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データリネージとは何ですか?例、テクニック、ユースケース


データリネージは、データがどこにあったか、途中でどのように変換されたかを示すパスを提供します。

データリネージは、長年にわたってデータ管理における重要な概念でした。それでも、近年、ビッグデータ、クラウド コンピューティングの成長、データ パイプラインの複雑さの増大に伴い、その重要性はますます高まっています。

データ リネージの概念は、データ ウェアハウジングと ETL (抽出、変換、ロード) プロセスの初期にまで遡ることができます。データ ウェアハウスが大規模かつ洗練されるにつれて、データがどのように変更され、どこから来たのかを理解することがより重要になってきました。

これにより、パイプラインを介したデータ フローを追跡し、データ フローを視覚的に表現できるデータ リネージュ ツールの開発が始まりました。データリネージとは何なのか、そしてなぜそれが重要なのかを見てみましょう。

データリネージとは何ですか?

データリネージは、データのライフサイクル全体にわたってデータの起源と移動を追跡するプロセスです。これには、データがどこから来たのか、どこに行ったのか、どこへ行くのか、また途中で行われた変更に関する情報が含まれます。

画像クレジット: ewsolutions
データリネージュ-1
データリネージュ-1

データリネージュはデータ管理の重要な側面であり、さまざまな理由から重要です。

  • データが時間の経過とともにどのように変換され、使用されてきたかなど、データの履歴を理解します。
  • データの品質を維持し、規制要件への準拠を確保するため。
  • データとプロセスの変更の影響分析を可能にします。
  • 監査とガバナンスにおいて、データに基づいて情報に基づいたビジネスレベルの意思決定を行うのに役立ちます。
  • データ管理プロセスの全体的な効率と有効性が向上します。

データリネージはどのように機能しますか?

データ系統には通常、データの発信元、データの変換と移動に使用されるシステムとプロセス、およびデータの最終的な宛先に関する情報が含まれます。

この情報は通常、各ノードがシステムまたはプロセスを表し、各エッジがノード間のデータ フローを表すグラフィックで表現されます。

メタデータは、データ資産に関する情報と、それらがデータ パイプラインをどのように流れるかについての情報を提供するため、データ リネージの重要なコンポーネントです。

データリネージ ツールは、メタデータを使用してデータ フローの視覚的表現を作成します。これにより、ユーザーはデータが組織全体でどのように変換され、使用されるかを確認できるようになります。これは、ユーザーがより多くの情報に基づいた意思決定を行うためにデータがどれほど役立つかを判断するのに役立ちます。

データリネージの実装

データリネージュの実装
データリネージュの実装

組織にデータリネージを実装するには、多くの場合、次の手順が関係します。

#1.データソースを定義する

追跡するデータを含むすべてのシステムとデータベースを特定します。これには、ファイル、API、クラウド サービスなどのさまざまなデータ ソースの識別が含まれます。

#2.メタデータを収集する

次のステップでは、データの構造、形式、場所などの情報を収集します。このメタデータは、データの特性とその使用方法を理解するために使用されます。

#3.データフローを特定する

途中で発生する変換や処理を含め、ソースから宛先までのデータの流れを計画します。これにより、データがどのように変更され、組織全体に適用されるかを理解しやすくなります。

#4.データアクセスを追跡する

データのセキュリティとコンプライアンスを確保するために、データにアクセスしているユーザーを監視および記録します。

#5.リネージを保存して視覚化する

収集したメタデータとデータ フロー情報を中央リポジトリに保存し、視覚化ツールを使用してリネージュを表示して、理解と分析を容易にします。

#6.自動化されたソリューションを実装する

自動化は、データリネージのキャプチャと追跡を確実に行うのに役立ち、エラーを減らして効率を向上させるのにも役立ちます。

#7。レビューと更新

系統情報を定期的に確認して正確かつ最新であることを確認し、必要に応じて更新します。

各組織には、実装プロセスに追加の手順や変更を必要とする特定の要件や制約がある場合があることに注意することが重要です。

データリネージの使用例

データリネージのユースケース
データリネージのユースケース

データモデリング

組織は、データリネージを使用して、複数のデータ項目とその接続の視覚的表現を生成できます。データ コンポーネント間のリンクをモデル化して、データ エコシステム全体に存在する依存関係を示すことができます。

これにより、アナリストやデータ サイエンティストは統計モデルを理解し、洞察力に富んだタイムリーな分析を行うことが容易になります。データ モデリングに関する詳細な投稿は次のとおりです。

コンプライアンス

これは、監査、リスク管理の強化、データ ガバナンス ガイドラインに従ってデータが処理および維持されていることを確認するためのコンプライアンス プロセスで利用されます。

影響分析

データ系統により、詳細な影響評価の実施がより簡単になります。系統図を使用すると、特定の変更による上流と下流の影響を迅速に判断できます。さらに詳しく調べて、表またはビジネス レポートのレベルで効果を観察できます。

