пользователей. Происхождение данных также оценивает влияние ошибок данных и их воздействие на всю организацию. Отслеживая источник ошибок, Data Lineage облегчает общение с соответствующими командами, обеспечивая доверие к отчетам бизнес-аналитики и источникам данных.

Инструменты передачи данных

Инструменты происхождения данных позволяют организациям понимать потоки данных внутри организации и управлять ими. Вот некоторые ключевые функции, обычно встречающиеся в инструментах происхождения данных:

1. Автоматизированное обнаружение родословной: Инструмент должен автоматически обнаруживать и сопоставлять происхождение данных из различных источников, систем и преобразований, сокращая ручные усилия.
2. Комплексная визуализация происхождения: Обеспечение четкого и визуального представления происхождения данных от источника к месту назначения, включая базы данных, приложения и процессы.
3. Управление версиями и отслеживание изменений: Отслеживание изменений в происхождении данных с течением времени, что позволяет пользователям понять, как развивались потоки данных и кто внес изменения.
4. Управление метаданными: Захват и управлять метаданными связанные с источниками данных, преобразованиями и родословными отношениями, обеспечивая управление данными и их соответствие.
5. Мониторинг качества данных: Мониторинг качества данных по всей линии, выявление таких проблем, как данным несоответствия, аномалии или ухудшение качества.
6. Отображение зависимостей: выявление зависимостей между различными элементами данных, системами и процессами, помогающее пользователям понять взаимосвязи между объектами данных.
7. Интеграция бизнес-словаря: Интеграция с деловой глоссарий или словарь данных для обеспечения контекста и значения элементов данных и информации о происхождении.
8. Поиск и фильтрация: расширенные возможности поиска для быстрого поиска конкретных элементов данных, источников или путей происхождения в больших наборах данных.
9. Безопасность и контроль доступа: Ролевой контроль доступа (RBAC) и механизмы шифрования обеспечивают Важно авторизованные пользователи могут просматривать и изменять информацию о происхождении данных.

Заключение

Происхождение данных является жизненно важной частью эффективного управления данными. От улучшения качества данных и обеспечения соответствия требованиям до облегчения принятия стратегических решений — понимание происхождения данных дает организациям ценную информацию о своих данных. Используя эти знания, группы обработки данных могут оптимизировать процессы, снизить риски и максимизировать потенциал своих данных.

Astera — это комплексный инструмент управления данными с комплексными функциями управления данными. Он позволяет бизнес-пользователям управлять данными и контролировать их с помощью простого интерфейса без программирования и обширной поддержки клиентов.

Попытка Astera теперь с бесплатным 14-дневная пробная версия or Связаться чтобы обсудить конкретный вариант использования.