טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
דאַטן זענען אומעטום אַרום איר. אין אַ פאַקטיש זינען, עס ינפלואַנסיז יעדער אַספּעקט פון דיין געשעפט. עס קען פילן ווי עס איז נישט גענוג צייט צו ונטערזוכן די ספּעסיפיקס פון ווי גוט עס סערוועס דיין געשעפט ווען איר זענט פאַרנומען מיט דיסיזשאַנז ווי צו האַנדלען מיט דיין דאַטן.
אָבסערווירן דעם. דיין אָרגאַניזאַציע ניצט דאַטן 24 שעה אַ טאָג. אַזוי צו פֿאַרשטיין ווו עס געקומען פון, ווי עס איז דאָרט און ווי עס איז מאָווינג דורך די פירמע איז קריטיש צו פֿאַרשטיין די ווערט.
דאַטע ייכעס ווערט וויכטיק אין דעם סיטואַציע. עס איז סימפּלער צו באַגרייַפן ווי דאַטן איז געשאפן, ווו עס געקומען פון, און ווו עס איז געגאנגען ווען מיר קענען שפּור די אָריגינס, מייגריישאַנז און ענדערונגען פון די דאַטן.
אין דעם פּאָסטן, מיר וועלן קוקן ענג אויף Data Lineage, ווי עס אַרבעט, די נוצן קאַסעס, טעקניקס און פיל מער.
וואָס איז דאַטאַ לינעאַגע?
דאַטאַ ייכעס סערוועס ווי אַ מין פון דיגיטאַל פּאַס. דאָס איז די מערסט פולשטענדיק חשבון פון אַ דאַטן יאַזדע, מיט דיטיילד אַלע די סטאַפּס, דיטורז און מאָדיפיקאַטיאָנס פון זיין אָנהייב צו זיין עווענטואַל דעסטיניישאַן.
Iאין עסאַנס, דאַטן ייכעס באשרייבט די אָנהייב, מאָדיפיקאַטיאָן און נוצן פון אַ שטיק פון דאַטן אַריבער פילע סיסטעמען און פּלאַטפאָרמס. עס פאַנגקשאַנז ווי אַ דעטעקטיוו ס געצייַג דורך געבן יוזערז אינפֿאָרמאַציע וועגן ווי דאַטן איז געשאפן, ווו עס ערידזשאַנייטאַד פון, און ווי עס איז געווען יוטאַלייזד. די אינפֿאָרמאַציע ינייבאַלז ניצערס צו דערקענען און סאָלווע קיין פּאָטענציעל פּראָבלעמס.
דאַטן ייכעס איז אַ שאַץ מיטל פֿאַר קאָמפּאַניעס וואָס אָפענגען אויף דאַטן צו פירן זייער אַפּעריישאַנז ווייַל עס אַלאַוז ניצערס צו ריספּאַנד צו קריטיש פֿראגן ווי ווער, וואָס, ווען און ווו.
דאַטן ייכעס איז, צו לייגן עס פשוט, די לעצט דאַטן שטעג וואָס געראַנטיז דאַטן אַקיעראַסי, קאַמפּליטנאַס און קאָנסיסטענסי בשעת איר פאָרשלאָגן אַ קלאָר און סאַקסינקט פּערספּעקטיוו פון אַ דאַטן ס פול וועג.
ווי אַזוי אַרבעט דאַטאַ לינעאַגע?
דאַטן שורה איז די וועג מאַפּע וואָס ינייבאַלז אונדז צו נאָכפאָלגן אַ שטיק פון דאַטן פֿון זיין סטאַרטינג פונט צו זיין ענדפּוינט. באַטראַכטן אַ דאַטן פונט ווי אַ טראַוולער, און זיין פּאַס איז זיין דאַטן ייכעס צו בעסער פֿאַרשטיין ווי עס פאַנגקשאַנז.
דאַטן קוואלן, דאַטן טראַנספאָרמאַציע, דאַטן סטאָרידזש און דאַטן רעזולטאַט מאַכן די פיר ערשטיק קאַמפּאָונאַנץ פון די פּאַס.
