Turinys[Slėpti][Rodyti]
Duomenys yra visur aplink jus. Iš tikrųjų tai daro įtaką kiekvienam jūsų verslo aspektui. Gali atrodyti, kad nepakanka laiko išnagrinėti, kaip ji veikia jūsų verslui, kai esate susirūpinę dėl sprendimų, kaip tvarkyti savo duomenis.
Stebėkite tai. Jūsų organizacija duomenis naudoja 24 valandas per parą. Taigi norint suprasti jos vertę labai svarbu suprasti, iš kur ji atsirado, kaip ji ten pateko ir kaip ji juda per įmonę.
Duomenų linija šioje situacijoje tampa svarbi. Paprasčiau suprasti, kaip buvo suformuoti duomenys, iš kur jie atkeliavo ir kur jie keliauja, kai galime sekti duomenų kilmę, migraciją ir pokyčius.
Šiame įraše mes atidžiai apžvelgsime duomenų liniją, kaip ji veikia, jos naudojimo atvejus, metodus ir daug daugiau.
Kas yra duomenų linija?
Duomenų linija yra tam tikras skaitmeninis pasas. Tai pati išsamiausia duomenų kelionės ataskaita, kurioje išsamiai aprašomi visi jos sustojimai, aplinkkeliai ir pakeitimai nuo pradžios iki galutinio tikslo.
IIš esmės duomenų linija apibūdina duomenų kilmę, modifikavimą ir naudojimą daugelyje sistemų ir platformų. Jis veikia kaip detektyvo įrankis, suteikdamas vartotojams informaciją apie tai, kaip buvo gauti duomenys, iš kur jie kilę ir kaip jie buvo panaudoti. Ši informacija leidžia vartotojams atpažinti ir išspręsti visas galimas problemas.
Duomenų linija yra neįkainojamas išteklius įmonėms, kurių veikla priklauso nuo duomenų, nes ji leidžia vartotojams atsakyti į esminius klausimus, pvz., kas, ką, kada ir kur.
Duomenų linija, paprasčiau tariant, yra didžiausia duomenų seka, garantuojanti duomenų tikslumą, išsamumą ir nuoseklumą, kartu suteikiant aiškią ir glaustą viso duomenų kelio perspektyvą.
Kaip veikia „Data Lineage“?
Duomenų linija yra kelių žemėlapis, leidžiantis sekti duomenis nuo jo pradžios taško iki galutinio taško. Apsvarstykite duomenų tašką kaip keliautoją, o jo pasą – kaip duomenų liniją, kad geriau suprastumėte, kaip jis veikia.
Duomenų šaltiniai, duomenų transformavimas, duomenų saugojimas ir duomenų išvestis sudaro keturis pagrindinius paso komponentus.
Daugelį sistemų, programų ir platformų, iš kurių gaunami duomenys, atstovauja duomenų šaltiniai, kurie yra duomenų kelionės pradžios taškai. Duomenų transformavimas yra tolesnis etapas, o duomenų linija parodo duomenų progresą iš šių šaltinių į juos.
Duomenų transformavimas reiškia duomenų formavimą, keitimą ir manipuliavimą, kad būtų patenkinti vartotojų poreikiai. Jis veikia kaip poilsio stotelė duomenų kelionės metu, paruošdama ją kitam etapui.
Tada duomenys išsaugomi prieš išvykstant į galutinę vietą. Jis gali būti laikomas debesies serveriuose, duomenų bazėse ar kitame saugojimo įrenginyje. Duomenų linija seka, kur duomenys saugomi, taip pat kaip jie saugomi, kuriamos atsarginės kopijos ir atkuriami.
Paskutinis žingsnis yra duomenų išvestis, kur duomenys siunčiami naudoti. Jai pateikti gali būti naudojamos ataskaitos, infografika ar bet koks kitas duomenų produktas. Duomenų linija seka išvestį ir garantuoja duomenų nuoseklumą, tikslumą ir išsamumą.
