Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Dataa on kaikkialla ympärilläsi. Todellisuudessa se vaikuttaa liiketoimintasi kaikkiin osa-alueisiin. Voi tuntua, että aika ei riitä tutkimaan, kuinka hyvin se palvelee yritystäsi, kun olet huolissasi päätöksistä, kuinka käsitellä tietojasi.
Huomioi tämä. Organisaatiosi käyttää tietoja 24 tuntia vuorokaudessa. Joten sen arvon ymmärtämisen kannalta on ratkaisevan tärkeää ymmärtää, mistä se tuli, miten se pääsi sinne ja miten se liikkuu yrityksen läpi.
Datalinjasta tulee tärkeä tässä tilanteessa. On helpompi ymmärtää, miten data muodostui, mistä se tulee ja minne se on menossa, kun voimme seurata tiedon alkuperää, siirtymistä ja muutoksia.
Tässä viestissä tarkastelemme tarkasti Data Lineagea, sen toimintaa, sen käyttötapauksia, tekniikoita ja paljon muuta.
Mikä on Data Lineage?
Datalinja toimii eräänlaisena digitaalisena passina. Se on kattavin kuvaus datamatkasta, ja se sisältää yksityiskohtaisesti kaikki sen pysähdykset, kiertoreitit ja muutokset sen lähtöpaikasta lopulliseen määränpäähän.
IPohjimmiltaan datalinja kuvaa datan alkuperää, muokkausta ja käyttöä monissa järjestelmissä ja alustoissa. Se toimii etsivän työkaluna antamalla käyttäjille tietoa siitä, miten data on tuotettu, mistä se on peräisin ja miten sitä hyödynnettiin. Näiden tietojen avulla käyttäjät voivat tunnistaa ja ratkaista mahdolliset ongelmat.
Datalinja on korvaamaton resurssi yrityksille, jotka ovat riippuvaisia datasta toimintojensa hoitamisessa, koska sen avulla käyttäjät voivat vastata tärkeisiin kysymyksiin, kuten kuka, mitä, milloin ja missä.
Tietojen linja on yksinkertaisesti sanottuna lopullinen tietopolku, joka takaa tietojen tarkkuuden, täydellisyyden ja johdonmukaisuuden ja tarjoaa selkeän ja ytimekän näkökulman datan koko polulle.
Miten Data Lineage toimii?
Datalinja on tiekartta, jonka avulla voimme seurata dataa sen alkupisteestä sen päätepisteeseen. Ajattele datapistettä matkustajana ja sen passia sen dataperinteenä ymmärtääksesi paremmin sen toiminnan.
Tietolähteet, tiedon muunnos, tietojen tallennus ja tiedonanto muodostavat passin neljä pääkomponenttia.
Monet järjestelmät, sovellukset ja alustat, joista tiedot ovat peräisin, edustavat tietolähteitä, jotka toimivat datan matkan alkupisteinä. Datan muunnos on seuraava vaihe, ja datalinja kuvaa tiedon etenemisen näistä lähteistä siihen.
Tietojen muuntaminen tarkoittaa tietojen muokkaamista, muokkaamista ja käsittelyä käyttäjien tarpeiden mukaisesti. Se toimii lepopysähdyksenä datan matkan aikana ja valmistelee sitä seuraavaa osuutta varten.
Tiedot tallennetaan sitten ennen niiden siirtämistä lopulliseen sijaintiinsa. Sitä voidaan säilyttää pilvipalvelimilla, tietokannassa tai jollain muulla tallennuslaitteella. Datalinja pitää kirjaa siitä, missä tiedot on tallennettu, sekä kuinka ne suojataan, varmuuskopioidaan ja palautetaan.
Viimeinen vaihe on tiedonanto, johon tiedot lähetetään käytettäväksi. Sen esittämiseen voidaan käyttää raportteja, infografioita tai mitä tahansa muuta datatuotetta. Datalinja pitää kirjaa tulosteesta ja takaa tietojen johdonmukaisuuden, tarkkuuden ja täydellisyyden.
Datalinja toimii pohjimmiltaan tallentamalla datan matkan jokaisen vaiheen alusta alkaen sen tuottamiseen ja varmistamalla, että se pysyy luotettavana, johdonmukaisena ja oikein koko matkan. Datalinja auttaa organisaatioita tekemään perusteltuja päätöksiä, korjaamaan ongelmia ja noudattamaan lakisääteisiä velvoitteita antamalla täydellisen kuvan datan olemassaolosta.
