Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Τα δεδομένα είναι παντού γύρω σας. Με μια πραγματική έννοια, επηρεάζει κάθε πτυχή της επιχείρησής σας. Θα μπορούσε να νιώθετε ότι δεν υπάρχει αρκετός χρόνος για να εξετάσετε τις ιδιαιτερότητες του πόσο καλά εξυπηρετεί την επιχείρησή σας όταν είστε απασχολημένοι με αποφάσεις σχετικά με τον τρόπο χειρισμού των δεδομένων σας.
Παρατηρήστε αυτό. Ο οργανισμός σας χρησιμοποιεί δεδομένα 24 ώρες την ημέρα. Επομένως, η κατανόηση από πού προήλθε, πώς έφτασε εκεί και πώς κινείται στην εταιρεία είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση της αξίας της.
Η γενεαλογία δεδομένων γίνεται σημαντική σε αυτήν την κατάσταση. Είναι πιο απλό να κατανοήσουμε πώς σχηματίστηκαν τα δεδομένα, από πού προήλθαν και πού πηγαίνουν όταν μπορούμε να παρακολουθήσουμε την προέλευση, τις μεταναστεύσεις και τις αλλαγές των δεδομένων.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξετάσουμε προσεκτικά το Data Lineage, πώς λειτουργεί, περιπτώσεις χρήσης, τεχνικές και πολλά άλλα.
Τι είναι το Data Lineage;
Η γενεαλογία δεδομένων χρησιμεύει ως ένα είδος ψηφιακού διαβατηρίου. Είναι η πιο ολοκληρωμένη περιγραφή ενός ταξιδιού δεδομένων, που περιγράφει λεπτομερώς όλες τις στάσεις, τις παρακάμψεις και τις τροποποιήσεις από την προέλευσή του έως τον τελικό προορισμό του.
IΣτην ουσία, η σειρά δεδομένων περιγράφει την προέλευση, την τροποποίηση και τη χρήση ενός κομματιού δεδομένων σε πολλά συστήματα και πλατφόρμες. Λειτουργεί ως εργαλείο ντετέκτιβ παρέχοντας στους χρήστες πληροφορίες σχετικά με τον τρόπο παραγωγής των δεδομένων, από πού προέρχονται και πώς χρησιμοποιήθηκαν. Αυτές οι πληροφορίες επιτρέπουν στους χρήστες να αναγνωρίσουν και να επιλύσουν τυχόν πιθανά προβλήματα.
Η γενεαλογία δεδομένων είναι ένας ανεκτίμητος πόρος για εταιρείες που εξαρτώνται από δεδομένα για την εκτέλεση των εργασιών τους, επειδή επιτρέπει στους χρήστες να απαντούν σε κρίσιμα ερωτήματα όπως ποιος, τι, πότε και πού.
Η σειρά δεδομένων είναι, για να το θέσω απλά, η απόλυτη διαδρομή δεδομένων που εγγυάται την ακρίβεια, την πληρότητα και τη συνέπεια των δεδομένων, ενώ προσφέρει μια σαφή και συνοπτική προοπτική της πλήρους διαδρομής των δεδομένων.
Πώς λειτουργεί το Data Lineage;
Η γενεαλογία δεδομένων είναι ο οδικός χάρτης που μας δίνει τη δυνατότητα να ακολουθήσουμε ένα κομμάτι δεδομένων από το σημείο εκκίνησης έως το τελικό του σημείο. Θεωρήστε ένα σημείο δεδομένων ως ταξιδιώτη και το διαβατήριό του ως τη γενεαλογία δεδομένων του για να κατανοήσετε καλύτερα τον τρόπο λειτουργίας του.
Οι πηγές δεδομένων, ο μετασχηματισμός δεδομένων, η αποθήκευση δεδομένων και η έξοδος δεδομένων αποτελούν τα τέσσερα κύρια στοιχεία του διαβατηρίου.
