Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Podaci su svuda oko vas. U pravom smislu, utiče na svaki aspekt vašeg poslovanja. Moglo bi se činiti da nema dovoljno vremena da se ispitaju specifičnosti toga koliko dobro služi vašem poslovanju kada ste zaokupljeni odlukama o tome kako rukovati svojim podacima.
Posmatrajte ovo. Vaša organizacija koristi podatke 24 sata dnevno. Dakle, razumijevanje odakle dolazi, kako je tamo dospjelo i kako se kreće kroz kompaniju je ključno za razumijevanje njegove vrijednosti.
Linija podataka postaje važna u ovoj situaciji. Jednostavnije je shvatiti kako su podaci formirani, odakle su došli i kuda idu kada možemo pratiti porijeklo, migracije i promjene podataka.
U ovom postu ćemo pomno pogledati Data Lineage, kako radi, njegove slučajeve upotrebe, tehnike i još mnogo toga.
Šta je Data Lineage?
Linija podataka služi kao neka vrsta digitalnog pasoša. To je najsveobuhvatniji prikaz putovanja sa podacima, koji opisuje sva njegova zaustavljanja, obilaske i modifikacije od njegovog početka do konačnog odredišta.
IU suštini, linija podataka opisuje porijeklo, modifikaciju i upotrebu dijela podataka u mnogim sistemima i platformama. Funkcioniše kao detektivski alat dajući korisnicima informacije o tome kako su podaci proizvedeni, odakle potiču i kako su korišteni. Ove informacije omogućavaju korisnicima da prepoznaju i riješe sve potencijalne probleme.
Linija podataka je neprocjenjiv resurs za kompanije koje zavise od podataka u vođenju svojih operacija jer omogućava korisnicima da odgovore na ključna pitanja poput ko, šta, kada i gdje.
Linija podataka je, pojednostavljeno rečeno, ultimativni trag podataka koji garantuje tačnost, potpunost i konzistentnost podataka, dok nudi jasnu i sažetu perspektivu pune putanje podataka.
Kako funkcioniše Data Lineage?
Linija podataka je mapa puta koja nam omogućava da pratimo dio podataka od njegove početne do krajnje tačke. Zamislite tačku podataka kao putnika, a njen pasoš kao svoju liniju podataka da biste bolje razumjeli kako funkcionira.
Izvori podataka, transformacija podataka, skladištenje podataka i izlaz podataka čine četiri primarne komponente pasoša.
Mnogi sistemi, aplikacije i platforme iz kojih podaci potiču predstavljeni su izvorima podataka, koji služe kao početne tačke za putovanje podataka. Transformacija podataka je sljedeća faza, a linija podataka prikazuje progresiju podataka od ovih izvora do njih.
Transformacija podataka se odnosi na oblikovanje, modificiranje i manipulaciju podacima kako bi se zadovoljile potrebe korisnika. Funkcioniše kao odmorište tokom putovanja podataka, pripremajući ga za sljedeću dionicu.
Podaci se zatim pohranjuju prije odlaska na svoju konačnu lokaciju. Može se čuvati na serverima u oblaku, bazama podataka ili nekoj drugoj vrsti uređaja za pohranu. Linija podataka vodi evidenciju o tome gdje su podaci pohranjeni, kao i kako su zaštićeni, sigurnosno kopirani i oporavljeni.
Posljednji korak je izlaz podataka, gdje se podaci šalju na korištenje. Za njihovo predstavljanje mogu se koristiti izvještaji, infografike ili bilo koja druga vrsta podatkovnog proizvoda. Linija podataka prati rezultate i garantuje konzistentnost, tačnost i potpunost podataka.
Linija podataka u osnovi funkcionira tako što bilježi svaku fazu putovanja podataka, od njihovog početka do njihovog izlaza, i osiguravajući da oni ostanu pouzdani, dosljedni i ispravni do kraja. Linija podataka pomaže organizacijama da donose obrazovane odluke, rješavaju probleme i pridržavaju se zakonskih obaveza dajući potpuni uvid u postojanje podataka.
Da bi se razumjela sredstva podataka i kako se oni kreću kroz cevovod podataka, metapodaci su ključni dio procesa porijekla podataka.
Možete vidjeti kako se podaci pretvaraju i koriste unutar organizacije koristeći alate za lozu podataka, koji koriste metapodatke da bi pružili vizualni prikaz toka podataka. Ovo omogućava korisnicima da procijene potencijal podataka koji im pomažu da donesu odluke na osnovu boljeg informisanja.
Vrste porijekla podataka
Postoje tri osnovna oblika loze podataka: linija podataka naprijed, linija podataka unatrag i dvosmjerna linija podataka.
Forward Data Lineage
Kao i kod jednosmjerne ulice, linija podataka naprijed uključuje praćenje dijela podataka od njegove početne do krajnje točke. Počevši od izvora podataka, on prati podatke dok oni prolaze kroz nekoliko transformacija i sistema za skladištenje da bi došli do svog izlaza.