Jotta ymmärtäisimme tietoresurssit ja kuinka ne liikkuvat dataputkessa, metatiedot ovat olennainen osa dataperintäprosessia.
Voit nähdä, kuinka tietoja muunnetaan ja hyödynnetään organisaatiossa käyttämällä tietolinjatyökaluja, jotka hyödyntävät metatietoja tarjotakseen visuaalisen kuvauksen tietovirrasta. Näin käyttäjät voivat arvioida tietojen potentiaalia ja auttaa heitä tekemään parempia päätöksiä.
Datalinjan tyypit
Datalinjalla on kolme perusmuotoa: eteenpäin suuntautuva datalinja, taaksepäin suuntautuva datalinja ja kaksisuuntainen datalinja.
Eteenpäin datalinja
Kuten yksisuuntaisessa kadussa, eteenpäin suuntautuva datalinja sisältää datan seurannan sen aloituspisteestä sen päätepisteeseen. Tietolähteestä alkaen se seuraa dataa, kun se kulkee useiden muunnosten ja tallennusjärjestelmien läpi päästäkseen tuottoonsa.
Tietojen käsittelyn ja muuntamisen sekä matkan varrella mahdollisesti ilmenevien ongelmien ymmärtäminen helpottuu tällaisen datalinjan avulla. Jokainen askel johtaa seuraavaan; se on kuin seuraisi korppujauhojen jälkiä.
Taaksepäin datalinja
Taaksepäin kulkeva datalinja on samanlainen kuin käänteinen matka, jossa jäljitetään datan tulos takaisin sen lähteeseen. Prosessi alkaa tietojen lopullisesta sijainnista ja siirtyy taaksepäin useiden tallennus- ja muunnostekniikoiden kautta, kunnes se saavuttaa tietolähteen.
Tietojen alkuperäisen lähteen tunnistaminen, sen muuntamisen ymmärtäminen sekä oikeellisuuden ja täydellisyyden varmistaminen ovat kaikki mahdollisia tämänkaltaisen tietolinjan avulla. Se toimii kuin etsivän työkalu, jonka avulla voimme seurata tietojen polkua taaksepäin.
Kaksisuuntainen datalinja
Kaksisuuntainen, kaksisuuntainen datalinja yhdistää eteenpäin ja taaksepäin tapahtuvan datalinjan edut. Se tarjoaa kattavan kuvan tietojen reitistä seuraamalla sitä lähteestä määränpäähän sekä kyseisestä paikasta lähtöpisteeseen.
Tietojen alkuperän jäljittäminen on hyödyllistä, jotta voidaan määrittää tietojen alkuperäinen lähde, ymmärtää, miten sitä on muutettu, ja varmistaa sen laatu, johdonmukaisuus ja täydellisyys koko matkan ajan. Reaaliaikaiset tiedot sen sijainnista ja tilasta ovat kuin GPS-seurantalaite dataa varten.
Data Lineagen käyttöönotto
Tietolinjan käyttöönotto organisaatiossa sisältää usein seuraavat vaiheet.
Määritä tietolähteet
Kaikki järjestelmät ja tietokannat, jotka sisältävät tietoja, joita haluat seurata, on tunnistettava. Tätä varten sinun on ensin tunnistettava eri tietolähteet, mukaan lukien tiedostot, sovellusliittymät ja pilvipalvelut.
Kerää metatiedot
Seuraava vaihe on hankkia tietoja tiedoista, mukaan lukien niiden sijainti, muoto ja organisaatio. Tietojen ominaisuuksien ja sen hyödyntämisen ymmärtäminen on mahdollista näiden metatietojen avulla.
Tunnista tietovirheet
On yksinkertaisempaa ymmärtää, kuinka tietoja päivitetään ja käytetään organisaatiossa, jos tietovirta on kartoitettu sen lähteestä määränpäähän, mukaan lukien reitin varrella tapahtuvat muutokset tai käsittely.
Seuraa tietojen käyttöä
Säilyttääksesi tietoturvan ja vaatimustenmukaisuuden seuraamalla ja kirjaamalla, kuka käyttää tietoja.