Τα πολλά συστήματα, εφαρμογές και πλατφόρμες από τις οποίες προέρχονται τα δεδομένα αντιπροσωπεύονται από πηγές δεδομένων, οι οποίες χρησιμεύουν ως τα σημεία έναρξης για το ταξίδι των δεδομένων. Ο μετασχηματισμός δεδομένων είναι το επόμενο στάδιο και η σειρά δεδομένων καταγράφει την εξέλιξη των δεδομένων από αυτές τις πηγές σε αυτά.
Ο μετασχηματισμός δεδομένων αναφέρεται στη διαμόρφωση, τροποποίηση και χειρισμό δεδομένων για την κάλυψη των αναγκών των χρηστών. Λειτουργεί ως στάση ανάπαυσης κατά τη διάρκεια του ταξιδιού των δεδομένων, προετοιμάζοντάς το για το επόμενο σκέλος.
Στη συνέχεια, τα δεδομένα αποθηκεύονται πριν μεταβούν στην τελική τους θέση. Θα μπορούσε να διατηρηθεί σε διακομιστές cloud, βάσεις δεδομένων ή κάποιο άλλο είδος συσκευής αποθήκευσης. Η σειρά δεδομένων παρακολουθεί πού αποθηκεύονται τα δεδομένα, καθώς και πώς προστατεύονται, δημιουργούνται αντίγραφα ασφαλείας και ανακτώνται.
Το τελευταίο βήμα είναι η έξοδος δεδομένων, όπου τα δεδομένα αποστέλλονται για χρήση. Για την παρουσίασή τους ενδέχεται να χρησιμοποιηθούν αναφορές, γραφήματα πληροφοριών ή οποιοσδήποτε άλλος τύπος προϊόντος δεδομένων. Η σειρά δεδομένων παρακολουθεί την έξοδο και εγγυάται τη συνέπεια, την ακρίβεια και την πληρότητα των δεδομένων.
Η σειρά δεδομένων λειτουργεί βασικά καταγράφοντας κάθε στάδιο της διαδρομής των δεδομένων, από την έναρξή τους έως την έκδοσή τους, και διασφαλίζοντας ότι παραμένει αξιόπιστο, συνεπές και σωστό σε όλη τη διαδρομή. Η γενεαλογία δεδομένων βοηθά τους οργανισμούς να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις, να επιλύουν προβλήματα και να τηρούν τις νομικές υποχρεώσεις δίνοντας μια πλήρη εικόνα της ύπαρξης δεδομένων.
Προκειμένου να κατανοηθούν τα περιουσιακά στοιχεία δεδομένων και ο τρόπος με τον οποίο κινούνται μέσω του αγωγού δεδομένων, τα μεταδεδομένα είναι ένα κρίσιμο μέρος της διαδικασίας της σειράς δεδομένων.
Μπορείτε να δείτε πώς τα δεδομένα μετατρέπονται και χρησιμοποιούνται εντός του οργανισμού χρησιμοποιώντας εργαλεία γραμμής δεδομένων, τα οποία αξιοποιούν τα μεταδεδομένα για να παρέχουν μια οπτική απεικόνιση της ροής δεδομένων. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στους χρήστες να αξιολογήσουν τις δυνατότητες των δεδομένων βοηθώντας τους να λάβουν καλύτερα ενημερωμένες αποφάσεις.
Τύποι γραμμής δεδομένων
Υπάρχουν τρεις βασικές μορφές γραμμής δεδομένων: γραμμή δεδομένων προς τα εμπρός, γραμμή δεδομένων προς τα πίσω και γραμμή δεδομένων αμφίδρομης κατεύθυνσης.
Forward Data Lineage
Όπως και με έναν μονόδρομο, η γραμμή δεδομένων προς τα εμπρός περιλαμβάνει την παρακολούθηση ενός τμήματος δεδομένων από το σημείο εκκίνησης στο τελικό σημείο. Ξεκινώντας από την πηγή δεδομένων, ακολουθεί τα δεδομένα καθώς περνά μέσα από διάφορους μετασχηματισμούς και συστήματα αποθήκευσης για να φτάσει στην έξοδο του.
