Le lignage des données, dans le contexte de la modélisation des données, fait référence au parcours complet et traçable des données depuis leur origine en passant par diverses étapes de raffinement, de traitement et de transformation jusqu'à ce qu'elles atteignent leur destination finale, qui peut être un rapport, un tableau de bord ou un application. Le lignage des données joue un rôle crucial dans la compréhension du flux de données, en garantissant la fiabilité, l'exactitude et la cohérence des données, et en facilitant l'audit et la gouvernance des données.
Au cœur de la plateforme no-code AppMaster se trouve sa capacité à créer visuellement des modèles de données (schéma de base de données), qui constituent la base de la conception des processus métier et de la génération du code source des applications. Dans ce contexte, le Data Lineage devient un aspect essentiel pour maintenir la transparence, la traçabilité et la responsabilité des données utilisées dans ces applications.
Un processus typique de Data Lineage comprend plusieurs étapes, qui peuvent varier en fonction des exigences spécifiques de modélisation et de traitement des données d'une organisation :
- Ingestion de données : à ce stade, les données sont acquises à partir de diverses sources, telles que des API externes, des entrées utilisateur, des bases de données, des fichiers ou tout autre type de source. Cette étape prépare le terrain pour les données initiales qui passeront par différents pipelines de traitement de données.
- Transformation des données : au fur et à mesure que les données transitent dans les pipelines de traitement, elles peuvent être transformées, enrichies ou nettoyées, en fonction des besoins de l'entreprise. La transformation des données peut impliquer des opérations telles que le filtrage, l'agrégation, la jointure ou le pivotement, ainsi que l'application de règles et de logiques métier.
- Stockage des données : une fois les données traitées et transformées, elles sont stockées dans des bases de données, des lacs de données ou d'autres systèmes de stockage pour une récupération, une analyse ou une intégration ultérieure avec d'autres applications.
- Accès aux données : les utilisateurs, les applications ou les services accèdent aux données transformées à partir des systèmes de stockage en fonction d'exigences spécifiques. Cela implique de lire ou d'interroger les données à l'aide d'API, de SQL ou d'autres langages d'interrogation.
- Consommation de données : la dernière étape du Data Lineage est la consommation des données traitées sous forme de rapports, d'analyses, de tableaux de bord ou de visualisations, qui fournissent des informations, soutiennent la prise de décision ou pilotent les fonctionnalités des applications.
Data Lineage joue un rôle important dans la résolution de divers défis en matière de gestion des données et de gouvernance :
- Assurance qualité des données : en capturant des métadonnées sur les différentes transformations subies par les données, Data Lineage aide à identifier les anomalies, les erreurs ou les inexactitudes et à les résoudre, garantissant ainsi la qualité et la fiabilité des données.
- Conformité des données : Data Lineage fournit une piste d'audit des données, permettant aux organisations de démontrer leur conformité aux réglementations en matière de protection des données, de confidentialité et de sécurité, telles que les kInstruction[label=data.labels.USER].onents dans le concepteur Web BP et make.AutoScale. (properties_input)propriétés pour démontrer la conformité avec les données]}>
