विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
डाटा तपाईको वरिपरि जताततै छ। वास्तविक अर्थमा, यसले तपाईंको व्यवसायको हरेक पक्षलाई प्रभाव पार्छ। तपाइँ तपाइँको डेटा कसरी ह्यान्डल गर्ने भन्ने बारे निर्णयहरूमा व्यस्त हुँदा तपाइँले तपाइँको व्यवसायलाई कत्तिको राम्रोसँग सेवा दिइरहेको छ भन्ने विवरणहरू जाँच गर्न पर्याप्त समय छैन जस्तो महसुस हुन सक्छ।
यो अवलोकन गर्नुहोस्। तपाईंको संस्थाले २४सै घण्टा डाटा प्रयोग गरिरहेको छ। त्यसोभए यो कहाँबाट आयो, कसरी त्यहाँ पुग्यो, र यो कम्पनीको माध्यमबाट कसरी अघि बढिरहेको छ भन्ने कुरा यसको मूल्य बुझ्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
यस अवस्थामा डाटा लाइनेज महत्त्वपूर्ण हुन्छ। डेटाको उत्पत्ति, माइग्रेसन र परिवर्तनहरू ट्र्याक गर्दा डेटा कसरी बन्यो, यो कहाँबाट आयो र कहाँ जाँदैछ भनेर बुझ्न सजिलो छ।
यस पोष्टमा, हामी डेटा वंशावलीलाई नजिकबाट हेर्नेछौं, यसले कसरी काम गर्दछ, यसको प्रयोग केसहरू, प्रविधिहरू, र अधिक।
Data Lineage भनेको के हो?
डाटा वंश एक प्रकारको डिजिटल पासपोर्टको रूपमा कार्य गर्दछ। यो डेटा यात्रा को सबै भन्दा व्यापक खाता हो, यसको सबै स्टपहरू, detours, र यसको उत्पत्ति देखि यसको अन्तिम गन्तव्य सम्म परिमार्जन विवरण।
In सारमा, डाटा वंशावलीले धेरै प्रणाली र प्लेटफर्महरूमा डाटाको एक टुक्राको उत्पत्ति, परिमार्जन, र प्रयोगको वर्णन गर्दछ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई डाटा कसरी उत्पादन गरियो, कहाँबाट आयो र कसरी प्रयोग गरियो भन्ने बारे जानकारी दिएर जासूसको उपकरणको रूपमा कार्य गर्दछ। यो जानकारीले प्रयोगकर्ताहरूलाई सम्भावित समस्याहरू पहिचान गर्न र समाधान गर्न सक्षम बनाउँछ।
डेटा वंश भनेको कम्पनीहरूका लागि एक अमूल्य स्रोत हो जुन तिनीहरूको सञ्चालनहरू चलाउन डेटामा निर्भर हुन्छ किनभने यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई को, के, कहिले, र कहाँ जस्ता महत्त्वपूर्ण प्रश्नहरूको जवाफ दिन अनुमति दिन्छ।
डेटा वंशावली भनेको सरल रूपमा भन्नुपर्दा, डेटाको पूर्ण मार्गको स्पष्ट र संक्षिप्त परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दा डेटा शुद्धता, पूर्णता र स्थिरताको ग्यारेन्टी गर्ने अन्तिम डेटा ट्रेल हो।
Data Lineage कसरी काम गर्छ?
