Rodowód danych to śledzenie i wizualizacja przepływu i transformacji danych, gdy przechodzą one przez różne etapy potoku danych lub systemu. Mówiąc prościej, zapewnia szczegółowy zapis pochodzenia, ruchów, przekształceń i miejsc docelowych danych w ramach infrastruktury danych organizacji. Informacje te pomagają stworzyć jasną i przejrzystą mapę tego, w jaki sposób dane są pozyskiwane, przetwarzane i wykorzystywane w różnych komponentach ekosystemu danych.

Rodowód danych pozwala programistom zrozumieć podróż danych od ich źródła do ostatecznego miejsca przeznaczenia. Zrozumienie to ma kluczowe znaczenie dla projektowania, optymalizacji i rozwiązywania problemów z potokami danych. Gdy w potoku danych pojawiają się problemy, posiadanie szczegółowej linii danych pozwala programistom szybko zidentyfikować pierwotną przyczynę problemów. Ułatwia to skuteczne debugowanie i rozwiązywanie problemów, zapewniając wgląd w sekwencję przekształceń i działań wykonywanych na danych. Ścieżka danych pomaga utrzymać jakość danych, umożliwiając programistom śledzenie wszelkich anomalii lub rozbieżności z powrotem do ich źródła. Zapewnia, że transformacje danych są wykonywane poprawnie, a wszelkie niespójności można łatwo prześledzić i naprawić.

W branżach, w których obowiązują wymogi regulacyjne i standardy zgodności, pochodzenie danych ma zasadnicze znaczenie dla wykazania ładu danych i zapewnienia zgodności. Zapewnia przejrzysty wgląd w sposób obsługi, przetwarzania i raportowania danych, wspierając audyty i wymogi regulacyjne.

Wizualizując kompletny przepływ danych, programiści mogą zidentyfikować wąskie gardła, nieefektywności lub obszary wymagające optymalizacji w potoku danych. Ten wgląd ma kluczowe znaczenie dla poprawy ogólnej wydajności i efektywności przepływu pracy przetwarzania danych.

Rodzaje przepływu danych

Zasadniczo istnieją dwa rodzaje linii danych, a mianowicie linia do przodu i linia wstecz.

Linia do przodu

Jest znany jako downstream lineage; śledzi przepływ danych od ich źródła do miejsca docelowego. Nakreśla ścieżkę, którą dane przechodzą przez różne etapy przetwarzania, transformacji i przechowywania, aż dotrą do miejsca przeznaczenia.

Pomaga programistom zrozumieć, w jaki sposób dane są przetwarzane i przekształcane, pomagając w projektowaniu i ulepszaniu ogólnego przepływu pracy przetwarzania danych oraz szybkiej identyfikacji punktu awarii. Śledząc przepływ danych do przodu, programiści mogą wskazać, gdzie wystąpiły transformacje lub błędy i skutecznie je rozwiązać. Jest to niezbędne do przewidywania wpływu zmian na dalsze procesy. Przed wprowadzeniem modyfikacji do potoku danych lub bazowych źródeł danych, deweloperzy mogą przeanalizować dalszy przebieg, aby ocenić, w jaki sposób zmiany te wpłyną na dalsze aplikacje.

Backward Lineage

Jest również znany jako upstream lineage; śledzi ścieżkę danych od miejsca docelowego z powrotem do źródła. Zapewnia wgląd w pochodzenie danych i różne transformacje, które przechodzą przed osiągnięciem obecnego stanu.

Ma to kluczowe znaczenie dla zapewnienia jakości danych, umożliwiając programistom śledzenie wszelkich problemów lub rozbieżności z powrotem do ich źródła. Rozumiejąc drogę danych wstecz, programiści mogą identyfikować i korygować anomalie u ich źródła. Pomaga również zademonstrować zarządzanie danymi, zapewniając przejrzysty obraz tego, w jaki sposób dane są pozyskiwane, przetwarzane i raportowane, wspierając audyty i wymogi regulacyjne.

Backward lineage jest cenny przy planowaniu zmian w źródłach danych upstream. Programiści mogą ocenić, w jaki sposób modyfikacje danych źródłowych mogą wpłynąć na dalsze procesy, aplikacje lub raporty, umożliwiając im podejmowanie świadomych decyzji.

Wdrażanie linii danych

Na rynku dostępnych jest kilka narzędzi open source i komercyjnych do implementacji liniowania danych. Niektóre z popularnych narzędzi to

Imperva Data Lineage

Zapewnia intuicyjne wizualizacje przepływu danych od źródła do konsumpcji. Przekształcenia rekordów zastosowane do danych podczas ich podróży łączą odkrywanie danych z kompleksowymi widokami metadanych i pomagają zapewnić dokładność i wiarygodność danych.

Atlan Data Lineage

Obsługuje automatyczne parsowanie SQL dla różnych Instrukcje SQL (CREATE, MERGE, INSERT, UPDATE) i przechwytuje pochodzenie na poziomie kolumn i pól. IT ułatwia współpracę i integruje się z innymi narzędziami.

Apache Atlas

Zapewnia scentralizowane repozytorium metadanych do zarządzania metadanymi i klasyfikowania jednostek danych. Użytkownicy mogą klasyfikować i oznaczać jednostki danych w celu lepszej organizacji i zarządzania. Oferuje możliwości śledzenia linii danych w celu wizualizacji przepływu danych w ekosystemie Hadoop.

Collibra

Zapewnia kompleksowy katalog danych, który obejmuje glosariusz biznesowy, linię danych i zarządzanie metadanymi. Użytkownicy mogą wizualizować linię danych, aby zrozumieć, w jaki sposób dane przechodzą przez organizację.

Wyzwania i najlepsze praktyki

Wdrażanie i zarządzanie liniowością danych jest złożonym zadaniem dla programistów i napotykają oni kilka wyzwań w tym procesie. Niektóre z typowych problemów obejmują radzenie sobie z różnymi formatami danych i nazwami w różnych systemach, obsługę dużych i skomplikowanych konfiguracji danych oraz brak odpowiednich narzędzi do śledzenia i pokazywania linii danych w niektórych źródłach lub technologiach. Ponadto, stale zmieniający się charakter środowisk danych i problemy z niekompletnymi lub błędnymi informacjami sprawiają, że sprawy stają się jeszcze trudniejsze.

Aby sprostać tym wyzwaniom, ważne jest, aby wybrać odpowiednie narzędzia do zarządzania danymi. Ustanowienie i przestrzeganie jasnych zasad zarządzania danymi jest ważne dla zachowania spójności. Co więcej, współpraca z różnymi zaangażowanymi grupami jest kluczem do przezwyciężenia trudności spowodowanych stale zmieniającymi się konfiguracjami danych i zapewnienia dokładnej i szczegółowej linii danych.

Wnioski

Podsumowując, pochodzenie danych ma kluczowe znaczenie dla inżynierii danych, zapewniając jakość, identyfikowalność i zgodność. Śledzi przepływ i transformacje danych, pomagając programistom w projektowaniu potoków i rozwiązywaniu problemów. Linearyzacja w przód optymalizuje przepływy pracy, podczas gdy linearyzacja wsteczna zapewnia jakość danych i wspiera zarządzanie. Różne narzędzia mogą pomóc w implementacji linii danych. Wyzwania obejmują niespójne formaty danych i dynamiczne środowiska, które można rozwiązać, wybierając odpowiednie narzędzia i przestrzegając praktyk zarządzania poprzez współpracę. Poruszając się po tych wyzwaniach, organizacje uwalniają potencjał linii danych, wzmacniając niezawodność przepływów pracy z danymi.