{"id":6759,"date":"2026-07-12T02:07:21","date_gmt":"2026-07-12T10:07:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/teradata-data-lineage\/"},"modified":"2026-07-12T02:07:21","modified_gmt":"2026-07-12T10:07:21","slug":"teradata-data-lineage","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/linaje-de-datos-de-teradata\/","title":{"rendered":"Linaje de datos de Teradata: Linaje de columnas para migraciones y cumplimiento normativo."},"content":{"rendered":"<p><strong>Linaje de datos de Teradata<\/strong> es el mapa a nivel de columna de c\u00f3mo se mueven los datos a trav\u00e9s de un entorno Teradata: qu\u00e9 columnas de origen alimentan cada tabla, vista e informe de destino, y a trav\u00e9s de qu\u00e9 uniones, expresiones y <code>CALIFICAR<\/code> filtros en el camino. <strong>Flujo de SQL de Gudu<\/strong> Crea ese mapa autom\u00e1ticamente analizando su SQL de Teradata con un analizador de dialecto espec\u00edfico de Teradata, uno de los 39 analizadores espec\u00edficos de dialecto que incluye, y lo representa como un diagrama interactivo y explorable con exportaci\u00f3n a JSON, CSV y PNG, adem\u00e1s de una API REST.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group alignfull has-background is-layout-constrained\" style=\"background-color:#eef7fb;padding-top:24px;padding-bottom:24px\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n\n<p><strong>Pru\u00e9balo ahora:<\/strong> Pegue cualquier consulta de Teradata en el <a href=\"https:\/\/sqlflow.gudusoft.com\/?utm_source=gudusoft&amp;utm_medium=website&amp;utm_campaign=teradata-data-lineage\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Visualizador de linaje SQLFlow gratuito<\/a>Seleccione el dialecto de Teradata y obtenga un diagrama de linaje a nivel de columna en segundos. La edici\u00f3n en la nube tiene un nivel gratuito.<\/p>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por qu\u00e9 el linaje de datos de Teradata necesita un analizador de Teradata<\/h2>\n\n\n\n<p>Teradata SQL no es ANSI SQL con un logotipo diferente. Un entorno t\u00edpico que ha estado funcionando desde la era BTEQ lleva d\u00e9cadas de construcciones espec\u00edficas de dialecto: <code>COLOCAR<\/code> y <code>MULTISET<\/code> definiciones de tabla, <code>CALIFICAR<\/code> Cl\u00e1usulas que filtran por funciones de ventana, columnas de per\u00edodo con nombre y scripts escritos mucho antes de que alguien pensara que una m\u00e1quina necesitar\u00eda releerlos. Una gram\u00e1tica ANSI gen\u00e9rica falla precisamente con estas afirmaciones, y cada afirmaci\u00f3n que una herramienta de linaje no logra analizar es un vac\u00edo en su gr\u00e1fico de linaje.<\/p>\n\n\n\n<p>SQLFlow adopta el enfoque opuesto. Est\u00e1 construido sobre la base de <a href=\"https:\/\/www.sqlparser.com\/\">Analizador SQL general<\/a>, un front-end de compilador SQL comercial desarrollado desde mediados de la d\u00e9cada de 2000 y validado contra aproximadamente 13.600 conjuntos de pruebas por dialecto. Su analizador Teradata maneja SQL de la era BTEQ, <code>COLOCAR<\/code>\/<code>MULTISET<\/code> mesas, <code>CALIFICAR<\/code>y nombr\u00f3 per\u00edodos como sintaxis Teradata de primera clase, luego resuelve cada referencia de columna a trav\u00e9s de CTEs, subconsultas, vistas y <code>SELECCIONAR *<\/code> expansi\u00f3n antes de extraer las relaciones de origen a destino con granularidad de columna.