डेटा वंश भनेको सडक नक्सा हो जसले हामीलाई डेटाको एक टुक्रालाई यसको सुरुवात बिन्दुबाट यसको अन्त्य बिन्दुसम्म पछ्याउन सक्षम बनाउँछ। एक यात्रीको रूपमा डेटा पोइन्टलाई विचार गर्नुहोस्, र यसको राहदानीलाई यसले कसरी काम गर्छ भन्ने राम्रोसँग बुझ्नको लागि यसको डेटा वंश हो।
डाटा स्रोतहरू, डाटा रूपान्तरण, डाटा भण्डारण, र डाटा आउटपुट पासपोर्टको चार प्राथमिक घटकहरू बनाउँछन्।
धेरै प्रणालीहरू, अनुप्रयोगहरू, र प्लेटफार्महरू जसबाट डाटा उत्पन्न हुन्छ डाटा स्रोतहरूद्वारा प्रतिनिधित्व गरिन्छ, जसले डाटाको यात्राको लागि सुरुवात बिन्दुको रूपमा सेवा गर्दछ। डाटा रूपान्तरण पछिको चरण हो, र डाटा वंशावलीले यी स्रोतहरूबाट डाटाको प्रगतिलाई चार्ट गर्दछ।
डेटा रूपान्तरणले प्रयोगकर्ताको आवश्यकताहरू पूरा गर्न डेटाको आकार, परिमार्जन र हेरफेरलाई जनाउँछ। यसले डेटाको यात्राको समयमा विश्राम स्टपको रूपमा कार्य गर्दछ, यसलाई अर्को खुट्टाको लागि तयारी गर्दै।
त्यसपछि डेटा यसको अन्तिम स्थानमा जानु अघि भण्डारण गरिन्छ। यसलाई क्लाउड सर्भर, डाटाबेस वा अन्य कुनै प्रकारको भण्डारण उपकरणमा राख्न सकिन्छ। डाटा वंशावलीले डाटा कहाँ भण्डारण गरिएको छ, साथै यसलाई कसरी सुरक्षित, जगेडा र पुनःप्राप्त गरिन्छ भन्ने कुराको ट्र्याक राख्छ।
अन्तिम चरण डाटा आउटपुट हो, जहाँ डाटा प्रयोग गर्न पठाइन्छ। रिपोर्टहरू, इन्फोग्राफिक्स, वा कुनै अन्य प्रकारको डेटा उत्पादनहरू यसलाई प्रस्तुत गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। डेटा वंशले आउटपुटको ट्रयाक राख्छ र डेटाको स्थिरता, शुद्धता र पूर्णताको ग्यारेन्टी दिन्छ।
डाटा वंश मूलतया डाटाको यात्राको प्रत्येक चरण रेकर्ड गरेर, यसको स्थापनादेखि यसको आउटपुटसम्म, र यो भरपर्दो, सुसंगत र सबै तरिकामा सही रहन्छ भनेर सुनिश्चित गरेर काम गर्दछ। डेटा वंशावलीले संगठनहरूलाई शिक्षित निर्णयहरू गर्न, समस्याहरू समाधान गर्न, र डेटाको अस्तित्वको पूर्ण दृष्टिकोण दिएर कानूनी दायित्वहरूको पालना गर्न मद्दत गर्दछ।
डाटा सम्पत्तिहरू बुझ्न र कसरी तिनीहरू डाटा पाइपलाइन मार्फत सर्छन्, मेटाडाटा डाटा वंश प्रक्रियाको एक महत्त्वपूर्ण भाग हो।
तपाईंले डाटा प्रवाहको भिजुअल चित्रण प्रदान गर्न मेटाडेटाको लाभ उठाउने डाटा वंश उपकरणहरू प्रयोग गरेर संगठन भित्र डाटा कसरी रूपान्तरण र प्रयोग गरिन्छ भनेर हेर्न सक्नुहुन्छ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई डेटाको सम्भाव्यताको मूल्याङ्कन गर्न सक्षम बनाउँछ जसले उनीहरूलाई राम्रो-सुसूचित निर्णयहरू गर्न मद्दत गर्दछ।
