Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Data finns överallt omkring dig. I verklig mening påverkar det varje aspekt av ditt företag. Det kan kännas som att det inte finns tillräckligt med tid för att undersöka detaljerna om hur väl det tjänar ditt företag när du är upptagen med beslut om hur du ska hantera din data.
Observera detta. Din organisation använder data 24 timmar om dygnet. Så att förstå var det kom ifrån, hur det kom dit och hur det rör sig genom företaget är avgörande för att förstå dess värde.
Datalinje blir viktig i denna situation. Det är enklare att förstå hur data bildades, var den kom ifrån och vart den är på väg när vi kan spåra ursprung, migrationer och förändringar av datan.
I det här inlägget kommer vi att titta närmare på Data Lineage, hur det fungerar, dess användningsfall, tekniker och mycket mer.
Vad är Data Lineage?
Datalinje fungerar som ett slags digitalt pass. Det är den mest omfattande redogörelsen för en dataresa, som beskriver alla dess stopp, omvägar och ändringar från dess ursprung till dess slutliga destination.
Ii huvudsak beskriver datalinje ursprunget, modifieringen och användningen av en bit data över många system och plattformar. Den fungerar som en detektivs verktyg genom att ge användarna information om hur data producerades, var den härrörde från och hur den användes. Denna information gör det möjligt för användare att känna igen och lösa eventuella problem.
Datalinje är en ovärderlig resurs för företag som är beroende av data för att driva sin verksamhet eftersom det tillåter användare att svara på avgörande frågor som vem, vad, när och var.
Datalinje är, för att uttrycka det enkelt, det ultimata dataspåret som garanterar datanoggrannhet, fullständighet och konsistens samtidigt som det erbjuder ett tydligt och kortfattat perspektiv på en datas hela väg.
Hur fungerar Data Lineage?
Datalinje är färdplanen som gör det möjligt för oss att följa en bit data från dess startpunkt till dess slutpunkt. Betrakta en datapunkt som en resenär och dess pass som dess datalinje för att bättre förstå hur den fungerar.
Datakällor, datatransformation, datalagring och datautmatning utgör passets fyra primära komponenter.
De många system, applikationer och plattformar som data kommer från representeras av datakällor, som fungerar som startpunkter för datans resa. Datatransformation är det efterföljande steget, och datalinjen kartlägger datautvecklingen från dessa källor till den.
Datatransformation hänvisar till att forma, modifiera och manipulera data för att möta användarnas behov. Den fungerar som ett vilostopp under dataresan, förbereder den för nästa etapp.
Datan lagras sedan innan den går till sin slutliga plats. Det kan hållas på molnservrar, databaser eller någon annan typ av lagringsenhet. Datalinje håller reda på var data lagras, samt hur den skyddas, säkerhetskopieras och återställs.
Det sista steget är datautmatning, vilket är dit data skickas för att användas. Rapporter, infografik eller någon annan typ av dataprodukt kan användas för att presentera den. Datalinje håller reda på utdata och garanterar konsistensen, noggrannheten och fullständigheten i data.
Datalinje fungerar i princip genom att registrera varje steg av datans resa, från dess början till dess produktion, och se till att den förblir pålitlig, konsekvent och korrekt hela vägen igenom. Datalinje hjälper organisationer att fatta välgrundade beslut, åtgärda problem och följa rättsliga skyldigheter genom att ge en fullständig bild av en datas existens.
För att förstå datatillgångarna och hur de rör sig genom datapipelinen är metadata en avgörande del av datalinjeprocessen.
Du kan se hur data konverteras och används inom organisationen med hjälp av datalinjeverktyg, som utnyttjar metadata för att ge en visuell skildring av dataflödet. Detta gör det möjligt för användare att bedöma datas potential och hjälpa dem att fatta bättre informerade beslut.
Typer av datalinje
Det finns tre grundläggande former av datalinje: framåt datalinje, bakåt datalinje och dubbelriktad datalinje.
Forward Data Lineage
Som med en enkelriktad gata, innebär framåtriktad datalinje spårning av en bit data från dess startpunkt till dess slutpunkt. Med början från datakällan följer den informationen när den passerar genom flera transformationer och lagringssystem för att nå utdata.