Η κατανόηση της επεξεργασίας και του μετασχηματισμού δεδομένων καθώς και τυχόν προβλήματα που μπορεί να έχουν προκύψει στην πορεία διευκολύνονται από την κατοχή μιας σειράς δεδομένων αυτού του είδους. Κάθε βήμα οδηγεί στο επόμενο. είναι σαν να ακολουθείς ένα ίχνος τριμμένης φρυγανιάς.
Backward Data Lineage
Η γραμμή δεδομένων προς τα πίσω είναι παρόμοια με ένα ταξίδι αντίστροφα όπου ανιχνεύουμε την έξοδο των δεδομένων πίσω στην πηγή τους. Η διαδικασία ξεκινά από την τελική θέση των δεδομένων και κινείται προς τα πίσω μέσω μιας ποικιλίας τεχνικών αποθήκευσης και μετασχηματισμού μέχρι να φτάσει στην πηγή δεδομένων.
Η αναγνώριση της αρχικής πηγής των δεδομένων, η κατανόηση του μετασχηματισμού τους και η επαλήθευση της ορθότητας και της πληρότητάς τους είναι όλα δυνατά με τη βοήθεια αυτού του είδους της σειράς δεδομένων. Λειτουργεί σαν εργαλείο ντετέκτιβ, επιτρέποντάς μας να ακολουθήσουμε τη διαδρομή των δεδομένων προς τα πίσω.
Αμφίδρομη γραμμή δεδομένων
Μια αμφίδρομη, αμφίδρομη σειρά δεδομένων συνδυάζει τα πλεονεκτήματα της γραμμής δεδομένων προς τα εμπρός και προς τα πίσω. Παρέχει μια ολοκληρωμένη εικόνα της διαδρομής των δεδομένων παρακολουθώντας τα από την πηγή τους στον προορισμό τους καθώς και από τη θέση αυτή μέχρι το σημείο εκκίνησης.
Για να προσδιορίσετε την αρχική πηγή των δεδομένων, να κατανοήσετε πώς τροποποιήθηκαν και να διασφαλίσετε την ποιότητα, τη συνέπεια και την πληρότητά τους σε όλη τη διαδρομή, είναι χρήσιμο να παρακολουθείτε τη γενεαλογία των δεδομένων. Με πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο για την τοποθεσία και την κατάστασή του, είναι σαν να έχετε έναν ιχνηλάτη GPS για δεδομένα.
Υλοποίηση Data Lineage
Η εφαρμογή της σειράς δεδομένων σε έναν οργανισμό περιλαμβάνει συχνά τις ακόλουθες φάσεις.
Καθορίστε τις πηγές δεδομένων
Τα συστήματα και οι βάσεις δεδομένων που περιέχουν τα δεδομένα που θέλετε να παρακολουθήσετε θα πρέπει όλα να προσδιορίζονται. Για να γίνει αυτό, πρέπει πρώτα να προσδιορίσετε τις διάφορες πηγές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των αρχείων, των API και των υπηρεσιών cloud.
Συλλέξτε τα μεταδεδομένα
Το επόμενο στάδιο είναι να αποκτήσετε λεπτομέρειες σχετικά με τα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένης της τοποθεσίας, της μορφής και της οργάνωσής τους. Η κατανόηση των χαρακτηριστικών των δεδομένων και του τρόπου χρήσης τους καθίσταται δυνατή από αυτά τα μεταδεδομένα.
Προσδιορίστε ελαττώματα δεδομένων
Είναι πιο απλό να κατανοήσουμε πώς ενημερώνονται και χρησιμοποιούνται τα δεδομένα εντός του οργανισμού, εάν η ροή των δεδομένων χαρτογραφείται από την πηγή τους στον προορισμό τους, συμπεριλαμβανομένων τυχόν μετασχηματισμών ή επεξεργασίας που λαμβάνουν χώρα κατά μήκος της διαδρομής.
Παρακολούθηση πρόσβασης δεδομένων
Για να διατηρήσετε την ασφάλεια και τη συμμόρφωση των δεδομένων, παρακολουθήστε και καταγράψτε ποιος έχει πρόσβαση στα δεδομένα.
