Veri Kökeni Nedir? Veri Akışını İzlemek Neden Önemli?

Bazı profesyoneller, veri soyunu verilerin GPS'i olarak görür.

Bunun nedeni, veri kökeninin, kullanıcıların veri yolu ve dönüşümleri hakkında görsel bir genel bakış elde etmesine yardımcı olmasıdır. İşletmelerin operasyonlarını yürütmek için kullandıkları anlamlı bilgileri oluşturmak için verilerin nasıl işlendiğini, dönüştürüldüğünü ve iletildiğini belgeler.

Veri kökeni, işletmelerin verilerin kaynaktan hedefe nasıl aktığına dair ayrıntılı bir görünüm elde etmesine yardımcı olur. Birçok kuruluş kullanır   veri sanallaştırma yazılımı   Kullanıcılara gerçek zamanlı bilgi sağlarken verilerini takip etmelerine yardımcı olmak için veri kökeni ile.

Veri kökeni, mühendisleri veri dönüşümleri ve neden meydana geldikleri hakkında bilgilendirir. Kuruluşların hataları izlemesine, sistem geçişlerini gerçekleştirmesine, veri keşfini ve meta verileri birbirine yaklaştırmasına ve süreç değişikliklerini daha az riskle uygulamasına yardımcı olur.

Stratejik iş kararları veri doğruluğuna bağlıdır. İyi bir veri kökeni olmadan, veri süreçlerini izlemek ve doğrulamak zorlaşır. Veri kökeni, kullanıcıların kaynaktan hedefe tam bilgi akışını görselleştirmesini sağlayarak anormallikleri tespit etmeyi ve düzeltmeyi kolaylaştırır. Veri kökeni ile kullanıcılar, hata ayıklamak veya kayıp çıktı oluşturmak için veri akışının belirli bölümlerini veya girdilerini yeniden oynatabilir.

Kullanıcıların teknik kökenle ilgili ayrıntılara ihtiyaç duymadığı durumlarda, veri akışına ilişkin üst düzey bir genel bakış elde etmek için veri kaynağını kullanırlar. Birçok   veritabanı sistemleri   hata ayıklama ve doğrulama zorluklarını ele almak için veri kaynağından yararlanın.

Veri kaynağı nedir?

Veri kaynağı, verilerin nereden geldiğinin ve üretilme yöntemlerinin belgelenmesidir.

Veri kaynağı ve veri kökeni benzerliklere sahip olsa da, veri kaynağı, verilerin nereden geldiğine dair üst düzey bir genel bakışa ihtiyaç duyan iş kullanıcıları için daha kullanışlıdır. Aksine, veri kökeni hem iş düzeyinde hem de teknik düzeyde kökeni içerir ve veri akışının ayrıntılı bir görünümünü sağlar.

Veri kökeni ve veri yönetişimi

Veri yönetişimi, kuruluşların verileri korumak ve kontrol etmek için kullandığı kurallar ve prosedürler dizisidir. Veri kökeni, verilerin kaynaktan hedefe nasıl aktığını bildirdiği için veri yönetiminin önemli bir parçasıdır.

İşletmeler, ihtiyaçlarına göre farklı veri katmanları kullanır. Daha düşük veri kökeni seviyeleri, veri hattı boyunca hareket ederken meydana gelen dönüşümler hakkında belirli ayrıntıları dahil etmeden, verilerin bir kuruluş içinde nasıl aktığının basit bir görsel temsilini sağlar. En yüksek katman, veri akışının nasıl optimize edilebileceğine ve veri platformlarını iyileştirmenin yollarına ilişkin içgörüler sunan öznitelik düzeyindeki veri dizisidir.

Kuruluşlar, yönetişim yapılarına, uygulama ve izlemede ortaya çıkan maliyetlere, düzenleyici kaygılara ve iş üzerindeki etkisine göre veri kökeni katmanını seçer.

Veri kökenini anlamak, meta veri yönetiminin kritik bir yönüdür ve onu   Veri deposu   ve veri gölü yöneticileri. Meta veri yönetimi, belirli bir rapor veya ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) süreciyle ilişkili tüm verileri bulmayı kolaylaştırarak çeşitli sistemlerdeki veri akışını görüntülemenize olanak tanır.

