תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
נתונים נמצאים בכל מקום סביבך. במובן אמיתי, זה משפיע על כל היבט של העסק שלך. זה יכול להרגיש כאילו אין מספיק זמן לבחון את הפרטים של עד כמה הוא משרת את העסק שלך כאשר אתה עסוק בהחלטות כיצד לטפל בנתונים שלך.
שימו לב לזה. הארגון שלך משתמש בנתונים 24 שעות ביממה. אז ההבנה מאיפה זה הגיע, איך זה הגיע לשם ואיך זה עובר בחברה חיונית להבנת ערכו.
שושלת הנתונים הופכת חשובה במצב זה. קל יותר להבין כיצד נוצרו נתונים, מאיפה הם הגיעו ולאן הם הולכים כאשר אנו יכולים לעקוב אחר המקורות, ההגירות והשינויים של הנתונים.
בפוסט הזה, נבחן מקרוב את שושלת הנתונים, איך זה עובד, מקרי השימוש שלו, הטכניקות ועוד הרבה יותר.
מהו שושלת נתונים?
שושלת הנתונים משמשת מעין דרכון דיגיטלי. זהו התיאור המקיף ביותר של נסיעת נתונים, המפרט את כל העצירות, העקיפות והשינויים שלו ממקורו ליעדו הסופי.
Iבעיקרו של דבר, שושלת נתונים מתארת את המקור, השינוי והשימוש של פיסת נתונים על פני מערכות ופלטפורמות רבות. זה מתפקד ככלי של בלש על ידי מתן מידע למשתמשים על האופן שבו הנתונים הופקו, מהיכן הם הגיעו ואיך הם נוצלו. מידע זה מאפשר למשתמשים לזהות ולפתור בעיות פוטנציאליות.
שושלת נתונים היא משאב יקר מפז עבור חברות התלויות בנתונים כדי להפעיל את הפעילות שלהן מכיוון שהיא מאפשרת למשתמשים להגיב לשאלות קריטיות כמו מי, מה, מתי ואיפה.
שושלת הנתונים היא, בפשטות, נתיב הנתונים האולטימטיבי המבטיח דיוק, שלמות ועקביות נתונים תוך מתן פרספקטיבה ברורה ותמציתית של הנתיב המלא של הנתונים.
איך עובד שושלת נתונים?
שושלת נתונים היא מפת הדרכים המאפשרת לנו לעקוב אחר פיסת נתונים מנקודת ההתחלה שלו לנקודת הקצה שלו. ראה נקודת נתונים כמטייל, והדרכון שלה הוא שושלת הנתונים שלה כדי להבין טוב יותר כיצד היא פועלת.
מקורות נתונים, שינוי נתונים, אחסון נתונים ופלט נתונים מהווים את ארבעת המרכיבים העיקריים של הדרכון.
המערכות, האפליקציות והפלטפורמות הרבות שמהן מקור הנתונים מיוצגים על ידי מקורות נתונים, המשמשים כנקודות התחלה למסע של הנתונים. טרנספורמציה של נתונים היא השלב שלאחר מכן, ושושלת הנתונים משרטטת את התקדמות הנתונים ממקורות אלה אליהם.
טרנספורמציה של נתונים מתייחסת לעיצוב, שינוי ומניפולציה של נתונים כדי לענות על צורכי המשתמש. הוא מתפקד כתחנת מנוחה במהלך הטיול של הנתונים, ומכין אותו לשלב הבא.
לאחר מכן הנתונים מאוחסנים לפני שהם מגיעים למיקומם הסופי. זה יכול להישמר בשרתי ענן, מסדי נתונים או סוג אחר של התקן אחסון. שושלת הנתונים עוקבת אחר המקום שבו הנתונים מאוחסנים, כמו גם כיצד הם מוגנים, מגובים ומשחזרים אותם.
השלב האחרון הוא פלט נתונים, שבו הנתונים נשלחים לשימוש. דוחות, אינפוגרפיקה או כל סוג אחר של מוצר נתונים עשויים לשמש להצגתם. שושלת הנתונים עוקבת אחר הפלט ומבטיחה את העקביות, הדיוק והשלמות של הנתונים.
