Происхождение данных в контексте моделирования данных относится к комплексному и отслеживаемому путешествию данных от их происхождения через различные этапы уточнения, обработки и преобразования до тех пор, пока они не достигнут конечного пункта назначения, которым может быть отчет, панель мониторинга или приложение. Data Lineage играет решающую роль в понимании потока данных, обеспечении надежности, точности и согласованности данных, а также в содействии аудиту и управлению данными.
В основе платформы no-code AppMaster лежит ее способность визуально создавать модели данных (схему базы данных), которые составляют основу для проектирования бизнес-процессов и генерации исходного кода приложений. В этом контексте Data Lineage становится важным аспектом обеспечения прозрачности, отслеживания и подотчетности данных, используемых в этих приложениях.
Типичный процесс Data Lineage состоит из нескольких этапов, которые могут различаться в зависимости от конкретных требований организации к моделированию и обработке данных:
- Прием данных: на этом этапе данные собираются из различных источников, таких как внешние API, пользовательские данные, базы данных, файлы или источники любого другого типа. Этот этап закладывает основу для исходных данных, которые будут проходить через различные конвейеры обработки данных.
- Преобразование данных. По мере того, как данные проходят через конвейеры обработки, они могут быть преобразованы, обогащены или очищены в зависимости от бизнес-требований. Преобразование данных может включать в себя такие операции, как фильтрация, агрегирование, объединение или поворот, а также применение бизнес-правил и логики.
- Хранение данных. После обработки и преобразования данных они сохраняются в базах данных, озерах данных или других системах хранения для будущего поиска, анализа или интеграции с другими приложениями.
- Доступ к данным. Пользователи, приложения или службы получают доступ к преобразованным данным из систем хранения в соответствии с конкретными требованиями. Это включает в себя чтение или запрос данных с использованием API, SQL или других языков запросов.
- Потребление данных. Заключительный этап Data Lineage — это потребление обработанных данных в форме отчетов, аналитики, информационных панелей или визуализаций, которые предоставляют ценную информацию, поддерживают принятие решений или управляют функциональностью приложений.
Data Lineage играет важную роль в решении различных проблем управления данными:
- Обеспечение качества данных: собирая метаданные о различных преобразованиях, которым подвергаются данные, Data Lineage помогает выявлять аномалии, ошибки или неточности и устранять их, обеспечивая тем самым качество и надежность данных.
- Соответствие данных: Data Lineage обеспечивает контроль данных, позволяя организациям демонстрировать соблюдение правил защиты данных, конфиденциальности и безопасности, таких как kInstruction[label=data.labels.USER].onents в конструкторе Web BP и make.AutoScale. (properties_input)свойства для демонстрации соответствия данным]}>
