Saturs[Paslēpt][Rādīt]
Dati ir visur jums apkārt. Reālā nozīmē tas ietekmē katru jūsu biznesa aspektu. Ja esat aizņemts ar lēmumiem par datu apstrādi, var šķist, ka nepietiek laika, lai pārbaudītu, cik labi tas kalpo jūsu uzņēmumam.
Ievērojiet šo. Jūsu organizācija izmanto datus 24 stundas diennaktī. Tāpēc izpratne par to, no kurienes tas nāca, kā tas tur nokļuva un kā tas virzās uzņēmumā, ir ļoti svarīgi, lai izprastu tā vērtību.
Šajā situācijā svarīga kļūst datu līnija. Ir vienkāršāk saprast, kā dati tika veidoti, no kurienes tie nāk un kurp virzās, kad varam izsekot datu izcelsmei, migrācijai un izmaiņām.
Šajā ziņojumā mēs rūpīgi apskatīsim Data Lineage, tā darbību, lietošanas gadījumus, metodes un daudz ko citu.
Kas ir datu līnija?
Datu līnija kalpo kā sava veida digitālā pase. Tas ir visplašākais pārskats par datu braucienu, kurā ir sīki aprakstītas visas tā pieturas, apkārtceļi un modifikācijas no sākuma līdz tā iespējamajam galamērķim.
IBūtībā datu līnija apraksta datu izcelsmi, modifikācijas un izmantošanu daudzās sistēmās un platformās. Tas darbojas kā detektīvu rīks, sniedzot lietotājiem informāciju par to, kā dati tika iegūti, no kurienes tie iegūti un kā tie tika izmantoti. Šī informācija ļauj lietotājiem atpazīt un atrisināt visas iespējamās problēmas.
Datu līnija ir nenovērtējams resurss uzņēmumiem, kuru darbība ir atkarīga no datiem, jo tā ļauj lietotājiem atbildēt uz būtiskiem jautājumiem, piemēram, kas, ko, kad un kur.
Datu ciltsraksts ir, vienkāršāk sakot, galīgā datu taka, kas garantē datu precizitāti, pilnīgumu un konsekvenci, vienlaikus piedāvājot skaidru un īsu skatījumu uz visu datu ceļu.
Kā darbojas Data Lineage?
Datu līnija ir ceļa karte, kas ļauj mums sekot datu daļai no tā sākuma punkta līdz galapunktam. Apsveriet datu punktu kā ceļotāju un tā pasi kā datu izcelsmi, lai labāk izprastu, kā tas darbojas.
Datu avoti, datu transformācija, datu glabāšana un datu izvade veido četras pases galvenās sastāvdaļas.
Daudzās sistēmas, lietojumprogrammas un platformas, no kurām iegūti dati, attēlo datu avoti, kas kalpo kā datu ceļojuma sākuma punkti. Datu transformācija ir nākamais posms, un datu līnija attēlo datu virzību no šiem avotiem uz tiem.
Datu transformācija attiecas uz datu veidošanu, modificēšanu un manipulēšanu, lai apmierinātu lietotāju vajadzības. Tā darbojas kā atpūtas pietura datu brauciena laikā, sagatavojot to nākamajam posmam.
Pēc tam dati tiek saglabāti pirms došanās uz to galīgo atrašanās vietu. To var glabāt mākoņserveros, datu bāzēs vai citā datu glabāšanas ierīcē. Datu līnija izseko datu glabāšanas vietu, kā arī to aizsardzību, dublēšanu un atkopšanu.
Pēdējais solis ir datu izvade, kur dati tiek nosūtīti izmantošanai. To prezentēšanai var izmantot pārskatus, infografikas vai jebkura cita veida datu produktu. Datu līnija seko izvadei un garantē datu konsekvenci, precizitāti un pilnīgumu.
Datu līnija pamatā darbojas, reģistrējot katru datu ceļojuma posmu no tā sākuma līdz izvadīšanai, un pārliecinoties, ka tie ir uzticami, konsekventi un pareizi visu laiku. Datu līnija palīdz organizācijām pieņemt izglītotus lēmumus, novērst problēmas un ievērot juridiskās saistības, sniedzot pilnīgu priekšstatu par datu esamību.