שושלת הנתונים פועלת בעצם על ידי רישום של כל שלב במסע של הנתונים, מההתחלה ועד הפלט שלו, ולוודא שהוא נשאר אמין, עקבי ונכון לאורך כל הדרך. שושלת הנתונים עוזרת לארגונים לקבל החלטות מושכלות, לתקן בעיות ולעמוד בהתחייבויות משפטיות על ידי מתן מבט מלא על קיומו של נתונים.
על מנת להבין את נכסי הנתונים וכיצד הם עוברים בצנרת הנתונים, מטא נתונים הם חלק מכריע בתהליך שושלת הנתונים.
אתה יכול לראות כיצד הנתונים מומרים ומנוצלים בתוך הארגון באמצעות כלי שושלת נתונים, הממנפים מטא נתונים כדי לספק תיאור חזותי של זרימת הנתונים. זה מאפשר למשתמשים להעריך את הפוטנציאל של הנתונים ולעזור להם לקבל החלטות מושכלות יותר.
סוגי שושלת נתונים
ישנן שלוש צורות בסיסיות של שושלת נתונים: שושלת נתונים קדימה, שושלת נתונים אחורה ושושלת נתונים דו-כיוונית.
העבר שושלת נתונים
כמו ברחוב חד-סטרי, שושלת נתונים קדימה כוללת מעקב אחר פיסת נתונים מנקודת ההתחלה שלו לנקודת הסיום. החל ממקור הנתונים, הוא עוקב אחר הנתונים כשהם עוברים דרך מספר טרנספורמציות ומערכות אחסון כדי להגיע לפלט שלו.
הבנת העיבוד והטרנספורמציה של נתונים, כמו גם בעיות שעלולות להתעורר בדרך, מתאפשרות על ידי קיום שושלת נתונים מסוג זה. כל צעד מוביל אל הבא; זה כמו לעקוב אחרי שובל של פירורי לחם.
שושלת נתונים לאחור
שושלת נתונים לאחור דומה למסע הפוך שבו אנו עוקבים אחר פלט הנתונים בחזרה למקורם. התהליך מתחיל במיקום הסופי של הנתונים ועובר אחורה דרך מגוון טכניקות אחסון וטרנספורמציה עד שהוא מגיע למקור הנתונים.
זיהוי המקור המקורי של הנתונים, הבנת השינוי שלו, ואימות נכונותם ושלמותו כולם אפשריים בעזרת שושלת נתונים מסוג זה. זה עובד כמו כלי של בלש, ומאפשר לנו לעקוב אחר נתיב הנתונים אחורה.
שושלת נתונים דו-כיוונית
שושלת נתונים דו-סטרית דו-כיוונית משלבת את היתרונות של שושלת נתונים קדימה ואחורה. הוא מספק תצוגה מקיפה של מסלול הנתונים על ידי מעקב אחריהם מהמקור ליעדו וכן מאותו מיקום לנקודת ההתחלה שלו.
כדי לקבוע את המקור המקורי של הנתונים, להבין כיצד הם שונו, ולהבטיח את איכותם, עקביותם ושלמותם לאורך כל הדרך, כדאי לעקוב אחר שושלת הנתונים. עם מידע בזמן אמת על המיקום והסטטוס שלו, זה כמו שיש לו גשש GPS לנתונים.
יישום שושלת נתונים
הטמעת שושלת נתונים בארגון כוללת לעתים קרובות את השלבים הבאים.
הגדר את מקורות הנתונים
יש לזהות את המערכות ומסדי הנתונים שמחזיקים את הנתונים שברצונך לעקוב אחריהם. לשם כך, תחילה עליך לזהות את מקורות הנתונים השונים, כולל קבצים, ממשקי API ושירותי ענן.
אסוף את המטא נתונים
השלב הבא הוא רכישת פרטים על הנתונים, כולל מיקומם, הפורמט והארגון שלהם. הבנת התכונות של הנתונים וכיצד הם מנוצלים מתאפשרת על ידי מטא נתונים אלה.
זיהוי פגמים בנתונים
קל יותר להבין כיצד מתעדכנים ומשתמשים בנתונים בתוך הארגון אם זרימת הנתונים ממופה מהמקור ליעדו, כולל כל טרנספורמציה או עיבוד המתרחשים לאורך המסלול.
עקוב אחר גישה לנתונים
כדי לשמור על אבטחת נתונים ותאימות, עקוב אחר ורישום מי ניגשים לנתונים.