Duomenų linija iš esmės veikia registruojant kiekvieną duomenų kelionės etapą nuo jų atsiradimo iki išvedimo ir užtikrinant, kad jie visą laiką išliktų patikimi, nuoseklūs ir teisingi. Duomenų linija padeda organizacijoms priimti pagrįstus sprendimus, išspręsti problemas ir laikytis teisinių įsipareigojimų, nes suteikia visą duomenų egzistavimo vaizdą.
Norint suprasti duomenų išteklius ir jų judėjimą duomenų srautu, metaduomenys yra esminė duomenų linijos proceso dalis.
Galite matyti, kaip duomenys konvertuojami ir naudojami organizacijoje, naudodami duomenų linijos įrankius, kurie pasitelkia metaduomenis, kad vizualiai parodytų duomenų srautą. Tai leidžia vartotojams įvertinti duomenų potencialą ir padėti priimti labiau pagrįstus sprendimus.
Duomenų linijos tipai
Yra trys pagrindinės duomenų linijos formos: pirminė duomenų linija, atgalinė duomenų linija ir dvikryptė duomenų linija.
Persiųsti duomenų liniją
Kaip ir vienpusėje gatvėje, pirminė duomenų linija apima duomenų sekimą nuo pradžios iki pabaigos taško. Pradedant nuo duomenų šaltinio, jis seka duomenis, kai jie pereina per kelias transformacijas ir saugojimo sistemas, kad pasiektų išvestį.
Suprasti duomenų apdorojimą ir transformavimą, taip pat visas problemas, kurios galėjo kilti kelyje, palengvina tokios rūšies duomenų linija. Kiekvienas žingsnis veda į kitą; tai tarsi sekimas džiūvėsėlių pėdsakais.
Atgalinė duomenų linija
Atgalinė duomenų linija yra panaši į kelionę atgal, kai atsekame duomenų išvestį iki jos šaltinio. Procesas prasideda nuo galutinės duomenų vietos ir juda atgal taikant įvairius saugojimo ir transformavimo būdus, kol pasiekia duomenų šaltinį.
Naudojant tokią duomenų liniją, galima nustatyti pirminį duomenų šaltinį, suprasti jų transformaciją ir patikrinti jų teisingumą bei išsamumą. Tai veikia kaip detektyvo įrankis, leidžiantis mums sekti duomenų kelią atgal.
Dviejų krypčių duomenų linija
Dviejų krypčių gatvė, dvikryptė duomenų linija sujungia pirminės ir atgalinės duomenų linijos pranašumus. Jame pateikiamas išsamus duomenų maršruto vaizdas, stebint juos nuo šaltinio iki paskirties vietos ir nuo tos vietos iki pradžios taško.
Norint nustatyti pradinį duomenų šaltinį, suprasti, kaip jie buvo pakeisti, ir užtikrinti jų kokybę, nuoseklumą ir išsamumą, naudinga sekti duomenų kilmę. Turėdamas realiojo laiko informaciją apie jo vietą ir būseną, tai tarsi GPS sekiklis duomenims.
Duomenų linijos įgyvendinimas
Duomenų linijos diegimas organizacijoje dažnai apima šiuos etapus.
Apibrėžkite duomenų šaltinius
Turėtų būti nustatytos visos sistemos ir duomenų bazės, kuriose saugomi norimi sekti duomenys. Norėdami tai padaryti, pirmiausia turite nustatyti įvairius duomenų šaltinius, įskaitant failus, API ir debesies paslaugas.
Surinkite metaduomenis
Kitas etapas yra gauti išsamią informaciją apie duomenis, įskaitant jų vietą, formatą ir organizavimą. Šie metaduomenys leidžia suprasti duomenų ypatybes ir jų panaudojimą.
Nustatykite duomenų trūkumus
Paprasčiau suprasti, kaip duomenys atnaujinami ir naudojami organizacijoje, jei duomenų srautas yra suplanuotas nuo šaltinio iki paskirties vietos, įskaitant bet kokias transformacijas ar apdorojimą, vykstantį maršrute.
Stebėti prieigą prie duomenų
Norėdami išlaikyti duomenų saugumą ir atitiktį, stebėkite ir registruokite, kas pasiekia duomenis.