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un ejemplo pr\u00e1ctico: rastrear una deduplicaci\u00f3n QUALIFY<\/h2>\n\n\n\n<p>El <code>CALIFICAR N\u00daMERO_DE_FILA()<\/code> La inserci\u00f3n de deduplicaci\u00f3n es uno de los patrones m\u00e1s comunes en los almacenes de Teradata y una forma confiable de romper las herramientas de linaje que solo hablan ANSI:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>INSERT INTO dw.customer_dim (customer_id, full_name, risk_rating) SELECT src.customer_id, TRIM(src.first_nm) || &#039; &#039; || TRIM(src.last_nm) AS full_name, src.risk_rating FROM staging.customer_feed src QUALIFY ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY src.customer_id ORDER BY src.load_ts DESC) = 1;<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Si se ejecuta a trav\u00e9s de SQLFlow, el diagrama muestra dos tipos distintos de relaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Linaje directo:<\/strong> <code>dw.customer_dim.full_name<\/code> se deriva de <code>staging.customer_feed.first_nm<\/code> y <code>\u00faltimos nm<\/code> a trav\u00e9s de <code>RECORTAR<\/code> y concatenaci\u00f3n; <code>ID del cliente<\/code> y <code>calificaci\u00f3n_de_riesgo<\/code> pasan sin sufrir cambios.<\/li>\n<li><strong>Linaje indirecto (de impacto):<\/strong> <code>cargar_ts<\/code> nunca aterriza en el destino, pero decide qu\u00e9 fila sobrevive a la deduplicaci\u00f3n. SQLFlow lo registra, junto con <code>ID del cliente<\/code> en su <code>PARTICI\u00d3N POR<\/code> rol \u2014 como una dependencia indirecta, que se puede activar o desactivar por separado en el diagrama.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Esa capa indirecta importa. Si alguien cambia el grano de <code>cargar_ts<\/code>El proceso de deduplicaci\u00f3n comienza silenciosamente a conservar filas diferentes, y ning\u00fan gr\u00e1fico de linaje puramente directo le avisar\u00eda. La mayor\u00eda de las herramientas de la competencia no modelan el linaje indirecto en absoluto; SQLFlow lo trata como un tipo de relaci\u00f3n distinto.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Caso de uso 1: Linaje regulatorio para bancos en Teradata<\/h2>\n\n\n\n<p>Teradata cuenta con una s\u00f3lida base instalada en el sector bancario, y los bancos son los que tienen mayores obligaciones en cuanto al linaje de datos. La norma BCBS 239 exige que las instituciones demuestren la exactitud e integridad de la agregaci\u00f3n de datos de riesgo; en la pr\u00e1ctica, esto significa mostrar a los auditores con precisi\u00f3n qu\u00e9 campos de origen se incorporan a cada cifra regulatoria y mediante qu\u00e9 transformaciones. El linaje a nivel de columna constituye esa evidencia; el linaje a nivel de tabla es una aproximaci\u00f3n que los auditores rechazan cada vez m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n<p>Las hojas de c\u00e1lculo de linaje mantenidas manualmente no superan esta prueba al d\u00eda siguiente de ser escritas. SQLFlow, en cambio, deriva el linaje del propio SQL: basta con indicarle la direcci\u00f3n DDL de Teradata, las definiciones de vista y los scripts de carga, y generar\u00e1 un historial de procedencia a nivel de columna para cada salida regulada, actualizable con cada cambio mediante escaneos incrementales, con un repositorio de linaje persistente como respaldo.<\/p>\n\n\n\n<p>Dos propiedades hacen que esto funcione dentro del entorno de control de un banco. Primero, SQLFlow realiza un an\u00e1lisis est\u00e1tico del c\u00f3digo SQL \u00fanicamente; nunca lee datos de filas, por lo que no se tocan los registros de los clientes. Segundo, la <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/version-local-de-sqlflow\/\">Edici\u00f3n local<\/a> Se ejecuta en Docker o Kubernetes completamente dentro de su red, incluso en entornos aislados, por lo que ni siquiera el texto SQL sale de su infraestructura. Las implementaciones empresariales escanean por lotes conjuntos de m\u00e1s de 100 bases de datos y m\u00e1s de un mill\u00f3n de columnas, y los adaptadores de exportaci\u00f3n para DataHub, Microsoft Purview y OpenMetadata alimentan el linaje al cat\u00e1logo que su equipo de gobernanza ya utiliza.