Sisukord[Peida][Näita]
Andmed on kõikjal teie ümber. Tegelikult mõjutab see teie ettevõtte kõiki aspekte. Võib tunduda, et pole piisavalt aega, et uurida, kui hästi see teie ettevõtet teenib, kui olete hõivatud otsustega, kuidas oma andmeid käsitleda.
Jälgige seda. Teie organisatsioon kasutab andmeid 24 tundi ööpäevas. Seega on selle väärtuse mõistmiseks väga oluline mõista, kust see tuli, kuidas see sinna jõudis ja kuidas see ettevõttes liigub.
Andmete liin muutub selles olukorras oluliseks. Lihtsam on aru saada, kuidas andmed tekkisid, kust need tulid ja kuhu liiguvad, kui saame jälgida andmete päritolu, migratsioone ja muutusi.
Selles postituses vaatleme üksikasjalikult Data Lineage'i, selle toimimist, selle kasutusjuhtumeid, tehnikaid ja palju muud.
Mis on Data Lineage?
Andmeliinid toimivad omamoodi digitaalse passina. See on andmereisi kõige põhjalikum ülevaade, milles on üksikasjalikult kirjeldatud kõik selle peatused, ümbersõidud ja muudatused selle algusest kuni lõpliku sihtkohani.
ISisuliselt kirjeldab andmeliin paljudes süsteemides ja platvormides andmete päritolu, muutmist ja kasutamist. See toimib detektiivitööriistana, andes kasutajatele teavet selle kohta, kuidas andmeid toodeti, kust need pärinevad ja kuidas neid kasutati. See teave võimaldab kasutajatel võimalikke probleeme ära tunda ja lahendada.
Andmeliinid on hindamatu ressurss ettevõtetele, kes sõltuvad oma tegevuses andmetest, sest see võimaldab kasutajatel vastata sellistele olulistele küsimustele nagu kes, mis, millal ja kus.
Lihtsamalt öeldes on andmeliinid ülim andmejälg, mis tagab andmete täpsuse, täielikkuse ja järjepidevuse, pakkudes samal ajal selget ja kokkuvõtlikku ülevaadet andmete kogu teekonnast.
Kuidas Data Lineage töötab?
Andmeliinid on teekaart, mis võimaldab meil jälgida andmeid selle alguspunktist lõpp-punktini. Mõelge andmepunktile kui reisijale ja selle passile kui andmeliinile, et paremini mõista, kuidas see toimib.
Andmeallikad, andmete teisendus, andmesalvestus ja andmeväljund moodustavad passi neli peamist komponenti.
Paljud süsteemid, rakendused ja platvormid, millelt andmed pärinevad, on esindatud andmeallikatega, mis on andmete teekonna alguspunktid. Andmete teisendamine on järgnev etapp ja andmeliinid kaardistavad andmete edenemise nendest allikatest nendeni.
Andmete teisendamine tähendab andmete kujundamist, muutmist ja manipuleerimist kasutaja vajaduste rahuldamiseks. See toimib andmereisi ajal puhkepeatusena, valmistades selle ette järgmiseks etapiks.
Seejärel salvestatakse andmed enne lõplikku asukohta minekut. Seda saab hoida pilveserverites, andmebaasides või mõnel muul salvestusseadmel. Andmeliinid jälgivad, kus andmeid salvestatakse, samuti kuidas neid kaitstakse, varundada ja taastada.
Viimane samm on andmeväljund, kuhu andmed saadetakse kasutamiseks. Selle esitamiseks võidakse kasutada aruandeid, infograafikat või mis tahes muud tüüpi andmetooteid. Andmeliinid jälgivad väljundit ja tagavad andmete järjepidevuse, täpsuse ja täielikkuse.