"Veri kökenini, yapısını ve veri bağımlılıklarını tanımlayan veri soyunu toplamak, sağlanan meta verilerin kalitesini otomatik olarak artırır ve manuel çabayı azaltır."

Josef Viehhauser
BMW'de platform lideri

Veri kökeni neden önemlidir?

Veri kökeni, yalnızca sorunları çözmenize veya sistem geçişleri gerçekleştirmenize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda değişiklikleri, nasıl gerçekleştirildiklerini ve bunları kimin yaptığını izleyerek verilerin gizliliğini ve bütünlüğünü sağlamanıza da olanak tanır.

Veri kökeni ile BT ekipleri, baştan sona verilerin uçtan uca yolculuğunu görselleştirebilir. Bir BT uzmanının işini kolaylaştırır ve iş kullanıcılarına etkili kararlar alma güvenini sağlar.

Bir veri kökeni sistemi için gereksinimler, öncelikle bireyin rolü ve kuruluşun amacı tarafından belirlenir. Bununla birlikte, veri soyunun aşağıdakileri içeren alanlarda önemli bir etkisi olabilir:

• Stratejik karar verme: Veri kökeni, iş kullanıcılarının işlenmiş verileri dönüşümlerden nasıl geçtiğini görüntüleyerek daha iyi anlamalarını sağlar. Bu veriler, ticari operasyonlar ve ürün ve hizmetlerin iyileştirilmesi için çok önemlidir.
• Yeni ve eski veri kümelerinin optimum kullanımı: Veri kökeni, işletmelerin gelişen toplama teknikleri ve teknolojileri nedeniyle değiştikçe farklı veri kümelerini izlemelerine olanak tanır.
• Veri geçişi: Veri kökeni, BT ekiplerinin veri kaynaklarının konumunu ve yaşam döngüsünü anlayarak verileri yeni bir depolama konumuna hızla taşımasına yardımcı olur ve geçiş projelerini daha az riskli hale getirir.
• Veri yönetişimi: Veri kökeni, veri yaşam döngüsü boyunca ayrıntılı görünürlük sağladığından, işletmelerin riskleri yönetmesine, sektör düzenlemelerine uymasına ve denetimler gerçekleştirmesine yardımcı olur.

Profesyoneller , veri kökenini, köken, test ve korumalı alanın veri yönetişim uygulamaları kapsamında olduğu bir dataGovOps uygulaması olarak görür.

"Veri kökeni, müşterilerin veri ortamlarını "tanımak" ve uygulanan veri dönüşümlerini anlamak için en önemli teknolojilerden biridir."

Wolfgang Strasser
Cubido Business Solutions GMBH'da Veri Danışmanı

Wolfgang Strasser sözlerine şöyle devam etti: "Kuruluşlardaki veri adaları ve sistemler arasındaki bağımlılıkları anlama ihtiyacı hayati önem taşıyor. Bu sadece teknik açıdan gerekli değil; verilerinizin sistemler arasında nasıl aktığını ne kadar iyi bilirseniz, daha iyi tepki vermenizi ve görmenizi sağlar. bir bilginin nereden kaynaklandığı ve varış sistemine giderken uygulanan dönüşümler. Bazı projelerimizde müşterinin bile farkında olmadığı sistem bağımlılıklarını bulabildik."

Veri soyunun bireylere farklı iş rollerinde yardımcı olmasının çeşitli yolları vardır. Örneğin, bir ETL geliştiricisi bir ETL işindeki hataları bulabilir ve sütun silme, ekleme veya yeniden adlandırma gibi veri alanlarındaki değişiklikleri kontrol edebilir. Bir veri sorumlusu, bir ETL işindeki en az ve en faydalı veri varlığını belirlemek için kökeni kullanabilir. İş kullanıcıları için, raporların doğruluğunu kontrol etmeye ve yanlış raporlar oluşturulduğunda dahil olan süreçleri ve işleri belirlemeye yardımcı olur.

