数据沿袭

什么是数据沿袭？

数据沿袭有哪些不同类型？

数据沿袭根据跟踪的重点和方向，可分为几种不同的类型。数据沿袭的主要形式有：

• 前向数据沿袭：该沿袭追踪从源头到目的地的数据。它说明了数据在数据管道中是如何被转换和处理的。前向数据沿袭有助于检测数据转换、质量问题以及如何根据数据生成洞见或报告。
• 后向数据沿袭：在反向数据沿袭中，数据按照相反的方向流动。它从报告或可视化结果开始并返回到数据源。这种沿袭有助于解释报告中的数据点并验证结果。
• 水平数据沿袭：水平数据沿袭跟踪处理或转换周期内的数据迁移。它说明了数据在一个步骤中的变化。此沿袭有助于调试和发现数据转换难点。
• 垂直数据沿袭：垂直数据沿袭跟踪从数据生态系统中的源系统到目的地的数据。它概括了数据如何经过数据源、集成、转换和分析。
• 端到端数据沿袭：跟踪数据从创建到使用的过程，涵盖其跨流程和系统的整个过程。
• 部分数据沿袭：关注特定的数据子集或流程，有助于理解元素的沿袭。
• 跨系统数据沿袭：跨系统跟踪数据，帮助理解数据交换和集成。
• 系统内数据沿袭：跟踪一个系统内的数据流，对于理解交互和依赖关系非常重要。

• 数据沿袭跟踪各个处理阶段的数据历程，展示其在各系统间的变化。首先要识别数据库、数据仓库、数据湖或文件之类的数据源。
• 一些现代系统和工具会自动捕获和记录数据沿袭，从而减少了手动跟踪的需求。
• 数据移动（包括过滤和计算）被记录为已处理。
• 数据沿袭工具建立不同数据集和转换之间的关系，创建代表数据流的图谱。
• 一些数据脉络解决方案通过图表提供可视化信息，有助于理解。
• 数据沿袭允许您分析不同数据元素、流程和系统之间的依赖关系。这对于做出变更时进行影响分析至关重要。
• 通过数据沿袭，您可以追溯错误或异常的来源，从而提高故障排除的效率。
• 一些数据沿袭解决方案提供版本控制和历史跟踪，让您了解数据随时间的变化情况。
• 通过团队之间的协作可以了解数据的生命周期并做出贡献。
• 数据沿袭通过提供数据移动和转换的清晰审计轨迹来支持数据治理，这对于遵守法规至关重要。
• 影响评估使用沿袭来预测变化对下游过程的影响。

数据沿袭的最终目标是提供透明度、提高数据质量，并确保在清晰了解数据来源和转换的基础上做出更好的决策。

• 财务合规性：使用数据沿袭确保财务报告准确且可满足监管标准。
• 医疗数据隐私：跟踪患者数据以遵守 HIPAA 法规并维护隐私。
• 零售库存控制：通过追踪库存数据优化库存管理、减少浪费。
• 制造质量：通过数据沿袭提高产品质量并检测生产问题。
• 药物研究：确保为药物开发和治疗提供可靠的研究数据。
• 客户体验：通过对数据驱动的个性化提供洞见力来增强客户互动。
• 政府透明度：保持数据透明度和问责制以提供高效的服务。
• 预防欺诈：通过跟踪交易模式来检测和预防欺诈。

使用数据沿袭的其他领域包括 HR 分析、定向营销、能源管理、风险评估、供应链优化、媒体内容分发、环境监测等。

HPE 正在积极提供解决方案以支持组织利用数据的力量并将其转化为有价值的洞见。以下是与数据沿袭相关的 HPE 信息：

HPE Machine Learning Data Management：一款数据版本控制和数据管道软件工具，可用于数据处理和机器学习用例。该软件通过对数据管道、代码和数据集进行版本控制来支持端到端数据沿袭。

除了提供产品之外，HPE 还提供与数据沿袭相关的更广泛概念的资源和洞见：

机器学习：HPE 在机器学习领域的参与彰显了其通过训练算法来识别数据中的模式，从而实现高级分析的承诺，揭示了其通过变革性洞察力为企业赋能的决心。

数据管理：HPE 在数据管理方面的投入表明了他们致力于帮助组织高效利用其数据资产，通过强调准确的数据流和可靠性跟踪来与数据沿袭原则保持一致。

数据管道：HPE 对数据管道的探索反映了他们对优化数据处理效率的关注，表明与数据沿袭对跨阶段和跨系统数据移动的理解存在联系。