在数据建模的背景下，数据沿袭是指数据从其源头经过细化、处理和转换的各个阶段直至到达最终目的地的全面且可追溯的旅程，该目的地可以是报告、仪表板或应用。数据沿袭在理解数据流、确保数据可靠性、准确性和一致性以及促进数据审计和治理方面发挥着至关重要的作用。
AppMaster no-code平台的核心是其可视化创建数据模型（数据库模式）的能力，这构成了设计业务流程和生成应用程序源代码的基础。在这种情况下，数据沿袭成为维持这些应用程序中使用的数据的透明度、可追溯性和责任性的一个重要方面。
典型的数据沿袭过程由几个阶段组成，这些阶段可能会根据组织的具体数据建模和数据处理要求而有所不同：
- 数据摄取：在此阶段，从各种来源获取数据，例如外部 API、用户输入、数据库、文件或任何其他类型的来源。此阶段为将通过不同数据处理管道的初始数据奠定了基础。
- 数据转换：当数据通过处理管道时，可能会根据业务需求进行转换、丰富或清理。数据转换可能涉及过滤、聚合、连接或旋转等操作，以及业务规则和逻辑的应用。
- 数据存储：数据经过处理和转换后，存储在数据库、数据湖或其他存储系统中，以供将来检索、分析或与其他应用程序集成。
- 数据访问：用户、应用程序或服务根据特定要求从存储系统访问转换后的数据。这涉及使用 API、SQL 或其他查询语言读取或查询数据。
- 数据消耗：数据沿袭的最后阶段是以报告、分析、仪表板或可视化形式消耗处理后的数据，这些数据提供见解、支持决策或驱动应用程序功能。
数据沿袭在解决各种数据管理和治理挑战方面发挥着重要作用：
- 数据质量保证：通过捕获有关数据所经历的不同转换的元数据，Data Lineage 有助于识别异常、错误或不准确并解决它们，从而确保数据质量和可靠性。
- 数据合规性： Data Lineage 提供数据审计跟踪，使组织能够证明遵守数据保护、隐私和安全法规，例如 Web BP 设计器和 make.AutoScale 中的 kInstruction[label=data.labels.USER].onents (properties_input)属性来证明符合数据]}>