Išsaugokite ir vizualizuokite giminę
Naudokite vizualizacijos įrankius, kad pristatytumėte kilmę, kad būtų lengviau suprasti ir analizuoti. Surinktus metaduomenis ir duomenų srauto informaciją saugokite vienoje saugykloje.
Įdiekite automatizuotą sprendimą
Galite patikrinti, ar duomenų linija renkama ir stebima automatizuodami, o tai taip pat padės sumažinti klaidų skaičių ir padidinti našumą.
Peržiūrėkite ir atnaujinkite
Įsitikinkite, kad kilmės įrašai yra teisingi ir atnaujinami reguliariai, ir atitinkamai atnaujinkite.
Įdiegimo procesą gali tekti keisti arba įtraukti į etapus, atsižvelgiant į unikalius kiekvienos organizacijos reikalavimus ir ribas.
Duomenų linijos metodai
Šablonu pagrįsta linija
Taikant šį metodą, linija atliekama be sąveikos su programavimu, kuris sugeneravo arba transformavo duomenis. Lentelių, stulpelių ir verslo ataskaitų metaduomenų vertinimas yra jo dalis. Jis tyrinėja kilmę ieškodamas tendencijų, naudodamas šiuos metaduomenis.
Pavyzdžiui, gana tikėtina, kad dviejų duomenų rinkinių stulpelis su tuo pačiu pavadinimu ir identiškomis duomenų reikšmėmis vaizduoja tuos pačius duomenis skirtinguose jo egzistavimo etapuose. Tada šiems dviem stulpeliams sujungti naudojama duomenų linijos diagrama.
Modeliais pagrįstos linijos pranašumas yra tai, kad ji yra nepriklausoma nuo technologijos, nes ji tik tikrina duomenis, o ne duomenų apdorojimo metodus. Bet kuri duomenų bazių technologija, įskaitant „Oracle“, „MySQL“ ir „Spark“, gali ją įdiegti tokiu pačiu būdu. Trūkumas yra tas, kad šis metodas ne visada yra tikslus.
Kai duomenų apdorojimo logika yra paslėpta kompiuterio kode ir nėra aiškiai matoma žmogaus skaitomuose metaduomenyse, ji kartais gali nepastebėti duomenų rinkinių ryšių.
Linija pagal duomenų žymėjimą
Šis metodas pagrįstas nuostata, kad transformacijos variklis žymi arba kitaip žymi duomenis. Jis atseka žymą nuo pradžios iki pabaigos, kad surastų kilmę. Šis metodas gali būti sėkmingas tik tuo atveju, jei turite patikimą transformavimo įrankį, kuris valdo visą duomenų perdavimą, ir esate susipažinę su įrankyje naudojama žymėjimo struktūra.
Net jei toks įrankis egzistuotų, jokie duomenys, kurie buvo sukurti ar pakeisti be jo, negalėtų būti susieti su duomenų žymėjimu. Šiuo atžvilgiu jis apsiriboja duomenų linijos atlikimu uždarose duomenų sistemose.
Savarankiška giminė
Kai kurios įmonės turi duomenų aplinką, apimančią metaduomenų saugojimą, apdorojimo logiką ir pagrindinių duomenų valdymą (MDM). Šie nustatymai dažnai apima a duomenų ežeras kur visi duomenys saugomi per visą jų naudojimo laiką.
Šios rūšies savarankiška sistema gali natūraliai užtikrinti giminę, nereikalaujant papildomų išteklių. Tačiau, kaip ir naudojant duomenų žymėjimo metodą, giminė nežino nieko, kas vyksta už šios reguliuojamos aplinkos ribų.
Duomenų linija analizuojant
Pats sudėtingiausias linijos tipas yra tas, kuris automatiškai nuskaito duomenų apdorojimo logiką. Kad būtų galima nuodugniai sekti iki galo, šis metodas apverčia duomenų transformavimo logiką.
Kadangi šis sprendimas turi apimti visus programavimo kalbos ir įrankių, naudojamų duomenims konvertuoti ir transportuoti, jų diegimas yra sudėtingas. Tam gali būti naudojama ištraukimo-transformavimo įkėlimo (ETL) logika, SQL ir Java pagrįsti sprendimai, seni duomenų formatai, XML pagrįsti sprendimai ir kiti metodai.
