Kazalo[Skrij][Pokaži]
Podatki so povsod okoli vas. V pravem smislu vpliva na vse vidike vašega poslovanja. Morda se vam zdi, da ni dovolj časa za preučitev podrobnosti o tem, kako dobro služi vašemu podjetju, ko se ukvarjate z odločitvami o tem, kako ravnati s svojimi podatki.
Upoštevajte to. Vaša organizacija uporablja podatke 24 ur na dan. Zato je razumevanje, od kod prihaja, kako je tja prišlo in kako se premika skozi podjetje, ključno za razumevanje njegove vrednosti.
Podatkovna linija postane v tej situaciji pomembna. Lažje je razumeti, kako so podatki nastali, od kod prihajajo in kam gredo, ko lahko sledimo izvoru, selitvam in spremembam podatkov.
V tej objavi si bomo natančno ogledali Data Lineage, kako deluje, primere uporabe, tehnike in še veliko več.
Kaj je Data Lineage?
Podatkovna linija služi kot neke vrste digitalni potni list. Je najobsežnejši opis podatkovnega potovanja, ki podrobno opisuje vse njegove postanke, obvoze in spremembe od njegovega začetka do končnega cilja.
IV bistvu podatkovna linija opisuje izvor, spreminjanje in uporabo dela podatkov v številnih sistemih in platformah. Deluje kot detektivsko orodje, saj uporabnikom daje informacije o tem, kako so bili podatki proizvedeni, od kod izvirajo in kako so bili uporabljeni. Te informacije uporabnikom omogočajo, da prepoznajo in rešijo morebitne težave.
Podatkovna linija je neprecenljiv vir za podjetja, ki so odvisna od podatkov za vodenje svojih operacij, saj uporabnikom omogočajo, da odgovorijo na ključna vprašanja, kot so kdo, kaj, kdaj in kje.
Podatkovna linija je, preprosto povedano, končna podatkovna sled, ki zagotavlja točnost, popolnost in doslednost podatkov, hkrati pa ponuja jasno in jedrnato perspektivo celotne poti podatkov.
Kako deluje Data Lineage?
Podatkovna linija je zemljevid, ki nam omogoča, da sledimo podatku od njegove začetne do končne točke. Upoštevajte podatkovno točko kot popotnika in njen potni list kot svojo podatkovno linijo, da boste bolje razumeli, kako deluje.
Viri podatkov, pretvorba podatkov, shranjevanje podatkov in izhod podatkov sestavljajo štiri glavne komponente potnega lista.
Številne sisteme, aplikacije in platforme, iz katerih izvirajo podatki, predstavljajo viri podatkov, ki služijo kot začetne točke za potovanje podatkov. Preoblikovanje podatkov je naslednja stopnja, podatkovna linija pa prikazuje napredovanje podatkov od teh virov do njih.
Preoblikovanje podatkov se nanaša na oblikovanje, spreminjanje in manipuliranje podatkov za izpolnjevanje potreb uporabnikov. Deluje kot postanek za počitek med potovanjem podatkov in jih pripravi na naslednjo etapo.
Podatki se nato shranijo, preden gredo na končno lokacijo. Lahko se hranijo na strežnikih v oblaku, bazah podatkov ali kakšni drugi napravi za shranjevanje. Data lineage spremlja, kje so podatki shranjeni, pa tudi, kako so zaščiteni, varnostno kopirani in obnovljeni.
Zadnji korak je izhod podatkov, kamor se podatki pošljejo za uporabo. Za predstavitev se lahko uporabijo poročila, infografike ali katera koli druga vrsta podatkovnega izdelka. Data lineage spremlja izhod in zagotavlja doslednost, točnost in popolnost podatkov.
Data lineage v bistvu deluje tako, da beleži vsako fazo potovanja podatkov, od njihovega začetka do izhoda, in zagotavlja, da ostanejo zanesljivi, dosledni in pravilni vse do konca. Podatkovna linija pomaga organizacijam sprejemati utemeljene odločitve, odpravljati težave in spoštovati zakonske obveznosti, tako da daje popoln vpogled v obstoj podatkov.
Da bi razumeli podatkovna sredstva in kako se premikajo po podatkovnem cevovodu, so metapodatki ključni del procesa podatkovne linije.
Ogledate si lahko, kako so podatki pretvorjeni in uporabljeni v organizaciji z orodji podatkovne linije, ki izkoriščajo metapodatke za vizualno upodobitev pretoka podatkov. To uporabnikom omogoča, da ocenijo potencial podatkov, kar jim pomaga pri sprejemanju odločitev na podlagi boljših informacij.
Vrste podatkovne linije
Obstajajo tri osnovne oblike podatkovne linije: prednja podatkovna linija, povratna podatkovna linija in dvosmerna podatkovna linija.
Naprej Podatki Lineage
Tako kot pri enosmerni ulici tudi prenos prenosa podatkov vključuje sledenje podatka od začetne do končne točke. Začenši od vira podatkov, sledi podatkom, ko gredo skozi več transformacij in sistemov za shranjevanje, da dosežejo svoj rezultat.
