Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
Datumoj estas ĉie ĉirkaŭ vi. En vera signifo, ĝi influas ĉiun aspekton de via komerco. Povas senti, ke ne estas sufiĉe da tempo por ekzameni la detalojn pri kiom bone ĝi servas vian komercon kiam vi zorgas pri decidoj pri kiel manipuli viajn datumojn.
Observu ĉi tion. Via organizo uzas datumojn 24 horojn tage. Do kompreni de kie ĝi venis, kiel ĝi alvenis tien kaj kiel ĝi moviĝas tra la kompanio estas gravega por kompreni ĝian valoron.
Datenlinio iĝas grava en ĉi tiu situacio. Estas pli simple kompreni kiel datumoj formiĝis, de kie ĝi venis, kaj kien ĝi iras, kiam ni povas spuri la originojn, migradojn kaj ŝanĝojn de la datumoj.
En ĉi tiu afiŝo, ni detale rigardos Data Lineage, kiel ĝi funkcias, ĝiaj uzkazoj, teknikoj kaj multe pli.
Kio estas Data Lineage?
Datuma genlinio funkcias kiel speco de cifereca pasporto. Ĝi estas la plej ampleksa raporto pri datumvojaĝo, detaligante ĉiujn ĝiajn haltojn, kromvojojn kaj modifojn de sia origino ĝis sia eventuala celloko.
IEn esenco, datengenlinio priskribas la originon, modifon kaj uzon de datumo tra multaj sistemoj kaj platformoj. Ĝi funkcias kiel ilo de detektivo donante al uzantoj informojn pri kiel datumoj estis produktitaj, de kie ĝi originis kaj kiel ĝi estis utiligita. Ĉi tiuj informoj ebligas al uzantoj rekoni kaj solvi eventualajn problemojn.
Datuma genlinio estas netaksebla rimedo por kompanioj, kiuj dependas de datumoj por funkciigi siajn operaciojn, ĉar ĝi permesas al uzantoj respondi al decidaj demandoj kiel kiu, kio, kiam kaj kie.
Datuma genlinio estas, por diri simple, la finfina datumspuro, kiu garantias datumprecizecon, kompletecon kaj konsistencon proponante klaran kaj koncizan perspektivon de la plena vojo de datumoj.
Kiel funkcias Data Lineage?
Datenlinio estas la vojmapo, kiu ebligas al ni sekvi datumon de ĝia deirpunkto ĝis sia finpunkto. Konsideru datumpunkton kiel vojaĝanton, kaj ĝian pasporton esti ĝia datuma genlinio por pli bone kompreni kiel ĝi funkcias.
Datenfontoj, datumtransformo, datumstokado kaj datumproduktado konsistigas la kvar ĉefajn komponentojn de la pasporto.
La multaj sistemoj, aplikoj kaj platformoj de kiuj la datumoj originas estas reprezentitaj per datumfontoj, kiuj funkcias kiel la komencaj punktoj por la vojaĝo de la datumoj. Datumtransformo estas la posta etapo, kaj datenlinio mapas la progresadon de la datumoj de ĉi tiuj fontoj al ĝi.
Datumtransformo rilatas al la formado, modifado kaj manipulado de datenoj por renkonti uzantbezonojn. Ĝi funkcias kiel ripozhalto dum la vojaĝo de la datumoj, preparante ĝin por la sekva etapo.
La datumoj tiam estas konservitaj antaŭ ol iri al sia fina loko. Ĝi povus esti konservita en nubaj serviloj, datumbazoj aŭ iu alia speco de stokado. Datuma genlinio kontrolas kie la datumoj estas konservitaj, kaj ankaŭ kiel ĝi estas protektita, sekurigita kaj reakirita.
La fina paŝo estas eligo de datumoj, kie la datumoj estas senditaj por esti uzataj. Raportoj, infografioj aŭ ajna alia tipo de datuma produkto povus esti uzata por prezenti ĝin. Datuma genlinio kontrolas la produktaĵon kaj garantias la konsistencon, precizecon kaj kompletecon de la datumoj.