データ問題の根本原因分析

データリネージを使用すると、データがシステム内をどのように流れたかを追跡することで、データの問題の原因を迅速に特定できます。

これは、データが複数のシステムから収集され、最終宛先に到達する前に複数のプロセスを通過する複雑なデータ環境で特に役立ちます。

また、時間の経過に伴うデータの変化を追跡し、問題を示す可能性のあるパターンや異常を検出することもできます。これは、組織が将来的にデータの問題が再発するのを防ぐのに役立ちます。

データリネージ手法

データリネージのテクニック
データリネージのテクニック

ここでは、重要なデータセットに対してデータリネージュを実行するための一般的な手法をいくつか紹介します。

#1.パターンベースの系統

この技術は、データの生成または変更に使用されるコードを管理することなく、データ内のパターンを特定し、それらを適用してその起源と履歴を推定します。

これは、パターン認識を使用したテーブルとビジネス レポートのメタデータの分析に基づいて構築されています。この方法は、あらゆるデータベース テクノロジで使用できます。それでも、常に正確であるとは限りません。データ処理ロジックがプログラミング コードに隠されており、人間が判読できるメタデータでは明らかでない場合、データセット間の接続が失われる可能性があります。

もう 1 つの制限は、データが大規模でメタデータが複雑な場合、計算負荷が高くなる可能性があることです。

この手法を他のリネージ手法と組み合わせて使用​​すると、データ リネージの完全なビューを提供できることに注意することが重要です。

#2.情報のタグ付けによる系統

この方法は、データが変換エンジンによって何らかの方法でマークまたはタグ付けされていることを前提としています。そして、プロセスの最初から最後までタグをたどり、系統を発見します。

この方法は、すべてのデータ移動を制御する一貫した変換ツールがあり、ツールで使用されるタグ付け構造を認識している場合にのみ有効です。

これには、データにタグまたはマーカーを追加することが含まれます。これを使用して、データがさまざまなシステムやプロセスを通過する際にその系統を追跡できます。

タグには、ソース システムの名前、データが抽出された日時、データの形式、データに対して実行された変換や操作などの情報を含めることができます。

#3.解析による系統

この技術には、データ処理のロジックを自動的に読み取ることが含まれます。変換ロジックをリバースエンジニアリングすることで完全なエンドツーエンドのトレースを実行します。これは、データの依存関係を特定したり、データ品質の問題を検出したりするのに役立ちます。

ただし、ETL ロジックや XML ベースのソリューションなど、データ変換に使用されるすべてのプログラミング言語とツールを理解する必要があるため、導入は複雑です。

さらに、この手法では、組織のシステム内でデータがどのように流れるかを十分に理解する必要があり、ログの可用性とログの分析能力に依存します。また、効果を発揮するには、データ管理、プログラミング、データ分析の知識を持つチームも必要です。

#4.自己完結型の系統

独立した系統とは、外部の記録や情報を必要とせずに、そのコンポーネントと依存関係の履歴を独立して追跡できるシステムまたは情報フレームワークの機能を指します。

これは自己完結型のプロセスであり、メタデータを完全に制御するために情報が集中的に保存、処理、管理されます。

この方法には、制御された環境に存在するデータのみが考慮され、データに影響を与える可能性のある外部の影響やアクションが無視されるため、欠点があります。

学習リソース

データリネージについて学ぶための外部リソースの一部を以下に示します。

#1.ビジネスの観点から見たデータリネージ

この本は、データ系統の明確なメタモデルを提供し、実装のベスト プラクティスも示し、データ ガバナンス、データ品質、コンプライアンスなどの使用の主要な領域をカバーしています。

全体として、データ リネージの重要性とそれを組織に実装する方法を理解したいビジネス プロフェッショナルにとって貴重なリソースです。

#2.規範的データ リネージ 完全ガイド – 2020 年版

この本では、データリネージのトピックを詳しく取り上げ、組織にデータリネージを実装するための包括的なガイドを提供します。

プレビュー製品評価価格
規範的データ リネージ 完全ガイド - 2020 年版 規範的データ リネージ 完全ガイド – 2020 年版まだ評価がありません$76.99

この本の内容はよく整理されており、重要な原則を強調するために実際の例が含まれています。

#3.データリネージュ 完全ガイド – 2021 年版

この本は、データ リネージとそれを組織内で効果的に使用する方法についての理解を深めたいと考えている技術者とビジネス プロフェッショナルの両方を対象としています。

プレビュー製品評価価格
データリネージュ 完全ガイド - 2021 年版 データリネージュ 完全ガイド – 2021 年版まだ評価がありません$89.77

この分野の最新の開発を反映した新しい情報やケーススタディとともに、このトピックに関する最新の情報と洞察を提供します。

最終的な考え

データ リネージは、データの信頼性を確保するための重要なツールです。これは、重要な意思決定が正確なデータに依存する業界で特に使用されます。適切なテクノロジーとプロセスがなければ、データの追跡は困難になり、リソースを大量に消費する可能性があります。

これにより、組織は両方のエンドポイントからのデータ ストリームを追跡できるようになり、データの一貫性と正確性が確保され、最終的には意思決定の品質が向上します。

この記事がデータリネージとテクニックについて学ぶのに役立つことを願っています。最高のエージェントレス ネットワーク監視ツールについて学ぶことにも興味があるかもしれません。

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