Att förstå bearbetningen och omvandlingen av data samt eventuella problem som kan ha uppstått på vägen underlättas av att ha en datalinje av detta slag. Varje steg leder till nästa; det är som att följa ett spår av ströbröd.
Bakåt datalinje
Bakåt datalinje liknar en resa i omvänd riktning där vi spårar datas utdata tillbaka till dess källa. Processen börjar vid datas slutliga plats och går bakåt genom en mängd olika lagrings- och transformationstekniker tills den når datakällan.
Identifiering av datas ursprungliga källa, förståelse av dess omvandling och verifiering av dess riktighet och fullständighet är alla möjliga med hjälp av denna typ av datalinje. Det fungerar som en detektivs verktyg, vilket gör att vi kan följa informationens väg bakåt.
Dubbelriktad datalinje
En tvåvägs, dubbelriktad datalinje kombinerar fördelarna med framåt- och bakåtdatalinje. Den ger en heltäckande bild av datavägen genom att spåra den från dess källa till dess destination såväl som från den platsen till dess startpunkt.
För att bestämma datas ursprungliga källa, förstå hur den ändrades och garantera dess kvalitet, konsistens och fullständighet hela vägen, är det bra att spåra datas härkomst. Med realtidsinformation om dess plats och status är det som att ha en GPS-spårare för data.
Implementering av Data Lineage
Att implementera datalinje i en organisation involverar ofta följande faser.
Definiera datakällorna
Systemen och databaserna som innehåller de data du vill spåra bör alla identifieras. För att göra detta måste du först identifiera de olika datakällorna, inklusive filer, API:er och molntjänster.
Samla in metadata
Nästa steg är att skaffa information om data, inklusive dess plats, format och organisation. Att förstå egenskaperna hos datan och hur den används är möjlig tack vare denna metadata.
Identifiera databrister
Det är enklare att förstå hur data uppdateras och används inom organisationen om dataflödet kartläggs från dess källa till dess destination, inklusive eventuella transformationer eller bearbetning som sker längs rutten.
Spåra dataåtkomst
För att upprätthålla datasäkerhet och efterlevnad, spåra och registrera vem som kommer åt data.
Lagra och visualisera härstamningen
Använd visualiseringsverktyg för att presentera linjen för enkel förståelse och analys. Lagra insamlad metadata och dataflödesinformation i ett enda arkiv.
Implementera en automatiserad lösning
Du kan verifiera att dataavstamning samlas in och övervakas genom automatisering, vilket också hjälper till att minska antalet misstag och öka produktiviteten.
Granska och uppdatera
Se till att härkomstposterna är korrekta och aktuella regelbundet och uppdatera dem vid behov.
Implementeringsprocessen kan behöva modifieras eller läggas till i faser beroende på de unika kraven och gränserna för varje organisation.
Datalinjetekniker
Mönsterbaserad härstamning
Med denna metod utförs härstamning utan att behöva interagera med programmeringen som genererade eller transformerade data. Metadatabedömning för tabeller, kolumner och affärsrapporter är alla en del av det. Den utforskar härkomst genom att leta efter trender med hjälp av denna metadata.
Det är till exempel ganska troligt att en kolumn i två datamängder med samma namn och identiska datavärden representerar samma data i olika faser av dess existens. Ett datalinjediagram används sedan för att koppla samman dessa två kolumner.
Mönsterbaserad härstamning har den betydande fördelen att vara teknikoberoende eftersom den bara kontrollerar data, inte databehandlingsmetoder. Vilken databasteknik som helst, inklusive Oracle, MySQL och Spark, kan implementera den på samma sätt. Nackdelen är att detta tillvägagångssätt inte alltid är exakt.
När databehandlingslogiken döljs i datorkoden och inte är lätt uppenbar i mänskligt läsbar metadata, kan den ibland förbise relationer mellan datamängder.
Härstamning genom datataggning
Denna metod bygger på tanken att en transformationsmotor taggar eller på annat sätt markerar data. Den spårar taggen från början till slut för att hitta härstamning. Detta tillvägagångssätt kan bara bli framgångsrikt om du har ett pålitligt transformationsverktyg som hanterar all dataöverföring och du är bekant med taggningsstrukturen som verktyget använder.
