Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Podaci su posvuda oko vas. U pravom smislu, to utječe na svaki aspekt vašeg poslovanja. Moglo bi se činiti da nema dovoljno vremena za ispitivanje pojedinosti o tome koliko dobro služi vašem poslovanju kada ste zaokupljeni odlukama o tome kako postupati sa svojim podacima.
Promatrajte ovo. Vaša organizacija koristi podatke 24 sata dnevno. Dakle, razumijevanje odakle je došlo, kako je tamo dospjelo i kako se kreće kroz tvrtku ključno je za razumijevanje njegove vrijednosti.
Loza podataka postaje važna u ovoj situaciji. Jednostavnije je razumjeti kako su podaci nastali, odakle su došli i kamo idu kada možemo pratiti porijeklo, migracije i promjene podataka.
U ovom ćemo postu pobliže pogledati Data Lineage, kako funkcionira, slučajeve upotrebe, tehnike i još mnogo toga.
Što je Data Lineage?
Data lineage služi kao neka vrsta digitalne putovnice. To je najopsežniji prikaz podatkovnog putovanja, s detaljima svih njegovih zaustavljanja, obilazaka i izmjena od polazišta do konačnog odredišta.
IU suštini, podrijetlo podataka opisuje porijeklo, modifikaciju i upotrebu dijela podataka na mnogim sustavima i platformama. Djeluje kao detektivski alat dajući korisnicima informacije o tome kako su podaci proizvedeni, odakle potječu i kako su korišteni. Ove informacije korisnicima omogućuju prepoznavanje i rješavanje potencijalnih problema.
Podatkovna linija neprocjenjiv je resurs za tvrtke koje ovise o podacima za vođenje svojih operacija jer omogućuju korisnicima da odgovore na ključna pitanja poput tko, što, kada i gdje.
Data lineage je, jednostavno rečeno, ultimativni trag podataka koji jamči točnost podataka, cjelovitost i dosljednost dok nudi jasnu i sažetu perspektivu punog puta podataka.
Kako radi Data Lineage?
Podatkovna linija je putokaz koji nam omogućuje da pratimo dio podataka od njegove početne do krajnje točke. Razmotrite podatkovnu točku kao putnika, a njezinu putovnicu kao njezinu podatkovnu lozu kako biste bolje razumjeli kako funkcionira.
Izvori podataka, transformacija podataka, pohrana podataka i izlaz podataka čine četiri primarne komponente putovnice.
Mnogi sustavi, aplikacije i platforme s kojih podaci potječu predstavljeni su izvorima podataka koji služe kao početne točke za putovanje podataka. Transformacija podataka sljedeća je faza, a loza podataka prikazuje napredovanje podataka od tih izvora do njih.
Transformacija podataka odnosi se na oblikovanje, modificiranje i manipuliranje podacima kako bi se zadovoljile potrebe korisnika. Djeluje kao stanica za odmor tijekom putovanja podataka, pripremajući ih za sljedeću dionicu.
Podaci se zatim pohranjuju prije odlaska na svoju konačnu lokaciju. Može se čuvati na poslužiteljima u oblaku, bazama podataka ili nekoj drugoj vrsti uređaja za pohranu. Data lineage prati gdje su podaci pohranjeni, kao i kako su zaštićeni, sigurnosno kopirani i oporavljeni.
Posljednji korak je izlaz podataka, gdje se podaci šalju za korištenje. Izvješća, infografike ili bilo koja druga vrsta podatkovnog proizvoda mogu se koristiti za njegovu prezentaciju. Podrijetlo podataka prati izlaz i jamči dosljednost, točnost i potpunost podataka.
Data lineage u osnovi funkcionira tako da bilježi svaku fazu putovanja podataka, od njihovog početka do izlaza, i osiguravajući da ostanu pouzdani, dosljedni i točni cijelim putem. Data lineage pomaže organizacijama u donošenju obrazovanih odluka, rješavanju problema i pridržavanju zakonskih obveza dajući potpuni uvid u postojanje podataka.
Kako bismo razumjeli podatkovnu imovinu i kako se kreću kroz podatkovni cjevovod, metapodaci su ključni dio procesa loze podataka.
Možete vidjeti kako se podaci pretvaraju i koriste unutar organizacije pomoću alata za uspostavu podataka, koji koriste metapodatke za vizualni prikaz protoka podataka. To korisnicima omogućuje procjenu potencijala podataka što im pomaže u donošenju odluka na temelju boljih informacija.
Vrste podatkovne loze
Postoje tri osnovna oblika podatkovne linije: prednja podatkovna linija, povratna podatkovna linija i dvosmjerna podatkovna linija.