Andmete liin toimib põhimõtteliselt andmete teekonna iga etapi salvestamise teel, alates selle algusest kuni väljundini, ning tagades, et need on kogu tee usaldusväärsed, järjepidevad ja õiged. Andmeliinid aitavad organisatsioonidel teha teadlikke otsuseid, lahendada probleeme ja täita juriidilisi kohustusi, andes täieliku ülevaate andmete olemasolust.
Selleks, et mõista andmevarasid ja nende liikumist andmekonveieri kaudu, on metaandmed andmeliini protsessi oluline osa.
Saate vaadata, kuidas andmeid organisatsioonis teisendatakse ja kasutatakse, kasutades andmeliini tööriistu, mis võimendavad metaandmeid andmevoo visuaalseks kujutamiseks. See võimaldab kasutajatel hinnata andmete potentsiaali, mis aitab neil teha teadlikumaid otsuseid.
Andmeliini tüübid
Andmeliinil on kolm põhivormi: pärinev andmeliin, tagurpidi andmeliin ja kahesuunaline andmeliin.
Andmeliini edastamine
Nagu ühesuunalise tänava puhul, hõlmab edasisuunaline andmeliin andmete jälgimist selle alguspunktist lõpp-punktini. Alates andmeallikast järgib see andmeid, kui need läbivad väljundini jõudmiseks mitmeid teisendusi ja salvestussüsteeme.
Seda tüüpi andmeliini olemasolu hõlbustab andmete töötlemise ja ümberkujundamise ning probleemide mõistmist, mis sellel teel võivad tekkida. Iga samm viib järgmiseni; see on nagu riivsaia rada.
Tagasiulatuv andmeliin
Tagasiulatuv andmeliinid sarnanevad tagurpidisõiduga, kus jälgime andmete väljundit tagasi selle allikani. Protsess algab andmete lõplikust asukohast ja liigub tagasi erinevate salvestus- ja teisendustehnikate kaudu, kuni see jõuab andmeallikani.
Andmete algallika tuvastamine, nende teisendamise mõistmine ning õigsuse ja täielikkuse kontrollimine on kõik võimalik sellise andmeliini abil. See töötab nagu detektiivi tööriist, mis võimaldab meil jälgida andmete rada tagasi.
Kahesuunaline andmeliin
Kahesuunaline kahesuunaline andmeliini ühendab edasi- ja tagasisuunalise andmeliini eelised. See annab põhjaliku ülevaate andmete marsruudist, jälgides neid nii allikast sihtkohta kui ka sellest asukohast lähtepunktini.
Andmete algallika kindlaksmääramiseks, nende muutmise mõistmiseks ja nende kvaliteedi, järjepidevuse ja täielikkuse tagamiseks kogu tee jooksul on kasulik jälgida andmete päritolu. Reaalajas teabega selle asukoha ja oleku kohta on see nagu GPS-jälgija andmete jaoks.
Data Lineage'i rakendamine
Andmeliini juurutamine organisatsioonis hõlmab sageli järgmisi etappe.
Määratlege andmeallikad
Kõik süsteemid ja andmebaasid, mis sisaldavad andmeid, mida soovite jälgida, tuleks tuvastada. Selleks peate esmalt tuvastama erinevad andmeallikad, sealhulgas failid, API-d ja pilveteenused.
Koguge metaandmeid
Järgmine etapp on andmete, sealhulgas nende asukoha, vormingu ja korralduse üksikasjade hankimine. Nende metaandmete abil on võimalik mõista andmete funktsioone ja nende kasutamist.
Tuvastage andmete vead
Lihtsam on mõista, kuidas andmeid organisatsiooni sees värskendatakse ja kasutatakse, kui andmevoog on kaardistatud selle allikast sihtkohta, sealhulgas marsruudil toimuvad muudatused või töötlemised.
Jälgige juurdepääsu andmetele
Andmete turvalisuse ja vastavuse säilitamiseks jälgige ja registreerige, kes andmetele juurde pääseb.