Veri soyu, uygulamasını şu alanlarda da bulur:   yeni veya değiştirilmiş verilere dayalı modelleri yeniden eğitmek için kullanıldığı makine öğrenimi. Ayrıca azaltmaya yardımcı olur   model kayması. Model kayması, verilerdeki ve girdi ile çıktı değişkenleri arasındaki ilişkilerdeki değişikliklerden dolayı model performansının düşmesini ifade eder.

Kaba taneli ve ince taneli veri kökeni

Akademik bilim adamları bazen kaba taneli ve ince taneli veri kökenini farklı şekilde kullanırlar, ancak kavram temel olarak bir kullanıcının alabileceği veri kökeni seviyesini kapsar.

Kaba taneli veri kökeni , veri boru hatlarını, veritabanlarını, tabloları ve bunların nasıl birbirine bağlı olduğunu açıklar. Tipik olarak, bir soy toplama sistemi, çalışma zamanında kaba taneli soyu biriktirir. Verileri değiştirmek için kullanılan dönüşümler hakkında ayrıntılar olmadan veri ardışık düzenleri, veritabanları ve tablolar arasındaki birbirine bağlılığı yakalarlar. Bu, yakalama maliyetlerini düşürmelerine yardımcı olur (veri akışı hakkında ayrıntılı bilgi). Bir kullanıcının hata ayıklama amacıyla adli analiz yapmak istediği bir durumda, ince taneli veri soyu toplamak için veri akışını yeniden oynatması gerekir.

Öte yandan, ince taneli veri kökeni , verileri oluşturan veya değiştiren ayrıntılı uygulamalı dönüşümleri kapsar. Aktif soy toplama sistemleri, çalışma zamanında kaba taneli veya ince taneli veri kökenini yakalar. Mükemmel yeniden oynatma ve hata ayıklama sağlar. Bununla birlikte, ince taneli köken verilerinin hacmi nedeniyle yakalama genel giderleri yüksektir.

Veri kökeni kullanım örnekleri

Veri kökeni, kuruluşların yaşam döngüsü boyunca veri akışını izlemesine, bağımlılıkları görmesine ve dönüşümleri anlamasına yardımcı olur. Ekipler, veri akışının ayrıntılı görünümünden yararlanır ve bunu birçok amaç için kullanır.

Hataların temel nedenini belirleme

Satış rakamlarının finans departmanının kayıtlarıyla uyuşmadığı durumlarda kafa karışıklığı olur ve asıl hatanın nerede olduğunu saptamak zordur. Veri kökeni, bu tür durumlar için makul bir açıklama sağlar. İş zekası (BI) yöneticileri, tüm veri akışını izlemek ve işleme sırasında yapılan değişiklikleri görmek için veri kökenini kullanabilir.

Bir hata olup olmadığına bakılmaksızın, BI yöneticileri durum için makul bir açıklama sağladığından emin olabilirler. Bir hata varsa ekipler hatayı kaynağında düzelterek farklı ekipler arasında son kullanıcı verilerinin tek tip olmasını sağlar.

Sistem yükseltmeleri

Yeni bir sisteme yükseltirken veya geçiş yaparken, hangi veri kümelerinin alakalı olduğunu ve hangilerinin eski veya mevcut olmadığını anlamak önemlidir. Veri kökeni, iş operasyonlarını yürütmek için gerçekte kullandığınız verileri bilmenize ve alakasız verilerin depolanması ve yönetilmesine yönelik harcamaları sınırlandırmanıza yardımcı olur.

Veri kökeni ile sistem geçişlerini ve güncellemelerini sorunsuz bir şekilde planlayabilir ve yürütebilirsiniz. Veri kaynaklarını, bağımlılıkları ve süreçleri görselleştirmenize yardımcı olarak tam olarak neye geçmeniz gerektiğini bilmenizi sağlar.

Etki analizi

Herhangi bir iyi işletme, bir değişikliği uygulamadan önce etkilenen raporları, veri öğelerini ve son kullanıcıları tanımlar. Veri kökeni yazılımı, ekiplerin aşağı akış veri nesnelerini görselleştirmesine ve değişikliğin etkisini ölçmesine yardımcı olur.