די פילע סיסטעמען, אַפּלאַקיישאַנז און פּלאַטפאָרמס פון וואָס די דאַטן ערידזשאַנייטאַד זענען רעפּריזענטיד דורך דאַטן קוואלן, וואָס דינען ווי די אָנהייב פונט פֿאַר די נסיעה פון דאַטן. דאַטאַ טראַנספאָרמאַציע איז די סאַבסאַקוואַנט בינע, און דאַטן ייכעס טשאַרץ די פּראַגרעשאַן פון דאַטן פֿון די קוואלן צו עס.
דאַטאַ טראַנספאָרמאַציע רעפערס צו די פאָרמירונג, מאַדאַפייינג און מאַניפּיאַלייטינג דאַטן צו טרעפן באַניצער דאַרף. עס פאַנגקשאַנז ווי אַ מנוחה האַלטן בעשאַס די דאַטן יאַזדע, פּריפּערינג עס פֿאַר די ווייַטער פוס.
די דאַטן זענען דעמאָלט סטאָרד איידער זיי גיין צו זייַן לעצט אָרט. עס קען זיין געהאלטן אויף וואָלקן סערווערס, דאַטאַבייסיז אָדער עטלעכע אנדערע סטאָרידזש מיטל. דאַטע ייכעס האלט שפּור פון ווו די דאַטן זענען סטאָרד, ווי געזונט ווי ווי עס איז פּראָטעקטעד, באַקט אַרויף און ריקאַווערד.
די לעצט שריט איז דאַטן רעזולטאַט, וואָס איז ווו די דאַטן זענען געשיקט צו זיין געוויינט. רעפּאָרץ, ינפאָגראַפיקס אָדער קיין אנדערע טיפּ פון דאַטן פּראָדוקט קען זיין געוויינט צו פאָרשטעלן עס. דאַטן ייכעס האלט די רעזולטאַט און געראַנטיז די קאָנסיסטענסי, אַקיעראַסי און קאַמפּליטנאַס פון די דאַטן.
דאַטאַ ייכעס בייסיקלי אַרבעט דורך רעקאָרדינג יעדער בינע פון די דאַטן ס נסיעה, פון זיין אָנהייב צו זיין פּראָדוקציע, און מאַכן זיכער אַז עס סטייז פאַרלאָזלעך, קאָנסיסטענט און ריכטיק אַלע די וועג. דאַטאַ ייכעס העלפּס אָרגאַנאַזיישאַנז צו מאַכן געבילדעט דיסיזשאַנז, פאַרריכטן פּראָבלעמס און אַדכיר צו לעגאַל אַבלאַגיישאַנז דורך געבן אַ פול מיינונג פון אַ דאַטן ס עקזיסטענץ.
אין סדר צו פֿאַרשטיין די דאַטן אַסעץ און ווי זיי מאַך דורך די דאַטן רערנ - ליניע, מעטאַדאַטאַ איז אַ קריטיש טייל פון די דאַטן ייכעס פּראָצעס.
איר קענט זען ווי דאַטן זענען קאָנווערטעד און יוטאַלייזד אין דער אָרגאַניזאַציע ניצן דאַטן ייכעס מכשירים, וואָס לעווערידזש מעטאַדאַטאַ צו צושטעלן אַ וויזשאַוואַל דיפּיקשאַן פון די דאַטן לויפן. דאָס אַלאַוז ניצערס צו אַססעסס די פּאָטענציעל פון די דאַטן העלפּינג זיי מאַכן בעסער-ינפאָרמד דיסיזשאַנז.
טייפּס פון דאַטן לינעאַגע
עס זענען דריי יקערדיק פארמען פון דאַטן ייכעס: פאָרויס דאַטן ייכעס, צוריק דאַטן ייכעס, און ביי-דירעקטיאָנאַל דאַטן ייכעס.
פֿאָרווערטס דאַטאַ לינעאַגע
ווי מיט אַ איין-וועג גאַס, פאָרויס דאַטן ייכעס ינוואַלווז טראַקינג אַ שטיק פון דאַטן פון זיין סטאַרטינג פונט צו זיין סאָף פונט. אָנהייב פון די דאַטן מקור, עס גייט די דאַטן ווען עס פּאַסיז דורך עטלעכע טראַנספערמיישאַנז און סטאָרידזש סיסטעמען צו דערגרייכן זייַן פּראָדוקציע.