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Caso de uso 2: migraci\u00f3n desde Teradata con el mapa de dependencias real<\/h2>\n\n\n\n<p>La mayor\u00eda de los proyectos de linaje de Teradata hoy en d\u00eda comienzan con una migraci\u00f3n: el entorno se traslada a Snowflake, BigQuery o Databricks, y alguien tiene que responder qu\u00e9 depende realmente de qu\u00e9. Adivinar a partir de los nombres de las tablas y el conocimiento t\u00e1cito es la forma en que las migraciones exceden sus plazos. El mapa de dependencias debe provenir del SQL:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Alcance honesto.<\/strong> El linaje a nivel de columna muestra qu\u00e9 columnas alimentan los informes posteriores y cu\u00e1les son una carga innecesaria: l\u00f3gica que nadie utiliza y que se puede desactivar en lugar de migrar.<\/li>\n<li><strong>Ondas de migraci\u00f3n secuencial.<\/strong> El gr\u00e1fico de linaje expone el orden de dependencia real entre las \u00e1reas tem\u00e1ticas, de modo que se mueven las fuentes de datos ascendentes antes que los mercados que las consumen.<\/li>\n<li><strong>Atrapa las trampas del dialecto.<\/strong> Construcciones como <code>CALIFICAR<\/code>, <code>COLOCAR<\/code> La sem\u00e1ntica de deduplicaci\u00f3n de tablas y los per\u00edodos con nombre requieren una traducci\u00f3n precisa. El linaje indica la posici\u00f3n de cada construcci\u00f3n en el flujo de datos y las consecuencias en caso de una traducci\u00f3n incorrecta.<\/li>\n<li><strong>Verificar despu\u00e9s del cambio.<\/strong> Debido a que SQLFlow analiza ambos dialectos, puede generar <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/linaje-de-datos-de-copos-de-nieve\/\">Linaje de copo de nieve<\/a> A partir del c\u00f3digo SQL reescrito, comp\u00e1relo con la versi\u00f3n base de Teradata: si los destinos y las columnas de origen son los mismos, o si tiene un error de traducci\u00f3n, es posible que se trate de un error de traducci\u00f3n.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>El mismo flujo de trabajo antes y despu\u00e9s se aplica a otras retiradas de MPP heredadas; consulte el <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/linaje-de-datos-de-netezza\/\">Linaje de datos de Netezza<\/a> p\u00e1gina para la variante de desmantelamiento y la <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/herramienta-de-linaje-de-datos-de-oracle\/\">Linaje de datos de Oracle<\/a> p\u00e1gina si su infraestructura combina fuentes Teradata con Oracle.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo SQLFlow ingiere un entorno Teradata<\/h2>\n\n\n\n<p>Puedes alimentar SQLFlow Teradata SQL a cualquier escala con la que est\u00e9s trabajando:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Pegue una consulta<\/strong> en el navegador para un seguimiento r\u00e1pido de una instrucci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Subir archivos<\/strong> \u2014 Exportaciones DDL, definiciones de vistas, ETL y scripts de carga \u2014 para un an\u00e1lisis del tama\u00f1o de un proyecto.<\/li>\n<li><strong>Con\u00e9ctese a trav\u00e9s de JDBC.<\/strong> para extraer metadatos de esquema y definiciones de objetos directamente de Teradata.<\/li>\n<li><strong>Automatizar<\/strong> Utilice la interfaz de l\u00ednea de comandos sin interfaz gr\u00e1fica o la API REST para mantener el linaje actualizado como parte de su canalizaci\u00f3n de implementaci\u00f3n y exporte los resultados como JSON o CSV para cualquier configuraci\u00f3n personalizada.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Para obtener una visi\u00f3n completa de lo que hace el motor en los 39 dialectos (linaje directo versus indirecto, inferencia de diagramas ER a partir de DDL, compatibilidad con dbt, la consulta de linaje de IA), consulte la <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/herramienta-de-linaje-de-datos-sql\/\">Herramienta de linaje de datos SQL<\/a> p\u00e1gina principal.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 hay de las herramientas de c\u00f3digo abierto y de cat\u00e1logo?