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数据血缘分析的定义、重要意义和影响 数据血缘分析是指对数据从生成到消失的完整过程进行跟踪和分析,包括数据的来源、转换、存储和使用等各个环节。
我们需要了解每个转换步骤的目的和细节,以及数据在转换过程中可能发生的变化和误差。 数据质量: 数血缘分析也要关注数据的质量。
元数据管理难题 管理范围窄:目前元数据管理范围窄主要体现在两个层面:第一,只管理了数据仓库相关的元数据,没有将元数据治理扩展到整个企业层面;第二,即使在数据仓库领域,也只管理了部分技术元数据,技术元数据的缺失导致元数据系统不能展现出企业系统的真实情况
因此,要追踪和记录所有数据的来源和传输路径是一项复杂的任务。 解决方案: 使用数据目录和元数据管理工具: 通过集成数据目录和元数据管理工具,可以更好地管理和维护数据源的信息。
数据血缘是指数据在整个生命周期中的流动轨迹和变化关系。了解数据血缘可以帮助用户追溯数据的来源、变更历史和关联关系,进而提高数据的质量和可信度。
元数据是对企业数据资源的描述、定义性数据。数仓存储大数据时需要元数据以便于检索和管理,可确保数据的收集和存储的均匀性,以便企业管理者和数据分析人员能够轻松访问并利用数据进行决策。
基础库主题库建设:一般情况下,可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据,或称主数据,例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。
数据血缘是指数据在整个生命周期中的轨迹和关系,从数据的源头到最终使用的过程中,记录了数据的变化、传输和转化情况。数据血缘的特征主要包括以下几个方面。
数据治理是一个组织或企业中数据管理的战略框架,它涉及确定数据治理的愿景、目标和策略,以及制定和实施数据治理计划的过程。
而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据,例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。
使用不便捷:报表只能展示,不能分析。如果想进行分析,需要将数据复制到excel中,并使用excel进行处理和分析,但我们的数据用户不一定会这个。
数据血缘追踪:提供给业务人员或下游系统的数据服务时都是目标数据,目标数据的数据来源一般都来自于多张表数据。若出现目标数据异常时,清晰的血缘关系可以快速定位问题所在。
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