פארשטאנד פון די פּראַסעסינג און טראַנספאָרמאַציע פון דאַטן, ווי געזונט ווי קיין פראבלעמען וואָס קען האָבן אויפגעשטאנען צוזאמען דעם וועג, איז פאַסילאַטייטיד דורך אַ דאַטן ייכעס פון דעם מין. יעדער שריט פירט צו דער ווייַטער; עס איז ווי צו נאָכפאָלגן אַ שטעג פון ברויט ברעקלעך.
צוריק דאַטאַ לינעאַגע
צוריק דאַטן ייכעס איז ענלעך צו אַ נעסיע אין פאַרקערט ווו מיר שפּור די רעזולטאַט פון דאַטן צוריק צו זיין מקור. דער פּראָצעס הייבט זיך אויף די לעצט אָרט פון די דאַטן און מאַך צוריק דורך אַ פאַרשיידנקייַט פון סטאָרידזש און טראַנספאָרמאַציע טעקניקס ביז עס ריטשאַז די דאַטן מקור.
לעגיטימאַציע פון דער אָריגינעל מקור פון די דאַטן, קאַמפּריכענשאַן פון זייַן טראַנספאָרמאַציע, און וועראַפאַקיישאַן פון זייַן ריכטיק און קאַמפּליטנאַס זענען אַלע מעגלעך מיט די הילף פון דעם מין פון דאַטן ייכעס. עס אַרבעט ווי אַ דעטעקטיוו ס געצייַג, אַלאַוינג אונדז צו נאָכפאָלגן די וועג פון די דאַטן צוריק.
ביי-דירעקטיאָנאַל דאַטאַ לינעאַגע
א צוויי-וועג גאַס, ביי-דירעקטיאָנאַל דאַטן ייכעס קאַמביינז די אַדוואַנטידזשיז פון פאָרויס און צוריק דאַטן ייכעס. עס גיט אַ פולשטענדיק מיינונג פון די מאַרשרוט פון די דאַטן דורך טראַקינג עס פֿון זיין מקור צו זיין דעסטיניישאַן און פֿון דעם אָרט צו זיין סטאַרטינג פונט.
כּדי צו באַשטימען די אָריגינעל מקור פון די דאַטן, פֿאַרשטיין ווי עס איז געווען אָלטערד, און גאַראַנטירן די קוואַליטעט, קאָנסיסטענסי און קאַמפּליטנאַס אַלע צוזאמען דעם וועג, עס איז נוציק צו שפּור די ייכעס פון דאַטן. מיט פאַקטיש-צייט אינפֿאָרמאַציע וועגן זיין אָרט און סטאַטוס, עס איז ווי אַ גפּס טראַקער פֿאַר דאַטן.
ימפּלאַמענטיישאַן פון דאַטאַ לינעאַגע
ימפּלאַמענטינג דאַטן ייכעס אין אַן אָרגאַניזאַציע אָפט ינוואַלווז די פאלגענדע פייזאַז.
דעפינירן די דאַטן קוואלן
די סיסטעמען און דאַטאַבייסיז וואָס האַלטן די דאַטן איר ווילט צו שפּור זאָל אַלע זיין יידענאַפייד. צו טאָן דאָס, איר מוזן ערשטער ידענטיפיצירן די פאַרשידן דאַטן קוואלן, אַרייַנגערעכנט טעקעס, אַפּיס און וואָלקן באַדינונגס.
קלייַבן די מעטאַדאַטאַ
דער ווייַטער בינע איז צו קריגן דעטאַילס וועגן די דאַטן, אַרייַנגערעכנט זייַן אָרט, פֿאָרמאַט און אָרגאַניזאַציע. פארשטאנד פון די פֿעיִקייטן פון די דאַטן און ווי עס איז יוטאַלייזד איז מעגלעך דורך דעם מעטאַדאַטאַ.
ידענטיפיצירן דאַטן פלאָז
עס איז סימפּלער צו פֿאַרשטיין ווי דאַטן זענען דערהייַנטיקט און געוויינט אין דער אָרגאַניזאַציע אויב די שטראָם פון דאַטן איז מאַפּט פֿון זיין מקור צו זיין דעסטיניישאַן, אַרייַנגערעכנט קיין טראַנספערמיישאַנז אָדער פּראַסעסינג וואָס נעמען אָרט אויף דער מאַרשרוט.
