データ モデリングのコンテキストにおけるデータ リネージとは、データの起源から、精製、処理、変換のさまざまな段階を経て、レポート、ダッシュボード、またはレポートなどの最終目的地に到達するまでの、データの包括的で追跡可能な行程を指します。応用。データリネージは、データの流れを理解し、データの信頼性、正確性、一貫性を確保し、データの監査とガバナンスを促進する上で重要な役割を果たします。
AppMaster no-codeプラットフォームの中核となるのは、ビジネス プロセスの設計とアプリケーション ソース コードの生成の基礎となるデータ モデル (データベース スキーマ) を視覚的に作成する機能です。この文脈において、データリネージは、これらのアプリケーションで使用されるデータの透明性、追跡可能性、説明責任を維持する上で不可欠な側面になります。
一般的なデータ リネージ プロセスはいくつかの段階で構成されており、組織の特定のデータ モデリングおよびデータ処理要件に応じて異なる場合があります。
- データの取り込み:この段階では、外部 API、ユーザー入力、データベース、ファイル、またはその他の種類のソースなど、さまざまなソースからデータが取得されます。このステージでは、さまざまなデータ処理パイプラインを通過する初期データのステージを設定します。
- データ変換:データは処理パイプラインを通過する際、ビジネス要件に応じて変換、強化、またはクリーンアップされることがあります。データ変換には、ビジネス ルールやロジックの適用だけでなく、フィルタリング、集計、結合、ピボットなどの操作が含まれる場合があります。
- データ ストレージ:データは、処理および変換された後、将来の検索、分析、または他のアプリケーションとの統合に備えて、データベース、データ レイク、またはその他のストレージ システムに保存されます。
- データ アクセス:ユーザー、アプリケーション、またはサービスは、特定の要件に基づいてストレージ システムから変換されたデータにアクセスします。これには、API、SQL、またはその他のクエリ言語を使用したデータの読み取りまたはクエリが含まれます。
- データ消費:データ リネージの最終段階は、レポート、分析、ダッシュボード、または視覚化の形式で処理されたデータを消費することで、洞察を提供し、意思決定をサポートし、アプリケーション機能を推進します。
データ リネージは、さまざまなデータ管理とガバナンスの課題に対処する上で重要な役割を果たします。
- データ品質保証:データリネージは、データが受けるさまざまな変換に関するメタデータをキャプチャすることで、異常、エラー、または不正確さを特定して解決し、データの品質と信頼性を保証します。
- データ コンプライアンス: Data Lineage はデータの監査証跡を提供し、組織がデータ保護、プライバシー、セキュリティ規制 (Web BP デザイナーや make.AutoScale の kstruct[label=data.labels.USER].onents など) への準拠を証明できるようにします。 (properties_input)データへの準拠を示すプロパティ]}>
