数据沿袭与数据溯源：7 个关键区别

大数据杂货铺

发布于 2024-03-11 22:23:49

5060

发布于 2024-03-11 22:23:49

文章被收录于专栏：大数据杂货铺

数据沿袭揭示了数据从何而来以及它在生命周期中如何演变。另一方面，数据溯源更侧重于通过对数据和元数据的审计跟踪来验证数据的准确性、质量和可靠性的能力。

两者都是现代数据管理和治理策略的关键组成部分。在本文中，我们将探讨：

l数据沿袭和数据溯源之间有什么区别？

l为什么数据沿袭和数据溯源很重要？

l有关数据沿袭和溯源的书籍

准备好？让我们深入了解吧！

1.了解数据沿袭与数据溯源：需要了解的关键因素

为了充分理解数据沿袭和数据溯源之间的差异和关系，让我们在几个附加因素的背景下理解这些概念：

1)数据治理

2)数据质量

3)数据安全

4)商业智能和分析

5)元数据管理

6)监管合规性

7)数据操作（DataOps）

让我们简要地研究一下这些因素：

1.1.数据治理

数据沿袭和溯源都是数据治理的关键组成部分，即组织中数据可用性、可用性、完整性和安全性的整体管理。

它们有助于保持高数据质量、确保合规性并做出明智的业务决策。

1.2.数据质量

了解数据沿袭有助于识别数据旅程中可能引入错误或不一致的点，而数据溯源则可验证数据的正确性和完整性。

它们共同提供了一个强大的机制来维护和提高数据质量。

1.3.数据安全

可追溯性可以帮助跟踪未经授权的数据访问或更改，这对于数据安全非常重要。

沿袭可以显示敏感数据的去向以及谁或哪些进程正在访问它，这对于GDPR或CCPA等隐私法规至关重要。

1.4.商业智能和分析

沿袭可以帮助了解数据在最终形成报告或仪表板之前是如何转换的，从而确保见解的正确性。

溯源确保这些见解中使用的数据已得到正确处理且可靠。

1.5.元数据管理

元数据提供有关其他数据的信息，对其进行管理是数据沿袭和溯源不可或缺的一部分。

元数据可能包括有关数据源、访问者、数据转换方式等的信息。

1.6.监管合规性

许多行业都受到法规的管辖，这些法规要求清晰地记录数据沿袭和溯源。

例如，金融服务公司必须遵守BCBS 239，其中规定了风险数据聚合能力和风险报告实践，需要清晰的数据沿袭。

1.7.数据操作（DataOps）

数据沿袭和溯源对于顺利进行数据运营、提高数据分析的速度、质量和价值至关重要。

了解这些因素可以帮助您了解数据沿袭和溯源在数据管理和治理中的重要性，以及它们如何协同工作以支持组织内的数据完整性、安全性和合规性。

2.数据沿袭与数据可追溯性：关键概念和意义

让我们看一下数据沿袭和数据溯源的简要说明。

2.1.什么是数据沿袭？

数据沿袭是指数据的生命周期，包括其起源、随时间移动的位置以及发生的情况。这是关于了解数据从源头到当前状态的旅程。

这可以包括与数据交互的转换、流程、系统和人员。数据沿袭通常在沿袭图中可视化，它提供了数据历史和上下文的清晰视图。

它在以下方面尤其重要：

l故障排除（查找数据质量问题的根本原因）

l影响分析（了解数据变化的潜在影响），以及

l满足监管合规要求。

2.2.为什么数据沿袭很重要？

数据沿袭是数据管理和分析中的一个关键概念，指的是当数据在组织内经历其生命周期的各个阶段时，对数据流和转换的跟踪和可视化。它很重要，原因如下：

1)数据质量保证

2)合规性和监管要求

3)数据治理

4)数据探索和发现

5)影响分析

6)资源优化

让我们详细看看它们：

2.2.1.数据质量保证

数据沿袭通过提供对数据来源、转换和使用方式的清晰了解，有助于确保数据质量。

当出现数据质量问题时，可以使用沿袭信息追溯到问题的根源，从而有助于更快地识别和解决数据质量问题。

2.2.2.合规及监管要求

许多行业都受到监管要求和合规标准的约束，这些要求和标准要求数据可追溯和审计。

数据沿袭提供数据转换和使用的书面记录，帮助组织证明遵守 GDPR、 HIPAA或 SOX 等数据相关法规。

2.2.3.数据治理

数据治理涉及建立管理整个组织数据的策略、标准和流程。

数据沿袭是数据治理的基本组成部分，因为它使组织能够了解数据的处理方式并确保按照既定的治理策略使用数据。