Datenlinio esence funkcias registrante ĉiun etapon de la vojaĝo de la datumoj, de ĝia komenco ĝis ĝia eligo, kaj certigante ke ĝi restas fidinda, konsekvenca kaj ĝusta la tutan vojon. Datuma genlinio helpas organizojn fari klerajn decidojn, ripari problemojn kaj aliĝi al laŭleĝaj devoj donante plenan vidon de la ekzisto de datumoj.
Por kompreni la datumaktivaĵojn kaj kiel ili moviĝas tra la datumdukto, metadatenoj estas decida parto de la datumgenlinia procezo.
Vi povas vidi kiel datumoj estas konvertitaj kaj uzataj ene de la organizo per datenliniaj iloj, kiuj utiligas metadatenojn por provizi vidan bildigon de la datumfluo. Ĉi tio ebligas al uzantoj taksi la potencialon de la datumoj helpante ilin fari pli bone informitajn decidojn.
Tipoj de Datenlinio
Ekzistas tri bazaj formoj de datengenlinio: antaŭen datengenlinio, malantaŭen datengenlinio, kaj dudirekta datengenlinio.
Antaŭen Data Lineage
Kiel ĉe unudirekta strato, antaŭen datenlinio implikas spuri datumon de ĝia deirpunkto ĝis sia finpunkto. Komencante de la datumfonto, ĝi sekvas la datumojn dum ĝi trapasas plurajn transformojn kaj stokadsistemojn por atingi sian produktaĵon.
Komprenado de la prilaborado kaj transformo de datumoj same kiel ajnaj problemoj, kiuj eble ekestis survoje, estas faciligita havante datuman genlinion de ĉi tiu speco. Ĉiu paŝo kondukas al la sekva; estas kiel sekvi spuron de panpecetoj.
Malantaŭa Data Lineage
Malantaŭa datuma genlinio similas al vojaĝo inverse, kie ni spuras la produktaĵon de la datumoj reen al ĝia fonto. La procezo komenciĝas ĉe la fina loko de la datumoj kaj moviĝas malantaŭen tra diversaj stokado kaj transformteknikoj ĝis ĝi atingas la datumfonton.
Identigo de la origina fonto de la datumoj, kompreno de ĝia transformo, kaj konfirmo de ĝia ĝusteco kaj kompleteco estas ĉiuj eblaj kun la helpo de ĉi tiu speco de datuma genlinio. Ĝi funkcias kiel ilo de detektivo, permesante al ni sekvi la vojon de la datumoj malantaŭen.
Dudirekta Data Lineage
Dudirekta strato, dudirekta datenlinio kombinas la avantaĝojn de antaŭen kaj malantaŭen datenlinio. Ĝi provizas ampleksan vidon de la itinero de la datumoj spurante ĝin de sia fonto ĝis sia celloko same kiel de tiu loko ĝis sia deirpunkto.
Por determini la originan fonton de la datumoj, kompreni kiel ĝi estis ŝanĝita, kaj garantii ĝian kvaliton, konsekvencon kaj kompletecon dum la tuta vojo, estas helpe spuri la genlinion de la datumoj. Kun realtempaj informoj pri ĝia loko kaj stato, estas kiel havi GPS-spurilon por datumoj.
Efektivigo de Data Lineage
Efektivigi datengenlinion en organizo ofte implikas la sekvajn fazojn.
Difinu la datumfontojn
La sistemoj kaj datumbazoj, kiuj tenas la datumojn, kiujn vi volas spuri, ĉiuj devus esti identigitaj. Por fari tion, vi unue devas identigi la diversajn datumfontojn, inkluzive de dosieroj, API-oj kaj nubaj servoj.
Kolektu la metadatenojn
La sekva etapo estas akiri detalojn pri la datumoj, inkluzive de ĝia loko, formato kaj organizo. Kompreni la trajtojn de la datumoj kaj kiel ĝi estas uzata estas ebla per ĉi tiu metadatumo.
Identigu datumajn difektojn
Estas pli simple kompreni kiel datumoj estas ĝisdatigitaj kaj uzataj ene de la organizo se la fluo de datumoj estas mapita de sia fonto ĝis sia celloko, inkluzive de ajnaj transformoj aŭ pretigo kiuj okazas laŭ la itinero.