אחסן ודמיין את השושלת
השתמש בכלי הדמיה כדי להציג את השושלת להבנה וניתוח פשוטים. אחסן את המטא נתונים ומידע זרימת הנתונים שנאספו במאגר יחיד.
הטמעת פתרון אוטומטי
אתה יכול לאמת ששושלת הנתונים נאספת ומפוקחת באמצעות אוטומציה, שתסייע גם לצמצם את הטעויות ולהגביר את הפרודוקטיביות.
סקירה ועדכון
וודאו שרשומות השושלת נכונות ועדכניות על בסיס קבוע, ועדכנו אותן בהתאם לצורך.
ייתכן שיהיה צורך לשנות את תהליך היישום או להוסיף אותו לשלבים בהתאם לדרישות והגבולות הייחודיים של כל ארגון.
טכניקות שושלת נתונים
שושלת מבוססת דפוסים
בשיטה זו, השושלת מתבצעת ללא צורך באינטראקציה עם התכנות שיצר או שינה את הנתונים. הערכת מטא נתונים עבור טבלאות, עמודות ודוחות עסקיים הם כולם חלק ממנו. הוא בוחן שושלת על ידי חיפוש אחר מגמות באמצעות מטא נתונים אלה.
לדוגמה, סביר מאוד שעמודה בשני מערכי נתונים בעלי שם זהה וערכי נתונים זהים מייצגת את אותם נתונים בשלבים שונים של קיומם. לאחר מכן נעשה שימוש בתרשים שושלת נתונים כדי לחבר את שתי העמודות הללו.
לשושלת המבוססת על דפוסים יש יתרון משמעותי בכך שהוא עצמאי בטכנולוגיה מכיוון שהוא רק בודק נתונים, לא שיטות עיבוד נתונים. כל טכנולוגיית מסד נתונים, כולל Oracle, MySQL ו-Spark, יכולה ליישם אותה באותו אופן. החיסרון הוא שגישה זו לא תמיד מדויקת.
כאשר ההיגיון של עיבוד הנתונים חבוי בקוד המחשב ואינו ברור במטא נתונים הניתנים לקריאה על ידי אדם, הוא יכול מדי פעם להתעלם מיחסים בין מערכי נתונים.
שושלת לפי תיוג נתונים
שיטה זו מבוססת על הרעיון שמנוע טרנספורמציה מתייג או מסמן נתונים בדרך אחרת. הוא עוקב אחר התג מתחילתו ועד סופו כדי למצוא שושלת. גישה זו יכולה להצליח רק אם יש לך כלי טרנספורמציה אמין שמנהל את כל העברת הנתונים ואתה מכיר את מבנה התיוג שהכלי משתמש בו.
גם אם כלי כזה היה קיים, שום מידע שנוצר או השתנה בלעדיו לא יכול להיות נתון לשושלת באמצעות תיוג נתונים. הוא מוגבל בהקשר זה לביצוע שושלת נתונים במערכות נתונים סגורות.
שושלת עצמאית
לחלק מהעסקים יש סביבת נתונים הכוללת אחסון מטא נתונים, לוגיקה לעיבוד וניהול נתונים ראשיים (MDM). הגדרות אלה כוללות לעתים קרובות א אגם נתונים שבו כל הנתונים נשמרים לאורך כל אורך חייו.
שושלת יכולה להיות מסופקת באופן טבעי על ידי סוג זה של מערכת עצמאית ללא דרישה למשאבים נוספים. עם זאת, בדיוק כמו בשיטת תיוג הנתונים, השושלת לא תהיה מודעת לשום דבר שמתרחש מחוץ לסביבה מוסדרת זו.
שושלת נתונים על ידי ניתוח
הסוג המתוחכם ביותר של שושלת הוא כזה שקורא את הלוגיקה של עיבוד הנתונים באופן אוטומטי. לצורך מעקב יסודי מקצה לקצה, שיטה זו מהנדסת לאחור את לוגיקה של שינוי הנתונים.
מכיוון שהפתרון הזה חייב להבין את כל שפות תכנות וכלים המשמשים להמרה והובלה של הנתונים, הפריסה שלו מסובכת. זה עשוי להשתמש בלוגיקה של חילוץ-טרנספורמציה (ETL), פתרונות מבוססי SQL ו-Java, פורמטים ישנים של נתונים, פתרונות מבוססי XML וטכניקות אחרות.
