数据沿袭是跟踪数据在数据管道或系统的各个阶段移动时的流动和转换的可视化。简而言之，它提供了组织数据基础设施内数据的起源、移动、转换和目的地的详细记录。这些信息有助于创建一个清晰透明的地图，说明如何在数据生态系统的不同组件中获取、处理和利用数据。
数据沿袭使开发人员能够理解数据从源头到最终目的地的旅程。这种理解对于数据管道的设计、优化和故障排除至关重要。当数据管道中出现问题时，拥有详细的数据沿袭使开发人员能够快速识别问题的根本原因。它通过提供对数据执行的转换和操作的顺序的深入了解，促进高效的调试和故障排除。数据沿袭使开发人员能够追踪任何异常或差异的来源，从而有助于维护数据质量。它确保数据转换正确执行，并且可以轻松跟踪和纠正任何不一致之处。
在具有监管要求和合规标准的行业中，数据沿袭对于展示数据治理和确保合规性至关重要。它提供了如何处理、处理和报告数据的透明视图，支持监管审计和要求。
通过可视化完整的数据流，开发人员可以识别数据管道中的瓶颈、低效率或需要优化的区域。这种见解对于提高数据处理工作流程的整体性能和效率至关重要。
数据沿袭类型
数据沿袭通常有两种类型，即前向沿袭和后向沿袭。
前向谱系
它被称为下游谱系；它跟踪从源到目的地的数据流。它概述了数据经过处理、转换和存储的各个阶段直至到达目的地的路径。
它可以帮助开发人员了解数据的操作和转换方式，帮助设计和改进整个数据处理工作流程，并快速识别故障点。通过向前跟踪数据流，开发人员可以查明发生转换或错误的位置并有效地解决它们。它对于预测变化对下游流程的影响至关重要。在对数据管道或底层数据源进行修改之前，开发人员可以分析前向沿袭以评估这些变化将如何影响下游应用程序。
向后血统
它也被称为上游血统；它跟踪数据从目的地到源的路径。它提供了对数据起源及其在达到当前状态之前所经历的各种转换的见解。
允许开发人员追踪任何问题或差异的来源，对于确保数据质量至关重要。通过了解数据的回溯历程，开发人员可以从源头识别并纠正异常情况。它还通过提供数据来源、处理和报告方式的透明视图来帮助展示数据治理，支持监管审计和要求。
在计划对上游数据源进行更改时，向后沿袭非常有价值。开发人员可以评估源数据的修改可能如何影响下游流程、应用程序或报告，从而使他们能够做出明智的决策。
实现数据沿袭
市场上有多种开源和商业工具可用于实现数据连接。一些常见的工具是
Imperva 数据沿袭
它提供了从源到消费的数据流的直观可视化。在数据传输过程中应用于数据的记录转换将数据发现与全面的元数据视图结合起来，有助于确保数据的准确性和可信度。
Atlan 数据沿袭
它支持各种SQL语句的自动SQL解析< /a> （创建、合并、插入、更新）并捕获列和字段级别的沿袭。 IT 促进协作并与其他工具集成。
阿帕奇阿特拉斯
它提供了一个集中的元数据存储库，用于管理元数据和对数据实体进行分类。用户可以对数据实体进行分类和标记，以更好地组织和治理。它提供数据沿袭跟踪功能，以可视化 Hadoop 生态系统中的数据流。
Collibra
它提供了全面的数据目录，其中包括业务术语表、数据沿袭和元数据管理。用户可以可视化数据沿袭，以了解数据如何在组织中移动。
挑战和最佳实践
实施和管理数据沿袭对于开发人员来说是一项复杂的工作，他们在此过程中面临着一些挑战。一些常见问题包括处理不同系统中的不同数据格式和名称、处理大型且复杂的数据设置，以及没有合适的工具来跟踪和显示某些来源或技术中的数据沿袭。此外，数据环境不断变化的性质以及信息不完整或错误的问题使事情变得更具挑战性。
为了克服这些挑战，选择正确的数据沿袭和治理工具至关重要。建立并遵守明确的数据治理规则对于保持一致性非常重要。此外，与不同的相关团队合作是克服不断变化的数据设置带来的困难并确保准确和彻底的数据沿袭的关键。
结论
总之，数据沿袭对于数据工程至关重要，可确保质量 、可追溯性和合规性。它跟踪数据的流动和转换，帮助开发人员进行管道设计和故障排除。前向沿袭优化工作流程，而后向沿袭确保数据质量并支持治理。各种工具可以协助数据沿袭实施。挑战包括不一致的数据格式和动态环境，可以通过选择正确的工具并通过协作遵守治理实践来解决。在应对这些挑战的过程中，组织释放了数据沿袭的潜力，增强了数据工作流程的可靠性。