שפּור דאַטן אַקסעס
צו האַלטן דאַטן זיכערהייט און העסקעם, שפּור און רעקאָרדירן ווער אַקסעס די דאַטן.
קראָם און וויזשוואַלייז די ייכעס
ניצן וויזשוואַלאַזיישאַן מכשירים צו פאָרשטעלן די ייכעס פֿאַר פּשוט קאַמפּריכענשאַן און אַנאַליסיס. סטאָר די געזאמלט מעטאַדאַטאַ און דאַטן לויפן אינפֿאָרמאַציע אין אַ איין ריפּאַזאַטאָרי.
ינסטרומענט אַן אָטאַמייטיד לייזונג
איר קענען באַשטעטיקן אַז די ייכעס איז קאַלעקטאַד און מאָניטאָרעד דורך אָטאַמיישאַן, וואָס וועט אויך אַרוישעלפן צו רעדוצירן מיסטייקס און פאַרגרעסערן פּראָודאַקטיוויטי.
איבערבליק & דערהייַנטיקן
מאַכן אַז די שורה רעקאָרדס זענען ריכטיק און קראַנט אויף אַ רעגולער יקער, און דערהייַנטיקן עס ווי צונעמען.
דער ימפּלאַמענטיישאַן פּראָצעס קען זיין מאַדאַפייד אָדער צוגעגעבן צו פאַסעס דיפּענדינג אויף די יינציק באדערפענישן און לימאַץ פון יעדער אָרגאַניזאַציע.
דאַטאַ לינעאַגע טעקניקס
מוסטער-באזירט לינעאַגע
מיט דעם אופֿן, ייכעס איז דורכגעקאָכט אָן ינטעראַקט מיט די פּראָגראַממינג וואָס דזשענערייטאַד אָדער פארוואנדלען די דאַטן. מעטאַדאַטאַ אַססעססמענט פֿאַר טישן, שפאלטן און געשעפט ריפּאָרץ זענען אַלע טייל פון עס. עס יקספּלאָרז ייכעס דורך זוכן טרענדס ניצן דעם מעטאַדאַטאַ.
פֿאַר בייַשפּיל, עס איז גאַנץ מסתּמא אַז אַ זייַל אין צוויי דאַטאַסעץ מיט די זעלבע נאָמען און יידעניקאַל דאַטן וואַלועס רעפּראַזענץ די זעלבע דאַטן אין פאַרשידענע פייזאַז פון זיין עקזיסטענץ. א דאַטן שורה טשאַרט איז דעמאָלט געניצט צו פאַרבינדן די צוויי שפאלטן.
מוסטער-באזירט ייכעס האט די באַטייטיק נוץ פון זייַענדיק טעכנאָלאָגיע פרייַ ווייַל עס נאָר טשעקס דאַטן, נישט דאַטן פּראַסעסינג מעטהאָדס. קיין דאַטאַבייס טעכנאָלאָגיע, אַרייַנגערעכנט Oracle, MySQL און Spark, קענען ינסטרומענט עס אויף די זעלבע וועג. די שטערונג איז אַז דעם צוגאַנג איז ניט שטענדיק גענוי.
ווען די דאַטן פּראַסעסינג לאָגיק איז פאַרבאָרגן אין די קאָמפּיוטער קאָד און איז נישט קלאָר ווי דער טאָג אין מענטש-ליינעוודיק מעטאַדאַטאַ, עס קען טייל מאָל אָוווערלוק באציונגען צווישן דאַטאַסעץ.
לינעאַגע דורך דאַטאַ טאַגינג
דער אופֿן איז באזירט אויף דער געדאַנק אַז אַ טראַנספאָרמאַציע מאָטאָר טאַגס אָדער אַנדערש מאַרקס דאַטן. עס טראַסעס די קוויטל פון אָנהייב צו סוף אין סדר צו געפֿינען ייכעס. דער צוגאַנג קענען זיין געראָטן בלויז אויב איר האָבן אַ פאַרלאָזלעך טראַנספאָרמאַציע געצייַג וואָס מאַנידזשיז אַלע דאַטן אַריבערפירן און איר זענט באַקאַנט מיט די טאַגינג סטרוקטור וואָס די געצייַג ניצט.