Salvestage ja visualiseerige põlvnemist
Kasutage visualiseerimistööriistu, et esitleda suguvõsa lihtsaks mõistmiseks ja analüüsimiseks. Salvestage kogutud metaandmed ja andmevoo teave ühes hoidlas.
Rakendage automatiseeritud lahendus
Saate kontrollida andmeliini kogumist ja jälgimist automatiseerimise abil, mis aitab ka vähendada vigu ja tõsta tootlikkust.
Ülevaatamine ja värskendamine
Veenduge, et päritolukirjed oleksid õiged ja korrapäraselt ajakohased, ning värskendage neid vastavalt vajadusele.
Rakendusprotsessi võib olla vaja muuta või etappidele lisada, sõltuvalt iga organisatsiooni ainulaadsetest nõuetest ja piirangutest.
Andmeliini tehnikad
Mustripõhine sugupuu
Selle meetodi abil teostatakse põlvnemine ilma, et oleks vaja suhelda programmeerimisega, mis andmeid genereeris või transformeeris. Tabelite, veergude ja äriaruannete metaandmete hindamine on selle osa. See uurib põlvnemist, otsides nende metaandmete abil suundumusi.
Näiteks on üsna tõenäoline, et veerg kahes sama nime ja identsete andmeväärtustega andmekogumis esindab samu andmeid selle olemasolu erinevates faasides. Seejärel kasutatakse nende kahe veeru ühendamiseks andmeliini diagrammi.
Mustril põhineval sugupuul on märkimisväärne eelis, et see on tehnoloogiast sõltumatu, sest see lihtsalt kontrollib andmeid, mitte andmetöötlusmeetodeid. Iga andmebaasitehnoloogia, sealhulgas Oracle, MySQL ja Spark, saab seda rakendada samal viisil. Puuduseks on see, et see lähenemisviis ei ole alati täpne.
Kui andmetöötlusloogika on arvutikoodis peidetud ja inimloetavates metaandmetes kergesti ilmne, võib see aeg-ajalt andmekogumite vahelised seosed kahe silma vahele jätta.
Lineage by Data Tagging
See meetod põhineb arusaamal, et teisendusmootor märgistab või muul viisil markeerib andmeid. See jälgib märgist algusest lõpuni, et leida põlvnemist. See lähenemisviis võib olla edukas ainult siis, kui teil on usaldusväärne teisendustööriist, mis haldab kogu andmeedastust, ja olete kursis tööriista kasutatava märgistamisstruktuuriga.
Isegi kui selline tööriist oleks olemas, ei saaks ilma selleta loodud või muudetud andmeid andmesildistamise kaudu põlvnema panna. Sellega seoses on see piiratud andmeliini teostamisega suletud andmesüsteemides.
Iseseisev suguvõsa
Mõnel ettevõttel on andmekeskkond, mis sisaldab metaandmete salvestamist, töötlemisloogikat ja põhiandmete haldust (MDM). Need sätted sisaldavad sageli a andmete järv kus kõiki andmeid hoitakse kogu nende eluea jooksul.
Seda tüüpi iseseisev süsteem võib loomulikult pakkuda põlvnemist ilma täiendavate ressursside vajaduseta. Kuid nagu andmete märgistamise meetodi puhul, ei ole suguvõsa teadlik millestki, mis toimub väljaspool seda reguleeritud keskkonda.
Andmeliinid parsimise teel
Kõige keerukam liinitüüp on selline, mis loeb andmetöötlusloogikat automaatselt. Põhjalikuks ja täielikuks jälgimiseks muudab see meetod andmete teisendusloogika ümber.
Kuna see lahendus peab hõlmama kõiki programmeerimiskeeled ning andmete teisendamiseks ja transportimiseks kasutatavate tööriistade puhul on nende juurutamine keeruline. See võib kasutada ekstrakti-teisendus-laadimise (ETL) loogikat, SQL- ja Java-põhiseid lahendusi, vanu andmevorminguid, XML-põhiseid lahendusi ja muid tehnikaid.