डाटा वंशका प्रकारहरू
त्यहाँ डेटा वंशका तीन आधारभूत रूपहरू छन्: फर्वार्ड डेटा वंश, पछाडि डेटा वंश, र द्वि-दिशात्मक डेटा वंश।
फर्वार्ड डाटा लाइनेज
एक-तर्फी सडकको रूपमा, फर्वार्ड डेटा वंशावलीमा डेटाको एक टुक्रालाई यसको सुरूवात बिन्दुबाट यसको अन्त्य बिन्दुसम्म ट्र्याक गर्ने समावेश हुन्छ। डाटा स्रोतबाट सुरु गरेर, यसले डाटालाई पछ्याउँछ किनकि यसले यसको उत्पादनमा पुग्न धेरै रूपान्तरणहरू र भण्डारण प्रणालीहरू मार्फत जान्छ।
डाटाको प्रशोधन र रूपान्तरणको बारेमा बुझ्ने साथसाथै बाटोमा उत्पन्न हुन सक्ने कुनै पनि समस्याहरू यस प्रकारको डाटा लाइनेज भएकोले सहज बनाइन्छ। प्रत्येक पाइलाले अर्कोतिर लैजान्छ; यो ब्रेडक्रम्ब्सको ट्रेल पछ्याउने जस्तै हो।
पिछडिएको डाटा वंश
ब्याकवर्ड डाटा लाइनेज रिभर्समा यात्रा जस्तै हो जहाँ हामी डेटाको आउटपुटलाई यसको स्रोतमा ट्रेस गर्छौं। प्रक्रिया डाटाको अन्तिम स्थानबाट सुरु हुन्छ र डाटा स्रोतमा नपुगेसम्म विभिन्न भण्डारण र रूपान्तरण प्रविधिहरू मार्फत पछाडि सर्छ।
डाटाको मौलिक स्रोतको पहिचान, यसको रूपान्तरणको बोध, र यसको शुद्धता र पूर्णताको प्रमाणीकरण सबै यस प्रकारको डाटा वंशावलीको मद्दतले सम्भव छ। यसले हामीलाई डेटाको पछाडिको बाटो पछ्याउन अनुमति दिँदै जासूसको उपकरण जस्तै काम गर्छ।
द्वि-दिशात्मक डेटा वंश
दुई-तर्फी सडक, द्वि-दिशात्मक डेटा वंशावलीले अगाडि र पछाडि डेटा वंशका फाइदाहरू संयोजन गर्दछ। यसले यसको स्रोतबाट यसको गन्तव्य र त्यस स्थानबाट यसको सुरूवात बिन्दुसम्म ट्र्याक गरेर डेटाको मार्गको विस्तृत दृश्य प्रदान गर्दछ।
डाटाको मौलिक स्रोत निर्धारण गर्न, यसलाई कसरी परिवर्तन गरियो भनेर बुझ्न, र यसको गुणस्तर, स्थिरता, र पूर्णताको ग्यारेन्टी गर्नका लागि, डाटाको वंशलाई ट्र्याक गर्न यो उपयोगी छ। यसको स्थान र स्थितिमा वास्तविक-समय जानकारीको साथ, यो डेटाको लागि GPS ट्र्याकर भएको जस्तै हो।
डाटा लाइनेज को कार्यान्वयन
संस्थामा डेटा वंशावली लागू गर्दा प्रायः निम्न चरणहरू समावेश हुन्छन्।
डाटा स्रोतहरू परिभाषित गर्नुहोस्
तपाईले ट्र्याक गर्न चाहनु भएको डाटा होल्ड गर्ने प्रणाली र डाटाबेसहरू सबै पहिचान गरिनु पर्छ। यो गर्नको लागि, तपाईंले पहिले फाइलहरू, API हरू, र क्लाउड सेवाहरू सहित विभिन्न डेटा स्रोतहरू पहिचान गर्नुपर्छ।
मेटाडेटा सङ्कलन गर्नुहोस्
अर्को चरण यसको स्थान, ढाँचा, र संगठन सहित डेटा बारे विवरणहरू प्राप्त गर्न हो। डाटाका सुविधाहरू बुझ्न र यसलाई कसरी प्रयोग गरिन्छ यो मेटाडेटा द्वारा सम्भव बनाइएको छ।
डाटा त्रुटिहरू पहिचान गर्नुहोस्
