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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
时间:2023-11-19来源:高考非常难过浏览数:229次
数据血缘是指数据的来源和去向,以及数据在多个 ETL 处理过程中的转换。在大数据时代,由于数据的来源广泛,类型繁多,且快速增长,导致数据之间的关系变得更加复杂。因此,对数据工程师来说,如何管理表之间、代码之间的复杂关系,更好地理解业务系统与底层表的关系、底层表的表间关系,以及理清当前数据(字段、关键指标或数据标签)的来源和去向,哪些下游系统在使用这些数据等,成为一件非常重要的事。
数据血缘分析可以帮助我们解决这个问题。它描述了数据的来源和去向,以及数据在多个 ETL 处理过程中的转换。通过数据血缘,我们可以了解数据的流向,以便更好地进行数据治理。
另外,数据地图和数据血缘分析是密切相关的概念。数据地图是数据治理的重要功能之一,它解决了如何寻找数据和如何用好数据的问题。数据地图可以帮助我们了解平台上有多少数据资源,每个数据源有多少表、字段等,以及这些表、字段的具体情况。而数据血缘则描述了这些数据资源的来源、去向和转换过程。
在实际应用中,数据血缘分析可以帮助企业更好地管理数据,提高数据质量和利用率,从而为业务决策提供更有力的支持。
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