Αποθηκεύστε και οπτικοποιήστε τη γενεαλογία
Χρησιμοποιήστε εργαλεία οπτικοποίησης για να παρουσιάσετε τη γενεαλογία για απλή κατανόηση και ανάλυση. Αποθηκεύστε τα συγκεντρωμένα μεταδεδομένα και πληροφορίες ροής δεδομένων σε ένα ενιαίο χώρο αποθήκευσης.
Εφαρμόστε μια αυτοματοποιημένη λύση
Μπορείτε να επαληθεύσετε ότι η γενεαλογία δεδομένων συλλέγεται και παρακολουθείται μέσω της αυτοματοποίησης, η οποία θα βοηθήσει επίσης στη μείωση των λαθών και στην αύξηση της παραγωγικότητας.
Αναθεώρηση & Ενημέρωση
Βεβαιωθείτε ότι οι εγγραφές γενεαλογίας είναι σωστές και επίκαιρες σε τακτική βάση και ενημερώστε τις όπως αρμόζει.
Η διαδικασία υλοποίησης μπορεί να χρειαστεί να τροποποιηθεί ή να προστεθεί σε φάσεις ανάλογα με τις μοναδικές απαιτήσεις και τα όρια κάθε οργανισμού.
Data Lineage Τεχνικές
Lineage με βάση το μοτίβο
Με αυτή τη μέθοδο, το lineage εκτελείται χωρίς να χρειάζεται να αλληλεπιδράσει με τον προγραμματισμό που δημιούργησε ή μεταμόρφωσε τα δεδομένα. Η αξιολόγηση μεταδεδομένων για πίνακες, στήλες και επιχειρηματικές αναφορές αποτελούν μέρος αυτής. Εξερευνά τη γενεαλογία αναζητώντας τάσεις χρησιμοποιώντας αυτά τα μεταδεδομένα.
Για παράδειγμα, είναι πολύ πιθανό μια στήλη σε δύο σύνολα δεδομένων με το ίδιο όνομα και ίδιες τιμές δεδομένων να αντιπροσωπεύει τα ίδια δεδομένα σε διαφορετικές φάσεις της ύπαρξής της. Στη συνέχεια, χρησιμοποιείται ένα γράφημα γραμμής δεδομένων για τη σύνδεση αυτών των δύο στηλών.
Η γενεαλογία που βασίζεται σε μοτίβα έχει το σημαντικό πλεονέκτημα ότι είναι ανεξάρτητη από την τεχνολογία, επειδή απλώς ελέγχει τα δεδομένα και όχι τις μεθόδους επεξεργασίας δεδομένων. Οποιαδήποτε τεχνολογία βάσης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των Oracle, MySQL και Spark, μπορεί να την εφαρμόσει με τον ίδιο τρόπο. Το μειονέκτημα είναι ότι αυτή η προσέγγιση δεν είναι πάντα ακριβής.
Όταν η λογική επεξεργασίας δεδομένων είναι κρυμμένη στον κώδικα του υπολογιστή και δεν είναι εύκολα εμφανής στα αναγνώσιμα από τον άνθρωπο μεταδεδομένα, μπορεί περιστασιακά να παραβλέψει τις σχέσεις μεταξύ των συνόλων δεδομένων.
Lineage by Data Tagging
Αυτή η μέθοδος βασίζεται στην ιδέα ότι ένας κινητήρας μετασχηματισμού επισημαίνει ετικέτες ή με άλλο τρόπο επισημαίνει δεδομένα. Ανιχνεύει την ετικέτα από την αρχή μέχρι το τέλος για να βρει τη γενεαλογία. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να είναι επιτυχής μόνο εάν διαθέτετε ένα αξιόπιστο εργαλείο μετασχηματισμού που διαχειρίζεται όλη τη μεταφορά δεδομένων και είστε εξοικειωμένοι με τη δομή επισήμανσης που χρησιμοποιεί το εργαλείο.
Ακόμη και αν υπήρχε ένα τέτοιο εργαλείο, κανένα στοιχείο που δημιουργήθηκε ή τροποποιήθηκε χωρίς αυτό δεν θα μπορούσε να υποβληθεί σε γενεαλογία μέσω της προσθήκης ετικετών δεδομένων. Περιορίζεται από αυτή την άποψη στην εκτέλεση σειράς δεδομένων σε κλειστά συστήματα δεδομένων.