Razumijevanje obrade i transformacije podataka, kao i bilo kakvih problema koji su se mogli pojaviti na tom putu, olakšano je postojanjem linije podataka ove vrste. Svaki korak vodi ka sledećem; to je kao da pratite trag mrvica.
Porijeklo podataka unatrag
Linija podataka unatrag je slična putovanju u obrnutom smjeru gdje pratimo izlaz podataka do njihovog izvora. Proces počinje na konačnoj lokaciji podataka i kreće se unazad kroz različite tehnike skladištenja i transformacije dok ne dođe do izvora podataka.
Identifikacija izvornog izvora podataka, razumijevanje njihove transformacije i provjera njihove ispravnosti i potpunosti moguće je uz pomoć ove vrste loze podataka. Radi kao detektivski alat, omogućavajući nam da pratimo putanju podataka unatrag.
Dvosmjerna linija podataka
Dvosmjerna, dvosmjerna linija podataka kombinuje prednosti linije podataka naprijed i nazad. Pruža sveobuhvatan pregled rute podataka prateći ih od izvora do odredišta, kao i od te lokacije do početne točke.
Da bi se utvrdio izvorni izvor podataka, shvatio kako su izmijenjeni i garantirao njihov kvalitet, konzistentnost i potpunost na cijelom putu, korisno je pratiti porijeklo podataka. Sa informacijama u stvarnom vremenu o njegovoj lokaciji i statusu, to je kao da imate GPS tragač za podatke.
Implementacija Data Lineage
Implementacija linije podataka u organizaciji često uključuje sljedeće faze.
Definirajte izvore podataka
Svi sistemi i baze podataka koji sadrže podatke koje želite da pratite treba da budu identifikovani. Da biste to učinili, prvo morate identificirati različite izvore podataka, uključujući datoteke, API-je i usluge u oblaku.
Prikupite metapodatke
Sljedeća faza je prikupljanje detalja o podacima, uključujući njihovu lokaciju, format i organizaciju. Ovi metapodaci omogućavaju razumijevanje karakteristika podataka i načina na koji se oni koriste.
Identifikujte nedostatke u podacima
Jednostavnije je razumjeti kako se podaci ažuriraju i koriste unutar organizacije ako je tok podataka mapiran od izvora do odredišta, uključujući sve transformacije ili obradu koja se odvija duž rute.
Pratite pristup podacima
Da biste održali sigurnost i usklađenost podataka, pratite i evidentirajte ko pristupa podacima.
Čuvajte i vizualizirajte lozu
Koristite alate za vizualizaciju da predstavite lozu za jednostavno razumijevanje i analizu. Pohranite prikupljene metapodatke i informacije o toku podataka u jedno spremište.
Implementirajte automatizirano rješenje
Možete provjeriti da li se linija podataka prikuplja i nadgleda putem automatizacije, što će također pomoći da se smanji broj grešaka i poveća produktivnost.
Pregled i ažuriranje
Uvjerite se da su podaci o porijeklu ispravni i ažurni na redovnoj osnovi i ažurirajte ih prema potrebi.
Proces implementacije će možda biti potrebno modificirati ili dodati fazama ovisno o jedinstvenim zahtjevima i ograničenjima svake organizacije.
Data Lineage Techniques
Linija zasnovana na uzorcima
Sa ovom metodom, loza se izvodi bez potrebe za interakcijom s programiranjem koje je generiralo ili transformiralo podatke. Procjena metapodataka za tabele, kolone i poslovne izvještaje su dio toga. Istražuje porijeklo tražeći trendove koristeći ove metapodatke.
Na primjer, vrlo je vjerovatno da kolona u dva skupa podataka sa istim imenom i identičnim vrijednostima podataka predstavlja iste podatke u različitim fazama svog postojanja. Zatim se koristi dijagram porijekla podataka za povezivanje te dvije kolone.
Linija zasnovana na uzorcima ima značajnu prednost što je neovisna o tehnologiji jer samo provjerava podatke, a ne metode obrade podataka. Svaka tehnologija baze podataka, uključujući Oracle, MySQL i Spark, može je implementirati na isti način. Nedostatak je što ovaj pristup nije uvijek precizan.
Kada je logika obrade podataka skrivena u kompjuterskom kodu i nije očigledna u metapodacima čitljivim ljudima, povremeno može previdjeti odnose između skupova podataka.
Porijeklo prema označavanju podataka
Ova metoda je zasnovana na ideji da mehanizam za transformaciju označava ili na drugi način označava podatke. Ona prati oznaku od početka do kraja kako bi pronašla lozu. Ovaj pristup može biti uspješan samo ako imate pouzdan alat za transformaciju koji upravlja svim prijenosom podataka i ako ste upoznati sa strukturom označavanja koju alat koristi.