यदि डेटाको प्रवाहलाई यसको स्रोतबाट गन्तव्यमा म्याप गरिएको छ भने कसरी डेटा अद्यावधिक गरिन्छ र संगठन भित्र प्रयोग गरिन्छ भनेर बुझ्न सजिलो छ, मार्गमा हुने कुनै पनि रूपान्तरण वा प्रशोधन सहित।
डाटा पहुँच ट्र्याक गर्नुहोस्
डाटा सुरक्षा र अनुपालन कायम गर्न, ट्र्याक, र रेकर्ड कसले डाटा पहुँच गर्दछ।
भण्डार गर्नुहोस् र वंश कल्पना गर्नुहोस्
सरल समझ र विश्लेषणको लागि वंश प्रस्तुत गर्न दृश्य उपकरणहरू प्रयोग गर्नुहोस्। जम्मा गरिएको मेटाडाटा र डाटा प्रवाह जानकारी एकल भण्डारमा भण्डार गर्नुहोस्।
एक स्वचालित समाधान लागू गर्नुहोस्
तपाईले स्वचालन मार्फत डेटा वंश सङ्कलन र निगरानी भइरहेको छ भनी प्रमाणित गर्न सक्नुहुन्छ, जसले गल्तीहरूलाई कम गर्न र उत्पादकता बढाउन मद्दत गर्दछ।
समीक्षा र अद्यावधिक गर्नुहोस्
वंशीय अभिलेखहरू नियमित रूपमा सही र हालको छन् भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्, र उपयुक्त रूपमा अद्यावधिक गर्नुहोस्।
कार्यान्वयन प्रक्रिया प्रत्येक संगठनको अद्वितीय आवश्यकता र सीमाहरूको आधारमा चरणहरूमा परिमार्जन वा थप्न आवश्यक हुन सक्छ।
डाटा लाइनेज प्रविधिहरू
ढाँचामा आधारित वंश
यस विधिको साथ, डेटा उत्पन्न वा रूपान्तरण गर्ने प्रोग्रामिंगसँग अन्तर्क्रिया नगरी वंशावली गरिन्छ। तालिकाहरू, स्तम्भहरू, र व्यापार रिपोर्टहरूको लागि मेटाडेटा मूल्याङ्कन सबै यसको भाग हो। यो मेटाडेटा प्रयोग गरेर प्रचलनहरू खोजेर वंशको अन्वेषण गर्दछ।
उदाहरणका लागि, एउटै नाम र समान डेटा मानहरू भएका दुई डेटासेटहरूमा रहेको स्तम्भले यसको अस्तित्वको विभिन्न चरणहरूमा एउटै डाटालाई प्रतिनिधित्व गर्ने सम्भावना छ। त्यसपछि ती दुई स्तम्भहरू जडान गर्न डेटा वंश चार्ट प्रयोग गरिन्छ।
ढाँचामा आधारित वंशसँग टेक्नोलोजी स्वतन्त्र हुनुको महत्त्वपूर्ण फाइदा छ किनभने यसले केवल डाटा जाँच गर्दछ, डाटा प्रोसेसिंग विधिहरू होइन। Oracle, MySQL, र Spark सहित कुनै पनि डाटाबेस टेक्नोलोजीले यसलाई समान रूपमा कार्यान्वयन गर्न सक्छ। कमजोरी यो हो कि यो दृष्टिकोण सधैं सटीक छैन।
जब डाटा प्रशोधन तर्क कम्प्युटर कोडमा लुकाइन्छ र मानव-पढ्न योग्य मेटाडेटामा सजिलै स्पष्ट हुँदैन, यसले कहिलेकाहीं डाटासेटहरू बीचको सम्बन्धलाई बेवास्ता गर्न सक्छ।
डाटा ट्यागिङ द्वारा वंश
यो विधि एक रूपान्तरण इन्जिन ट्याग वा अन्यथा मार्कर डाटा भन्ने धारणा मा predicated छ। यसले वंश पत्ता लगाउन सुरुदेखि अन्त्यसम्म ट्याग ट्रेस गर्छ। यो दृष्टिकोण तब मात्र सफल हुन सक्छ यदि तपाईंसँग भरपर्दो रूपान्तरण उपकरण छ जसले सबै डेटा स्थानान्तरण व्यवस्थापन गर्दछ र तपाईं उपकरणले प्रयोग गर्ने ट्यागिङ संरचनासँग परिचित हुनुहुन्छ।