Razumevanje obdelave in preoblikovanja podatkov ter kakršnih koli težav, ki so se morda pojavile na tej poti, je olajšano s tovrstno podatkovno linijo. Vsak korak vodi k naslednjemu; je kot slediti sledi drobtin.
Podatkovna linija nazaj
Podatkovna linija nazaj je podobna potovanju v obratni smeri, kjer sledimo izhodu podatkov nazaj do njihovega vira. Postopek se začne na končni lokaciji podatkov in se premika nazaj skozi različne tehnike shranjevanja in preoblikovanja, dokler ne doseže vira podatkov.
Identifikacija izvornega vira podatkov, razumevanje njihove transformacije ter preverjanje njihove pravilnosti in popolnosti so možni s pomočjo te vrste podatkovne linije. Deluje kot detektivsko orodje in nam omogoča, da sledimo poti podatkov nazaj.
Dvosmerna podatkovna linija
Dvosmerna dvosmerna linija podatkov združuje prednosti prenosa podatkov naprej in nazaj. Zagotavlja obsežen pogled na pot podatkov tako, da jih spremlja od vira do cilja ter od te lokacije do začetne točke.
Da bi ugotovili izvorni vir podatkov, razumeli, kako so bili spremenjeni, in ves čas zagotavljali njihovo kakovost, doslednost in popolnost, je koristno slediti izvoru podatkov. S sprotnimi informacijami o njegovi lokaciji in statusu je tako, kot bi imeli GPS sledilnik za podatke.
Implementacija Data Lineage
Implementacija podatkovne linije v organizaciji pogosto vključuje naslednje faze.
Določite vire podatkov
Vse sisteme in baze podatkov, ki hranijo podatke, ki jim želite slediti, je treba identificirati. Če želite to narediti, morate najprej identificirati različne vire podatkov, vključno z datotekami, API-ji in storitvami v oblaku.
Zberite metapodatke
Naslednja faza je pridobitev podrobnosti o podatkih, vključno z njihovo lokacijo, obliko in organizacijo. Ti metapodatki omogočajo razumevanje značilnosti podatkov in njihove uporabe.
Ugotovite napake v podatkih
Preprosteje je razumeti, kako se podatki posodabljajo in uporabljajo v organizaciji, če je tok podatkov začrtan od njihovega vira do cilja, vključno z morebitnimi transformacijami ali obdelavami, ki potekajo na poti.
Sledite dostopu do podatkov
Če želite ohraniti varnost podatkov in skladnost, sledite in beležite, kdo dostopa do podatkov.
Shranite in vizualizirajte rod
Uporabite orodja za vizualizacijo, da predstavite rod za preprosto razumevanje in analizo. Shranite zbrane metapodatke in informacije o pretoku podatkov v enem samem repozitoriju.
Izvedite avtomatizirano rešitev
Lahko preverite, ali se podatki zbirajo in spremljajo z avtomatizacijo, kar bo prav tako pomagalo zmanjšati število napak in povečati produktivnost.
Pregled in posodobitev
Poskrbite, da bodo zapisi o rodovništvu pravilni in redno posodobljeni ter jih po potrebi posodobite.
Postopek izvajanja bo morda treba spremeniti ali dodati v faze, odvisno od edinstvenih zahtev in omejitev vsake organizacije.
Tehnike podatkovne linije
Linija na podlagi vzorcev
S to metodo se rodovništvo izvede, ne da bi bilo treba komunicirati s programiranjem, ki je ustvarilo ali preoblikovalo podatke. Ocenjevanje metapodatkov za tabele, stolpce in poslovna poročila je del tega. Raziskuje rod z iskanjem trendov z uporabo teh metapodatkov.
Na primer, zelo verjetno je, da stolpec v dveh nizih podatkov z istim imenom in enakimi vrednostmi podatkov predstavlja iste podatke v različnih fazah svojega obstoja. Za povezavo teh dveh stolpcev se nato uporabi grafikon rodov podatkov.
Linija, ki temelji na vzorcih, ima pomembno prednost, da je neodvisna od tehnologije, ker samo preverja podatke, ne metod obdelave podatkov. Vsaka tehnologija baze podatkov, vključno z Oracle, MySQL in Spark, jo lahko implementira na enak način. Pomanjkljivost je, da ta pristop ni vedno natančen.
Ko je logika obdelave podatkov skrita v računalniški kodi in ni takoj očitna v človeku berljivih metapodatkih, lahko občasno spregleda razmerja med nizi podatkov.
Linija z označevanjem podatkov
Ta metoda temelji na ideji, da transformacijski mehanizem označuje ali kako drugače označuje podatke. Sledi oznaki od začetka do konca, da bi našel rod. Ta pristop je lahko uspešen le, če imate zanesljivo orodje za preoblikovanje, ki upravlja vse prenose podatkov, in ste seznanjeni s strukturo označevanja, ki jo orodje uporablja.
Tudi če bi takšno orodje obstajalo, noben podatek, ki je bil ustvarjen ali spremenjen brez njega, ne bi bil podvržen poreklu prek označevanja podatkov. V zvezi s tem je omejen na izvajanje podatkovne linije v zaprtih podatkovnih sistemih.
