Data Lineage ist der Prozess der Verfolgung des Datenflusses von seinem Ursprung bis zu seinem Ziel. Es handelt sich um die Zuordnung von Datenpunkten und die Verfolgung, woher sie stammen, wie sie umgewandelt wurden und wohin sie gehen. Sie ist eine wichtige Komponente der Data Governance, da sie Organisationen hilft, die Beziehungen zwischen Datenpunkten und den Prozessen, die sie erzeugen, zu verstehen.
Data Lineage ist wichtig, weil es Organisationen ein Verständnis dafür vermittelt, wie ihre Daten verwendet werden, wer dafür verantwortlich ist und welche Auswirkungen Änderungen an den Daten haben werden. Außerdem können Unternehmen so Probleme mit der Datenqualität erkennen und die Genauigkeit ihrer Berichte und Analysen verfolgen. Darüber hinaus kann Data Lineage Unternehmen bei der Einhaltung von Vorschriften und Branchenstandards unterstützen.
Data Lineage umfasst die Verfolgung von Daten von ihrer Quelle bis zu ihrem Ziel. Dies geschieht durch die Verfolgung des Datenflusses durch die verschiedenen Prozesse und Systeme, die zur Erstellung, Umwandlung und Speicherung der Daten verwendet werden. Darüber hinaus kann die Data Lineage den Ursprung der Daten und ihre Umwandlungspunkte verfolgen, so dass Unternehmen die Daten bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen können.
Data Lineage verschafft Unternehmen ein Verständnis dafür, wie ihre Daten verwendet werden, und gibt Einblick in Datenflüsse und -beziehungen. Sie ermöglicht es Unternehmen auch, Probleme mit der Datenqualität zu erkennen und die Genauigkeit ihrer Berichte und Analysen zu verfolgen. Darüber hinaus kann Data Lineage Unternehmen dabei helfen, Branchenvorschriften und -standards einzuhalten.
Data Lineage ist mit viel manuellem Aufwand verbunden, und für große Unternehmen kann es ein zeitraubender Prozess sein. Außerdem kann Data Lineage kostspielig sein, da es den Einsatz anspruchsvoller Technologie und Ressourcen erfordert. Darüber hinaus kann es schwierig sein, die Datenreihenfolge aufrechtzuerhalten, da sich Datenpunkte und Systeme im Laufe der Zeit ändern können.
Data Lineage kann zur Verfolgung vieler Datentypen verwendet werden, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten sowie Streaming-Daten. Darüber hinaus kann Data Lineage verwendet werden, um den Ursprung von Daten und ihre Umwandlungspunkte zu verfolgen, so dass Unternehmen die Daten bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen können.
Data Lineage kann mit einer Vielzahl von Tools verfolgt werden, darunter Data Discovery Tools, Data Lineage Diagramme, Data Flow Mapping Tools und Data Governance Tools. Darüber hinaus können Unternehmen Datenbank-Audit-Tools, Datenkataloge und Datenqualitäts-Tools verwenden, um die Datenabfolge zu verfolgen.
Zu den bewährten Verfahren für die Datenabfolge gehören die Erstellung eines detaillierten Datenabfolgediagramms, die Einrichtung eines Data-Governance-Programms und die regelmäßige Überprüfung der Datenqualität. Darüber hinaus sollten Unternehmen sicherstellen, dass die Datenabfolge umfassend verfolgt wird und dass die Datenpunkte eindeutig identifiziert und nachverfolgt werden.
Zu den Herausforderungen der Datenabgleichung gehören der manuelle Aufwand und die Kosten, Probleme mit der Datenqualität und die Schwierigkeit, die Datenabgleichung aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus kann es für Unternehmen schwierig sein, Vorschriften und Branchenstandards einzuhalten und die Beziehungen zwischen Datenpunkten zu verstehen.
Die Datenabfolge in SQL ist der Prozess der Verfolgung des Ursprungs und der Ziele von Daten innerhalb einer Datenbank. Mit diesem Prozess lässt sich nachvollziehen, woher die Daten stammen, wohin sie gehen und wie sie verwendet werden. Diese Informationen können zur Fehlerbehebung, Leistungsoptimierung und Sicherstellung der Datenqualität verwendet werden.
Provenance bezieht sich auf Metadaten, mit denen der Verlauf von Daten verfolgt werden kann, während sich Lineage auf den Prozess der Verfolgung von Daten von ihrem Ursprung bis zu ihrem Ziel bezieht. Provenance-Metadaten können Informationen darüber enthalten, wer die Daten erstellt hat, wann sie erstellt wurden, wie sie erstellt wurden und woher sie stammen. Die Nachverfolgung der Herkunft kann helfen, Fehler und Inkonsistenzen in Daten zu erkennen und Daten bis zu ihrer Quelle zurückzuverfolgen.
ETL steht für Extrahieren, Transformieren, Laden. Datenpipelines sind eine Teilmenge von ETL, die sich speziell mit der Übertragung von Daten von einer Quelle zu einer anderen befassen. Datenpipelines können Transformationsschritte enthalten oder auch nicht, beinhalten aber immer eine Form von Extraktion und Laden.
Die drei Schichten in ETL sind die Datenextraktionsschicht, die Datenumwandlungsschicht und die Datenladeschicht. Die Datenextraktionsschicht ist für die Extraktion von Daten aus den Quellsystemen zuständig. Die Datenumwandlungsschicht ist für die Umwandlung der Daten in das vom Zielsystem benötigte Format zuständig. Die Datenladeschicht ist für das Laden der Daten in das Zielsystem zuständig.
Die technische Datenabfolge ist ein Begriff, der die Bewegung oder Abfolge von Daten auf ihrem Weg durch eine Organisation von der Quelle bis zum Ziel beschreibt. Er umfasst alle technischen Details darüber, wie die Daten auf ihrem Weg durch das Unternehmen umgewandelt werden. Diese Umwandlung kann Änderungen des Formats, der Struktur oder des Inhalts der Daten umfassen. Anhand des technischen Verlaufs lässt sich die Bewegung von Daten durch ein Unternehmen nachvollziehen, und es wird deutlich, wie die Daten im Laufe der Zeit umgewandelt wurden. Sie kann auch verwendet werden, um die Quellen und Ziele von Daten zu identifizieren und die Beziehungen zwischen ihnen zu verstehen. Die technische Datenabfolge kann zur Unterstützung der Datenverwaltung in einem Unternehmen und zur Sicherstellung ihrer Qualität und Integrität verwendet werden.