Lai izprastu datu līdzekļus un to, kā tie pārvietojas pa datu cauruļvadu, metadati ir būtiska datu līnijas procesa sastāvdaļa.
Varat redzēt, kā dati tiek pārveidoti un izmantoti organizācijā, izmantojot datu līnijas rīkus, kas izmanto metadatus, lai nodrošinātu datu plūsmas vizuālu attēlojumu. Tas ļauj lietotājiem novērtēt datu potenciālu, palīdzot viņiem pieņemt pārdomātākus lēmumus.
Datu līnijas veidi
Ir trīs datu līnijas pamatveidi: uz priekšu vērstā datu līnija, atpakaļejošā datu līnija un divvirzienu datu līnija.
Pārsūtīt datu līniju
Tāpat kā vienvirziena ielā, uz priekšu datu līnija ietver datu izsekošanu no sākuma punkta līdz beigu punktam. Sākot no datu avota, tas seko datiem, kad tie iziet cauri vairākām transformācijām un uzglabāšanas sistēmām, lai sasniegtu izvadi.
Šāda veida datu līnija atvieglo izpratni par datu apstrādi un pārveidošanu, kā arī par problēmām, kas varētu būt radušās ceļā. Katrs solis ved uz nākamo; tas ir kā sekot rīvmaizes takai.
Atpakaļējā datu līnija
Atpakaļējā datu līnija ir līdzīga reisam apgrieztā virzienā, kad mēs izsekojam datu izvadi līdz tā avotam. Process sākas datu galīgajā atrašanās vietā un virzās atpakaļ, izmantojot dažādas uzglabāšanas un pārveidošanas metodes, līdz tas sasniedz datu avotu.
Ar šāda veida datu līnijas palīdzību ir iespējams identificēt datu sākotnējo avotu, izprast to transformāciju, kā arī pārbaudīt to pareizību un pilnīgumu. Tas darbojas kā detektīva rīks, ļaujot mums sekot datu ceļam atpakaļ.
Divvirzienu datu līnija
Divvirzienu, divvirzienu datu līnija apvieno priekšējās un atpakaļejošās datu līnijas priekšrocības. Tas sniedz visaptverošu skatījumu uz datu maršrutu, izsekojot tos no avota līdz galamērķim, kā arī no šīs vietas līdz sākuma punktam.
Lai noteiktu datu sākotnējo avotu, izprastu, kā tie tika mainīti, un garantētu to kvalitāti, konsekvenci un pilnīgumu visā ceļā, ir lietderīgi izsekot datu ciltsrakstiem. Ar reāllaika informāciju par tās atrašanās vietu un statusu tas ir kā ar GPS izsekotāju datiem.
Datu līnijas ieviešana
Datu līnijas ieviešana organizācijā bieži ietver šādas fāzes.
Definējiet datu avotus
Ir jāidentificē sistēmas un datu bāzes, kurās ir dati, kurus vēlaties izsekot. Lai to izdarītu, vispirms ir jāidentificē dažādi datu avoti, tostarp faili, API un mākoņpakalpojumi.
Apkopojiet metadatus
Nākamais posms ir iegūt detalizētu informāciju par datiem, tostarp to atrašanās vietu, formātu un organizāciju. Šie metadati ļauj izprast datu funkcijas un to izmantošanu.
Identificējiet datu trūkumus
Ir vienkāršāk saprast, kā dati tiek atjaunināti un izmantoti organizācijā, ja datu plūsma tiek kartēta no avota līdz galamērķim, ieskaitot visas pārveides vai apstrādi, kas notiek maršrutā.
Izsekojiet piekļuvi datiem
Lai uzturētu datu drošību un atbilstību, izsekojiet un reģistrējiet, kas piekļūst datiem.
