数据沿袭是一种 重要 概念 数据治理。它概述了数据从源头到目的地的路径。了解数据沿袭有助于提高依赖数据的组织的透明度和决策能力。

本完整指南探讨了数据沿袭及其对团队的重要性。它还介绍了数据沿袭与其他重要数据治理术语和常见数据沿袭技术之间的区别。

什么是数据沿袭？

数据沿袭是指数据从源头经过组织内不同系统、流程和环境的各种转换和移动的旅程。它提供了对数据如何创建、使用和修改的清晰理解，以及对不同数据元素之间关系的洞察。

数据沿袭通常包括 元数据 例如数据源、转换、计算和依赖关系，使组织能够追踪 数据流 并确保其质量、准确性和符合监管要求。

数据沿袭、数据来源与数据治理

数据沿袭， 数据来源，和数据 治理都是数据管理中的关键概念，但它们涉及数据处理的不同方面。

为什么数据沿袭很重要？

数据沿袭至关重要，原因如下：

• 信任和信心：数据沿袭确保数据来源和转换的透明度，在整个生命周期内建立对其准确性和可靠性的信任。
• 法律合规：它通过跟踪数据处理、存储和使用情况、促进审计以及证明符合监管要求来帮助组织遵守法规。
• 数据质量管理：通过追溯数据的来源来识别和纠正数据质量问题，使组织能够保持高 数据的完整性 和可靠性标准。
• 根本原因分析：查明错误的根源，从而实施预防措施并确保数据相关问题 得到有效解决 在其源头。
• 数据治理: 为建立 数据管理 政策和程序。治理确保数据 以负责任、安全的方式处理，并符合组织目标和标准。
• 商业智能：确保来自 BI 工具的洞察基于准确且相关的数据，为决策者提供可靠的信息以进行战略规划和绩效评估。

数据沿袭和数据分类

数据分类涉及根据来源、敏感度、访问权限、内容等将数据组织成类别。同时，数据沿袭侧重于了解这些数据如何移动、迁移和转换。

自动化后，数据沿袭和分类可以帮助企业进行风险管理、保护敏感数据并快速定位特定信息。

数据沿袭和分类均有助于：

1. 数据位置/搜索：分类简化了相关数据的搜索。
2. 生命周期调查：提供对整个数据生命周期的洞察，从而实现更好的管理决策和资源分配。
3. 风险缓解：主动识别并缓解数据泄露或未经授权的访问风险。

数据沿袭如何工作

数据沿袭的典型工作方式如下：

1. Data Capture：该过程从从源头捕获原始数据开始。 这可能是数据库、应用程序等系统内部生成的数据， 传感器或外部来源 APIs、第三方供应商或手动输入。
2. 元数据收集：除了数据之外，还有元数据 还收集元数据包含有关数据的信息。这些信息包括其来源、格式、结构和任何应用的转换。元数据对于理解数据的上下文和谱系至关重要。
3. 转化与加工：团队捕获数据后，通常会经历各种转换和处理步骤。这个过程可能涉及 数据清理、过滤、聚合、与其他数据集连接或应用业务逻辑来获得有意义的见解。每次转换都会以某种方式改变数据，并且元数据会更新以反映这些变化。
4. 血统追踪：当数据在不同系统和流程之间移动时，其沿袭在每个阶段都会被跟踪和记录。此步骤包括捕获有关数据来自何处、应用了哪些转换以及数据位于何处的信息 被发送 接下来。谱系信息通常包括时间戳、数据所有者、依赖关系以及不同数据集之间的关系。
5. 可视化与分析：数据沿袭信息 通常是可视化的 通过图表或沿袭图，可以清晰地以图形方式展示数据在组织基础设施中的流动方式。这些可视化功能可帮助利益相关者了解端到端数据旅程，并识别依赖关系、瓶颈和潜在故障点。
6. 数据治理与合规性：数据沿袭确保数据治理和法规遵从性。组织可以通过提供完整的审计跟踪，向监管机构和内部利益相关者展示责任、可追溯性和数据质量保证。 数据移动 和转变。
7. 影响分析与风险管理：数据沿袭还使组织能够执行影响分析并评估与数据源、流程或系统变化相关的潜在风险。 组织可以做出明智的决策并降低风险 通过了解数据生态系统某一部分的变化如何影响下游系统或分析来主动地采取行动。

数据沿袭技术

执行数据沿袭有不同的方法。以下是这些技术的概述：

数据标记的沿袭

该技术用元数据标记数据元素，描述其特征、来源、转换和目的地。 这些标签 提供清晰的理解 如何数据 用来 并在经过不同的处理阶段时发生转变。

例如：：一家零售公司使用元数据标记每笔销售交易，详细说明商店位置、时间戳和产品信息。随着数据经过各种分析阶段（例如按地区或产品类别聚合），每个转换步骤 被记录 并附有相应的谱系元数据。此举确保了从原始交易数据到最终分析报告的可追溯性。

自足的血统

该技术涉及将沿袭信息直接嵌入数据本身。这种嵌入可以是数据文件中的页眉、页脚或嵌入元数据。自包含的沿袭可确保沿袭信息随数据一起传播，从而更易于跟踪和了解其历史。

计费示例： 营销部门维护一个包含营销活动绩效指标的电子表格。该电子表格包含一个专用的“Lineage”选项卡，其中每一列 有注释 提供有关其来源的信息（例如 CRM 系统、广告平台）， 数据转换 （例如，计算、过滤）和目的地（例如，仪表板、报告）。这些独立的沿袭信息使分析师无需外部文档即可了解数据的历史记录。

通过解析来追溯

通过解析进行谱系分析涉及分析 数据处理 管道或脚本来推断数据沿袭。该技术解析数据转换的代码或配置文件，以识别数据源、应用的转换和最终输出。通过理解处理逻辑， 血统可以重建.