Spuri aliron al datumoj
Por konservi datumsekurecon kaj konformecon, spuru kaj registri kiu aliras la datumojn.
Stoku kaj bildigu la genlinion
Uzu bildigajn ilojn por prezenti la genlinion por simpla kompreno kaj analizo. Stoku la kolektitajn metadatumojn kaj datumfluajn informojn en ununura deponejo.
Efektivigu aŭtomatan solvon
Vi povas kontroli, ke datuma genlinio estas kolektita kaj monitorita per aŭtomatigo, kiu ankaŭ helpos redukti erarojn kaj pliigi produktivecon.
Revizio & Ĝisdatigo
Faru, ke la genliniaj registroj estu ĝustaj kaj aktualaj regule, kaj ĝisdatigu ĝin laŭeble.
La efektivigprocezo eble devas esti modifita aŭ aldonita al fazoj depende de la unikaj postuloj kaj limoj de ĉiu organizo.
Datumliniaj Teknikoj
Padron-bazita genlinio
Kun ĉi tiu metodo, genlinio estas farita sen devi interagi kun la programado kiu generis aŭ transformis la datumojn. Metadatuma taksado por tabeloj, kolumnoj kaj komercaj raportoj estas ĉiuj parto de ĝi. Ĝi esploras genlinion serĉante tendencojn uzante ĉi tiujn metadatenojn.
Ekzemple, estas sufiĉe verŝajne ke kolumno en du datumaroj kun la sama nomo kaj identaj datumvaloroj reprezentas la samajn datenojn ĉe malsamaj fazoj de sia ekzisto. Datuma genliniodiagramo tiam estas uzata por ligi tiujn du kolumnojn.
Padron-bazita genlinio havas la signifan avantaĝon esti teknologio sendependa ĉar ĝi nur kontrolas datumojn, ne datumtraktadmetodojn. Ajna datumbaza teknologio, inkluzive de Oracle, MySQL kaj Spark, povas efektivigi ĝin en la sama maniero. La malavantaĝo estas, ke ĉi tiu aliro ne ĉiam estas preciza.
Kiam la datumtraktadlogiko estas kaŝita en la komputilkodo kaj ne facile evidenta en homlegeblaj metadatenoj, ĝi povas foje preteratenti rilatojn inter datenserioj.
Genlinio per Data Tagging
Ĉi tiu metodo estas bazita sur la nocio ke transformmotoro etikedas aŭ alie markas datumojn. Ĝi spuras la etikedon de komenco ĝis fino por trovi genlinion. Ĉi tiu aliro povas sukcesi nur se vi havas fidindan transformilon, kiu administras ĉiujn datumojn-translokigon kaj vi konas la etikedstrukturon, kiun la ilo uzas.
Eĉ se tia ilo ekzistus, neniuj datumoj kreitaj aŭ ŝanĝitaj sen ĝi povus esti submetitaj al genlinio per datenetikedado. Ĝi estas limigita tiurilate al elfarado de datengenlinio sur fermitaj datumsistemoj.
Memstara Genlinio
Iuj entreprenoj havas datummedion, kiu inkluzivas metadatenojn, pretigan logikon kaj majstran datuman administradon (MDM). Ĉi tiuj agordoj ofte inkluzivas a datuma lago kie ĉiuj datumoj estas konservitaj dum sia tuta vivodaŭro.
Genlinio povas esti nature disponigita per tiu speco de memstara sistemo sen la postulo por kromaj resursoj. Tamen, same kiel kun la datuma etikedmetodo, genlinio ne konscios pri io ajn, kio okazas ekster ĉi tiu reguligita medio.
Datenlinio per Analizo
La plej altnivela speco de genlinio estas tiu, kiu aŭtomate legas datuman logikon. Por ĝisfunda, fin-al-fina spurado, ĉi tiu metodo inversigas la datumtransformlogikon.
Ĉar ĉi tiu solvo devas kompreni ĉiujn programlingvoj kaj iloj uzataj por konverti kaj transporti la datumojn, ĝia deplojo estas komplika. Ĉi tio povus uzi eltiri-transformi-ŝarĝon (ETL) logikon, SQL- kaj Java-bazitajn solvojn, malnovajn datumformatojn, XML-bazitajn solvojn kaj aliajn teknikojn.
