算子级血缘助企业数据管理“自动化、精细化、智能化”

经过这么多年的数字化转型,数据已成为驱动企业决策优化和运营效能提升的核心要素。在这个过程中,数据的发掘和利用,已经成为企业实现精细化运营、智能化决策的重要环节。因此,构建一个更高效、全面、精准的数据管理体系,确保数据的完整性、可用性和准确性,对于推动企业实现数智化运营、提升整体业务运作效率、强化商业竞争力具有极其重要的战略和技术价值。

然而,随着数据规模的急剧膨胀与数据资产的持续累积,加之数据加工链路的日益复杂化,企业数据管理正面临着更多挑战,不仅源自数据本身的复杂性,还体现在数据管理的各个环节之中。

例如,复杂的数据链路如同一张错综复杂的网络,其间的数据流动与转换关系难以清晰梳理,给数据追踪与问题定位带来了极大的困难。同时,上下游数据的变化往往难以高效同步,导致数据不一致性问题的频发,严重影响了数据的质量与可信度。

此外,数据口径的多样性与复杂性也加剧了数据理解的难度,使得数据在不同部门与团队间的流通与协作变得尤为困难。通过传统 ETL 运动式治理模式,对不断增加的冗余资产进行治理,普遍存在"治了又治"的情况,投入大成本高、效果难持续,亟需建立完善的数仓模型长效优化机制。

在此背景下,数据血缘技术诞生了。百度百科是这样解释的:数据在产生、处理、流转到消亡过程中,数据之间形成的一种类似于人类社会血缘关系的关系。

确切的来说,数据血缘有这么几个功能:

一、详尽记录数据起源与流转:精确追溯数据的初始来源,无论是从哪个系统、哪个模块或哪个时间点生成的数据,都能被清晰地记录下来,并记录了数据在系统中的流转路径,包括数据在各个环节间的传递与交换,为数据追踪提供基础。

二、揭示数据加工处理流程:展示数据在流转过程中所经历的各类加工处理过程,如数据清洗、转换、聚合、分析等,让企业可以清晰地看到数据在不同阶段的变化,从而确保数据的准确性与一致性。

三、明确数据应用方式:揭示数据最终的应用方式,无论是用于业务决策支持、客户服务优化,还是用于驱动自动化流程与智能推荐,帮助企业全面了解数据的价值流转,确保数据在业务中的有效应用。

四、分析监控数据依赖关系:深入分析并监控数据在业务链条中的上下游依赖关系,帮助企业识别数据间的关联与依赖,从而确保数据在业务中的协同与一致性。

五、提供数据管理洞察能力:通过数据血缘解析,企业可以识别重复数据资产冗余、数据质量问题、业务基线缺乏保障等潜在风险,进而推动数据管理效率与质量的双重提升。

所以,数据血缘在数据管理中发挥着至关重要的作用,不仅是数据追踪与监控的基础,更是优化数据加工处理流程、提升数据质量与价值的关键工具。

进一步,到数据血缘技术的发展历程,我们历经过"表级"、"列级"血缘之后,现在已经发展到具备精细化、自动化和智能化能力的"算子级血缘"阶段,真正意义上,可以帮助企业实现数据管理的"自治理"。

算子级血缘是国内 Data Fabric 架构理念实践者与引领者 Aloudata 全球独创的技术 ,借助自研的多平台 SQL 方言解析器,能够深入剖析复杂的代码计算逻辑,准确、精细地刻画字段间的精细加工关系,提供代码改写能力,实现字段加工口径的提取和转换。在此基础上,Aloudata 打造了全球首个算子级血缘主动元数据平台------Aloudata BIG,能够助力企业自动构建端到端、跨平台、可扩展的血缘图谱,实现数据血缘解析准确率 99% 以上,看清一切细节。

Aloudata BIG 具备强大的多源采集解析能力,支持市场上主流的数据库的血缘解析,包括 Hive、Gauss、Oracle、MySQL 、PostgreSQL、Greeplum、Analytic Database 等,支持 Presto、Spark、Impala 等计算平台的血缘解析,支持 Oracle、DB2 等 PLSQL 存储过程血缘解析。

Aloudata BIG 支持配置式、扩展式的采集器结构,可以在算子级血缘图谱中快速接入企业自定义资产,助力企业形成数据资产"一张图",全面整合和分析所有数据资产元数据。该图谱支持属性扩展,以支持各种数据推理任务。通过将技术元数据、管理元数据、业务元数据与该图谱紧密绑定,能够为企业提供从数据源到应用端的全连通能力,提供端到端的自动化解决方案。

Aloudata BIG 还具备反向元数据集成能力,提供标准化的元数据 API 和场景 API,可轻松融入企业的 DataOps 体系。通过该平台,企业能够将算子级血缘能力无缝集成到数据研发、数据资产管理和数据质量管控等平台中,为企业数据基础设施技术底座的升级提供强大支持。

目前, Aloudata BIG 已经在多家头部金融机构的数据环境中落地应用,帮助招商银行将现有血缘图谱升级为算子级血缘图谱,实现 99% 的血缘解析准确率,实现元数据应用智能化、链路保障自动化和架构治理长效化;帮助杭州银行构建了贯穿企业生产到应用端的"全链路算子血缘图谱",让数据落标和资产盘点等方案从"手动"到"自动",从依赖人工保障数据变更风险到重点链路变更自动化协同,让数据治理更精细、更主动、更智能。访问 Aloudata 官网,了解更多。

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