Veri kökeni, iş kullanıcılarının verilerle nasıl etkileşime girdiğini ve bir değişikliğin onları nasıl etkileyeceğini görmenizi sağlar. İşletmelerin belirli bir değişikliğin etkisini anlamalarına yardımcı olur ve takip etmeleri gerekip gerekmediğine karar vermelerine olanak tanır.

Veri soy teknikleri

Kuruluşlar, birkaç standart teknik kullanarak stratejik veri kümeleri üzerinde veri soyunu gerçekleştirebilir. Bu teknikler, her veri dönüşümünün veya işlenmesinin izlenmesini sağlayarak, bilgi varlıklarının süreçlerden geçtiği her aşamada veri öğelerini haritalandırmanıza olanak tanır.

Veri kökeni teknikleri, daha sonra veri kökeni temsili için kullanılan her veri dönüşümünden sonra meta verileri toplar ve depolar.

Ayrıştırma yoluyla soy

Verileri işlemek için kullanılan mantığı okuyan en gelişmiş soy formlarından birini ayrıştırarak soy. Tersine mühendislik veri dönüştürme mantığı ile kapsamlı uçtan uca izlenebilirlik elde edebilirsiniz.

Ayrıştırma yoluyla köken, verileri dönüştürmek ve işlemek için kullanılan tüm araçları ve programlama dillerini anlamayı gerektirdiğinden, dağıtılması nispeten karmaşıktır. Bu, ETL mantığını, yapılandırılmış sorgu dili (SQL) tabanlı çözümleri, JAVA çözümlerini, genişletilebilir biçimlendirme dili (XML) çözümlerini, eski veri biçimlerini ve daha fazlasını içerebilir.

Bir düzine programlama dilini destekleyen bir veri kökeni çözümü oluşturmak zordur ve dinamik işlemeyi destekleyen çeşitli araçlar karmaşıklığı artırır. Bir veri kökeni çözümü seçerken, giriş parametrelerini, çalışma zamanı bilgilerini ve varsayılan değerleri hesaba kattığından ve uçtan uca veri kökeni dağıtımını otomatikleştirmek için tüm bu öğeleri ayrıştırdığından emin olun.

Desen tabanlı soy

Kalıp tabanlı soy , herhangi bir kodu okumak yerine soy temsili sağlamak için kalıpları kullanır. Kalıp tabanlı köken, ortak benzerlikler ve kalıplara dayalı bir köken oluşturmak için tablolar, raporlar ve sütunlar hakkındaki meta verilerden yararlanır ve bunların profillerini oluşturur.

Şüphesiz bu teknikte algoritmalar yerine verileri izleme avantajına sahipsiniz. Veri kökeni çözümünüzün, verileri işlemek için kullanılan programlama dillerini ve araçlarını anlaması gerekmez. Oracle veya MySQL gibi herhangi bir veritabanı teknolojisinde aynı şekilde kullanılabilir. Ancak aynı zamanda bu teknik her zaman doğru sonuçlar göstermez. Dönüşüm mantığı gibi birçok ayrıntı mevcut değildir.

Bu yaklaşım, erişilemeyen veya kullanılamayan kod nedeniyle programlama mantığını anlamanın mümkün olmadığı durumlarda veri kökeni kullanım durumları için uygundur.

Kendi kendine yeten soy

Bağımsız köken , veri işleme mantığı, ana veri yönetimi ve daha fazlasını sağlayan her şey dahil bir ortamda her veri hareketini ve dönüşümünü izler. Veri akışını ve yaşam döngüsünü izlemek kolaylaşır.

Yine de, kendi kendine yeten çözüm belirli bir ortama özel kalır ve bunun dışındaki her şeye kördür. Yeni ihtiyaçlar ortaya çıktıkça ve verileri işlemek için yeni araçlar kullanıldıkça, bağımsız veri kökeni çözümü beklenen sonuçları vermede yetersiz kalabilir.

Veri etiketleme ile köken

Veri etiketleme ile soy ile, hareket eden veya dönüşen her veri parçası bir dönüştürme motoru tarafından etiketlenir. Tüm etiketler daha sonra bir soy temsili üretmek için baştan sona okunur. Etkili bir veri kökeni tekniği gibi görünse de, yalnızca veri hareketini kontrol etmek için tutarlı bir dönüştürme motoru veya aracı varsa çalışır.