Saglabājiet un vizualizējiet ciltsrakstu
Izmantojiet vizualizācijas rīkus, lai parādītu ciltsrakstu vienkāršai izpratnei un analīzei. Saglabājiet apkopotos metadatus un datu plūsmas informāciju vienā repozitorijā.
Ieviesiet automatizētu risinājumu
Varat pārbaudīt, vai datu līnija tiek apkopota un uzraudzīta, izmantojot automatizāciju, kas arī palīdzēs samazināt kļūdu skaitu un palielināt produktivitāti.
Pārskatīt un atjaunināt
Regulāri pārliecinieties, ka ciltsrakstu ieraksti ir pareizi un aktuāli, un pēc vajadzības tos atjauniniet.
Ieviešanas process var būt jāmaina vai jāpievieno fāzēm atkarībā no katras organizācijas unikālajām prasībām un ierobežojumiem.
Datu līnijas metodes
Uz modeļiem balstīta izcelsme
Izmantojot šo metodi, izcelsme tiek veikta bez mijiedarbības ar programmēšanu, kas ģenerēja vai pārveidoja datus. Metadatu novērtējums tabulām, kolonnām un biznesa pārskatiem ir tā sastāvdaļa. Tajā tiek pētīta izcelsme, meklējot tendences, izmantojot šos metadatus.
Piemēram, ir diezgan iespējams, ka kolonna divās datu kopās ar vienādu nosaukumu un identiskām datu vērtībām attēlo vienus un tos pašus datus dažādos tās pastāvēšanas posmos. Pēc tam šo divu kolonnu savienošanai tiek izmantota datu līnijas diagramma.
Uz modeļiem balstītai izcelsmei ir ievērojama priekšrocība, ka tā ir neatkarīga no tehnoloģijām, jo tā tikai pārbauda datus, nevis datu apstrādes metodes. Jebkura datu bāzes tehnoloģija, tostarp Oracle, MySQL un Spark, var to ieviest tādā pašā veidā. Trūkums ir tāds, ka šī pieeja ne vienmēr ir precīza.
Ja datu apstrādes loģika ir paslēpta datora kodā un nav viegli pamanāma cilvēka lasāmajos metadatos, tā dažkārt var neievērot attiecības starp datu kopām.
Lineage by Data Tagging
Šī metode ir balstīta uz priekšstatu, ka transformācijas programma atzīmē vai kā citādi marķē datus. Tas izseko tagu no sākuma līdz beigām, lai atrastu izcelsmi. Šī pieeja var būt veiksmīga tikai tad, ja jums ir uzticams pārveidošanas rīks, kas pārvalda visu datu pārsūtīšanu, un esat iepazinies ar rīka izmantoto tagu struktūru.
Pat ja šāds rīks pastāvētu, datus, kas tika izveidoti vai mainīti bez tā, nevarētu pakļaut izcelsmei, izmantojot datu marķēšanu. Šajā ziņā tas ir ierobežots ar datu līnijas veikšanu slēgtās datu sistēmās.
Pašpietiekama ciltsraksts
Dažiem uzņēmumiem ir datu vide, kas ietver metadatu glabāšanu, apstrādes loģiku un pamatdatu pārvaldību (MDM). Šie iestatījumi bieži ietver a datu ezers kur visi dati tiek glabāti visu to kalpošanas laiku.
Šāda veida autonoma sistēma var dabiski nodrošināt ciltsrakstu, neprasot papildu resursus. Tomēr, tāpat kā ar datu marķēšanas metodi, izcelsme neuzzinās neko, kas notiek ārpus šīs regulētās vides.
Datu līnija, parsējot
Sarežģītākais izcelsmes veids ir tāds, kas automātiski nolasa datu apstrādes loģiku. Rūpīgai, pilnīgai izsekošanai šī metode apvērš datu transformācijas loģiku.
Tā kā šim risinājumam ir jāaptver viss programmēšanas valodas un rīki, ko izmanto datu konvertēšanai un transportēšanai, to izvietošana ir sarežģīta. Tas var izmantot ekstrakta-pārveidošanas-slodzes (ETL) loģiku, uz SQL un Java balstītus risinājumus, vecus datu formātus, uz XML balstītus risinājumus un citas metodes.