Tallenna ja visualisoi sukulinja
Käytä visualisointityökaluja sukulinjan esittämiseen yksinkertaista ymmärtämistä ja analysointia varten. Tallenna kerätyt metatiedot ja tietovirtatiedot yhteen arkistoon.
Ota käyttöön automatisoitu ratkaisu
Voit varmistaa, että datalinjaa kerätään ja valvotaan automaation avulla, mikä auttaa myös vähentämään virheitä ja lisäämään tuottavuutta.
Tarkista & Päivitä
Varmista, että sukulinjatietueet ovat oikeita ja ajantasaisia säännöllisesti, ja päivitä ne tarvittaessa.
Käyttöönottoprosessia voidaan joutua muokkaamaan tai lisäämään vaiheisiin kunkin organisaation yksilöllisistä vaatimuksista ja rajoituksista riippuen.
Datalinjatekniikat
Kuviopohjainen linja
Tällä menetelmällä sukulinja suoritetaan ilman, että tarvitsee olla vuorovaikutuksessa datan luoneen tai muuntaneen ohjelmoinnin kanssa. Taulukoiden, sarakkeiden ja liiketoimintaraporttien metatietojen arviointi on osa sitä. Se tutkii sukulinjaa etsimällä trendejä näiden metatietojen avulla.
On esimerkiksi melko todennäköistä, että sarake kahdessa tietojoukossa, joilla on sama nimi ja samat arvot, edustaa samaa tietoa olemassaolon eri vaiheissa. Tietojen linjakaaviota käytetään sitten näiden kahden sarakkeen yhdistämiseen.
Kuviopohjaisella sukulinjalla on merkittävä etu teknologiariippumattomuudesta, koska se vain tarkistaa tiedot, ei tietojenkäsittelymenetelmiä. Mikä tahansa tietokantatekniikka, mukaan lukien Oracle, MySQL ja Spark, voi toteuttaa sen samalla tavalla. Haittapuolena on, että tämä lähestymistapa ei ole aina tarkka.
Kun tietojenkäsittelylogiikka on kätketty tietokonekoodiin eikä ole helposti ilmeinen ihmisen luettavissa metatiedoissa, se voi toisinaan jättää huomiotta tietojoukkojen väliset suhteet.
Sukulinja datakoodauksella
Tämä menetelmä perustuu ajatukseen, että muunnosmoottori merkitsee tai muuten merkitsee tietoja. Se jäljittää tunnisteen alusta loppuun sukulinjan löytämiseksi. Tämä lähestymistapa voi onnistua vain, jos sinulla on luotettava muunnostyökalu, joka hallitsee kaikkea tiedonsiirtoa ja tunnet työkalun käyttämän merkintärakenteen.
Vaikka tällainen työkalu olisi olemassa, mitään ilman sitä luotua tai muutettua dataa ei voitaisi kohdistaa datakoodauksen avulla. Se rajoittuu tässä suhteessa datalinjan suorittamiseen suljetuissa tietojärjestelmissä.
Itsenäinen sukulinja
Joillakin yrityksillä on tietoympäristö, joka sisältää metatietojen tallennuksen, käsittelylogiikan ja perustietojen hallinnan (MDM). Nämä asetukset sisältävät usein a datajärvi jossa kaikki tiedot säilytetään koko käyttöiän ajan.
Tällainen itsenäinen järjestelmä voi luonnollisesti tarjota syntyperää ilman lisäresurssien tarvetta. Kuitenkin aivan kuten datan taggausmenetelmässä, sukulinja ei ole tietoinen mistään, joka tapahtuu tämän säännellyn ympäristön ulkopuolella.
Tietojen linja jäsennyksellä
Kehittynein linjatyyppi on sellainen, joka lukee tietojenkäsittelylogiikkaa automaattisesti. Tämä menetelmä kääntää tietojen muunnoslogiikan perusteellista, päästä päähän -jäljitystä varten.
Koska tämän ratkaisun on ymmärrettävä kaikki ohjelmointikielet ja datan muuntamiseen ja siirtämiseen käytetyt työkalut, sen käyttöönotto on monimutkaista. Tämä saattaa käyttää ETL (Extract-transform-load) -logiikkaa, SQL- ja Java-pohjaisia ratkaisuja, vanhoja tietomuotoja, XML-pohjaisia ratkaisuja ja muita tekniikoita.
