Skąd pochodzą Twoje dane? Jaki jest ich źródło? To nie są zwykłe pytania dla firm wykorzystujących zaawansowane platformy business intelligence (BI) . Utrzymanie integralności i przejrzystości danych jest kluczowe, a zrozumienie ich podróży jest niezwykle ważne. Ta podróż, od jej początku do miejsca przeznaczenia, znana jest jako pochodzenie danych. W tym artykule zgłębiamy tajniki pochodzenia danych, różnice w stosunku do pokrewnych pojęć, takich jak przepływ danych i mapowanie danych, oraz najlepsze praktyki dotyczące wykorzystania tej wiedzy w platformach business intelligence (BI) .

Co to jest pochodzenie danych? 

Pochodzenie danych odnosi się do cyklu życia danych, śledząc ich podróż od ich źródła do ich ostatecznej formy, w tym wszystkich procesów, jakim podlegają po drodze. Uchwyca pochodzenie danych, ich ruchy, przekształcenia i ostateczne miejsce przeznaczenia.  

To śledzenie jest kluczowe dla diagnozowania błędów, zrozumienia zależności informacji, przeprowadzania audytów i spełniania wymogów regulacyjnych. Uwidaczniając podróż danych, firmy mogą zapewnić spójność, dokładność i zaufanie do swoich zasobów danych. To umożliwia użytkownikom danych odpowiadanie na kluczowe pytania: 

• Jakie surowe źródła danych przyczyniły się do tego konkretnego wniosku? 

  
  

• Jakie przekształcenia przechodziły dane? 

  
  

• Kto odpowiada za jakość danych na każdym etapie? 

Zrozumienie krajobrazu pochodzenia danych 

Istnieją dwa główne typy pochodzenia danych do wzięcia pod uwagę: techniczne pochodzenie danych i biznesowe pochodzenie danych: 

• Techniczne pochodzenie: Zgłębia się w techniczne szczegóły – konkretne transformacje, narzędzia i kod używane do manipulacji danymi. Można je uznać za projekt inżyniera dla podróży danych. 

  
  

• Biznesowe pochodzenie: Tutaj uwaga skierowana jest na kontekst biznesowy. To pochodzenie wyjaśnia znaczenie i cel transformacji danych, dostosowując podróż danych do określonych celów biznesowych. To opowieść o danych, opowiedziana w języku biznesowym. 

Przykłady narzędzi i technik pochodzenia danych 

Pochodzenie danych można uchwycić i zarządzać za pomocą różnych narzędzi i technik, w tym: 

Narzędzia zarządzania metadanymi 

Te narzędzia automatycznie śledzą pochodzenie danych, uchwytując metadane z różnych systemów i procesów. Przykłady obejmują Apache Atlas i Informatica. 

Narzędzia ETL (ekstrakcja, transformacja, ładowanie) 

Te narzędzia z zasady śledzą ruchy i przekształcenia danych jako część swojego procesu. Przykłady obejmują Talend i Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS). 

Scripting niestandardowy i logowanie 

Organizacje mogą opracować niestandardowe skrypty i mechanizmy logowania do ręcznego śledzenia pochodzenia danych. 

 Niektóre powszechne podejścia do mapowania pochodzenia danych obejmują; 

• Katalogi danych: te centralne repozytoria przechowują metadane, w tym informacje o pochodzeniu danych. 

  
  

• Narzędzia odkrywania pochodzenia: Te zautomatyzowane narzędzia przeszukują potoki danych, odkrywając pochodzenie automatycznie. 

  
  

• Ręczna dokumentacja: Choć pracochłonna, niektóre organizacje utrzymują ręczne zapisy pochodzenia danych. 

Pochodzenie danych vs. przepływ danych: zrozumienie różnicy 

Pochodzenie danych wykracza poza prosty diagram przepływu danych. Podczas gdy przepływ danych pokazuje, jak dane poruszają się między systemami, skupiając się na ścieżce od źródła do miejsca przeznaczenia, pochodzenie danych dodaje kluczowy element historii. Ujawnia nie tylko obecny przepływ, ale całą drogę transformacji, jaką przeszły dane. Chociaż przepływ danych zapewnia ogólny widok ruchu danych, pochodzenie danych oferuje kompleksową i szczegółową mapę podróży danych.  

Pochodzenie danych vs. mapowanie danych 

Mapowanie danych polega na tworzeniu relacji między elementami danych w różnych systemach, zazwyczaj w celu integracji lub transformacji. Skupia się na dopasowywaniu pól danych i zapewnianiu spójności danych między systemami. Pochodzenie danych wykracza poza mapowanie, śledząc całe cykle życia danych, w tym ich transformacje, pochodzenie i miejsca przeznaczenia. Podczas gdy mapowanie danych dotyczy nawiązywania połączeń, pochodzenie danych dotyczy zrozumienia pełnego kontekstu i historii danych. 

Dlaczego pochodzenie danych ma znaczenie dla inteligencji biznesowej? 

Na platformach inteligencji biznesowej pochodzenie danych zapewnia, że dane wykorzystywane do podejmowania decyzji są rzetelne i przejrzyste. 

1. Poprawiona jakość danych: Rozumiejąc podróż danych, możemy zidentyfikować potencjalne zatory i obszary do poprawy, zapewniając dokładność i spójność danych. 

   
   

2. Compliance i audytowalność: Szczegółowe pochodzenie dostarcza niezbędną dokumentację do spełnienia wymogów regulacyjnych i ułatwia audyty. Demonstruje przestrzeganie regulacji dotyczących danych, zwłaszcza tych dotyczących pochodzenia danych i audytowalności. 

   
   

3. Efektywne rozwiązywanie problemów: Kiedy pojawią się problemy z danymi, pochodzenie pomaga szybko zidentyfikować źródło i zrozumieć wpływ, zmniejszając przestoje. 

   
   

4. Ulepszone podejmowanie decyzji: Mając przejrzyste zrozumienie źródeł danych i transformacji, możemy podejmować bardziej świadome decyzje oparte na danych. 

W erze podejmowania decyzji opartych na danych, zrozumienie i zarządzanie pochodzeniem danych jest strategicznym atutem. Zapewnia integralność, zgodność i efektywność danych na platformach business intelligence. Dla organizacji, które chcą wzmocnić swoje zarządzanie danych i maksymalizować potencjał swoich platform inteligencji biznesowej, zrozumienie i wdrożenie zaawansowanych narzędzi do pochodzenia danych jest niezbędne.