<\/h2>\n\n\n\n<p>Analizadores sint\u00e1cticos de c\u00f3digo abierto como <code>sqllineage<\/code> y <code>sqlglot<\/code> son realmente \u00fatiles para extraer el linaje de declaraciones individuales, en su mayor\u00eda ANSI, y las plataformas basadas en cat\u00e1logos son buenas para organizar metadatos y propiedad en toda una organizaci\u00f3n. La brecha para Teradata espec\u00edficamente es la profundidad de la cobertura de dialectos: escrituras de la era BTEQ de d\u00e9cadas de antig\u00fcedad, <code>CALIFICAR<\/code>La l\u00f3gica de deduplicaci\u00f3n compleja y el DDL espec\u00edfico del proveedor son precisamente los puntos donde las gram\u00e1ticas gen\u00e9ricas dejan de analizar. Si est\u00e1 evaluando herramientas para un entorno Teradata, la prueba es sencilla: ejecute su script de carga de producci\u00f3n m\u00e1s complejo en cada candidato y cuente las sentencias que devuelven un linaje completo a nivel de columna.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Opciones de implementaci\u00f3n y precios<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>Edici\u00f3n<\/th><th>Lo mejor para<\/th><th>Precios<\/th><\/tr><\/thead><tbody>\n<tr><td>Nube SQLFlow<\/td><td>Probando Teradata Lineage hoy; an\u00e1lisis individual<\/td><td>Nivel gratuito; premium $49,99\/mes<\/td><\/tr>\n<tr><td>SQLFlow local<\/td><td>Bancos y entidades reguladas: SQL nunca sale de su red; compatible con aislamiento de red.<\/td><td>$500\/mes o $4,800 pago \u00fanico por tipo de base de datos, instalable en dos servidores<\/td><\/tr>\n<tr><td>API REST \/ CLI \/ Biblioteca Java<\/td><td>Integraci\u00f3n del linaje en las plataformas y los flujos de trabajo.<\/td><td>Consulte la p\u00e1gina de precios.<\/td><\/tr>\n<\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Los tipos de bases de datos adicionales en On-Premise son +$100\/mes o +$1,000 una sola vez cada uno, lo cual importa a mitad de la migraci\u00f3n cuando necesita analizar Teradata y Snowflake uno al lado del otro. Detalles completos en el <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/precios\/\">p\u00e1gina de precios<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Preguntas frecuentes<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfSQLFlow entiende la sintaxis espec\u00edfica de Teradata, como QUALIFY y las tablas SET\/MULTISET?<\/h3>\n\n\n<p>S\u00ed. SQLFlow utiliza un analizador de dialecto Teradata dedicado, no una gram\u00e1tica ANSI gen\u00e9rica. SQL de la era BTEQ, <code>COLOCAR<\/code>\/<code>MULTISET<\/code> definiciones de tabla, <code>CALIFICAR<\/code> Las cl\u00e1usulas y los per\u00edodos con nombre se pueden analizar como SQL de Teradata, por lo que la extracci\u00f3n de linaje cubre las sentencias que un analizador gen\u00e9rico rechaza.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPuede SQLFlow ayudar con una migraci\u00f3n de Teradata a Snowflake o BigQuery?<\/h3>\n\n\n<p>S\u00ed. Primero, analiza el entorno de Teradata para obtener el mapa de dependencias real a nivel de columna: qu\u00e9 migrar, qu\u00e9 eliminar y en qu\u00e9 orden. Dado que Snowflake y BigQuery tambi\u00e9n se encuentran entre los 39 dialectos de SQLFlow, puedes analizar el SQL reescrito despu\u00e9s de la migraci\u00f3n y comparar su origen con la l\u00ednea base de Teradata para verificar la traducci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfSQLFlow lee datos de nuestras tablas de Teradata?<\/h3>\n\n\n<p>No. SQLFlow realiza un an\u00e1lisis est\u00e1tico del c\u00f3digo SQL y, opcionalmente, lee los metadatos del esquema, como las definiciones de tablas y columnas. Nunca consulta los datos de las filas. Con la instalaci\u00f3n local, incluso el texto SQL permanece dentro de su red.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPuede el linaje funcionar completamente dentro de nuestra red para cumplir con las normas?