Även om ett sådant verktyg skulle finnas, skulle ingen data som skapats eller ändras utan den kunna utsättas för härstamning via datataggning. Det är begränsat i detta avseende till att utföra datalinje på slutna datasystem.
Självständig härstamning
Vissa företag har en datamiljö som inkluderar metadatalagring, processlogik och master data management (MDM). Dessa inställningar inkluderar ofta en datasjön där all data förvaras under hela dess livslängd.
Härstamning kan naturligtvis tillhandahållas av denna typ av fristående system utan krav på ytterligare resurser. Men precis som med datataggningsmetoden kommer härstamning inte att vara medveten om något som inträffar utanför denna reglerade miljö.
Data härkomst genom parsning
Den mest sofistikerade typen av härstamning är en som läser databehandlingslogik automatiskt. För grundlig spårning från början till slut, omvänder denna metod datatransformationslogiken.
Eftersom denna lösning måste förstå alla programmeringsspråk och verktyg som används för att konvertera och transportera data, dess utbyggnad är komplicerad. Detta kan använda ETL-logik (extract-transform-load), SQL- och Java-baserade lösningar, gamla dataformat, XML-baserade lösningar och andra tekniker.
Användningsfall för datalinje
Datamodellering
Företag måste etablera de underliggande datastrukturerna som stödjer dem för att visualisera de många dataposterna och kopplingarna mellan dem inom ett företag. Dessa kopplingar modelleras med hjälp av datalinje, som också visar de många beroenden som finns i dataekosystemet.
Eftersom data förändras över tid, dyker det ständigt upp nya datakällor, som kräver nya dataintegrationer etc. På grund av detta måste även företagens allmänna datamodeller för att hantera sina data ändras för att spegla miljön.
Compliance
Datalinje erbjuder en efterlevnadsmetod för granskning, förbättrad riskhantering och se till att data förvaras och hanteras i enlighet med datastyrningspolicyer och lagar.
Konsekvensanalys
Effekterna av vissa affärsförändringar, såsom all nedströmsrapportering, kan ses med hjälp av datalinjeverktyg. Dataavstamning, till exempel, kan hjälpa chefer att avgöra hur många instrumentpaneler en namnändring skulle påverka och följaktligen hur många personer som får tillgång till den rapporteringen.
Data migration
Organisationer använder datamigrering för att förstå var data finns och hur länge den har legat där innan de flyttas till ett nytt lagringssystem eller implementerar ny programvara.
Datalinje hjälper team att förbereda sig för systemuppgraderingar eller migrering genom att ge dem en överblick över hur data har flyttats i hela organisationen. Detta påskyndar överföringen till den nya lagringsmiljön totalt sett.
Dessutom ger det teamen chansen att rensa datasystemet genom att arkivera eller eliminera föråldrade eller värdelösa data. Genom att göra det kommer datasystemet att prestera bättre överlag och behöva mindre hantering av data.
Utmaningar med att implementera datalinje
- Datasäkerhet: Datasäkerhet är en primär fråga när man bygger datalinje. För att följa en dataresa från dess startpunkt till dess slutdestination måste tillgång till känsliga uppgifter beviljas, och denna data måste skyddas mot obehörig åtkomst och intrång.
- Brist på standardisering: Ett av de främsta hindren för att omfatta datalinje är bristen på standarder. Eftersom många plattformar, appar och system använder unika metoder för att spåra och registrera data härkomst, kan det vara svårt att få ihop en sammanhängande bild av en dataresa.
- Datasilos: Datasilos är ett annat problem som uppstår när man implementerar datalinje. När data sprids över flera applikationer och system kan det vara utmanande att spåra dess resa från en till en annan. Detta kan leda till felaktig eller ofullständig datalinje.
Slutsats
Sammanfattningsvis är datalinje en viktig del av varje datadrivet företag. Den erbjuder ett heltäckande perspektiv på en datas väg från dess startpunkt till dess slutpunkt, vilket garanterar dess noggrannhet, fullständighet och konsekvens.
Framtida automatisering och standardisering av datalinje förväntas öka, vilket gör implementering och underhåll enklare för organisationer. I slutändan kan betydelsen av datalinje inte betonas.
Det ger företag de verktyg de behöver för att göra kloka val, driva sin verksamhet mer effektivt och nå framgång.
Kommentera uppropet