Αυτοδύναμη Γενεαλογία
Ορισμένες επιχειρήσεις διαθέτουν περιβάλλον δεδομένων που περιλαμβάνει αποθήκευση μεταδεδομένων, λογική επεξεργασίας και διαχείριση βασικών δεδομένων (MDM). Αυτές οι ρυθμίσεις συχνά περιλαμβάνουν α λίμνη δεδομένων όπου όλα τα δεδομένα διατηρούνται καθ' όλη τη διάρκεια ζωής του.
Η γενεαλογία μπορεί φυσικά να παρέχεται από αυτό το είδος αυτόνομου συστήματος χωρίς την απαίτηση για πρόσθετους πόρους. Ωστόσο, όπως και με τη μέθοδο προσθήκης ετικετών δεδομένων, η lineage δεν θα γνωρίζει τίποτα που συμβαίνει εκτός αυτού του ρυθμιζόμενου περιβάλλοντος.
Data Lineage με ανάλυση
Ο πιο εξελιγμένος τύπος γενεαλογίας είναι αυτός που διαβάζει αυτόματα τη λογική επεξεργασίας δεδομένων. Για ενδελεχή, από άκρο σε άκρο ανίχνευση, αυτή η μέθοδος αντιστρέφει τη λογική του μετασχηματισμού δεδομένων.
Δεδομένου ότι αυτή η λύση πρέπει να κατανοήσει όλα τα γλώσσες προγραμματισμού και τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για τη μετατροπή και τη μεταφορά των δεδομένων, η ανάπτυξή του είναι περίπλοκη. Αυτό μπορεί να χρησιμοποιεί λογική εξαγωγής-μετασχηματισμού-φόρτωσης (ETL), λύσεις που βασίζονται σε SQL και Java, παλιές μορφές δεδομένων, λύσεις που βασίζονται σε XML και άλλες τεχνικές.
Περιπτώσεις χρήσης της σειράς δεδομένων
Μοντελοποίηση δεδομένων
Οι εταιρείες πρέπει να δημιουργήσουν τις υποκείμενες δομές δεδομένων που τις υποστηρίζουν προκειμένου να οπτικοποιήσουν τα πολλά στοιχεία δεδομένων και τις συνδέσεις μεταξύ τους μέσα σε μια εταιρεία. Αυτές οι συνδέσεις μοντελοποιούνται χρησιμοποιώντας τη γραμμή δεδομένων, η οποία δείχνει επίσης τις πολλές εξαρτήσεις που υπάρχουν στο οικοσύστημα δεδομένων.
Δεδομένου ότι τα δεδομένα αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου, εμφανίζονται συνεχώς νέες πηγές δεδομένων, που απαιτούν νέες ενοποιήσεις δεδομένων κ.λπ. Εξαιτίας αυτού, τα γενικά μοντέλα δεδομένων των επιχειρήσεων για τη διαχείριση των δεδομένων τους πρέπει επίσης να αλλάξουν ώστε να αντικατοπτρίζουν το περιβάλλον.
Υπεύθυνος Συμμόρφωσης
Η γενεαλογία δεδομένων προσφέρει μια μέθοδο συμμόρφωσης για τον έλεγχο, τη βελτίωση της διαχείρισης κινδύνου και τη διασφάλιση της τήρησης και του χειρισμού των δεδομένων σύμφωνα με τις πολιτικές και τους νόμους διακυβέρνησης δεδομένων.
Ανάλυση επιπτώσεων
Τα αποτελέσματα ορισμένων επιχειρηματικών αλλαγών, όπως οποιεσδήποτε μεταγενέστερες αναφορές, μπορούν να φανούν χρησιμοποιώντας εργαλεία γραμμής δεδομένων. Η γενεαλογία δεδομένων, για παράδειγμα, μπορεί να βοηθήσει τα στελέχη να καθορίσουν πόσους πίνακες εργαλείων θα επηρεάσει μια αλλαγή ονόματος και, κατά συνέπεια, πόσα άτομα έχουν πρόσβαση σε αυτήν την αναφορά.
