数据血统是什么？示例、技术和用例

数据血统提供了一条路径，展示了数据在过程中的变化和转换。

多年来，数据血统一直是一个重要的概念。然而，随着大数据、云计算的增长以及数据管道的复杂性增加，近年来它变得越来越重要。

数据血统的概念可以追溯到数据仓库和ETL(抽取、转换、加载)流程的早期。随着数据仓库变得越来越大和复杂，了解数据的变化和来源变得更加关键。

这导致了数据血统工具的开发，这些工具可以跟踪数据在管道中的流动并提供数据流动的可视化表示。让我们探讨一下数据血统的内容以及它为什么重要。

什么是数据血统？

数据血统是跟踪数据在其生命周期中的起源和移动的过程。它包括数据的来源、流向以及沿途的任何变化。

数据血统是数据管理的一个关键方面，对各种原因都很重要。

• 了解数据的历史，包括它如何随着时间的推移而转变和使用。
• 保持数据质量，并确保符合监管要求。
• 能够分析数据和流程的变化的影响。
• 帮助审计和治理，根据数据做出明智的业务级决策。
• 提高数据管理流程的整体效率和效果。

数据血统是如何工作的？

数据血统通常包括关于数据起源、用于转换和移动数据的系统和流程以及数据的最终目的地的信息。

这些信息通常以图形方式表示，每个节点代表一个系统或流程，每个边代表节点之间的数据流。

元数据是数据血统的关键组成部分，因为它提供了有关数据资产及其在数据管道中的流动方式的信息。

数据血统工具使用元数据创建数据流的可视化表示，使用户能够看到数据如何在整个组织中转换和使用。这有助于用户确定数据的有用性，从而做出更明智的决策。

数据血统的实施

在组织中实施数据血统通常涉及以下步骤。

#1. 定义数据来源

识别包含要跟踪的数据的所有系统和数据库。这包括识别各种数据源，如文件、API和云服务。

#2. 收集元数据

下一步是收集有关数据的信息，如其结构、格式和位置。这些元数据用于了解数据的特性和使用方式。

#3. 确定数据流

绘制数据从源头到目的地的流动，包括沿途发生的任何转换或处理，这样更容易理解数据在整个组织中的变化和应用。

#4. 跟踪数据访问

监控和记录谁访问数据，以确保数据安全和合规性。

#5. 存储和可视化血统

将收集到的元数据和数据流信息存储在中央存储库中，并使用可视化工具显示血统，以便进行简单的理解和分析。

#6. 实施自动化解决方案

自动化将帮助您确保捕获和跟踪数据血统，并减少错误，提高效率。

#7. 审查和更新

定期检查谱系信息以确保准确性和最新性，并根据需要进行更新。

需要注意的是，每个组织可能有特定的要求和限制，需要在实施过程中进行额外的步骤或修改。

数据谱系用例

数据建模

组织可以使用数据谱系生成多个数据项及其连接的可视化表示。数据组件之间的链接可以进行建模，以显示数据生态系统中存在的依赖关系。

这使得分析师和数据科学家更容易理解统计模型并进行深入和及时的分析。这里有一篇详细的文章：data modeling。

合规性

在审核、增强风险管理和确保数据按照数据治理准则进行处理和维护的过程中，会利用数据谱系。

影响分析

通过数据谱系，可以更简单地进行详细的影响评估。通过使用谱系图，您可以快速确定任何特定修改的上游和下游效果。您可以更深入地观察表格或业务报告的影响。

数据问题的根本原因分析

通过跟踪数据在系统中的流动情况，可以使用数据谱系快速确定数据问题的来源。

这在复杂的数据环境中特别有用，其中数据从多个系统收集并在到达最终目的地之前通过多个过程。

它还可以跟踪数据随时间的变化，并检测可能指示问题的模式或异常。这可以帮助组织防止未来再次发生数据问题。

数据谱系技术

以下是对重要数据集执行数据谱系的几种常用技术。

#1. 基于模式的谱系

在不管理用于生成或更改数据的代码的情况下，该技术通过识别数据中的模式并将其应用于推断其起源和历史。

它建立在使用模式识别分析表格和业务报告的元数据的基础上。该方法可以在任何数据库技术上使用。但它并不总是准确的。如果逻辑隐藏在编程代码中并且在人类可读的元数据中不明显，则可能会错过数据集之间的连接。

另一个局限性是，如果数据规模较大且元数据复杂，则可能需要大量的计算资源。

需要注意的是，可以将此技术与其他谱系技术结合使用，以提供完整的数据谱系视图。

#2. 标记信息谱系

该方法假定数据已经通过转换引擎进行了标记或标记。然后，它从过程的开始到结束跟踪标记以发现谱系。

只有在具有一致的转换工具控制所有数据移动并了解工具使用的标记结构的情况下，该方法才有效。

它涉及向数据添加标签或标记，然后可以使用这些标签来跟踪数据在不同系统和过程中的谱系。

这些标签可以包含源系统的名称、提取数据的日期和时间、数据的格式以及对数据执行的任何转换或操作等信息。

#3. 解析谱系

此技术涉及自动读取数据处理逻辑。它通过逆向工程转换逻辑来执行完整的端到端跟踪，这对于识别数据依赖关系以及检测问题非常有用。

然而，这种技术的部署复杂，因为它需要理解用于ETL逻辑、基于XML的解决方案等的所有编程语言和工具。

此外，此技术要求对数据如何在组织系统中流动有很好的了解，并依赖于日志的可用性和分析能力。它还需要一个具备数据管理、编程和数据分析知识的团队才能发挥作用。

#4. 自我包含的血统

独立血统是指系统或信息框架追踪其组件和依赖关系的能力，而无需外部记录或信息。

这是一个自我包含的过程，其中信息以集中化的方式存储、处理和管理，以便对元数据进行全面控制。

该方法的缺点是，它只考虑受控环境中存在的数据，忽略可能对数据产生影响的任何外部影响或操作。

学习资源

以下是一些关于数据血统的外部资源。

#1. 从业务角度看数据血统

本书提供了一个清晰的数据血统元模型，并演示了实施最佳实践，涵盖了数据治理、数据质量和合规性等关键领域。

预览	产品	评分	价格
	Data Lineage from a Business Perspective		$54.78	Buy on Amazon

总的来说，这是对业务专业人士来说是一个有价值的资源，他们希望了解数据血统的重要性以及如何在组织中实施它。

#2. 指导性数据血统完全指南-2020版

本书深入介绍了数据血统的主题，并为组织实施它提供了全面的指南。

预览	产品	评分	价格
	Prescriptive Data Lineage A Complete Guide – 2020 Edition	尚无评分	$76.99	Buy on Amazon

这本书的内容组织得很好，包含了真实世界的例子，以强调重要原则。

#3. 数据血统：完全指南 – 2021年版

本书旨在帮助技术和业务专业人士更深入地了解数据血统以及如何在其组织中有效使用它。

预览	产品	评分	价格
	Data Lineage A Complete Guide – 2021 Edition	尚无评分	$89.76	Buy on Amazon

它提供了关于这个主题的最新信息和见解，包括反映该领域最新发展的新信息和链接。

总结

数据血统是确保数据可靠性的关键工具，特别适用于依赖准确数据做出重要决策的行业。如果没有适当的技术和流程，跟踪数据可能会很困难且资源密集。

它使组织能够从两个端点跟踪数据流，确保数据一致性和准确性，最终提高决策质量。

希望您在了解数据血统和技术方面找到了有用的信息。您可能还对了解最佳工具感兴趣。