Data Lineage -käyttötapaukset
Tietojen mallinnus
Yritysten on perustettava niitä tukevat taustalla olevat tietorakenteet visualisoidakseen monia tietokohteita ja niiden välisiä yhteyksiä yrityksen sisällä. Nämä yhteydet mallinnetaan käyttämällä datalinjaa, joka osoittaa myös dataekosysteemin monet riippuvuudet.
Koska tiedot muuttuvat ajan myötä, uusia tietolähteitä ilmaantuu jatkuvasti, mikä vaatii uusia tietointegrointeja jne. Tästä johtuen yritysten yleisten tietomallien tietojen hallintaan on myös muututtava vastaamaan ympäristöä.
Noudattaminen
Datalinja tarjoaa vaatimustenmukaisuusmenetelmän auditointiin, riskienhallinnan tehostamiseen ja sen varmistamiseen, että tietoja säilytetään ja käsitellään tietosuojakäytäntöjen ja lakien mukaisesti.
Vaikutusanalyysi
Tiettyjen liiketoimintamuutosten, kuten mahdollisen loppupään raportoinnin, vaikutukset voidaan nähdä käyttämällä datalinjatyökaluja. Tietojen sukujuuret voivat esimerkiksi auttaa johtajia määrittämään, kuinka moneen koontinäyttöön nimenmuutos vaikuttaisi ja kuinka moni ihminen käyttää kyseistä raportointia.
Tiedonsiirto
Organisaatiot käyttävät tietojen migraatiota ymmärtääkseen, missä tiedot sijaitsevat ja kuinka kauan ne ovat olleet siellä ennen kuin siirtävät sen uuteen tallennusjärjestelmään tai ottavat käyttöön uuden ohjelmiston.
Tietojen linja auttaa tiimejä valmistautumaan järjestelmän päivityksiin tai siirtoihin antamalla heille yleiskuvan siitä, kuinka tiedot ovat liikkuneet organisaatiossa. Tämä nopeuttaa yleisesti siirtoa uuteen tallennusympäristöön.
Lisäksi se antaa tiimeille mahdollisuuden purkaa tietojärjestelmää arkistoimalla tai poistamalla vanhentuneita tai hyödyttömiä tietoja. Näin tietojärjestelmä toimii paremmin ja tarvitsee vähemmän tiedonhallintaa.
Datalinjan käyttöönoton haasteet
- Tietoturva: Tietoturva on ensisijainen huolenaihe tietolinjaa rakennettaessa. Jotta datamatkaa voidaan seurata sen lähtöpisteestä lopulliseen määränpäähän, arkaluontoisiin tietoihin on myönnettävä pääsy ja nämä tiedot on suojattava luvattomalta käytöltä ja tietomurroilta.
- Standardoinnin puute: Yksi tärkeimmistä esteistä dataperinteelle on standardien puute. Koska monet alustat, sovellukset ja järjestelmät käyttävät ainutlaatuisia menetelmiä tietojen alkuperän seurantaan ja tallentamiseen, voi olla vaikeaa koota yhtenäistä kuvaa datamatkasta.
- Datasiilot: Datasiilot ovat toinen ongelma, joka ilmenee tietolinjaa toteutettaessa. Kun data on hajallaan useiden sovellusten ja järjestelmien välillä, voi olla haastavaa seurata sen matkaa yhdestä toiseen. Tämä voi johtaa epätarkkoihin tai epätäydellisiin tietoihin.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että datalinja on olennainen osa jokaista datalähtöistä yritystä. Se tarjoaa kattavan näkökulman tietojen polulle sen alkupisteestä päätepisteeseen ja takaa sen tarkkuuden, täydellisyyden ja johdonmukaisuuden.
Tulevaisuuden tietolinjan automatisoinnin ja standardoinnin odotetaan lisääntyvän, mikä helpottaa organisaatioiden käyttöönottoa ja ylläpitoa. Loppujen lopuksi datalinjan merkitystä ei voi korostaa.
Se antaa yrityksille työkalut, joita ne tarvitsevat viisaiden valintojen tekemiseen, toiminnan tehostamiseen ja menestykseen.
Jätä vastaus