डेटा वंशावली, डेटा मॉडलिंग के संदर्भ में, अपने मूल से लेकर शोधन, प्रसंस्करण और परिवर्तन के विभिन्न चरणों के माध्यम से अपने अंतिम गंतव्य तक पहुंचने तक डेटा की व्यापक और पता लगाने योग्य यात्रा को संदर्भित करता है, जो एक रिपोर्ट, एक डैशबोर्ड या एक हो सकता है। आवेदन पत्र। डेटा वंशावली डेटा के प्रवाह को समझने, डेटा विश्वसनीयता, सटीकता और स्थिरता सुनिश्चित करने और डेटा ऑडिटिंग और शासन की सुविधा प्रदान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
AppMaster no-code प्लेटफ़ॉर्म के मूल में डेटा मॉडल (डेटाबेस स्कीमा) को दृश्य रूप से बनाने की क्षमता है, जो व्यावसायिक प्रक्रियाओं को डिजाइन करने और एप्लिकेशन स्रोत कोड उत्पन्न करने की नींव बनाती है। इस संदर्भ में, डेटा वंशावली इन अनुप्रयोगों में उपयोग किए गए डेटा के लिए पारदर्शिता, पता लगाने की क्षमता और जवाबदेही बनाए रखने का एक अनिवार्य पहलू बन जाता है।
एक विशिष्ट डेटा वंश प्रक्रिया में कई चरण होते हैं, जो किसी संगठन की विशिष्ट डेटा मॉडलिंग और डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं के अनुसार भिन्न हो सकते हैं:
- डेटा अंतर्ग्रहण: इस स्तर पर, डेटा विभिन्न स्रोतों से प्राप्त किया जाता है, जैसे बाहरी एपीआई, उपयोगकर्ता इनपुट, डेटाबेस, फ़ाइलें या किसी अन्य प्रकार के स्रोत। यह चरण प्रारंभिक डेटा के लिए चरण निर्धारित करता है जो विभिन्न डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइनों से होकर गुजरेगा।
- डेटा परिवर्तन: जैसे ही डेटा प्रसंस्करण पाइपलाइनों के माध्यम से चलता है, इसे व्यावसायिक आवश्यकताओं के आधार पर रूपांतरित, समृद्ध या साफ़ किया जा सकता है। डेटा परिवर्तन में फ़िल्टरिंग, एकत्रीकरण, जुड़ाव या पिवोटिंग जैसे संचालन के साथ-साथ व्यावसायिक नियमों और तर्क का अनुप्रयोग शामिल हो सकता है।
- डेटा भंडारण: डेटा को संसाधित और परिवर्तित करने के बाद, इसे भविष्य की पुनर्प्राप्ति, विश्लेषण या अन्य अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण के लिए डेटाबेस, डेटा लेक या अन्य भंडारण प्रणालियों में संग्रहीत किया जाता है।
- डेटा एक्सेस: उपयोगकर्ता, एप्लिकेशन या सेवाएँ विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर स्टोरेज सिस्टम से रूपांतरित डेटा तक पहुँचते हैं। इसमें एपीआई, एसक्यूएल, या अन्य क्वेरी भाषाओं का उपयोग करके डेटा को पढ़ना या क्वेरी करना शामिल है।
- डेटा की खपत: डेटा वंश का अंतिम चरण रिपोर्ट, एनालिटिक्स, डैशबोर्ड या विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में संसाधित डेटा की खपत है, जो अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, निर्णय लेने का समर्थन करता है, या एप्लिकेशन कार्यक्षमता को बढ़ाता है।
डेटा वंशावली विभिन्न डेटा प्रबंधन और शासन चुनौतियों का समाधान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है:
- डेटा गुणवत्ता आश्वासन: डेटा से गुजरने वाले विभिन्न परिवर्तनों के बारे में मेटाडेटा कैप्चर करके, डेटा वंश विसंगतियों, त्रुटियों या अशुद्धियों की पहचान करने और उन्हें हल करने में मदद करता है, इस प्रकार डेटा गुणवत्ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है।
- डेटा अनुपालन: डेटा लाइनेज डेटा का एक ऑडिट ट्रेल प्रदान करता है, जो संगठनों को डेटा सुरक्षा, गोपनीयता और सुरक्षा नियमों, जैसे कि kInstruction[label=data.labels.USER].वेब बीपी डिजाइनर और मेक.ऑटोस्केल में अनुपालन प्रदर्शित करने में सक्षम बनाता है। (properties_input)roperties डेटा के अनुपालन को प्रदर्शित करने के लिए]}>
