ما هو نسب البيانات؟

إن سلسلة البيانات هي عملية تسجيل البيانات وتتبعها خلال دورة حياتها وهي حيوية لجودة البيانات. ولضمان موثوقية البيانات المستخدمة لدعم القرارات التجارية الحاسمة، يحتاج المرء إلى معرفة أصلها. تتغير البيانات باستمرار، وتتم تحديثها ودمجها وتحويلها. توثق سلسلة البيانات كل هذه العمليات، بما في ذلك من قام بتغيير البيانات، ومن أين نشأت البيانات، ولماذا تم تعديل البيانات. ومع تدفق البيانات عبر خطوط الأنابيب، يتم إنشاء بيانات وصفية لتغذية أدوات سلسلة البيانات التي ترسم الاتصالات وتنشئ تصورات لكيفية تحرك البيانات خلال دورة حياتها. يوفر رسم اتصالات البيانات رؤى حول كيفية اتصال البيانات المنبع والمصب. توفر سلسلة البيانات مسار تدقيق للبيانات.

تتبع السلالة من خلال دورة حياة البيانات

يتم تتبع بيانات النسب عبر مراحل متعددة من دورة حياة البيانات، بما في ذلك التجميع والمعالجة والوصول والتخزين والاستعلام عن البيانات وتحليلها. إن فهم كيفية وسبب جمع بيانات النسب في كل مرحلة من شأنه أن يدعم فهمًا أكثر اكتمالاً لنسب البيانات.

مجموعة

تبدأ المرحلة الأولى من عملية جمع البيانات بجمع البيانات. بمجرد دخول البيانات إلى النظام، يجب توثيق مصدر البيانات. يجب أن تتبع الأنظمة مصدر البيانات وموثوقية المصدر. يجب أن تلاحظ مدى صحة البيانات ودقتها وأي تحويلات أو معالجات أجريت على مجموعة بيانات قبل إدخالها إلى نظام جديد.

يعالج

بمجرد جمع البيانات، يتعين على سلسلة البيانات تتبع كيفية تجميعها وتحويلها ومعالجتها. إن احتمالية حدوث أخطاء تؤدي إلى إنشاء بيانات سيئة تكون عالية عند معالجة البيانات أو دمجها أو تصفيتها. وقد لا يتم تحديد هذه الأخطاء حتى يتمكن المستخدمون من الوصول إلى البيانات وتحليلها، لذا فإن التوثيق المناسب ضروري لتتبع أي مصدر للأخطاء. تتطلب سلسلة البيانات الفعالة إنشاء بيانات وصفية لكل خطوة معالجة وتخزينها.

الوصول والتخزين

بمجرد معالجة البيانات وتخزينها، لا تزال هناك حاجة إلى التقاط بيانات السلالة. هناك حاجة إلى بيانات حول من يمكنه الوصول إلى البيانات لدعم عمليات تدقيق الامتثال. يمكن أن تتعرض البيانات للخطر عند عدم تخزينها بشكل صحيح، لذا فإن تتبع كيفية ومكان تخزينها أمر ضروري أيضًا لسلالة البيانات من البداية إلى النهاية.

استعلام البيانات وتحليلها

إن التقاط البيانات التي توضح بالتفصيل كيفية استعلام البيانات وتحليلها يعد أيضًا قدرة مهمة عند متابعة استراتيجية سلسلة البيانات الكاملة. لا يتعلق تسلسل البيانات دائمًا بتتبع صحة البيانات، بل يتعلق أيضًا بأداء النظام. يمكن تحليل البيانات المتعلقة بسرعة وكفاءة إجراء الاستعلامات لفهم أين قد تكون هناك فرص لتحسين خط الأنابيب بالكامل. يمكن للمسؤولين أيضًا استخدام هذه البيانات الوصفية لفهم كيفية استخدام البيانات بشكل أفضل والتنبؤ بأنماط الاستخدام المستقبلية لتوقع احتياجات المستخدمين.

لماذا يعد تسلسل البيانات مهمًا

يعد تتبع سلسلة البيانات عنصرًا أساسيًا في تقديم بيانات جديرة بالثقة. يساعد فهم كيفية انتقال البيانات عبر الأنظمة والعمليات المختلفة وكيفية ربط مجموعات البيانات المسؤولين على الحفاظ على سلامة البيانات والأنظمة. تعد القدرة على متابعة كل مرحلة من مراحل تطور مجموعة البيانات أمرًا بالغ الأهمية أيضًا في تحديد الأسباب الجذرية لأخطاء البيانات.

