什么是数据血缘?数据血缘分析对企业数据治理的重要性!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:4,340 次浏览
2023-10-11 11:06:41

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。

FineDataLink是一款数据集成工具,它专注于帮助企业进行数据集成和同步,确保数据的高效流动和一致性。通过FineDataLink,企业能够将来自不同数据源的数据整合在一起,建立起完整的数据血缘关系。这样,企业可以更好地理解数据的来源、变化和流向,梳理和管理数据血缘关系,提高数据质量和可信度。

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