組織がデータ リネージを使用する 4 つの主な理由

ご存知のように、販売から人事まで、ビジネスのあらゆる側面で意思決定とプロセスを改善するには、信頼できるデータが不可欠です。ただし、この情報は、利害関係者がそれが正確であると確信している場合にのみ価値があります。 高品質のデータ 有用な洞察を生み出すことができます。の助けを借りて データ系統、データの移行、システムの更新、エラーなどによるデータの変更を表示して、ライフサイクル全体でデータの整合性を確保できます。これが、組織がデータ系統を使用する理由です。

組織がデータ系統を使用する理由

組織がデータ系統を使用する理由

データ系列は、さまざまなビジネス アプリケーションと IT アプリケーションにおけるエンタープライズ データ間の関係を文書化します。詳細は次のとおりです。

  1. データがどこにあり、オンプレミスなどの環境でどのように保存されているか。 データウェアハウス、または データレイク.
  2. データの使用方法と、データの更新、使用、および変更の責任者。これには、機密データの特定の部分 (個人を特定できる情報、PII など) にアクセスできる役割とアプリケーションも含まれます。
  3. ビジネス ユーザーやアプリケーションによって生成、アップロード、変更されたデータを追跡します。たとえば、顧客関係管理 (CRM) システムに連絡先を追加したり、 データ変換、レコードの重複排除など。
  4. ネットワーク ハードウェアやサーバーなど、組織のさまざまな部分から作成および統合されたデータ。

データ系統はどのように機能しますか?

メタデータ のユーザーを許可します データ系統ツール データ パイプラインでデータがどのように流れるかを完全に理解する。メタデータは「データに関するデータ」であり、タイプ、形式、構造、作成者/作成日、変更日、ドキュメント サイズなど、データ資産に関するさまざまな情報が含まれます。 データ系統ツール データの有用性を判断する際にユーザーをガイドするメタデータの包括的なビューを提供します。

近年、ビッグデータの発展に伴い、データの保存・活用方法は進化を続けています。企業は、意思決定とビジネスの成果を促進するために、データ サイエンスへの投資を増やしています。ただし、優れた分析を構築するには、データ リネージ ツールを使用し、 データカタログ データの発見と データ マッピング 演習。

データ リネージュ ツールは、メタデータを通じてデータが経時的にどのように変化したかを示しますが、データ カタログは同じ情報を使用して、組織内のすべてのデータ資産の検索可能なインベントリを作成します。どちらも、データ市民が特定の結果に対するさまざまなデータ要素の重要性を理解できるようにします。これは、機械学習アルゴリズムを開発するための基礎となります。

データリネージ vs. データ来歴 vs. データガバナンス

データ系統、データの来歴、および データガバナンス 密接に関連し、切り離すことのできない用語です。これらを組み合わせることで、組織は継続的にデータ品質とデータ セキュリティを維持できるようになります。

データ ガバナンスは、データの所有者、ビジネス用語、ルール、ポリシー、およびプロセスをデータ ライフサイクル全体にわたって定義することにより、組織内にデータ資産を管理するための構造を作成します。データ リネージ ソリューションは、データ ガバナンス チームがデータがこれらの標準に準拠していることを確認するのに役立ち、パイプラインでデータがどのように変化しているかを完全に把握できます。データの来歴は、データ系統のコンテキストでよく使用されますが、前者は特にデータの最初のインスタンスまたはソースを指します。

データ リネージは、データのきめ細かいレベルの監査証跡を提供します。このレベルの詳細は、データ エラーのデバッグに役立ち、データ エンジニアがより効率的にトラブルシューティングを行い、解決策をより迅速に決定できるようにします。データ ガバナンスの範囲はデータ リネージやデータの来歴よりも広いですが、データ ガバナンスのこの側面は、組織の基準を実施するために重要です。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。組織がデータ系統を使用する理由をよりよく理解するのに役立つことを願っています。データ リネージについて詳しく知りたい場合は、次のサイトをご覧になることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

現在市場で入手可能な最高のデータ リネージ ツールの 1 つとして、Gudu SQLFlow は、SQL スクリプト ファイルを分析し、データ リネージを取得し、ビジュアル表示を実行できるだけでなく、ユーザーがデータ リネージを CSV 形式で提供し、ビジュアル表示を実行できるようにします。 (2022 年 7 月 31 日に Ryan により公開)

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