<\/h3>\n\n\n<p>S\u00ed. SQLFlow On-Premise se implementa en Docker o Kubernetes dentro de su infraestructura, incluso en entornos aislados, a un precio de $500\/mes o $4,800 por \u00fanica vez por tipo de base de datos. Es escalable a entornos de m\u00e1s de 100 bases de datos y m\u00e1s de un mill\u00f3n de columnas, con escaneos incrementales y adaptadores de exportaci\u00f3n para DataHub, Microsoft Purview y OpenMetadata.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 entradas de Teradata acepta SQLFlow?<\/h3>\n\n\n<p>Se han copiado y pegado consultas SQL, se han cargado archivos (DDL, vistas, scripts de carga) y se han obtenido metadatos de esquema en tiempo real a trav\u00e9s de JDBC. Los resultados est\u00e1n disponibles como diagramas interactivos, JSON, CSV, PNG o mediante la API REST.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfEs suficiente el linaje a nivel de columna para BCBS 239?<\/h3>\n\n\n<p>El linaje a nivel de columna constituye la capa de evidencia t\u00e9cnica: documenta qu\u00e9 campos de origen alimentan cada cifra de riesgo y a trav\u00e9s de qu\u00e9 transformaciones, incluidas las dependencias indirectas derivadas de filtros y condiciones de uni\u00f3n. Su programa de cumplimiento define el alcance completo; SQLFlow mantiene la capa de linaje precisa y la actualiza autom\u00e1ticamente en lugar de requerir mantenimiento manual.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group alignfull has-background is-layout-constrained\" style=\"background-color:#60d5f6;padding-top:32px;padding-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Rastrea ahora tu linaje Teradata<\/h2>\n\n\n<p>Pegue una consulta de Teradata en el visualizador gratuito o p\u00f3ngase en contacto con nosotros para analizar toda su infraestructura antes de su auditor\u00eda o migraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/sqlflow.gudusoft.com\/?utm_source=gudusoft&amp;utm_medium=website&amp;utm_campaign=teradata-data-lineage\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Prueba SQLFlow gratis<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/contacto\/\">Solicite una demostraci\u00f3n para empresas.<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">{\n    \"@context\": \"https:\\\/\\\/schema.org\",\n    \"@graph\": [\n        {\n            \"@type\": \"SoftwareApplication\",\n            \"name\": \"Gudu SQLFlow\",\n            \"applicationCategory\": \"DeveloperApplication\",\n            \"applicationSubCategory\": \"SQL Data Lineage Tool\",\n            \"operatingSystem\": \"Web, Linux, Windows, macOS\",\n            \"url\": \"https:\\\/\\\/www.gudusoft.com\\\/teradata-data-lineage\\\/\",\n            \"description\": \"Automated Teradata data lineage tool with a dedicated Teradata dialect parser: column-level lineage from BTEQ-era SQL, QUALIFY clauses, and SET\\\/MULTISET tables for BCBS 239 compliance and Snowflake\\\/BigQuery migrations.\",\n            \"featureList\": \"Teradata dialect parser, column-level lineage, indirect\\\/impact lineage, QUALIFY and named-period support, JDBC metadata ingestion, incremental estate scanning, DataHub\\\/Purview\\\/OpenMetadata export, REST API\",\n            \"softwareVersion\": \"8.2.3\",\n            \"offers\": [\n                {\n                    \"@type\": \"Offer\",\n                    \"name\": \"SQLFlow Cloud Free\",\n                    \"price\": \"0\",\n                    \"priceCurrency\": \"USD\"\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Offer\",\n                    \"name\": \"SQLFlow Cloud Premium\",\n                    \"price\": \"49.99\",\n                    \"priceCurrency\": \"USD\",\n                    \"priceSpecification\": {\n                        \"@type\": \"UnitPriceSpecification\",\n                        \"price\": \"49.99\",\n                        \"priceCurrency\": \"USD\",\n                        \"billingIncrement\": 1,\n                        \"unitText\": \"MONTH\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Offer\",\n                    \"name\": \"SQLFlow On-Premise\",\n                    \"price\": \"4800\",\n                    \"priceCurrency\": \"USD\"\n                }\n            ],\n            \"publisher\": {\n                \"@type\": \"Organization\",\n                \"name\": \"Gudu Software\",\n                \"url\": \"https:\\\/\\\/www.gudusoft.com\\\/\"\n            }\n        },\n        {\n            \"@type\": \"FAQPage\",\n            \"mainEntity\": [\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"Does SQLFlow understand Teradata-specific syntax like QUALIFY and SET\\\/MULTISET tables?