Data Lineage verwijst, in de context van Data Modeling, naar de veelomvattende en traceerbare reis van gegevens vanaf de oorsprong, via verschillende stadia van verfijning, verwerking en transformatie, totdat ze hun eindbestemming bereiken, wat een rapport, een dashboard of een sollicitatie. Data Lineage speelt een cruciale rol bij het begrijpen van de gegevensstroom, het garanderen van de betrouwbaarheid, nauwkeurigheid en consistentie van gegevens en het faciliteren van gegevensaudit en -beheer.
De kern van het AppMaster no-code platform is de mogelijkheid om visueel datamodellen (databaseschema) te creëren, die de basis vormen voor het ontwerpen van bedrijfsprocessen en het genereren van applicatiebroncode. In deze context wordt Data Lineage een essentieel aspect van het handhaven van transparantie, traceerbaarheid en verantwoordelijkheid voor de gegevens die in deze toepassingen worden gebruikt.
Een typisch Data Lineage-proces bestaat uit verschillende fasen, die kunnen variëren afhankelijk van de specifieke vereisten voor datamodellering en dataverwerking van een organisatie:
- Gegevensopname: in dit stadium worden gegevens verkregen uit verschillende bronnen, zoals externe API's, gebruikersinvoer, databases, bestanden of enig ander type bron. Deze fase vormt de basis voor de initiële gegevens die door verschillende gegevensverwerkingspijplijnen zullen gaan.
- Gegevenstransformatie: Terwijl de gegevens door verwerkingspijplijnen bewegen, kunnen deze worden getransformeerd, verrijkt of opgeschoond, afhankelijk van de zakelijke vereisten. Gegevenstransformatie kan handelingen omvatten zoals filteren, aggregeren, samenvoegen of draaien, maar ook de toepassing van bedrijfsregels en logica.
- Gegevensopslag: Nadat de gegevens zijn verwerkt en getransformeerd, worden deze opgeslagen in databases, datameren of andere opslagsystemen voor toekomstig ophalen, analyseren of integreren met andere applicaties.
- Gegevenstoegang: gebruikers, applicaties of services hebben toegang tot de getransformeerde gegevens vanuit opslagsystemen op basis van specifieke vereisten. Dit omvat het lezen of opvragen van de gegevens met behulp van API's, SQL of andere querytalen.
- Dataverbruik: De laatste fase van Data Lineage is het verbruik van de verwerkte gegevens in de vorm van rapporten, analyses, dashboards of visualisaties, die inzichten bieden, besluitvorming ondersteunen of applicatiefunctionaliteiten aansturen.
Data Lineage speelt een belangrijke rol bij het aanpakken van verschillende uitdagingen op het gebied van databeheer en governance:
- Data Quality Assurance: Door metadata vast te leggen over de verschillende transformaties die data ondergaan, helpt Data Lineage afwijkingen, fouten of onnauwkeurigheden te identificeren en op te lossen, waardoor de datakwaliteit en betrouwbaarheid worden gegarandeerd.
- Gegevenscompliance: Data Lineage biedt een audittrail van de gegevens, waardoor organisaties de naleving van gegevensbeschermings-, privacy- en beveiligingsregels kunnen aantonen, zoals kInstruction[label=data.labels.USER].onents in the Web BP designer en make.AutoScale (properties_input)eigenschappen om naleving van gegevens aan te tonen]}>