Forward Data Lineage
Kao i kod jednosmjerne ulice, prijenos podataka uključuje praćenje dijela podataka od njegove početne do završne točke. Počevši od izvora podataka, prati podatke dok prolaze kroz nekoliko transformacija i sustava za pohranu kako bi došli do izlaza.
Razumijevanje obrade i transformacije podataka, kao i svih problema koji su se mogli pojaviti na putu, olakšano je postojanjem podatkovne loze ove vrste. Svaki korak vodi do sljedećeg; to je kao da slijedite trag mrvica kruha.
Podatak unatrag
Podatkovno podrijetlo unatrag slično je putovanju unatrag gdje pratimo izlaz podataka do njihovog izvora. Proces počinje na konačnoj lokaciji podataka i kreće se unatrag kroz razne tehnike pohrane i transformacije dok ne dođe do izvora podataka.
Identifikacija izvornog izvora podataka, razumijevanje njegove transformacije i provjera točnosti i potpunosti mogući su uz pomoć ove vrste podatkovne loze. Djeluje poput detektivskog alata, omogućujući nam da pratimo put podataka unatrag.
Dvosmjerna podatkovna loza
Dvosmjerna, dvosmjerna linija podataka kombinira prednosti prijenosa podataka naprijed i nazad. Omogućuje sveobuhvatan pregled rute podataka prateći ih od izvora do odredišta kao i od te lokacije do početne točke.
Kako bi se utvrdio izvorni izvor podataka, razumjelo kako su izmijenjeni i jamčila njihovu kvalitetu, dosljednost i cjelovitost cijelim putem, korisno je pratiti porijeklo podataka. S informacijama u stvarnom vremenu o njegovoj lokaciji i statusu, to je kao da imate GPS uređaj za praćenje podataka.
Implementacija Data Lineage
Implementacija podatkovne linije u organizaciji često uključuje sljedeće faze.
Definirajte izvore podataka
Treba identificirati sustave i baze podataka koji sadrže podatke koje želite pratiti. Da biste to učinili, prvo morate identificirati različite izvore podataka, uključujući datoteke, API-je i usluge u oblaku.
Prikupite metapodatke
Sljedeća faza je prikupljanje pojedinosti o podacima, uključujući njihovu lokaciju, format i organizaciju. Ovi metapodaci omogućuju razumijevanje značajki podataka i načina na koji se oni koriste.
Identificirajte nedostatke podataka
Jednostavnije je razumjeti kako se podaci ažuriraju i koriste unutar organizacije ako je tok podataka mapiran od njihovog izvora do odredišta, uključujući sve transformacije ili obrade koje se odvijaju duž rute.
Pratite pristup podacima
Kako biste održali sigurnost podataka i usklađenost, pratite i bilježite tko pristupa podacima.
Pohranite i vizualizirajte lozu
Upotrijebite alate za vizualizaciju kako biste predstavili lozu radi jednostavnog razumijevanja i analize. Pohranite prikupljene metapodatke i informacije o tijeku podataka u jednom repozitoriju.
Implementirajte automatizirano rješenje
Možete potvrditi da se podaci prikupljaju i nadziru putem automatizacije, što će također pomoći u smanjenju pogrešaka i povećanju produktivnosti.
Pregled i ažuriranje
Pobrinite se da zapisi o lozi budu točni i aktualni redovito i ažurirajte ih prema potrebi.
Proces implementacije će možda trebati modificirati ili dodati u faze ovisno o jedinstvenim zahtjevima i ograničenjima svake organizacije.
Tehnike podatkovne loze
Loza temeljena na obrascima
S ovom metodom, loza se izvodi bez potrebe za interakcijom s programiranjem koje je generiralo ili transformiralo podatke. Procjena metapodataka za tablice, stupce i poslovna izvješća dio su toga. Istražuje lozu tražeći trendove pomoću ovih metapodataka.
Na primjer, vrlo je vjerojatno da stupac u dva skupa podataka s istim imenom i identičnim vrijednostima podataka predstavlja iste podatke u različitim fazama svog postojanja. Grafikon loze podataka zatim se koristi za povezivanje ta dva stupca.
Loza temeljena na obrascima ima značajnu prednost neovisnosti o tehnologiji jer samo provjerava podatke, a ne metode obrade podataka. Bilo koja 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 računalnom kodu i nije lako očita u metapodacima čitljivim ljudima, povremeno može previdjeti odnose između skupova podataka.
Podrijetlo označavanjem podataka
Ova se metoda temelji na ideji da mehanizam transformacije označava ili na drugi način označava podatke. Prati oznaku od početka do kraja kako bi pronašao porijeklo. 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 kad bi takav alat postojao, nijedan podatak koji je stvoren ili izmijenjen bez njega ne bi mogao biti podvrgnut lozi putem označavanja podataka. U tom pogledu ograničeno je na izvođenje loze podataka na zatvorenim podatkovnim sustavima.