من خلال تتبع التغييرات في كل مرحلة من مراحل دورة الحياة ورسم خريطة لكيفية ارتباط كل من هذه التغييرات، يمكن لمستكشفي الأخطاء ومصلحيها تتبع الأخطاء في المنبع لتحديد جذر الخطأ. في كثير من الحالات، لا يتم تحديد الأخطاء في البيانات حتى يتم نقل مجموعة البيانات إلى المصب للتحليل. يمكن أن تشير الشذوذ في البيانات إلى اتجاه متغير، أو قد يكون مجرد خطأ في البيانات. معرفة الفرق أمر بالغ الأهمية لعدم تفويت الفرصة أو تجنب اتخاذ القرارات بناءً على بيانات خاطئة. يوفر تتبع مجموعة البيانات من عملية التحليل إلى وقت جمعها لأول مرة ثقة أكبر بكثير في صحة خطوط أنابيب البيانات. سيساعد تحديد الأسباب الجذرية وتنفيذ الحلول أيضًا في القضاء على إمكانية تكرار نفس الأخطاء.

يساعد فهم كيفية ارتباط مجموعات البيانات المختلفة أيضًا في تجنب الأخطاء في المقام الأول. تتيح القدرة على تتبع التبعيات اللاحقة للمطورين ومهندسي البيانات التنبؤ بتأثير التغييرات على التطبيقات والنماذج التابعة. على سبيل المثال، سيفهم مهندس البيانات الآثار المترتبة على تغيير مخطط الجدول قبل إجراء أي تعديل. يمكن أن تساعدهم هذه المعرفة في العثور على مسار مختلف أو تحرير التطبيقات اللاحقة لتعكس التغيير السابق وتجنب الأخطاء أو الأعطال.

بفضل وجود طريقة لمراقبة عمليات البيانات عبر مجموعة البيانات بالكامل، لديك آلية للتحقق من دقة وسلامة بياناتك. وتتيح القدرة على تتبع البيانات إلى مصدرها لصناع القرار الحكم على مدى صحتها. وهذه المعرفة مهمة بشكل خاص إذا كانت البيانات صادرة من خارج المؤسسة. هل تركز المجموعة التي أنشأت مجموعة البيانات على جودة البيانات مثل المستخدمين؟ هذه معلومات قيمة إذا اتخذت قرارات عمل مهمة بناءً على هذه البيانات.

يساعد Data Lineage في الامتثال للوائح من خلال تتبع كيفية ومكان تخزين البيانات والوصول إليها. الالتزام بقواعد سيادة البيانات والخصوصية، على سبيل المثال، حيث يمكن لـ Data Lineage معرفة ما إذا كانت البيانات قد انتقلت عبر حدود الدولة. تعد برامج Data Lineage القوية مهمة أيضًا لتسهيل عمليات تدقيق الامتثال السريعة. باستخدام Data Lineage، يمكن للمسؤولين التحقق من إدارة البيانات بشكل مناسب طوال خط أنابيب البيانات من البداية إلى النهاية.

طرق مختلفة لإدارة سلسلة البيانات

على الرغم من أن قيمة سلسلة البيانات الشاملة قد تكون واضحة، إلا أن الوصول إلى جميع البيانات الوصفية ذات الصلة ليس ممكنًا دائمًا. هناك عدد قليل من الأساليب المختلفة لتحليل البيانات لإنشاء سلسلة بيانات. القائمة على النمط، والقائمة على العلامات، والمستقلة، والتحليل.

نمط قائم على

من خلال تتبع سلسلة البيانات المستندة إلى الأنماط، يكشف تحليل الأنماط في البيانات الوصفية عن تاريخ مجموعة البيانات. يحلل هذا النهج البيانات الوصفية عبر الجداول والأعمدة والتقارير لإنشاء اتصالات. إذا كان لجدولين أسماء وقيم بيانات متشابهة، فيمكن افتراض أنهما إصداران مختلفان من نفس الجدول، ويمكن ملاحظة ارتباط في خريطة سلسلة البيانات. هذا النهج لا يعتمد على التكنولوجيا لأنه يركز على أنماط البيانات ويمكن أن يعمل على أي نظام. في حين أن سلسلة البيانات المستندة إلى الأنماط تعمل بشكل جيد مع عدد أقل من مجموعات البيانات وقد لا تكون فعالة مع علاقات البيانات المعقدة.

