Veri Kökeni, Veri Modelleme bağlamında, verilerin kaynağından çeşitli iyileştirme, işleme ve dönüştürme aşamalarına geçerek, bir rapor, bir gösterge tablosu veya bir rapor olabilecek nihai varış noktasına ulaşana kadar kapsamlı ve izlenebilir yolculuğunu ifade eder. başvuru. Data Lineage, veri akışını anlamada, veri güvenilirliğini, doğruluğunu ve tutarlılığını sağlamada ve veri denetimi ve yönetimini kolaylaştırmada çok önemli bir rol oynar.
AppMaster no-code platformunun temelinde, İş Süreçlerini tasarlamanın ve uygulama kaynak kodunu oluşturmanın temelini oluşturan veri modellerini (veritabanı şeması) görsel olarak oluşturma yeteneği bulunur. Bu bağlamda Veri Kökeni, bu uygulamalarda kullanılan veriler için şeffaflığı, izlenebilirliği ve hesap verebilirliği korumanın önemli bir unsuru haline gelir.
Tipik bir Veri Kökeni süreci, bir kuruluşun belirli veri modelleme ve veri işleme gereksinimlerine göre değişebilen birkaç aşamadan oluşur:
- Veri Kullanımı: Bu aşamada veriler, harici API'ler, kullanıcı girişleri, veritabanları, dosyalar veya başka herhangi bir kaynak türü gibi çeşitli kaynaklardan elde edilir. Bu aşama, farklı veri işleme hatlarından geçecek ilk veriler için aşamayı belirler.
- Veri Dönüşümü: Veriler işlem hatlarında ilerledikçe iş gereksinimlerine bağlı olarak dönüştürülebilir, zenginleştirilebilir veya temizlenebilir. Veri dönüşümü, filtreleme, toplama, birleştirme veya pivotlama gibi işlemlerin yanı sıra iş kuralları ve mantığının uygulanmasını da içerebilir.
- Veri Depolama: Veriler işlendikten ve dönüştürüldükten sonra, gelecekte erişim, analiz veya diğer uygulamalarla entegrasyon için veritabanlarında, veri göllerinde veya diğer depolama sistemlerinde depolanır.
- Veri Erişimi: Kullanıcılar, uygulamalar veya hizmetler, dönüştürülmüş verilere belirli gereksinimlere göre depolama sistemlerinden erişir. Bu, API'leri, SQL'i veya diğer sorgulama dillerini kullanarak verileri okumayı veya sorgulamayı içerir.
- Veri Tüketimi: Data Lineage'ın son aşaması, işlenmiş verilerin; içgörü sağlayan, karar almayı destekleyen veya uygulama işlevlerini yönlendiren raporlar, analizler, gösterge tabloları veya görselleştirmeler biçiminde tüketilmesidir.
Data Lineage, çeşitli veri yönetimi ve yönetişim zorluklarının çözümünde önemli bir rol oynar:
- Veri Kalitesi Güvencesi: Data Lineage, verilerin geçirdiği farklı dönüşümlerle ilgili meta verileri yakalayarak anormalliklerin, hataların veya yanlışlıkların belirlenmesine ve çözülmesine yardımcı olur, böylece veri kalitesi ve güvenilirliği sağlanır.
- Veri Uyumluluğu: Data Lineage, verilerin denetim izini sağlayarak kuruluşların Web BP tasarımcısı ve make.AutoScale'deki kInstruction[label=data.labels.USER].onents gibi veri koruma, gizlilik ve güvenlik düzenlemelerine uygunluğu göstermelerine olanak tanır. (properties_input)verilerle uyumluluğu gösteren özellikler]}>