计费示例： 一家金融服务公司解析其风险管理系统中用于数据转换的 Python 脚本。该组织通过分析脚本的逻辑和 SQL 查询推断出沿袭信息，例如源表、连接条件和目标表。此解析的沿袭数据 然后使用 生成从原始市场数据到风险模型的数据流的图形表示。

基于模式的谱系

数据沿袭是根据基于模式的沿袭中的预定义模式或规则推断出来的。这些模式可以是正则表达式、数据模式或其他定义数据如何转换和传播的结构指标。基于模式的沿袭可以通过识别数据转换中的常见模式来自动化沿袭跟踪。

计费示例： 一家软件公司采用基于模式的沿袭技术来跟踪其 CRM 系统中的数据流。通过识别数据导入/导出流程和数据库查询中的常见模式（例如“加载客户数据”或“导出销售报告”），该组织会自动推断沿袭关系。这种方法简化了大规模 CRM 部署中的沿袭跟踪，其中涉及大量 数据集成 点。

数据沿袭用例

现代企业越来越寻求实时洞察，但获取洞察的关键在于彻底了解数据及其在 数据管道团队可以通过多种方式使用端到端数据沿袭工具来增强工作流程：

数据建模： 企业必须定义底层数据结构，以可视化不同的数据元素及其相应的链接。数据沿袭有助于对这些关系进行建模，说明整个数据生态系统中的依赖关系。随着数据的发展，随着新来源和集成的出现，企业必须调整其 数据模型 相应地。数据沿袭通过数据模型图准确反映这些变化，突出显示新的或过时的连接。此过程通过更好地理解数据集帮助分析师和数据科学家进行有价值且及时的分析。

数据迁移： 在过渡到新存储或软件时，组织使用 数据迁移 将数据从一个位置移动到另一个位置. 数据沿袭提供了对数据在组织中的移动和进展的洞察, 从一个位置到另一个位置，帮助规划系统迁移或升级。它还使团队能够通过存档或删除过时的数据来简化数据系统，通过减少数据量来提高整体性能。

注释： 数据不合规可能耗时且成本高昂。数据沿袭是一种合规机制，用于审计、风险管理和确保遵守数据治理政策和法规。例如，2016 年颁布的 GDPR 立法保护欧盟和欧洲经济区的个人数据，赋予个人更大的数据控制权。同样，加州消费者隐私法案 (CCPA) 要求企业告知消费者有关数据收集的信息。数据沿袭工具对于确保合规性至关重要，因为它们提供了数据流的可见性. 

影响分析：数据沿袭工具可让您了解业务变化的影响，尤其是对下游报告的影响。例如，数据元素名称的变化可能会影响仪表板和用户访问。数据沿袭还评估数据错误的影响及其在整个组织中的暴露程度。通过追溯错误的来源，数据沿袭有助于与相关团队进行沟通，确保对商业智能报告和数据源的信任。

数据沿袭工具

数据沿袭工具使组织能够了解和管理组织内的数据流。以下是数据沿袭工具中常见的一些关键功能：

1. 自动谱系发现: 该工具应自动发现并映射跨各种来源、系统和转换的数据沿袭，从而减少人工工作量。
2. 端到端谱系可视化：提供从源到目标的数据沿袭的清晰、直观的表示，包括数据库、应用程序和流程。
3. 版本控制和变更跟踪：跟踪数据沿袭随时间的变化，使用户了解数据流如何演变以及谁做出了更改。
4. 元数据管理：捕获并 管理元数据 与数据源、转换和沿袭关系相关联，确保数据治理和合规性。
5. 数据质量监控：监控整个谱系的数据质量，识别以下问题 data 不一致、异常或质量下降。
6. 依赖映射：识别不同数据元素、系统和流程之间的依赖关系，帮助用户理解数据实体之间的关系。
7. 业务词汇表集成：与 商业词汇 或数据字典为数据元素和沿袭信息提供背景和含义。
8. 搜索和发现：高级搜索功能可在大型数据集内快速查找特定数据元素、来源或沿袭路径。
9. 安全与访问控制：基于角色的访问控制 (RBAC) 和加密机制确保 仅由 授权用户可以查看和修改数据沿袭信息。

结语

数据沿袭是有效数据治理的重要组成部分。从提高数据质量和确保合规性到促进战略决策，了解数据沿袭可以让组织对其数据有宝贵的见解。利用这些知识，数据团队可以优化流程、降低风险并最大限度地发挥数据的潜力。

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