2.2.4.数据探索与发现

数据科学家、分析师和业务用户通常需要探索和理解数据以获取见解或做出明智的决策。

数据沿袭帮助他们追踪数据集的起源，了解所应用的转换，并评估数据对特定分析任务的适用性。

2.2.5.影响分析

当对数据源或数据转换过程提出更改时，必须了解这些更改对下游系统和报告的潜在影响。

数据沿袭允许组织执行影响分析，帮助他们在实施之前评估变更的后果。

2.2.6.资源优化

数据沿袭可以发现数据处理中的冗余和低效率。

通过可视化数据流动方式和发生转换的位置，组织可以找到优化数据管道和减少资源消耗的机会。

总之，数据沿袭很重要，因为它可以增强数据治理、质量、合规性和决策流程，同时还促进协作、优化资源和降低风险。它使组织能够有效地管理数据并做出明智的数据相关决策，最终推动更好的业务成果。

2.3.什么是数据溯源？

另一方面，数据溯源更侧重于通过对数据和元数据的审计跟踪来验证数据的准确性、质量和可靠性的能力。

溯源允许组织跟踪数据和转换回到其源头，验证数据的真实性和完整性。

它更多的是证明数据已被正确处理并且未被篡改。

这对于监管合规性至关重要，尤其是在数据准确性至关重要的行业，例如医疗保健或金融。

2.4.为什么数据溯源很重要？

让我们详细分析一下上述每个原因：

1)透明度和问责制

2)合规与治理

3)数据完整性和质量

4)运营效率

5)风险管理

6)增强客户信任

让我们详细看看它们：

2.4.1.透明度和问责制

数据溯源可以提供有关谁访问数据、何时访问以及为何访问数据的完整记录。这有助于确保数据处理和使用的责任，并有助于检测任何未经授权的访问或可疑活动。

2.4.2.合规与治理

数据溯源支持遵守各种数据保护和隐私法规，例如 GDPR。通过维护数据使用和处理活动的记录，组织可以证明他们按照法规要求处理数据。

这还可以帮助组织管理和控制数据的使用方式，并确保以合乎道德和负责任的方式使用数据，从而促进数据治理。

2.4.3.数据完整性和质量

溯源可以帮助组织维护和提高数据质量和完整性。通过了解数据的来源、使用方式以及转换方式，组织可以检测并解决可能影响数据质量的问题。

这有助于确保数据可信，并且基于数据的决策是正确的。

2.4.4.运营效率

在复杂的数据环境中，了解数据从源到使用的过程可以提高运营效率。

如果出现问题，可追溯性可以更快地识别问题根源，从而更快地解决问题。

2.4.5.风险管理

数据溯源还可以帮助管理与数据处理和使用相关的风险。

例如，它可以帮助识别潜在的隐私风险（例如未经授权的访问或使用）、评估其影响并指导缓解工作。

2.4.6.增强客户信任度

通过展示强大的数据可追溯性，组织可以建立客户信任。客户可以放心，他们的数据得到负责任的处理，从而增强他们对组织产品或服务的信任。

虽然它们看起来很相似，但两者之间的主要区别在于它们的目的。数据沿袭是关于理解数据的旅程和转换，而数据溯源是关于审核和验证数据的真实性和完整性。

作为数据平台架构师，数据沿袭和数据溯源对您的工作都很重要。

为了确保数据质量和完整性，您需要创建一个系统，允许您跟踪数据的旅程（沿袭）并验证其真实性和正确性（可追溯性）。

3.数据沿袭与数据可追溯性：表格视图

以下是数据沿袭和数据可追溯性之间的差异和关系的表格表示：

方面	数据沿袭	数据溯源
定义	数据的生命周期，包括数据的来源、移动的位置以及发生的情况。	通过审计跟踪验证数据的准确性、质量和可靠性的能力。
目的	了解数据的旅程和转换。	审核和验证数据的真实性和完整性。
重点	数据通过系统、转换及其交互的旅程。	数据和元数据的审计跟踪，确认数据的真实性和完整性。
重要性	故障排除（查找数据问题的根本原因）、影响分析和法规遵从性。	法规遵从性，并验证数据的准确性和完整性。
可视化	通常以谱系图的形式进行可视化，显示数据的历史和上下文。	通常表示为记录数据处理和完整性检查的审计跟踪。
与对方的关系	数据沿袭和数据可追溯性紧密相连。详细的数据沿袭有助于有效的数据可追溯性，因为它显示了数据通过系统的路径。	数据溯源可以通过在数据旅程中添加一层验证和真实性检查来加强数据沿袭。