مبني على العلامة

يعتمد النهج القائم على العلامات على محرك تحويل لوضع علامات على البيانات، مما يسمح بتتبعها أثناء تحركها عبر خط الأنابيب. هذا النهج فعال للغاية، ولكنه لا يعمل إلا إذا تم استخدام أداة موحدة لمعالجة البيانات ووضع علامات عليها.

مكتفية ذاتيا

يستخدم هذا النهج أدوات إدارة البيانات الرئيسية (MDM) لإدارة البيانات الوصفية مركزيًا. يتم تجميع البيانات الوصفية التي تم إنشاؤها بواسطة عمليات مختلفة في النظام في أداة MDM التي يمكنها التقاط بيانات النسب. التحدي هو أنه لا يمكن تتبع العمليات التي يتم إجراؤها خارج النظام والتي لا تتفاعل مع أداة MDM.

النسب عن طريق التحليل

تعمل هذه العملية عن طريق تحويلات البيانات الهندسية العكسية. من خلال قراءة المنطق المستخدم لتحويل البيانات، يمكن تخمين سلسلة البيانات. هذه عملية معقدة، ويجب فهم جميع اللغات والعمليات المستخدمة لإدارة البيانات عبر مجموعة البيانات الخاصة بك جيدًا. على الرغم من تعقيدها، فإن هذه العملية هي الأفضل لتتبع سلسلة البيانات من البداية إلى النهاية عبر الأنظمة.

أفضل الممارسات لإدارة سلسلة البيانات

إن التركيز على التكنولوجيا والبيانات الوصفية حول استراتيجية سلسلة البيانات الخاصة بك أمر مهم، ولكن جهودك ستذهب سدى إذا لم يفهمها صناع القرار. يجب أن تكون بيانات سلسلة البيانات مفهومة لكل من المستخدمين التجاريين والفنيين.

يجب أيضًا اعتبار سلسلة البيانات جزءًا من استراتيجيتك. قم بتنظيم سلسلة البيانات الخاصة بك مع السياق التجاري الصحيح حتى يتمكن مستخدمو الأعمال من فهم كيفية تدفق البيانات عبر العمليات التجارية. إن فهم البيانات التي تتدفق عبر خطوط الأنابيب الخاصة بك أمر مهم بنفس القدر مثل السلسلة الفنية التي تتبع كيفية تدفق البيانات.

سلسلة البيانات في بناء واستخدام منتجات البيانات

إن سلسلة البيانات ضرورية لبناء واستخدام منتجات البيانات. يمكن لمنتجي البيانات مراجعة سلسلة البيانات للتأكد من موثوقية البيانات المتدفقة إلى منتجات البيانات الخاصة بهم. يمكن أن تساعد سلسلة البيانات أيضًا منتجي منتجات البيانات على فهم التبعيات والعلاقات بين مجموعات البيانات المختلفة في منتجات البيانات الخاصة بهم.

يمكن لمستخدمي منتجات البيانات من رجال الأعمال أيضًا الاستفادة من سلسلة البيانات لفهم تدفق البيانات ومصدرها. تساعدهم هذه المعلومات في الحكم على صحة البيانات وإمكانية تطبيقها على حالات استخدام معينة. في صميم منتجات البيانات الرائعة يوجد كتالوج بيانات شامل مع إمكانات سلسلة بيانات قوية مدمجة. تساعد كتالوجات البيانات منتجي منتجات البيانات في العثور على البيانات التي يحتاجون إليها والوصول إليها، وتوفر بيانات سلسلة البيانات معلومات قيمة حول هذه البيانات.

تُعد استراتيجيات سلسلة البيانات من السمات الأساسية لمجموعة البيانات الحديثة. ومع تزايد تعقيد خطوط أنابيب البيانات، سيكون برنامج سلسلة البيانات القوي ضروريًا لضمان جودة البيانات.