Bu teknik, dönüştürme motorunun dışındaki veri hareketlerini hariç tutarak kapalı veri sistemlerinde veri kökenini gerçekleştirmeye uygun hale getirir. Bazı durumlarda, bu tercih edilen bir veri kökeni tekniği olmayabilir. Örneğin geliştiriciler, veri hareketleri için her temas noktasında çözüm modeline resmi veri sütunları eklemekten kaçınırlar.

Blok zinciri, veri etiketleme yoluyla soy karmaşıklıklarını ele almak için potansiyel bir çözümdür, ancak kuruluşlarda veri yaşam döngüsü üzerinde önemli bir etkiye neden olmak için yeterince yaygın bir şekilde benimsenmemiştir.

Manuel soy

Manuel soy , bir kuruluştaki veri akışını anlamak ve bunu belgelemek için insanlarla konuşmayı içerir. Uygulama sahipleri, veri entegrasyon uzmanları, veri sorumluları ve veri yaşam döngüsüyle ilişkili diğer kişilerle görüşebilirsiniz. Ardından, basit haritalama teknikleriyle elektronik tabloları kullanarak soyu tanımlayabilirsiniz.

Bazen çelişkili bilgiler bulabilir veya biriyle görüşmeyi kaçırabilir, bu da uygun olmayan veri soyuna yol açabilir. Kodu incelerken, tabloları manuel olarak gözden geçirmeniz, sütunları karşılaştırmanız vb. zorunda kalacaksınız, bu da onu zaman alıcı ve sıkıcı bir süreç haline getiriyor. Dinamik olarak büyüyen kod hacmi ve karmaşıklığı, manuel veri kökeni komplikasyonlarına katkıda bulunur.

Bu zorluklardan bağımsız olarak, bu yaklaşım bir ortamda neler olup bittiğini anlamak için faydalıdır. Manuel veri kökeni, kodun kullanılamadığı veya erişilemediği durumlarda da etkili olduğunu kanıtlar.

Veri kökeni nasıl uygulanır?

Veri kökenini uygulamak, büyük ölçüde kuruluşunuzun veri kültürüne bağlıdır. Başarılı bir veri kökeni uygulaması için yerleşik bir veri yönetimi çerçevesine sahip olduğunuzdan ve veri yönetimi uzmanları ve diğer paydaşlarla güçlü bir işbirliği kurduğunuzdan emin olun.

Kuruluşunuzda veri kökenini başarılı bir şekilde uygulamak için bu yedi adımı izleyin.

1. Temel iş faktörlerini belirleyin: Veri kökenini uygulamanın nedenlerini tartışın ve iş hedeflerine ulaşmak için çok önemli olup olmadıklarını öğrenin. Bu nedenler arasında iş değişiklikleri, veri kalitesi girişimleri, işitsel gereksinimler veya mevzuat gereksinimleri yer alabilir.
2. Projede yerleşik üst düzey yönetim: Veri kökenini uygulamak, birçok kaynak (hem insan hem de finansal) ve zaman gerektirir. Uygulama projesini tamamlanmaya doğru ilerletmek için üst yönetimin desteğine sahip olduğunuzdan emin olun. Veri soyunun faydalarını ve endüstri düzenlemelerine uymaya nasıl yardımcı olduğunu açıklayarak yönetimi ikna edebilirsiniz.
3. Girişimin kapsamını belirleyin: Üst yönetim projeyi onayladıktan sonra, belirlenen iş etkenlerine ve kritik veri öğelerine (CDE) dayalı olarak kapsamına karar verin. Kritik veri öğeleri, kuruluşun performansı ve müşteri deneyimi üzerinde en önemli etkiye sahiptir.
4. Kapsamı tanımlayın: Veri kökeninin kapsamı, veri kaynaklarıyla başlar ve nihai kullanım noktasında biter. Büyük kuruluşlar, komplikasyonları önlemek için çok sayıda yan kuruluşa sahip oldukları için sınırlı uzunluktaki bir veri dizisini düzeltebilir.
5. İş gereksinimlerini hazırlayın: Paydaşların veri kökeni için farklı beklentileri olabilir. Öncelikle, farklı çıkarları olan iş paydaşları ve teknik paydaşlar vardır. İş paydaşları değer, kavramsal veri modeli seviyelerindeki veri kökeni ve kök neden analizi ile daha fazla ilgilenmektedir. Aksine, teknik paydaşların fiziksel düzeyde etki analizi, meta veri tasarım kökeni ve veri soyuna ilgileri vardır.
6. Veri kökenini belgelemek için bir yöntem düzeltin: Açıklayıcı veya otomatik veri kökeni belgeleriyle gidebilirsiniz. Tüketeceği zaman ve kaynakları göz önünde bulundurarak, kuruluşunuz için hangi yolun daha uygun olacağını değerlendirin.
7. Uygun bir veri kökeni yazılımı seçin: Hedeflerinize ve beklentilerinize en uygun veri kökeni yazılım çözümünü seçin. keşfedebilirsin   ana veri yönetimi yazılımı   otomatikleştirilmiş soy yetenekleri sunar.