Μεταφορά δεδομένων
Οι οργανισμοί χρησιμοποιούν τη μετεγκατάσταση δεδομένων για να κατανοήσουν πού βρίσκονται τα δεδομένα και πόσο καιρό ήταν εκεί πριν τα μεταφέρουν σε ένα νέο σύστημα αποθήκευσης ή εφαρμόσουν νέο λογισμικό.
Η γενεαλογία δεδομένων βοηθά τις ομάδες να προετοιμαστούν για αναβαθμίσεις ή μετεγκαταστάσεις συστήματος, παρέχοντάς τους μια επισκόπηση του τρόπου με τον οποίο τα δεδομένα έχουν μετακινηθεί σε ολόκληρο τον οργανισμό. Αυτό επιταχύνει τη μεταφορά στο νέο περιβάλλον αποθήκευσης συνολικά.
Επιπλέον, δίνει στις ομάδες την ευκαιρία να αποφορτίσουν το σύστημα δεδομένων αρχειοθετώντας ή εξαλείφοντας παλιά ή άχρηστα δεδομένα. Με αυτόν τον τρόπο, το σύστημα δεδομένων θα έχει καλύτερη συνολική απόδοση και θα χρειάζεται λιγότερη διαχείριση δεδομένων.
Προκλήσεις της υλοποίησης του Data Lineage
- Ασφάλεια Δεδομένων: Η ασφάλεια των δεδομένων αποτελεί πρωταρχικό μέλημα κατά τη δημιουργία σειράς δεδομένων. Για να ακολουθήσετε μια διαδρομή δεδομένων από το σημείο εκκίνησης μέχρι τον τελικό προορισμό, πρέπει να παραχωρηθεί πρόσβαση σε ευαίσθητα δεδομένα και αυτά τα δεδομένα πρέπει να προστατεύονται από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση και παραβιάσεις.
- Έλλειψη τυποποίησης: Ένα από τα κύρια εμπόδια για την υιοθέτηση της γενεαλογίας δεδομένων είναι η έλλειψη προτύπων. Δεδομένου ότι πολλές πλατφόρμες, εφαρμογές και συστήματα χρησιμοποιούν μοναδικές μεθόδους για την παρακολούθηση και την καταγραφή της προέλευσης των δεδομένων, μπορεί να είναι δύσκολο να συνδυάσετε μια συνεκτική εικόνα μιας διαδρομής δεδομένων.
- Σιλό δεδομένων: Τα σιλό δεδομένων είναι ένα άλλο ζήτημα που προκύπτει κατά την εφαρμογή της σειράς δεδομένων. Όταν τα δεδομένα κατανέμονται σε πολλές εφαρμογές και συστήματα, μπορεί να είναι δύσκολο να παρακολουθείτε το ταξίδι τους από τη μία στην άλλη. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ανακριβή ή ελλιπή σειρά δεδομένων.
Συμπέρασμα
Συμπερασματικά, η γενεαλογία δεδομένων είναι ένα ουσιαστικό μέρος κάθε επιχείρησης που βασίζεται σε δεδομένα. Προσφέρει μια ολοκληρωμένη προοπτική της διαδρομής ενός δεδομένων από το σημείο εκκίνησης έως το τελικό σημείο, εγγυώντας την ακρίβεια, την πληρότητα και τη συνέπειά τους.
Η μελλοντική αυτοματοποίηση και τυποποίηση της σειράς δεδομένων αναμένεται να αυξηθεί, καθιστώντας ευκολότερη την εφαρμογή και τη συντήρηση για τους οργανισμούς. Στο τέλος, η σημασία της γενεαλογίας δεδομένων δεν μπορεί να τονιστεί.
Δίνει στις εταιρείες τα εργαλεία που χρειάζονται για να κάνουν σοφές επιλογές, να εκτελούν τις δραστηριότητές τους πιο αποτελεσματικά και να επιτύχουν.
Αφήστε μια απάντηση