Datu līnijas lietošanas gadījumi
Datu modelēšana
Uzņēmumiem ir jāizveido pamatā esošās datu struktūras, kas tos atbalsta, lai vizualizētu daudzos datu elementus un savienojumus starp tiem uzņēmumā. Šie savienojumi tiek modelēti, izmantojot datu līniju, kas parāda arī daudzās datu ekosistēmā esošās atkarības.
Tā kā dati laika gaitā mainās, pastāvīgi parādās jauni datu avoti, kas prasa jaunu datu integrāciju utt. Tādēļ uzņēmumu vispārīgajiem datu pārvaldības modeļiem ir jāmainās, lai atspoguļotu vidi.
Atbilstība
Datu līnija piedāvā atbilstības metodi auditēšanai, riska pārvaldības uzlabošanai un datu glabāšanai un apstrādei saskaņā ar datu pārvaldības politikām un likumiem.
Ietekmes analīze
Noteiktu uzņēmējdarbības izmaiņu, piemēram, pakārtoto pārskatu, ietekmi var redzēt, izmantojot datu līnijas rīkus. Piemēram, datu līnija varētu palīdzēt vadītājiem noteikt, cik informācijas paneļus ietekmētu nosaukuma maiņa un līdz ar to, cik cilvēku piekļūst šiem ziņojumiem.
Datu migrācija
Organizācijas izmanto datu migrāciju, lai saprastu, kur dati atrodas un cik ilgi tie tur ir bijuši, pirms tos pārvieto uz jaunu uzglabāšanas sistēmu vai ievieš jaunu programmatūru.
Datu līnija palīdz komandām sagatavoties sistēmas jauninājumiem vai migrācijai, sniedzot tām pārskatu par to, kā dati ir pārvietoti visā organizācijā. Tas kopumā paātrina pārsūtīšanu uz jauno krātuves vidi.
Turklāt tas dod komandām iespēju izjaukt datu sistēmu, arhivējot vai likvidējot novecojušus vai nederīgus datus. Šādi rīkojoties, datu sistēma kopumā darbosies labāk un tai būs nepieciešama mazāka datu pārvaldība.
Datu līnijas ieviešanas izaicinājumi
- Datu drošība: datu drošība ir galvenā problēma, veidojot datu līniju. Lai sekotu datu braucienam no sākuma punkta līdz galamērķim, ir jāpiešķir piekļuve sensitīviem datiem, un šie dati ir jāaizsargā pret nesankcionētu piekļuvi un pārkāpumiem.
- Standartizācijas trūkums: viens no galvenajiem šķēršļiem datu izcelsmei ir standartu trūkums. Tā kā daudzās platformās, lietotnēs un sistēmās tiek izmantotas unikālas metodes datu izcelsmes izsekošanai un ierakstīšanai, var būt grūti izveidot vienotu datu ceļojuma attēlu.
- Datu tvertnes: datu tvertnes ir vēl viena problēma, kas rodas, ieviešot datu līniju. Ja dati tiek izplatīti vairākās lietojumprogrammās un sistēmās, var būt grūti izsekot to ceļojumam no vienas uz otru. Tas var novest pie neprecīzas vai nepilnīgas datu līnijas.
Secinājumi
Noslēgumā jāsaka, ka datu līnija ir katra uz datiem balstīta uzņēmuma būtiska sastāvdaļa. Tā piedāvā visaptverošu skatījumu uz datu ceļu no sākuma punkta līdz beigu punktam, garantējot to precizitāti, pilnīgumu un konsekvenci.
Paredzams, ka nākotnē palielināsies datu līnijas automatizācija un standartizācija, padarot ieviešanu un uzturēšanu organizācijām vienkāršāku. Galu galā datu līnijas nozīmi nevar uzsvērt.
Tas nodrošina uzņēmumiem nepieciešamos rīkus, lai izdarītu saprātīgu izvēli, efektīvāk vadītu savu darbību un gūtu panākumus.
Atstāj atbildi