यदि यस्तो उपकरण अवस्थित थियो भने, कुनै पनि डाटा जुन बिना सिर्जना वा परिवर्तन गरिएको थियो डाटा ट्यागिंग मार्फत वंशको अधीनमा हुन सक्दैन। यो यस सन्दर्भमा बन्द डाटा प्रणालीहरूमा डाटा लाइनेज प्रदर्शन गर्न सीमित छ।
आत्म-निहित वंश
केही व्यवसायहरूमा डाटा वातावरण हुन्छ जसमा मेटाडेटा भण्डारण, प्रशोधन तर्क, र मास्टर डाटा व्यवस्थापन (MDM) समावेश हुन्छ। यी सेटिङहरूले प्राय: समावेश गर्दछ डाटा ताल जहाँ सबै डाटा यसको सम्पूर्ण जीवनकालमा राखिन्छ।
अतिरिक्त स्रोतहरूको आवश्यकता बिना यस प्रकारको आत्म-निहित प्रणालीद्वारा वंशहरू स्वाभाविक रूपमा प्रदान गर्न सकिन्छ। यद्यपि, डेटा ट्यागिङ विधिको रूपमा, वंशहरू यस विनियमित वातावरण बाहिर हुने कुनै पनि कुराको बारेमा सचेत हुने छैनन्।
पार्सिङ द्वारा डाटा वंश
सबैभन्दा परिष्कृत प्रकारको वंश भनेको एक हो जसले डेटा-प्रशोधन तर्क स्वतः पढ्छ। पूर्ण रूपमा, अन्त-देखि-अन्त ट्रेसिङको लागि, यो विधिले डेटा रूपान्तरण तर्कलाई रिभर्स इन्जिनियर बनाउँछ।
किनकि यो समाधानले सबैलाई बुझ्नुपर्छ प्रोग्रामिंग भाषाहरू र डाटा रूपान्तरण र यातायात गर्न प्रयोग गरिने उपकरणहरू, यसको तैनाती जटिल छ। यसले extract-transform-load (ETL) तर्क, SQL- र Java-आधारित समाधानहरू, पुरानो डेटा ढाँचाहरू, XML-आधारित समाधानहरू, र अन्य प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सक्छ।
डाटा लिनेज प्रयोग केसहरू
डाटा मोडेलिङ
कम्पनीहरूले अन्तर्निहित डाटा संरचनाहरू स्थापना गर्नुपर्छ जसले तिनीहरूलाई समर्थन गर्दछ धेरै डाटा वस्तुहरू र कम्पनी भित्र तिनीहरू बीचको जडानहरू कल्पना गर्नको लागि। यी जडानहरू डेटा वंशावली प्रयोग गरेर मोडेल गरिएको छ, जसले डेटा इकोसिस्टममा उपस्थित धेरै निर्भरताहरू पनि देखाउँछ।
समयको साथमा डाटा परिवर्तन हुने हुनाले, नयाँ डाटा स्रोतहरू निरन्तर देखा पर्छन्, नयाँ डाटा एकीकरण आवश्यक पर्दछ, इत्यादि। यस कारणले गर्दा, फर्महरूको सामान्य डाटा मोडेलहरू तिनीहरूको डाटा प्रबन्ध गर्नका लागि वातावरण प्रतिबिम्बित गर्न पनि परिवर्तन हुनुपर्छ।
अनुपालन
डेटा वंशावलीले लेखापरीक्षणको लागि एक अनुपालन विधि प्रदान गर्दछ, जोखिम व्यवस्थापन बढाउन, र सुनिश्चित गर्नुहोस् कि डाटा राखिएको छ र डाटा प्रशासन नीतिहरू र कानूनहरू अनुसार ह्यान्डल गरिएको छ।
प्रभाव विश्लेषण