Andmeliini kasutamise juhtumid
Andmete modelleerimine
Ettevõtted peavad looma neid toetavad aluseks olevad andmestruktuurid, et visualiseerida paljusid andmeüksusi ja nendevahelisi seoseid ettevõtte sees. Neid ühendusi modelleeritakse andmeliini abil, mis näitab ka paljusid andmete ökosüsteemis esinevaid sõltuvusi.
Kuna andmed aja jooksul muutuvad, ilmuvad pidevalt uued andmeallikad, mis nõuavad uusi andmete integreerimist jne. Seetõttu peavad ka ettevõtete üldised andmemudelid nende andmete haldamiseks muutuma, et kajastada keskkonda.
Vastavus
Andmeliinid pakuvad vastavusmeetodit auditeerimiseks, riskijuhtimise tõhustamiseks ning andmete säilitamiseks ja töötlemiseks vastavalt andmehalduspoliitikale ja seadustele.
Mõju analüüs
Teatud ärimuudatuste (nt mis tahes allavoolu aruandluse) mõju saab näha andmeliini tööriistade abil. Näiteks võivad andmeliinid aidata juhtidel kindlaks teha, mitut armatuurlauda nimemuutus mõjutab ja sellest tulenevalt, kui palju inimesi sellele aruandlusele juurde pääseb.
Andmete migratsioon
Organisatsioonid kasutavad andmete migratsiooni, et enne uude salvestussüsteemi viimist või uue tarkvara juurutamist aru saada, kus andmed asuvad ja kui kaua need seal on olnud.
Andmeliinid aitavad meeskondadel valmistuda süsteemi uuendamiseks või migratsiooniks, andes neile ülevaate sellest, kuidas andmed on kogu organisatsioonis liikunud. See kiirendab üldiselt ülekandmist uude salvestuskeskkonda.
Lisaks annab see meeskondadele võimaluse andmesüsteemi tõrjuda, arhiveerides või kõrvaldades aegunud või kasutuid andmeid. Nii toimides toimib andmesüsteem üldiselt paremini ja vajab vähem andmete haldamist.
Andmeliini rakendamise väljakutsed
- Andmeturve: andmeturve on andmeliini loomisel esmatähtis probleem. Andmete teekonna jälgimiseks selle alguspunktist lõppsihtkohta tuleb võimaldada juurdepääs tundlikele andmetele ning neid andmeid kaitsta volitamata juurdepääsu ja rikkumiste eest.
- Standardi puudumine: üks peamisi takistusi andmeliini omaksvõtmisel on standardite puudumine. Kuna paljud platvormid, rakendused ja süsteemid kasutavad andmete päritolu jälgimiseks ja salvestamiseks ainulaadseid meetodeid, võib andmereisist ühtse pildi koostamine olla keeruline.
- Andmehoidlad: andmehoidlad on teine probleem, mis tekib andmeliini rakendamisel. Kui andmed levivad mitme rakenduse ja süsteemi vahel, võib nende teekonna ühest teise jälgimine olla keeruline. See võib põhjustada ebatäpset või mittetäielikku andmeliini.
Järeldus
Kokkuvõtteks võib öelda, et andmeliinid on iga andmepõhise ettevõtte oluline osa. See pakub terviklikku ülevaadet andmete teekonnast selle alguspunktist lõpp-punktini, tagades nende täpsuse, täielikkuse ja järjepidevuse.
Eeldatavasti suureneb tulevikus andmeliinide automatiseerimine ja standardimine, mis muudab juurutamise ja hoolduse organisatsioonide jaoks lihtsamaks. Lõpuks ei saa andmeliini olulisust rõhutada.
See annab ettevõtetele tööriistad, mida nad vajavad tarkade valikute tegemiseks, oma tegevuse tõhusamaks juhtimiseks ja edu saavutamiseks.
Jäta vastus