Samostojna linija
Nekatera podjetja imajo podatkovno okolje, ki vključuje shranjevanje metapodatkov, logiko obdelave in upravljanje glavnih podatkov (MDM). Te nastavitve pogosto vključujejo a podatkovno jezero kjer se vsi podatki hranijo skozi celotno življenjsko dobo.
Linija se lahko naravno zagotovi s tovrstnim samostojnim sistemom brez potrebe po dodatnih virih. Vendar, tako kot pri metodi označevanja podatkov, linija ne bo vedela za nič, kar se zgodi zunaj tega reguliranega okolja.
Podatkovna linija z razčlenjevanjem
Najbolj sofisticirana vrsta linije je tista, ki samodejno bere logiko obdelave podatkov. Za temeljito sledenje od konca do konca ta metoda izvaja obratni inženiring logike pretvorbe podatkov.
Ker mora ta rešitev vsebovati vse programskih jezikov in orodij, ki se uporabljajo za pretvorbo in prenos podatkov, je njegova uvedba zapletena. To lahko uporablja logiko ekstrakta-pretvorbe-nalaganja (ETL), rešitve, ki temeljijo na SQL in Javi, stare podatkovne oblike, rešitve, ki temeljijo na XML, in druge tehnike.
Primeri uporabe podatkovne linije
Modeliranje podatkov
Podjetja morajo vzpostaviti osnovne podatkovne strukture, ki jih podpirajo, da lahko vizualizirajo številne podatkovne postavke in povezave med njimi znotraj podjetja. Te povezave so modelirane z uporabo podatkovne linije, ki prikazuje tudi številne odvisnosti, prisotne v podatkovnem ekosistemu.
Ker se podatki sčasoma spreminjajo, se nenehno pojavljajo novi viri podatkov, ki zahtevajo nove integracije podatkov itd. Zaradi tega se morajo splošni podatkovni modeli podjetij za upravljanje svojih podatkov prav tako spremeniti, da odražajo okolje.
skladnost
Data lineage ponuja metodo skladnosti za revizijo, izboljšanje obvladovanja tveganja in zagotavljanje, da se podatki hranijo in obravnavajo v skladu s politikami in zakoni o upravljanju podatkov.
Analiza vpliva
Učinke določenih poslovnih sprememb, kot je kakršno koli nadaljnje poročanje, je mogoče videti z orodji za porejanje podatkov. Podatkovna linija lahko na primer pomaga vodstvenim delavcem pri določanju, na koliko nadzornih plošč bi vplivala sprememba imena in posledično, koliko ljudi dostopa do tega poročanja.
Selitev podatkov
Organizacije uporabljajo migracijo podatkov, da razumejo, kje se podatki nahajajo in koliko časa so tam, preden jih prestavijo v nov sistem za shranjevanje ali implementirajo novo programsko opremo.
Data lineage pomaga ekipam pri pripravi na nadgradnje ali selitve sistema, tako da jim daje pregled nad tem, kako so se podatki premikali po organizaciji. To na splošno pospeši prenos v novo okolje za shranjevanje.
Poleg tega daje ekipam možnost, da razbremenijo podatkovni sistem z arhiviranjem ali odstranjevanjem zastarelih ali neuporabnih podatkov. S tem bo podatkovni sistem na splošno bolje deloval in bo potreboval manj upravljanja s podatki.
Izzivi implementacije Data Lineage
- Varnost podatkov: varnost podatkov je glavna skrb pri gradnji podatkovne linije. Če želite slediti podatkovnemu potovanju od njegove začetne točke do končnega cilja, je treba odobriti dostop do občutljivih podatkov, ti podatki pa morajo biti zaščiteni pred nepooblaščenim dostopom in vdori.
- Pomanjkanje standardizacije: ena od glavnih ovir za sprejemanje podatkovne linije je pomanjkanje standardov. Ker številne platforme, aplikacije in sistemi uporabljajo edinstvene metode za sledenje in beleženje izvora podatkov, je lahko težko sestaviti kohezivno sliko potovanja podatkov.
- Podatkovni silosi: Podatkovni silosi so še ena težava, ki se pojavi pri implementaciji podatkovne linije. Ko so podatki razpršeni po več aplikacijah in sistemih, je lahko težko slediti njihovemu potovanju od enega do drugega. To lahko povzroči netočno ali nepopolno linijo podatkov.
zaključek
Skratka, linija podatkov je bistveni del vsakega podjetja, ki temelji na podatkih. Ponuja celovit pogled na pot podatkov od začetne do končne točke, kar zagotavlja njihovo natančnost, popolnost in doslednost.
Pričakuje se, da se bo prihodnja avtomatizacija in standardizacija podatkovnih linij povečala, kar bo olajšalo izvajanje in vzdrževanje za organizacije. Na koncu ni mogoče poudariti pomena podatkovne linije.
Podjetjem daje orodja, ki jih potrebujejo za pametne odločitve, učinkovitejše vodenje svojih dejavnosti in doseganje uspeha.
Pustite Odgovori