什么是数据血缘？数据血缘分析对企业数据治理的重要性！
一、什么是数据血缘？
1. 数据血缘的定义
数据血缘(Data Lineage)，指的是在数据的产生、ETL处理、加工、融合、流转到最终消亡的过程中，数据之间自然形成的一种类似人类血缘的关联关系。简单来说，就是数据之间的上下游来源去向关系——数据从哪里来，到哪里去。
而在实际数据的运用中，从数据角度厘清数据的血缘关系，即弄清数据存储在什么数据库的什么表，对应的字段是什么以及字段的属性；从业务角度厘清数据的血缘关系，即了解数据所属业务线、业务数据的产生逻辑、数据的使用逻辑以及业务线之间的关联关系。
2. 数据血缘关系的4大特征
1）归属性。一般来说，特定的数据归属于特定的组织或者个人。
2）多源性。同一个数据可以有多个来源（多个父亲）；一个数据也可以是多个数据经过加工生成的，而且这种加工过程可以是多个。
3）可追溯性。数据的血缘关系体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。
4）层次性。数据的血缘关系是有层次的。对数据进行分类、归纳、总结等描述信息又会形成新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。
3. 数字血缘关系图例
二、数据血缘的作用
1. 提升数据问题排查效率
数据从生产到赋能业务应用，会经过很多的处理环节，业务端报表或数据应用服务异常时，需要第一时间定位问题，排查修复。如果靠一层一层的人肉翻代码效率非常低下，一方面耗费过多的人力与时间资源，另一方面问题的解决时间越长，对业务影响和利润的损失越大。
基于数据关系，加以血缘的可视化的展现形式，可以直观地监测数据的生产链路，以及各个环节的异常情况。
2. 优化数据资产管理成本
随着业务地发展数据不断增长，只增不减的任务和数据表会不断加大数据资源的投入和管理成本。很多时候，企业不是不愿意做数据治理，而是缺少数据治理的依据，贸然下线数据库可能会带来业务的重大影响，不如一直维持现状。
构建全面准确的全链路数据血缘视图，就可以找出数据上下游应用方，做好沟通和信息同步。对于长期没有调用的服务，可以及时做下线处理，节省数据成本。
3. 提升数据产品及应用体验
数据部门经常被业务Diss数据是不是有问题，长此以往，业务部门对数据准确度的信任降低，部门之间的沟通协调效率更差。
利用数据血缘关系，可以在数据产出任务层面对数据质量的准确性、一致性、及时性、完整性等维度进行监控覆盖，设置报警机制，对下游应用进行通知提醒。这么做，一方面为数据的错误即时预警，通知数据部门迅速响应，另一方面也降低了业务利用错的数据做错误的决策的可能性。挽救了企业可能会出现的损失。
4. 方便确认数据处理逻辑
业务部门在使用数据时，有时候需要确认数据口径和加工逻辑是什么，是否符合自己的需求，通过血缘的可视化展示，可以方便业务部门查看数据的处理过程。
三、数据血缘总结与思考
厘清数据的血缘关系，就是厘清数据之间的上下游来源去向关系。企业构建全面准确的全链路数据血缘视图，就可以找出数据上下游的应用方，加快数据部门对业务数据报错的debug速度，降低企业决策的失误；也可以及时对长期无用的数据库或报表进行下线处理，节省数据管理成本。
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