Data Lineage Uzokazoj
Modeligado de datumoj
Firmaoj devas establi la subestajn datumstrukturojn kiuj subtenas ilin por bildigi la multajn datumajn erojn kaj la ligojn inter ili ene de firmao. Tiuj ligoj estas modeligitaj uzante datengenlinion, kiu ankaŭ montras la multajn dependecojn ĉeestantajn en la datenekosistemo.
Ĉar datumoj ŝanĝiĝas laŭlonge de la tempo, novaj datumfontoj konstante aperas, postulante novajn datumintegriĝojn, ktp. Pro tio, la ĝeneralaj datummodeloj de firmaoj por administri siajn datumojn devas same ŝanĝiĝi por reflekti la medion.
plenumo
Datuma genlinio ofertas plenuman metodon por revizii, plibonigi riskan administradon kaj certigi, ke datumoj estas konservitaj kaj traktataj konforme al politikoj kaj leĝoj pri administrado de datumoj.
Efika Analizo
La efikoj de certaj komercŝanĝoj, kiel ekzemple iu kontraŭflua raportado, povas esti viditaj uzante datenliniajn ilojn. Datuma genlinio, ekzemple, povus helpi oficulojn determini kiom da instrumentpaneloj influus nomŝanĝo kaj, sekve, kiom da homoj aliras tiun raportadon.
Migrado de datumoj
Organizoj utiligas datummigradon por kompreni kie la datumoj situas kaj kiom longe ĝi estis tie antaŭ ol ŝanĝi ĝin al nova stokadsistemo aŭ efektivigi novan programaron.
Datuma genlinio helpas teamojn prepariĝi por sistemaj ĝisdatigoj aŭ migradoj donante al ili superrigardon pri kiel la datumoj moviĝis tra la organizo. Ĉi tio plirapidigas la translokigon al la nova stokada medio entute.
Aldone, ĝi donas al teamoj la ŝancon malordigi la datumsistemon arkivante aŭ forigante malmodernajn aŭ senutilajn datumojn. Farante tion, la datumsistemo funkcios pli bone ĝenerale kaj bezonos malpli da administrado de datumoj.
Defioj de Implementing Data Lineage
- Sekureco de datumoj: Sekureco de datumoj estas ĉefa zorgo dum konstruo de datuma genlinio. Por sekvi datumvojaĝon de ĝia deirpunkto ĝis ĝia fina celloko, aliro al sentemaj datumoj devas esti koncedita, kaj ĉi tiuj datumoj devas esti protektitaj kontraŭ neaŭtorizita aliro kaj malobservoj.
- Manko de Normigo: Unu el la ĉefaj baroj al amplekso de datuma genlinio estas la manko de normoj. Ĉar multaj platformoj, programoj kaj sistemoj uzas unikajn metodojn por spuri kaj registri datumdevenon, povas esti malfacile kunmeti kohezian bildon de datumvojaĝo.
- Datumaj Siloj: Datumaj siloj estas alia problemo, kiu aperas dum efektivigado de datumlinio. Kiam datumoj estas disvastigitaj tra pluraj aplikoj kaj sistemoj, povus esti defie spuri sian vojaĝon de unu al alia. Ĉi tio povus konduki al malpreciza aŭ nekompleta datuma genlinio.
konkludo
Konklude, datuma genlinio estas esenca parto de ĉiu datuma entrepreno. Ĝi ofertas ampleksan perspektivon de la vojo de datumoj de sia deirpunkto ĝis sia finpunkto, garantiante ĝian precizecon, tutecon kaj konsistencon.
Estonta datenlinia aŭtomatigo kaj normigado estas atenditaj pliiĝi, faciligante efektivigon kaj prizorgadon por organizoj. En la fino, la signifo de datengenlinio ne povas esti emfazita.
Ĝi donas al kompanioj la ilojn, kiujn ili bezonas por fari saĝajn elektojn, funkcii siajn operaciojn pli efike kaj atingi sukceson.
Lasi Respondon