Pochodzenie danych w kontekście modelowania danych odnosi się do kompleksowej i możliwej do prześledzenia podróży danych od ich powstania, przez różne etapy udoskonalania, przetwarzania i transformacji, aż dotrą do miejsca docelowego, którym może być raport, dashboard lub aplikacja. Pochodzenie danych odgrywa kluczową rolę w zrozumieniu przepływu danych, zapewnianiu wiarygodności, dokładności i spójności danych oraz ułatwianiu audytu danych i zarządzania nimi.
U podstaw platformy no-code AppMaster leży możliwość wizualnego tworzenia modeli danych (schematu bazy danych), które stanowią podstawę do projektowania procesów biznesowych i generowania kodu źródłowego aplikacji. W tym kontekście pochodzenie danych staje się istotnym aspektem utrzymania przejrzystości, identyfikowalności i odpowiedzialności za dane wykorzystywane w tych aplikacjach.
Typowy proces pozyskiwania danych składa się z kilku etapów, które mogą się różnić w zależności od konkretnych wymagań organizacji w zakresie modelowania i przetwarzania danych:
- Pozyskiwanie danych: Na tym etapie dane są pozyskiwane z różnych źródeł, takich jak zewnętrzne interfejsy API, dane wejściowe użytkowników, bazy danych, pliki lub inne źródła. Ten etap wyznacza etap dla początkowych danych, które będą przechodzić przez różne potoki przetwarzania danych.
- Transformacja danych: Gdy dane przemieszczają się przez potoki przetwarzania, mogą zostać przekształcone, wzbogacone lub oczyszczone, w zależności od wymagań biznesowych. Transformacja danych może obejmować operacje takie jak filtrowanie, agregacja, łączenie lub przestawianie, a także stosowanie reguł i logiki biznesowej.
- Przechowywanie danych: Po przetworzeniu i przekształceniu dane są przechowywane w bazach danych, jeziorach danych lub innych systemach przechowywania w celu przyszłego wyszukiwania, analizy lub integracji z innymi aplikacjami.
- Dostęp do danych: Użytkownicy, aplikacje lub usługi uzyskują dostęp do przekształconych danych z systemów pamięci masowej w oparciu o określone wymagania. Obejmuje to odczytywanie danych lub wysyłanie zapytań do danych przy użyciu interfejsów API, SQL lub innych języków zapytań.
- Zużycie danych: Ostatnim etapem Data Lineage jest zużycie przetworzonych danych w postaci raportów, analiz, dashboardów lub wizualizacji, które dostarczają wglądu, wspierają podejmowanie decyzji lub kontrolują funkcjonalności aplikacji.
Pochodzenie danych odgrywa ważną rolę w rozwiązywaniu różnych wyzwań związanych z zarządzaniem danymi i zarządzaniem:
- Zapewnienie jakości danych: przechwytując metadane dotyczące różnych transformacji, jakim podlegają dane, Data Lineage pomaga identyfikować anomalie, błędy lub niedokładności i rozwiązywać je, zapewniając w ten sposób jakość i niezawodność danych.
- Zgodność danych: Data Lineage zapewnia ścieżkę audytu danych, umożliwiając organizacjom wykazanie zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony danych, prywatności i bezpieczeństwa, takimi jak kInstruction[label=data.labels.USER].onents w programie Web BP designer i make.AutoScale (properties_input)właściwości w celu wykazania zgodności z danymi]}>