אפילו אויב אַזאַ אַ געצייַג וואָלט עקסיסטירן, קיין דאַטן וואָס איז געווען באשאפן אָדער אָלטערד אָן עס קען זיין אונטערטעניק צו ייכעס דורך דאַטן טאַגינג. עס איז לימיטעד אין דעם אַכטונג צו דורכפירן דאַטן ייכעס אויף פארמאכט דאַטן סיסטעמען.
זיך-קאַנטיינד לינעאַגע
עטלעכע געשעפטן האָבן אַ דאַטן סוויווע וואָס כולל מעטאַדאַטאַ סטאָרידזש, פּראַסעסינג לאָגיק און בעל דאַטן פאַרוואַלטונג (MDM). די סעטטינגס אָפט אַרייַננעמען אַ דאַטן אָזערע ווו אַלע דאַטן זענען געהאלטן איבער זייַן גאַנץ לעבן.
לינעאַגע קענען זיין געוויינטלעך צוגעשטעלט דורך דעם מין פון זיך-קאַנטיינד סיסטעם אָן די פאָדערונג פֿאַר נאָך רעסורסן. אָבער, פּונקט ווי מיט די דאַטן טאַגינג אופֿן, ייכעס וועט נישט זיין אַווער פון עפּעס וואָס אַקערז אַרויס פון דעם רעגיאַלייטאַד סוויווע.
דאַטן לינעאַגע דורך פּאַרסינג
די מערסט סאַפיסטאַקייטיד טיפּ פון ייכעס איז איינער וואָס לייענט דאַטן פּראַסעסינג לאָגיק אויטאָמאַטיש. פֿאַר גרונטיק, סוף-צו-סוף טרייסינג, דעם אופֿן פאַרקערט ענדזשאַנירז די דאַטן טראַנספאָרמאַציע לאָגיק.
זינט דעם לייזונג מוזן באַגרייַפן אַלע די פּראָגראַממינג שפּראַכן און מכשירים געניצט צו בייַטן און אַריבערפירן די דאַטן, זייַן דיפּלוימאַנט איז קאָמפּליצירט. דאָס קען נוצן עקסטראַקט-טראַנספאָרמירן-מאַסע (ETL) לאָגיק, סקל- און ז'אבא-באזירט סאַלושאַנז, אַלט דאַטן פאָרמאַץ, קסמל-באזירט סאַלושאַנז און אנדערע טעקניקס.
דאַטאַ לינעאַגע נוצן קאַסעס
דאַטאַ מאָדעלינג
קאָמפּאַניעס מוזן פאַרלייגן די אַנדערלייינג דאַטן סטראַקטשערז וואָס שטיצן זיי אין סדר צו וויזשוואַלייז די פילע דאַטן זאכן און די קאַנעקשאַנז צווישן זיי אין אַ פירמע. די קאַנעקשאַנז זענען מאָדעלעד מיט דאַטן ייכעס, וואָס אויך ווייַזן די פילע דיפּענדאַנסיז אין די דאַטן יקאָוסיסטאַם.
זינט דאַטן ענדערונגען איבער צייַט, נייַ דאַטן קוואלן קעסיידער דערשייַנען, ריקוויירינג נייַ דאַטן ינטאַגריישאַנז, אאז"ו ו. צוליב דעם, פירמס 'אַלגעמיינע דאַטן מאָדעלס פֿאַר אָנפירונג זייער דאַטן מוזן אויך טוישן צו פאַרטראַכטנ די סוויווע.
העסקעם
דאַטאַ לינעאַגע אָפפערס אַ העסקעם אופֿן פֿאַר אַדאַטינג, ימפּרוווינג ריזיקירן פאַרוואַלטונג און מאַכן זיכער אַז דאַטן זענען געהאלטן און כאַנדאַלד אין לויט מיט דאַטן גאַווערנאַנס פּאַלאַסיז און געזעצן.
פּראַל אַנאַליסיס
די יפעקץ פון זיכער געשעפט ענדערונגען, אַזאַ ווי קיין דאַונסטרים ריפּאָרטינג, קענען זיין געזען מיט דאַטן ייכעס מכשירים. דאַטאַ ייכעס, פֿאַר בייַשפּיל, קען אַרוישעלפן יגזעקיאַטיווז אין דיטערמאַנינג ווי פילע דאַשבאָרדז אַ נאָמען טוישן וואָלט ווירקן און, דעריבער, ווי פילע מענטשן אַקסעס די ריפּאָרטינג.