Veri kökenine ilişkin en iyi uygulamalar

Lineage, şirketinizin karar verme sürecini desteklemek için güvenilir ve doğru veriler elde etmenize yardımcı olur. Planlama ve uygulama, veri yönetiminin kritik bir unsurudur - verilerinizin nereden geldiğinden ve sizi nereye götürdüğünden emin olmanız gerekir.

Kuruluşunuzda veri kökenini planlarken ve uygularken göz önünde bulundurabileceğiniz birkaç uygulama vardır:

• Veri kökeni çıkarmayı otomatikleştirin: Veri ve kökeni dinamik bir varlıktır. Elektronik tablolardaki verileri manuel olarak yakalamanın ötesine geçmeniz ve çevik bir ortamda rekabet etmek için süreci otomatikleştirmeniz gerekir.
• Meta veri kaynağını dahil edin: Veritabanı yönetim sistemleri, büyük veri araçları, ETL yazılımı ve diğer özel uygulamalar, işledikleri veriler hakkında kendi verilerini oluşturur. Bu meta verileri, veri akışını ve değişikliklerini anlamanıza yardımcı olduğu için kökeninize dahil edin.
• Meta veri kaynaklarını doğrulayın: Uygulama ve araç sahiplerini, meta verilerin doğruluğunu ve uygunluğunu açıkça anlayanlar oldukları için ilgili meta veri kaynaklarını doğrulamaya teşvik edin.
• Aşamalı çıkarmayı planlayın: Meta verileri ve kökeni, verilerin sisteminizden aktığı sırayla çıkarın. Sistemler arasındaki ve veriler içindeki bağlantıların, ilişkilerin ve bağımlılıkların eşlenmesini basitleştirir.
• Uçtan uca veri kökenini doğrulayın: Sistemler arasındaki yüksek seviyeli bağlantılardan başlayarak ve ardından dönüşüm belgelerini doğrulamadan önce bağlı veri kümelerini ve ardından veri öğelerini inceleyerek kökeni aşamalı olarak doğrulayın.
• Veri kataloğu yazılımını uygulayın: Bir   akıllı ve otomatik veri kataloğu yazılımı   tüm kaynaklardan soy verileri toplamak için. Bu yazılım ayrıca meta verilerden köken çıkarmanıza ve çıkarsama yapmanıza olanak tanır.

Veri akışını ayrıntılı bir düzeyde izleyin

Veri kökeni, kuruluşların yaşam döngüsü boyunca veri akışının ayrıntılı görünürlüğünü elde etmelerine olanak tanır ve hataların temel nedenini belirlemelerine, veri yönetişimi yönetmelerine, etki analizi yürütmelerine ve veriye dayalı iş kararları almalarına yardımcı olur.

Veri kökenini belgelemek zor olabilir, ancak kuruluşların verilerini etkili bir şekilde anlaması ve kullanması faydalıdır.

Veri sanallaştırma ile stratejik iş kararları almak için gerçek zamanlı verilerin nasıl alınacağı hakkında daha fazla bilgi edinin.