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"Yes. SQLFlow uses a dedicated Teradata dialect parser, not a generic ANSI grammar. BTEQ-era SQL, SET\\\/MULTISET table definitions, QUALIFY clauses, and named periods are all parseable as Teradata SQL, so lineage extraction covers the statements a generic parser rejects.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"Can SQLFlow help with a Teradata-to-Snowflake or BigQuery migration?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"Yes. Analyze the Teradata estate first to get the true column-level dependency map: what to migrate, what to retire, and in what order. Because Snowflake and BigQuery are also among SQLFlow's 39 dialects, you can analyze the rewritten SQL after cutover and compare lineage against the Teradata baseline to verify the translation.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"Does SQLFlow read data from our Teradata tables?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"No. SQLFlow performs static analysis of SQL code and optionally reads schema metadata such as table and column definitions. It never queries row data. With On-Premise, even the SQL text stays inside your network.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"Can lineage run fully inside our network for compliance?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"Yes. SQLFlow On-Premise deploys on Docker or Kubernetes inside your infrastructure, including air-gapped environments, at $500\\\/month or $4,800 one-time per database type. It scales to estates of 100+ databases and over a million columns, with incremental scans and export adapters for DataHub, Microsoft Purview, and OpenMetadata.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"What Teradata inputs does SQLFlow accept?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"Pasted SQL, uploaded files (DDL, views, load scripts), and live schema metadata pulled over JDBC. Results are available as interactive diagrams, JSON, CSV, PNG, or through the REST API.\"\n                    }\n                },\n                {\n                    \"@type\": \"Question\",\n                    \"name\": \"Is column-level lineage enough for BCBS 239?\",\n                    \"acceptedAnswer\": {\n                        \"@type\": \"Answer\",\n                        \"text\": \"Column-level lineage is the technical evidence layer: it documents which source fields feed each risk figure and through which transformations, including indirect dependencies from filters and join conditions. Your compliance program defines the full scope; SQLFlow keeps the lineage layer accurate and automatically refreshed instead of hand-maintained.\"\n                    }\n                }\n            ]\n        }\n    ]\n}<\/script>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Teradata data lineage is the column-level map of how data moves through a Teradata estate: which source columns feed each target table, view, and report, and through which joins, expressions, and QUALIFY filters along the way. Gudu SQLFlow builds that map automatically by parsing your Teradata SQL with a dedicated Teradata dialect parser, one of 39 dialect-specific parsers it ships, and renders it as an interactive, drillable diagram with JSON, CSV, and PNG export plus a REST API. 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