דאַטאַ מיגראַטיאָן
אָרגאַנאַזיישאַנז ניצן דאַטן מיגראַטיאָן צו פֿאַרשטיין ווו די דאַטן זענען ליגן און ווי לאַנג עס איז געווען דאָרט איידער זיי יבערשיקן צו אַ נייַע סטאָרידזש סיסטעם אָדער ימפּלאַמענינג נייַע ווייכווארג.
דאַטן שורה העלפּס טימז צוגרייטן פֿאַר סיסטעם אַפּגריידז אָדער מיגריישאַנז דורך געבן זיי אַן איבערבליק פון ווי די דאַטן האָבן אריבערגעפארן איבער די אָרגאַניזאַציע. דאָס ספּידז די אַריבערפירן צו די נייַע סטאָרידזש סוויווע קוילעלדיק.
דערצו, עס גיט טימז די געלעגנהייט צו ויסמעקן די דאַטן סיסטעם דורך אַרקייווינג אָדער ילימאַנייטינג אַוטדייטיד אָדער אַרויסגעוואָרפן דאַטן. דורך טאן אַזוי, די דאַטן סיסטעם וועט דורכפירן בעסער קוילעלדיק און דאַרפֿן ווייניקער פאַרוואַלטונג פון דאַטן.
טשאַלאַנדזשיז פון ימפּלאַמענטינג דאַטאַ לינעאַגע
- דאַטאַ זיכערהייט: דאַטאַ זיכערהייט איז אַ ערשטיק דייַגע ווען איר בויען דאַטן ייכעס. צו נאָכפאָלגן אַ דאַטן רייזע פון זיין סטאַרטינג פונט צו זיין לעצט דעסטיניישאַן, אַקסעס צו שפּירעוודיק דאַטן מוזן זיין געגעבן, און די דאַטן מוזן זיין פּראָטעקטעד קעגן אַנאָטערייזד אַקסעס און בריטשיז.
- פעלן פון סטאַנדערדיזיישאַן: איינער פון די ערשטיק באַריערז צו עמברייסינג דאַטן ייכעס איז די פעלן פון סטאַנדאַרדס. זינט פילע פּלאַטפאָרמס, אַפּפּס און סיסטעמען נוצן יינציק מעטהאָדס פֿאַר טראַקינג און רעקאָרדינג דאַטן פּראָווענאַנס, עס קען זיין שווער צו שטעלן צוזאַמען אַ קאָוכיסיוו בילד פון אַ דאַטן רייזע.
- דאַטאַ סילאָס: דאַטאַ סילאָ זענען אן אנדער אַרויסגעבן וואָס ערייזאַז בשעת ימפּלאַמענינג דאַטן ייכעס. ווען דאַטן זענען פאַרשפּרייטן איבער עטלעכע אַפּלאַקיישאַנז און סיסטעמען, עס קען זיין טשאַלאַנדזשינג צו שפּור זייַן נסיעה פון איין צו אנדערן. דאָס קען פירן צו ומפּינקטלעך אָדער דערענדיקט דאַטן ייכעס.
סאָף
אין מסקנא, דאַטן ייכעס איז אַ יקערדיק טייל פון יעדער דאַטן-געטריבן פאַרנעמונג. עס אָפפערס אַ פולשטענדיק פּערספּעקטיוו פון אַ דאַטן ס דרך פון זיין סטאַרטינג פונט צו זיין סאָף פונט, געראַנטיד זייַן אַקיעראַסי, קאַמפּליטנאַס און קאָנסיסטענסי.
צוקונפֿט אָטאַמיישאַן און סטאַנדערדיזיישאַן פון דאַטן ייכעס זענען געריכט צו פאַרגרעסערן, וואָס מאכט ימפּלאַמענטיישאַן און וישאַלט פֿאַר אָרגאַנאַזיישאַנז גרינגער. אין די סוף, די באַטייַט פון דאַטן ייכעס קענען ניט זיין אונטערגעשטראכן.
עס גיט קאָמפּאַניעס די מכשירים וואָס זיי דאַרפֿן צו מאַכן קלוג ברירות, פירן זייער אַפּעריישאַנז מער יפישאַנטלי און דערגרייכן הצלחה.
לאָזן אַ ענטפֿערן