Samostalna loza
Neke tvrtke imaju podatkovno okruženje koje uključuje pohranu metapodataka, logiku obrade i upravljanje glavnim podacima (MDM). Ove postavke često uključuju a podatkovno jezero gdje se svi podaci čuvaju tijekom cijelog životnog vijeka.
Podrijetlo se može prirodno osigurati ovom vrstom samostalnog sustava 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.
Podatkovno podrijetlo raščlanjivanjem
Najsofisticiranija vrsta loze je ona koja automatski čita logiku obrade podataka. Za temeljito praćenje od kraja do kraja, ova metoda vrši obrnuti inženjering logike transformacije podataka.
Budući da ovo rješenje mora obuhvatiti sve programski jezici i alata koji se koriste za pretvorbu i prijenos podataka, njegova je implementacija komplicirana. Ovo može koristiti logiku ekstrahiraj-transformiraj-učitaj (ETL), rješenja temeljena na SQL-u i Javi, stare formate podataka, rješenja temeljena na XML-u i druge tehnike.
Slučajevi korištenja podatkovne loze
Modeliranje podataka
Tvrtke moraju uspostaviti temeljne podatkovne strukture koje ih podržavaju kako bi vizualizirale mnoge podatkovne stavke i veze između njih unutar tvrtke. Te su veze modelirane korištenjem podatkovne linije, što također pokazuje mnoge ovisnosti prisutne u podatkovnom ekosustavu.
Budući da se podaci mijenjaju tijekom vremena, stalno se pojavljuju novi izvori podataka, zahtijevajući nove integracije podataka, itd. Zbog toga se opći podatkovni modeli tvrtki za upravljanje njihovim podacima također moraju mijenjati kako bi odražavali okruženje.
Usklađenost
Data lineage nudi metodu usklađenosti za reviziju, poboljšava upravljanje rizikom i osigurava da se podaci čuvaju i da se njima rukuje u skladu s politikama i zakonima o upravljanju podacima.
Analiza utjecaja
Učinci određenih poslovnih promjena, kao što je bilo kakvo daljnje izvješćivanje, mogu se vidjeti pomoću alata za lokciju podataka. Podatkovna loza, na primjer, može pomoći rukovoditeljima u određivanju na koliko nadzornih ploča bi promjena imena utjecala i, posljedično, koliko ljudi pristupa tim izvješćima.
Migracija podataka
Organizacije koriste migraciju podataka kako bi shvatile gdje se podaci nalaze i koliko su dugo tamo prije nego što ih prebace na novi sustav za pohranu ili implementiraju novi softver.
Data lineage pomaže timovima da se pripreme za nadogradnje sustava ili migracije dajući im pregled kako su se podaci kretali kroz organizaciju. Ovo sveukupno ubrzava prijenos u novo okruženje za pohranu.
Osim toga, daje timovima priliku da razriješe podatkovni sustav arhiviranjem ili uklanjanjem zastarjelih ili beskorisnih podataka. Na taj će način podatkovni sustav općenito bolje raditi i trebat će manje upravljanja podacima.
Izazovi implementacije Data Lineage
- Sigurnost podataka: Sigurnost podataka primarna je briga pri izgradnji podatkovne loze. Da biste pratili putovanje podataka od njegove početne točke do konačnog odredišta, pristup osjetljivim podacima mora biti odobren i ti podaci moraju biti zaštićeni od neovlaštenog pristupa i kršenja.
- Nedostatak standardizacije: Jedna od primarnih prepreka za prihvaćanje loze podataka je nedostatak standarda. Budući da mnoge platforme, aplikacije i sustavi koriste jedinstvene metode za praćenje i bilježenje porijekla podataka, može biti teško sastaviti kohezivnu sliku putovanja podataka.
- Podatkovni silosi: Podatkovni silosi još su jedan problem koji se javlja tijekom implementacije podatkovne linije. Kada su podaci raspoređeni u nekoliko aplikacija i sustava, može biti izazovno pratiti njihov put od jedne do druge. To može dovesti do netočnog ili nepotpunog podrijetla podataka.
Zaključak
Zaključno, podatkovna loza bitan je dio svakog poduzeća vođenog podacima. Nudi sveobuhvatnu perspektivu puta podataka od njihove početne do krajnje točke, jamčeći njihovu točnost, potpunost i dosljednost.
Očekuje se da će se buduća automatizacija i standardizacija podataka povećati, što će organizacijama olakšati implementaciju i održavanje. Na kraju, ne može se naglasiti značaj loze podataka.
Tvrtkama daje alate koji su im potrebni da donesu mudre odluke, učinkovitije vode svoje operacije i postignu uspjeh.
Ostavi odgovor