Čak i kada bi takav alat postojao, nijedan podatak koji je kreiran ili izmijenjen bez njega ne bi mogao biti podvrgnut poreklu putem označavanja podataka. U tom pogledu ograničeno je na izvođenje linije podataka na zatvorenim sistemima podataka.
Samostalna loza
Neka preduzeća imaju okruženje podataka koje uključuje skladištenje metapodataka, logiku obrade i upravljanje glavnim podacima (MDM). Ove postavke često uključuju a jezero podataka gdje se svi podaci čuvaju tokom cijelog životnog vijeka.
Linija se prirodno može obezbijediti ovom vrstom samostalnog sistema bez potrebe za dodatnim resursima. Međutim, baš kao i kod metode označavanja podataka, loza neće biti svjesna ničega što se događa izvan ovog reguliranog okruženja.
Porijeklo podataka raščlanjivanjem
Najsofisticiranija vrsta loze je ona koja automatski čita logiku obrade podataka. Za detaljno praćenje od kraja do kraja, ova metoda obrnuti inženjering logiku transformacije podataka.
Budući da ovo rješenje mora obuhvatiti sve programski jezici i alata koji se koriste za konvertovanje i transport podataka, njihova primena je komplikovana. Ovo može koristiti logiku izvlačenja-transformacije-učitavanja (ETL), rješenja bazirana na SQL-u i Javi, stare formate podataka, rješenja zasnovana na XML-u i druge tehnike.
Slučajevi upotrebe loze podataka
Modeliranje podataka
Kompanije moraju uspostaviti osnovne strukture podataka koje ih podržavaju kako bi vizualizirale mnoge stavke podataka i veze između njih unutar kompanije. Ove veze su modelirane pomoću linije podataka, što takođe pokazuje mnoge zavisnosti prisutne u ekosistemu podataka.
Budući da se podaci vremenom mijenjaju, stalno se pojavljuju novi izvori podataka koji zahtijevaju nove integracije podataka, itd. Zbog toga se opći modeli podataka poduzeća za upravljanje njihovim podacima također moraju mijenjati kako bi odražavali okruženje.
saglasnost
Linija podataka nudi metod usklađenosti za reviziju, poboljšanje upravljanja rizikom i osiguravanje da se podaci čuvaju i rukuju u skladu sa politikama i zakonima upravljanja podacima.
Analiza uticaja
Efekti određenih poslovnih promjena, kao što je bilo koje nizvodno izvještavanje, mogu se vidjeti pomoću alata za prikupljanje podataka. Linija podataka, na primjer, može pomoći rukovodiocima u određivanju na koliko bi kontrolnih ploča utjecala promjena imena i, posljedično, koliko ljudi pristupa tom izvješćivanju.
Migracija podataka
Organizacije koriste migraciju podataka kako bi shvatile gdje se podaci nalaze i koliko dugo su tamo bili prije nego što ih prebace na novi sistem za pohranu ili implementiraju novi softver.
Linija podataka pomaže timovima da se pripreme za nadogradnju sistema ili migracije dajući im pregled kako su se podaci kretali kroz organizaciju. Ovo općenito ubrzava prijenos u novo okruženje za pohranu.
Osim toga, daje timovima priliku da razbacuju sistem podataka arhiviranjem ili eliminacijom zastarjelih ili beskorisnih podataka. Na taj način, sistem podataka će raditi bolje u celini i trebaće mu manje upravljanja podacima.
Izazovi implementacije Data Lineage
- Sigurnost podataka: Sigurnost podataka je primarna briga prilikom izgradnje linije podataka. Da biste pratili put podataka od početne tačke do konačnog odredišta, mora se odobriti pristup osjetljivim podacima i ti podaci moraju biti zaštićeni od neovlaštenog pristupa i kršenja.
- Nedostatak standardizacije: Jedna od primarnih prepreka za prihvatanje roda podataka je nedostatak standarda. Budući da mnoge platforme, aplikacije i sistemi koriste jedinstvene metode za praćenje i bilježenje porijekla podataka, može biti teško sastaviti kohezivnu sliku putovanja podataka.
- Silosi podataka: Silosi podataka su još jedan problem koji se javlja tokom implementacije linije podataka. Kada su podaci raspoređeni u nekoliko aplikacija i sistema, moglo bi biti izazovno pratiti njihov put od jedne do druge. To može dovesti do netočne ili nepotpune linije podataka.
zaključak
Zaključno, linija podataka je suštinski dio svakog poduzeća vođenog podacima. Nudi sveobuhvatnu perspektivu puta podataka od početne do krajnje tačke, garantujući njihovu tačnost, potpunost i konzistentnost.
Očekuje se da će se automatizacija i standardizacija buduće linije podataka povećati, što će organizacijama olakšati implementaciju i održavanje. Na kraju, značaj loze podataka ne može se naglasiti.
On daje kompanijama alate koji su im potrebni da donose mudre izbore, efikasnije vode svoje poslovanje i postignu uspjeh.
Ostavite odgovor