कुनै पनि डाउनस्ट्रीम रिपोर्टिङ जस्ता निश्चित व्यापार परिवर्तनहरूको प्रभावहरू, डेटा वंश उपकरणहरू प्रयोग गरेर देख्न सकिन्छ। डेटा वंश, उदाहरणका लागि, नाम परिवर्तनले कति ड्यासबोर्डहरूलाई असर गर्छ र फलस्वरूप, कति व्यक्तिहरूले त्यो रिपोर्टिङमा पहुँच गर्छन् भनेर निर्धारण गर्न कार्यकारीहरूलाई मद्दत गर्न सक्छ।
डाटा माइग्रेसन
संगठनहरूले डाटा माइग्रेसनलाई नयाँ भण्डारण प्रणालीमा सार्न वा नयाँ सफ्टवेयर लागू गर्नु अघि डाटा कहाँ अवस्थित छ र यो त्यहाँ कति समय भयो भन्ने बुझ्नको लागि प्रयोग गर्दछ।
डेटा वंशावलीले टोलीहरूलाई प्रणाली स्तरवृद्धि वा माइग्रेसनको लागि तयारी गर्न मद्दत गर्दछ उनीहरूलाई संगठनभरि डाटा कसरी सारिएको छ भनेर एक सिंहावलोकन दिएर। यसले समग्रमा नयाँ भण्डारण वातावरणमा स्थानान्तरणलाई गति दिन्छ।
थप रूपमा, यसले टोलीहरूलाई पुरानो वा बेकार डाटा संग्रह वा मेटाएर डाटा प्रणालीलाई डिक्लटर गर्ने मौका दिन्छ। यसो गर्दा, डाटा प्रणालीले समग्रमा राम्रो प्रदर्शन गर्नेछ र डाटाको कम व्यवस्थापन आवश्यक छ।
डाटा लाइनेज कार्यान्वयनका चुनौतीहरू
- डाटा सुरक्षा: डाटा वंश निर्माण गर्दा डाटा सुरक्षा प्राथमिक चिन्ता हो। यसको सुरुवात बिन्दु देखि यसको अन्तिम गन्तव्य सम्म एक डाटा यात्रा अनुसरण गर्न, संवेदनशील डाटा पहुँच प्रदान गरिनु पर्छ, र यो डाटा अनाधिकृत पहुँच र उल्लङ्घन विरुद्ध सुरक्षित हुनुपर्छ।
- मानकीकरणको अभाव: डेटा वंशलाई अँगाल्ने प्राथमिक बाधाहरू मध्ये एक मापदण्डको अभाव हो। धेरै प्लेटफर्महरू, एपहरू, र प्रणालीहरूले डाटा प्रोभेन्सन्स ट्र्याकिङ र रेकर्डिङका लागि अद्वितीय विधिहरू प्रयोग गर्ने भएकोले, डेटा यात्राको एकजुट चित्र सँगै टुक्रा गर्न गाह्रो हुन सक्छ।
- डाटा साइलो: डाटा साइलो अर्को मुद्दा हो जुन डाटा वंश लागू गर्दा उत्पन्न हुन्छ। जब डाटा धेरै अनुप्रयोगहरू र प्रणालीहरूमा फैलिएको छ, यो एकबाट अर्कोमा यसको यात्रा ट्र्याक गर्न चुनौतीपूर्ण हुन सक्छ। यसले गलत वा अपूर्ण डेटा वंशको नेतृत्व गर्न सक्छ।
निष्कर्ष
निष्कर्षमा, डाटा वंश प्रत्येक डाटा-संचालित उद्यमको एक आवश्यक भाग हो। यसले यसको शुद्धता, पूर्णता र स्थिरताको ग्यारेन्टी गर्दै, यसको सुरुवात बिन्दुबाट यसको अन्त्य बिन्दुसम्म डेटाको मार्गको विस्तृत परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ।
भविष्यको डाटा वंश स्वचालन र मानकीकरण वृद्धि हुने अपेक्षा गरिएको छ, संस्थाहरूको लागि कार्यान्वयन र मर्मतसम्भारलाई सजिलो बनाउँदै। अन्तमा, डाटा वंशको महत्वलाई जोड दिन सकिँदैन।
यसले कम्पनीहरूलाई बुद्धिमानी छनोटहरू गर्न, आफ्नो कार्यहरू अझ प्रभावकारी रूपमा चलाउन र सफलता हासिल गर्न आवश्यक उपकरणहरू दिन्छ।
जवाफ छाड्नुस्