Duomenų linijos naudojimo atvejai
Duomenų modeliavimas
Įmonės turi sukurti pagrindines duomenų struktūras, kurios jas palaiko, kad galėtų vizualizuoti daugybę duomenų elementų ir ryšius tarp jų įmonės viduje. Šie ryšiai modeliuojami naudojant duomenų liniją, kuri taip pat parodo daugybę duomenų ekosistemoje esančių priklausomybių.
Kadangi duomenys laikui bėgant keičiasi, nuolat atsiranda naujų duomenų šaltinių, reikalaujančių naujų duomenų integravimo ir pan. Dėl šios priežasties įmonių bendrieji duomenų valdymo modeliai turi taip pat keistis, kad atspindėtų aplinką.
Laikymasis
Duomenų linija siūlo atitikties metodą, leidžiantį atlikti auditą, pagerinti rizikos valdymą ir užtikrinti, kad duomenys būtų saugomi ir tvarkomi pagal duomenų valdymo politiką ir įstatymus.
Poveikio analizė
Tam tikrų verslo pokyčių, pvz., bet kokių tolesnių ataskaitų teikimo, poveikį galima pamatyti naudojant duomenų linijos įrankius. Pavyzdžiui, duomenų linija gali padėti vadovams nustatyti, kiek informacijos suvestinių paveiks pavadinimo pakeitimas ir, atitinkamai, kiek žmonių gali pasiekti tas ataskaitas.
Duomenų perkėlimas
Organizacijos naudoja duomenų perkėlimą, kad suprastų, kur yra ir kiek laiko jie ten buvo, prieš perkeliant juos į naują saugojimo sistemą arba įdiegiant naują programinę įrangą.
Duomenų linija padeda komandoms pasirengti sistemos naujinimams arba perkėlimams, suteikdama joms apžvalgą, kaip duomenys perkeliami visoje organizacijoje. Tai apskritai pagreitina perkėlimą į naują saugojimo aplinką.
Be to, tai suteikia komandoms galimybę išardyti duomenų sistemą archyvuojant arba pašalinant pasenusius ar nenaudingus duomenis. Tokiu būdu duomenų sistema veiks geriau ir reikės mažiau valdyti duomenis.
Duomenų linijos diegimo iššūkiai
- Duomenų saugumas: Duomenų saugumas yra pagrindinis rūpestis kuriant duomenų liniją. Norint sekti duomenų kelionę nuo pradžios taško iki galutinės paskirties vietos, turi būti suteikta prieiga prie jautrių duomenų ir šie duomenys turi būti apsaugoti nuo neteisėtos prieigos ir pažeidimų.
- Standartizacijos trūkumas: viena iš pagrindinių kliūčių, trukdančių taikyti duomenų liniją, yra standartų trūkumas. Kadangi daugelyje platformų, programų ir sistemų naudojami unikalūs duomenų kilmės stebėjimo ir įrašymo metodai, gali būti sunku sudaryti vientisą duomenų kelionės vaizdą.
- Duomenų talpyklos: Duomenų talpyklos yra kita problema, kylanti diegiant duomenų liniją. Kai duomenys pasklinda keliose programose ir sistemose, gali būti sudėtinga sekti jų kelionę iš vienos į kitą. Dėl to duomenų linija gali būti netiksli arba neišsami.
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad duomenų linija yra esminė kiekvienos duomenimis pagrįstos įmonės dalis. Ji siūlo išsamią duomenų kelio perspektyvą nuo pradžios iki pabaigos taško, garantuojant duomenų tikslumą, išsamumą ir nuoseklumą.
Tikimasi, kad ateityje duomenų linijos automatizavimas ir standartizavimas padidės, todėl organizacijoms bus lengviau įdiegti ir prižiūrėti. Galų gale negalima pabrėžti duomenų linijos reikšmės.
Tai suteikia įmonėms įrankius, kurių joms reikia protingai pasirinkti, efektyviau vykdyti veiklą ir pasiekti sėkmės.
Palikti atsakymą