データの行方を理解する：ソースから宛先まで

『データの流れを探る：ソースから目的地まで』

昨日、私は「Anthera」というレストランに行きました。 おいしかったところの四番目または五番目のコショウチキンを食べた後、私たちの消化と味わう能力に驚かされました。 私たちは口を使って味を感じ、ひき肉にし、細かく刻んで飲み込み、それにより体が変えられ、食べ物を消化し、腎臓を使って排泄物をフィルタリングするのですが、それは各部分が重要な機能を持っている、適切に定義されたプロセスです。 これにより、私たちは宇宙の中で、すべてが選択ではなくデザインによって作られていると考えさせられます;

私たちの体が明確なプロセスを持っているように、データプロジェクトには明確なフローが必要です-それがデータラインナッジの出番です。 データプロジェクトでは、デザインとアーキテクチャが重要な役割を果たします。 生データストリーミングプロジェクトで働いている私としては、たとえ30秒の遅延を削減するだけでも企業に数百万の利益をもたらすことができます。 これは、適切なデータラインナッジ（DL）を持つことによって実現されます-最初から最後までのフローを理解し、設計することから始めましょう、さらにデータラインナッジについて詳しく知りましょう。

データラインナッジとは何ですか？

データラインナッジは、データが開始から終了までどのように流れるかを理解し、記録し、視覚化するプロセスです。 オリジナルデータソースから消費まで、完全なデータフローを示すことを目指しています。 これにはデータが途中で経験したすべての変換と、データがどのように保存されているかが含まれます。 データラインナッジは、データの品質、信頼性、一貫性の維持を支援します。

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• データ品質：データラインナッジは、データフロー中に生じる不一致、エラー、不正確さを特定し修正するのに役立ち、データの品質を保証します。
• 信頼性：データラインナッジは、継続的なプロセスの変更からのリスクと混乱を最小化し、データ変換によるリップル効果を減少させます。
• 一貫性：私たちのテーブルからデータの上流と下流の移動について知ることにより、データラインナッジは時間の経過に伴うシステム内でのデータの移動の明確なマップを提供し、一貫性を高めます。

さらに、ボトルネック、冗長性、または効率の悪い経路を特定することで、プロセスの最適化にも役立ちます。 データラインナッジは、開発段階での適切な意思決定を支援します。

データラインナッジの手法と例

データラインナッジは、適切なドキュメンテーションや視覚的なフローダイアグラムだけで行うこともできますが、プロセスにはいくつかの高度な手法があります-

• パターンベースのラインナッジ：データ変換や入力データストリームの中で認識可能なパターンに基づいて、データラインナッジを実行することができます。 たとえば、人口統計に関連する操作に関与するデータ変換を特定することです。
• データタグ付け：データセット、列、または個々のデータ要素にメタデータタグを適用して、データのライフサイクル全体で分類し追跡します。 たとえば、顧客データは「PII」（個人情報）または「機密」としてタグ付けすることで、適切な処理とコンプライアンスを保証できます。
• ルールベースのラインナッジ：データがどのように変換または使用されるかを明示的にキャプチャするルールを定義します。 たとえば、システム全体で顧客の電話番号を標準化するためのルールです。
• データ依存グラフ：データのラインナッジを、ノードをデータエンティティとし、エッジを変換や関係とするグラフとして表現します。

データラインナッジの始め方

2018年5月に効力を発揮した一般データ保護規則（GDPR）は、組織にデータラインナッジへの注力を提案しています。 利点が多く、ラインナッジには多くの手法がありますが、データラインナッジを始めるための準備ができています-

• データ要素の特定：ビジネスユーザーに連絡し、ビジネス機能のための重要なポイントを明確にするためにプロセスを完全に理解します。
• 起源の追跡：データの起源またはプロセスの起源を追跡し、明確に把握します。
• ソースとリンクの記録：データソースとリンク要素を表すビジュアルフローを作成します。
• マップの作成：各システムのマップと全体の全体像のマスターマップを作成します。

今日、市場にはデータの系統を含む包括的なデータ品質ソリューションがあります。これらのツールを使用すると、データを簡単に分類し整理することができ、時間とお金を節約し、顕著な利益をもたらすことができます。

データ系統 vs. データ起源 vs. データガバナンス

データ系統は、データがどのように変換され移動してきたかの記録です。一方、データ起源はデータ要素の起源、アクセス、所有権、修正履歴の記録です。このプロセスはデータの完全性と正確性を証明するのに役立ちます。また、データガバナンスはデータの品質、プライバシー、規制遵守のための政策とプロセスの全体をカバーします。

データ系統と起源は、常にデータがどこから入手され、どのように移行および変換されたかを把握することを保証します。一方、データガバナンスは、データの収集と保存が標準化され、事前に定義された一連のプロセスとベストプラクティスに従うことを保証します。

締めくくり: 組織が従業員の変動、解雇、再編成を経験しているなか、データ系統はプロジェクトのストーリーを説明する監督のような役割を果たすことができます。さらに、正しい方法でデータ系統、起源、ガバナンスを併用すると、データの信頼性と一貫性の確保に大いに役立ちます…

まだ導入されていない場合は、この実装を確認してください…

学びを楽しんでください… Muttineni Sai Rohith より報告しました。

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