מקרי שימוש בשושלת נתונים
מודל נתונים
חברות חייבות להקים את מבני הנתונים הבסיסיים התומכים בהן כדי להמחיש את פריטי הנתונים הרבים ואת הקשרים ביניהם בתוך חברה. קשרים אלה מעוצבים באמצעות שושלת נתונים, אשר מציגה גם את התלות הרבות הקיימות במערכת האקולוגית של הנתונים.
מאחר שהנתונים משתנים עם הזמן, מקורות נתונים חדשים מופיעים כל הזמן, הדורשים שילוב נתונים חדשים וכו'. בשל כך, מודל הנתונים הכלליים של פירמות לניהול הנתונים שלהם חייבים להשתנות גם כך כדי לשקף את הסביבה.
מענה לארועים
שושלת הנתונים מציעה שיטת ציות לביקורת, לשיפור ניהול הסיכונים ולוודא שהנתונים נשמרים ומטופלים בהתאם למדיניות ולחוקים של ממשל נתונים.
ניתוח השפעות
ניתן לראות את ההשפעות של שינויים עסקיים מסוימים, כמו כל דיווח במורד הזרם, באמצעות כלי שושלת נתונים. שושלת נתונים, למשל, עשויה לסייע למנהלים לקבוע על כמה לוחות מחוונים שינוי שם ישפיע, וכתוצאה מכך, כמה אנשים ניגשים לדיווח הזה.
העברת נתונים
ארגונים משתמשים בהעברת נתונים כדי להבין היכן הנתונים ממוקמים וכמה זמן הם נמצאים שם לפני שהם מעבירים אותם למערכת אחסון חדשה או הטמעת תוכנה חדשה.
שושלת הנתונים עוזרת לצוותים להתכונן לשדרוגי מערכות או העברות על ידי מתן סקירה כללית של האופן שבו הנתונים עברו ברחבי הארגון. זה מאיץ את ההעברה לסביבת האחסון החדשה בסך הכל.
בנוסף, זה נותן לצוותים את ההזדמנות לנקות את מערכת הנתונים על ידי ארכיון או ביטול נתונים מיושנים או חסרי תועלת. על ידי כך, מערכת הנתונים תבצע ביצועים טובים יותר באופן כללי ותצטרך פחות ניהול נתונים.
אתגרים של יישום שושלת נתונים
- אבטחת נתונים: אבטחת נתונים היא הדאגה העיקרית בעת בניית שושלת נתונים. כדי לעקוב אחר מסע נתונים מנקודת ההתחלה ועד ליעדו הסופי, יש להעניק גישה לנתונים רגישים, ולהגן על נתונים אלה מפני גישה בלתי מורשית והפרות.
- חוסר תקינה: אחד החסמים העיקריים לאימוץ שושלת נתונים הוא היעדר תקנים. מכיוון שפלטפורמות, אפליקציות ומערכות רבות משתמשות בשיטות ייחודיות למעקב ורישום של מקור נתונים, זה יכול להיות קשה להרכיב תמונה מגובשת של מסע נתונים.
- ממגורות נתונים: ממגורות נתונים הן בעיה נוספת המתעוררת בעת יישום שושלת נתונים. כאשר הנתונים מפוזרים על פני מספר יישומים ומערכות, זה יכול להיות מאתגר לעקוב אחר המסע שלהם מאחד לשני. זה עלול להוביל לשושלת נתונים לא מדויקת או לא מלאה.
סיכום
לסיכום, שושלת נתונים היא חלק חיוני בכל ארגון מונע נתונים. הוא מציע פרספקטיבה מקיפה של נתיב הנתונים מנקודת ההתחלה שלו לנקודת הסיום שלו, ומבטיח את הדיוק, השלמות והעקביות שלו.
אוטומציה וסטנדרטיזציה עתידית של שושלת הנתונים צפויות לגדול, מה שיקל על היישום והתחזוקה עבור ארגונים. בסופו של דבר, לא ניתן להדגיש את המשמעות של שושלת הנתונים.
היא מעניקה לחברות את הכלים הדרושים להן לעשות בחירות נבונות, לנהל את הפעילות שלהן בצורה יעילה יותר ולהגיע להצלחה.
השאירו תגובה